Person: Hervás Ballesteros, Raquel
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First Name
Raquel
Last Name
Hervás Ballesteros
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Informática
Department
Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial
Area
Lenguajes y Sistemas Informáticos
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Item An Approach to Treat Numerical Information in the Text Simplification Process(Universal Access in the Information Society, 2015) Gervás Gómez-Navarro, Pablo; Hervás Ballesteros, Raquel; Bautista Blasco, Susana; Rojo, JavierPublic information services and documents should be accessible to the widest possible readership. In particular, information from these sources often takes the form of numerical expressions, which pose comprehension problems for many people, including people with disabilities, who are often also exposed to poverty, illiteracy, or lack of access to advanced technology. This paper presents an approach to treat numerical information in the text simplification process to make it more accessible. A generic model for automatic text simplification systems is presented, aimed at making documents more accessible to readers with cognitive disabilities. The proposed approach is validated with a real system to simplify numerical expressions in Spanish. This system is then evaluated and the results show that it is appropriate for the task at hand.Item Expresiones de referencia y figuras retóricas para la distinción y descripción de entidades en discursos generados automáticamente(2009) Hervás Ballesteros, Raquel; Gervás Gómez-Navarro, PabloEl campo de la interacción hombre-máquina ha ido evolucionando rápidamente en los últimos años, convirtiéndose en un elemento fundamental de cualquier sistema informático. Si un sistema es capaz de comunicarse con un ser humano mediante interacciones que a éste le resulten naturales y amigables (voz, imágenes, etc.), el usuario será mucho más perceptivo hacia la información que está recibiendo y tendrá más confianza en la aplicación. En este sentido, un campo fundamental dentro de la interacción hombre máquina es el de la Generación de Lenguaje Natural (GLN), un subcampo de la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional que se encarga del diseño e implementación de sistemas que producen textos comprensibles en lenguajes humanos. Entre todos los problemas que se deben resolver para que el proceso completo de generación resulte satisfactorio, se encuentra el de decidir cómo habrá que referirse a las entidades o elementos que aparecerán en el texto. La tarea de Generación de Expresiones de Referencia se encarga de resolver este problema concreto. Las diferentes menciones al mismo elemento en un texto deben ser reemplazadas por la forma específica en que referirse a ellas o referencias. A la hora de planificar las referencias de un texto se deben tener en cuenta dos propósitos. En primer lugar, una referencia a un elemento del discurso debe permitir al lector u oyente distinguir a este elemento de cualquier otro presente en el contexto con el que se pudiera confundir. Por otro lado, en ocasiones las referencias contendrán información que más allá de la función de distinguir pretendan además describir las entidades a las que se refieren, presentando información relevante sobre las mismas previamente desconocida. De estas dos funciones (distintiva y descriptiva), sólo la primera ha sido ampliamente estudiada en la literatura. Se pueden encontrar numerosos trabajos que se encargan de abarcar el problema de la generación de expresiones de referencia con función distintiva estudiando aspectos como la minimalidad de una expresión, la semejanza de la expresión a las utilizadas por los seres humanos, la no ambigüedad de la referencia generada, etc. En cuanto a la descripción de entidades, aunque existen trabajos sobre generación de lenguaje natural basada en descripciones, se ha realizado poco trabajo desde el punto de vista del enriquecimiento del discurso con expresiones descriptivas que adem´as realcen cierta información considerada importante, o sobre la relación de este proceso con la función distintiva de las referencias. En este trabajo se aborda la generación de referencias de dos maneras diferentes. En primer lugar se proponen soluciones alternativas y mejoras a los algoritmos clásicos de generación de expresiones de referencia básica con función distintiva. Se aborda el problema desde tres frentes diferentes: cómo adecuar el nivel de abstracción al que se están nombrando las referencias según el contexto de la situación, qué estrategia de búsqueda usar para la elección de los atributos que permitan distinguir a un concepto, y qué palabras o expresiones resultan más adecuadas para expresar una referencia en lenguaje natural. Para cada uno de estos frentes se presentan soluciones basadas en técnicas y recursos clásicos de la Inteligencia Artificial como son los algoritmos evolutivos, el razonamiento basado en casos, o las ontologías. Además se evaluarán las diferentes soluciones presentadas teniendo en cuenta las métricas clásicas en este campo. En segundo lugar se explora el enriquecimiento de un discurso dado aportando información descriptiva utilizando figuras retóricas basadas en similitudes entre dominios como la comparación y la analogía. Para que sea posible utilizar este tipo de figuras en un sistema de generación de lenguaje natural se deben resolver problemas de arquitectura, fuentes de conocimiento, determinación de las analogías y comparaciones, etc. En este trabajo se estudian estos problemas y se propone un marco general para abordar la generación de este tipo de referencias. Los resultados obtenidos para las soluciones propuestas en este trabajo dan lugar a una discusión sobre aspectos a mejorar en trabajo futuro y limitaciones de los algoritmos implementados. También se discute la relación de la generación de expresiones de referencia, desde el punto de vista de sus funciones distintiva y descriptiva, con el resto del proceso de generación de lenguaje natural. Finalmente se presentan las conclusiones de esta investigación, así como líneas abiertas para trabajo futuro y campos de aplicación de las soluciones y resultados obtenidos. [ABSTRACT] The field of human-computer interaction has evolved rapidly in recent years, becoming a key element of any computer system. If a system is capable of communicating with a human being through interactions that result natural and friendly for him or her (voice, images, etc.), the user will be much more perceptive to the transmitted information and will have more trust on the application and its results. In this regard, a key area within the human-computer interaction field is Natural Language Generation (NLG), a subfield of Artificial Intelligence and Computational Linguistics. The field of Natural Language Generation is responsible for the design and implementation of systems that produce understandable texts in human languages from an initial non-linguistic representation of information. Within this field, one of the problems to be solved in order to generate satisfactory results is to decide how to refer to entities or elements that appear in the text. The task of Referring Expression Generation deals with this specific problem. The different references to the same element in a text should be replaced by specific ways in which to refer to them or references. The process of referring expression generation should take into account two objectives. First, a reference to an element in the discourse should allow the reader or listener to distinguish it from any other element in the context with which it could be confused. In addition, sometimes the references may contain additional information intended to describe the corresponding entities beyond the function of distinguishing. Of these two functions (distinctive and descriptive), only the former has been widely studied in the literature. Numerous works can be found dealing with the problem of distinguishing references, confronting issues such as minimality of an expression, similarity of a expression with the ones used by human beings, absence of ambiguity in the generated reference, etc. However, although there is some work related to the generation of natural language descriptions, there are fewer works focused on enhancing a discourse with certain expressions that highlight descriptive information considered important, or on its relationship with the generation of distinguishing references. This work addresses the complete problem of reference planning in two different ways. Firstly, several solutions and improvements to classical referring expression generation are proposed for references that attempt to distinguish the referents from other entities in context. The problem is addressed from three fronts: how to adjust the level of abstraction employed to name the reference according to the situation, which strategy to use for choosing the attributes that distinguish a concept, and what words or expressions are more appropriate to express a reference in natural language. For each of these points we present solutions based on classical techniques and methodologies of Artificial Intelligence, such as evolutionary algorithms, case-based reasoning, or ontologies. The results obtained from the different solutions are also evaluated using classical metrics from this field. Secondly, this work explores the enhancement of a given speech by providing descriptive information using figures of speech based on similarities between domains, such as comparison and analogy. In order to use such figures in a natural language generation system, it is necessary to address issues related to managing sources of knowledge, determining the appropriate figures,and defining an architecture to implement such systems. This work studies these issues and proposes a general framework to generate this kind of references. The results obtained by the solutions proposed in this work lead to a discussion on the shortcomings of each approach, identifying aspects that could be improved in future work. The relationship between the generation of referring expressions (both distinctive and descriptive) and the complete process of natural language generation is also discussed. Finally, the conclusions derived from these lines of research are presented,along with the identification of possible lines for future work and areas of application for the solutions and results presented in this work.- Project number: 262
Item Caramelos con sabor a nota: apoyo digital para nuevos modelos de seguimiento de la participación en clase(2017) Moreno Ger, Pablo; Hervás Ballesteros, Raquel; Francisco Gilmartín, Virginia; Bautista Blasco, Susana; Martínez Ortiz, Iván; Sánchez Ruiz-Granados, AntonioMemoria final del Proyecto de Innovación y Mejora de la Calidad Docente, #262 de la convocatoria 2015. Item Estudio de la evolución de vida artificial: ALiS (Artificial Life Simulation)(2004) García Díaz, Silvia; Gutiérrez Ramírez, Carmen; Hervás Ballesteros, Raquel; Araujo Serna, LourdesEl proyecto ALiS surgió a partir de las ideas desarrolladas en el sistema de evolución digital Tierra, creado por Thomas S. Ray. Su creación fue motivada por el deseo de observar el proceso evolutivo en un medio distinto de la química del carbono, ya que nuestro conocimiento actual sobre la vida y la evolución se basa en un único ejemplo: la vida en la Tierra. Un entorno especialmente adecuado para ello es el medio digital. ALiS es la simulación de un computador virtual donde la memoria principal está ocupada por programas escritos en un lenguaje ensamblador particular para este computador, cada uno de los cuales es considerado como una criatura del sistema. Estas criaturas proceden todas de una criatura ancestral cuya ejecución en el computador la lleva, simplemente, a copiarse a sí misma en memoria una y otra vez. Añadiendo alteraciones aleatorias sobre el código de esta criatura podrán aparecer en el sistema criaturas diferentes de la primitiva, es decir, evolucionadas. Nuestro trabajo se ha fundamentado en conseguir en primer lugar simular el computador virtual básico y sobre él ajustar las mutaciones y cambios en el sistema necesarios para lograr la evolución del mismo. Conseguidos estos objetivos, hemos realizado un análisis exhaustivo de la evolución obtenida en él. [ABSTRACT] The ALiS project originated from the ideas of the digital evolution system Tierra, created by Thomas S. Ray. It was motivated by the possibility of studying the evolutionary process in an environment not based on the carbon chemistry, since our current knowledge about life and evolution is based on a single example: life on Earth. An environment which is specially appropriate for this is the digital one. ALiS is the simulation of a virtual computer where the memory is filled with programs written in an assembler language that is particular for this computer, each one of them considered as a system creature. All these creatures come from an ancestral one whose execution in the computer makes copies of itself in memory time and again. Adding random changes in the code of this ancestor, there can appear creatures that are different from the ancestor, in other words, evolved creatures. Our work has consisted of performing a simulation of the basic virtual computer, and fixing it with the mutations and changes needed to obtain evolution in it. Then, we have made an exhaustive analysis of the evolution obtained in the system.- Project number: 96
Item SIGUE: Uso de dispositivos móviles, códigos QR y técnicas de Learning Analytics para el seguimiento de la participación en clase durante la evaluación continua.(2015) Moreno Ger, Pablo; Hervás Ballesteros, Raquel; Francisco Gilmartín, Virginia; Bautista Blasco, Susana; Martínez Ortiz, IvánMemoria descriptiva de los resultados del Proyecto de Innovación y Mejora de la Calidad Docente de la convocatoria 2014. Item Conceptual Representations for Computational Concept Creation(ACM Computing Surveys, 2019) Ping Xiao; Hannu Toivonen; Oskar Gross; Amílcar Cardoso; João Correia; Penousal Machado; Pedro Martins; Hugo Goncalo Oliveira; Rahul Sharma; Alexandre Miguel Pinto; Carlos León; Jamie Forth; Matthew Purver; Geraint A. Wiggins; Dragana Miljković; Vid Podpečan; Senja Pollak; Jan Kralj; Martin Žnidaršič; Marko Bohanec; Nada Lavrač; Tanja Urbančič; Frank Van Der Velde; Stuart Battersby; Díaz Esteban, Alberto; Francisco Gilmartín, Virginia; Gervás Gómez-Navarro, Pablo; Hervás Ballesteros, RaquelComputational creativity seeks to understand computational mechanisms that can be characterized as creative. The creation of new concepts is a central challenge for any creative system. In this article, we outline different approaches to computational concept creation and then review conceptual representations relevant to concept creation, and therefore to computational creativity. The conceptual representations are organized in accordance with two important perspectives on the distinctions between them. One distinction is between symbolic, spatial and connectionist representations. The other is between descriptive and procedural representations. Additionally, conceptual representations used in particular creative domains, such as language, music, image and emotion, are reviewed separately. For every representation reviewed, we cover the inference it affords, the computational means of building it, and its application in concept creation.- Project number: 63
Item BigMark: análisis y predicción de calificaciones mediante Big Data(2018) León Aznar, Carlos; Francisco Gilmartín, Virginia; Hervás Ballesteros, Raquel; Martínez Ortiz, Iván; Sánchez Ruiz-Granados, Antonio AlejandroProyecto de innovación docente en el que apliquemos estas técnicas de análisis de datos inteligentes para extraer información a partir de las calificaciones obtenidas por los alumnos durante el curso. El proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación inteligente, disponible a través del navegador web o del móvil, para que tanto los profesores como los alumnos puedan ver las calificaciones del curso, compararlas e incluso predecirlas. La predicción se consigue mediante el análisis de datos y la aplicación de técnicas de regresión estadística a partir de los datos del curso actual y de los cursos anteriores, tanto del alumno que busca información como (de forma anonimizada) de sus compañeros. Item Multilingual extension and evaluation of a poetry generator(Natural Language Engineering, 2017) Oliveira, Hugo Gonçalo; Díaz Esteban, Alberto; Gervás Gómez-Navarro, Pablo; Hervás Ballesteros, RaquelPoetry generation is a specific kind of natural language generation where several sources of knowledge are typically exploited to handle features on different levels, such as syntax, semantics, form or aesthetics. But although this task has been addressed by several researchers, and targeted different languages, all known systems have focused on a limited purpose and a single language. This article describes the effort of adapting the same architecture to generate poetry in three different languages – Portuguese, Spanish and English. An existing architecture is first described and complemented with the adaptations required for each language, including the linguistic resources used for handling morphology, syntax, semantics and metric scansion. An automatic evaluation was designed in such a way that it would be applicable to the target languages. It covered three relevant aspects of the generated poems, namely: the presence of poetic features, the variation of the linguistic structure and the semantic connection to a given topic. The automatic measures applied for the second and third aspect can be seen as novel in the evaluation of poetry. Overall, poems were successfully generated in the three languages addressed. Despite minor differences in different languages or seed words, poems revealed to have a regular metre, frequent rhymes, to exhibit an interesting degree of variation, and to be semantically-associated with the initially given seeds.- Project number: 187
Item Caramelos con sabor a nota 2.0: apoyo digital para nuevos modelos de seguimiento de la participación en clase(2017) Sánchez Ruiz-Granados, Antonio A.; Moreno Ger, Pablo; Hervás Ballesteros, Raquel; Martínez Ortiz, Iván; Francisco Gilmartín, Virginia; León Aznar, Carlos - Project number: 441
Item Implementación inicial del sistema de información docente de la Facultad de Informática(2022) Gómez Martín, Marco Antonio; Gómez Martín, Pedro Pablo; Hervás Ballesteros, Raquel; Rosa Velardo, Fernando; Ruiz Gallego-Largo, Rafael; Soria Jiménez, David; Mirones Estrader, José MaríaMemoria del proyecto Innova-Gestión 441 de la convocatoria 2020/2021 "Implementación inicial del sistema de información docente de la Facultad de Informática" que consistía en la implementación de una primera versión de sistema de información interno para la gestión de Trabajos de Fin de Grado para ser utilizado en la facultad de informática.