Persona:
Pérez Cabello de Alba, María Beatriz

Foto de perfil
Dirección de correo electrónico
ORCID
0000-0003-0477-6917
Fecha de nacimiento
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Puesto de trabajo
Apellidos
Pérez Cabello de Alba
Nombre de pila
María Beatriz
Nombre

Filtros

2020 - 20247
Restablecer filtros

Ajustes

Resultados de la búsqueda

Mostrando 1 - 7 de 7
  • Miniatura
    Publicación
    A hybrid conceptual model using statistical and linguistic methods for pre-screening memory through language and cognition
    (Comares, 2024-11-09) Panesar, Kulvinder; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz
    This work is multidisciplinary (informatics, Artificial Intelligence, linguistics, and cognitive psychology) and transversal (health needs of a social nature inspired by technology), and its objective is the pre-diagnosis of people with memory problems. Language and cognitive assessment will be carried out via language production and comprehension of speech as a pre-diagnosis of dementia. Dementia and associated conditions are a global health problem supported by diverse expert groups, communities, research, and innovation (Alzheimer 2018, 2021, 2022). To take a small step in proactive early detection, we will employ a language and cognition assessment model supported by the DementiaBank multimedia database. This will provide results in terms of indicators of any potential problems with language production and cognition, as well as recommendations for the participant and carer, and as a precursor to other clinical tests for the diagnosis of dementia. The intervention will help to understand the person’s cognitive status and the early onset dementia and support the planning of healthcare provision. We will create a hybrid solution that contributes to research related to Natural Language Understanding, AI healthcare applications, and insights into cognitive impairment assessment. In this paper we present a schematic visual representation of a hybrid modular conceptual framework of a conversational agent.
  • Miniatura
    Publicación
    Revisión de métodos para la desambiguación léxica automáticaaprendizaje automático y medidas de relación y similitud semánticas
    (Pontificia Universidad Católica de Chile, 2024) Núñez Torres, Fredy; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz
    Dentro de las posibles soluciones para la desambiguación léxica automática en tareas del procesamiento del lenguaje natural encontramos los métodos basados en algoritmos de aprendizaje automático, en medidas de relación semántica y en medidas de similitud se-mántica. Mientras los métodos de aprendizaje automático utilizan fuentes endógenas de conocimiento, las medidas de relación y similitud semánticas recurren a fuentes exógenas de conocimiento, como son las glosas de las definiciones de un recurso lexicográfico, o una ontología o tesauro, que provee relaciones léxicas de significado en el marco de una jerarquía conceptual. En este trabajo presentamos y analizamos los distintos tipos de métodos para la desambiguación léxica automática divididos en cuatro grupos: basados en algoritmos de aprendizaje automático, basados en medidas de relación semántica, basados en medidas de similitud semánticas y basados en medidas híbridas. Se propone que la ventaja de los métodos basados en medidas de relación y similitud radica en el hecho de que sus resultados no se derivan únicamente de la eficiencia estadística, sino que se tiene en cuenta el conocimiento lingüístico dentro de los parámetros que conforman cada medida utilizada.
  • Miniatura
    Publicación
    The Representation of the Temporal Properties of Linguistic Utterances through a Mathematical Model
    (Asociación Española de Estudios Anglo-Norteamericanos. AEDEAN, 2020-12-23) Teomiro García, Ismael Iván; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz
    En este artículo usamos un modelo matemático para codificar las propiedades temporales de los enunciados lingüísticos en cualquier lengua por medio de objetos matemáticos—puntos, líneas, segmentos, vectores y versores—y las relaciones que se establecen entre ellos en un espacio cuatridimensional. Estas propiedades temporales son codificadas a través de tres sistemas diferentes: tiempo—pasado, presente y futuro—que ubica el enunciado en una línea temporal, aspecto—perfectividad y progresividad—que configura el punto de vista del hablante, y Aktionsart, que hace referencia a propiedades temporales estructurales de los enunciados, como la telicidad—si el evento tiene un punto final o no—la dinamicidad—si hay cambio o no—y la duración. Este modelo aspira a ser independiente de lenguas particulares de tal forma que permita la codificación de las propiedades temporales de los enunciados en cualquier lengua, lo que lo hace idóneo como interlengua en aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), mejorando significativamente la capacidad de estas aplicaciones de comprender el lenguaje natural en motores de búsqueda, así como en sistemas de traducción automática. Por lo tanto, nuestro objetivo es que este modelo alcance adecuación computacional.
  • Miniatura
    Publicación
    Desarrollo de un sistema de aprendizaje automático supervisado para la desambiguación léxica automática utilizando DAMIEN (Data Mining Encountered)
    (Asociación Española de Lingüística Aplicada, AESLA, 2022-12) Núñez Torres, Fredy; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz
    Uno de los mayores desafíos que se nos presentan a la hora de acometer tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural y, en particular, con el tratamiento de recursos lingüísticos informatizados, es la ambigüedad léxica. En este trabajo abordamos el tratamiento de la desambiguación léxica dentro del entorno informático DAMIEN (Data Mining ENcountered), una herramienta que integra técnicas de múltiples disciplinas dentro de análisis de texto (i.e. lingüística de corpus, estadística y minería textual) para ayudar en tareas de investigación lingüística (i.e. recolección de datos, extracción de información, clasificación de textos, entre otras). A modo de experimento ilustrativo, llevamos a cabo un estudio de las unidades léxicas polisémicas “cabeza”, “cara” y “carta”, y presentamos los resultados del sistema de desambiguación automática desarrollado con la herramienta DAMIEN. Dentro de los modelos que ofrece el entorno, hemos elegido el método de aprendizaje automático supervisado mediante algoritmo bayesiano ingenuo por tratarse del método que mejores resultados ha dado para la desambiguación léxica automática. Se trata de un modelo matemático que consiste en extraer información de un corpus a partir de conjuntos de datos previamente etiquetados (corpus de entrenamiento) para que la máquina pueda clasificar automáticamente conjuntos de datos nuevos (corpus de prueba). Es importante resaltar la flexibilidad y riqueza del entorno DAMIEN tanto para el tratamiento de recursos lingüísticos informatizados como para el montaje de experimentos del procesamiento del lenguaje natural.
  • Miniatura
    Publicación
    A Pragmatic analysis of emotion-triggering strategies in TED talks
    (Universidad Complutense de Madrid, 2022-05-10) Mestre-Mestre, Eva María; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz
    TED talks are a relatively new genre, in which experts in different fields share their knowledge, ideas and experiences to large audiences. The talks are broadcasted worldwide, thus reaching international and intercultural spectators. Although public spoken language has been extensively studied in literature, TED talks present a new field of study, and are considered as a hybrid genre. It has been argued that, although similar in some ways, they differ from other oral discourse types, such as university lectures, in many aspects, such as the epistemic stance, the presentation of ideas, or the macro-discourse markers used (Caliendo and Compagnone, 2014). The utilization of emotion for triggering audience response is the foundation of the present study, aimed at examining the way speakers use emotions to involve spectators in their monologues, and exploring other strategies exploited to spark feedback, so that the most successful ones can be identified. The paper discusses the analysis of 120 TED talks from two different topics, business and education, taking a basic list of emotion words as a starting point, to continue examining how these emotion words and audiences intermingle by looking into laughter and applause, as the two identified forms of feedback. Results indicate that no significant differences can be found in the two subcorpora analyzed in terms of emotion words, the use of multiple humor strategies, and the acknowledgment of multicultural audiences on the side of the speakers.
  • Miniatura
    Publicación
    Natural language processing-driven framework for the early detection of language and cognitive decline
    (Elsevier, 2023-12) Panesar, Kulvinder; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz
    Natural Language Processing (NLP) technology has the potential to provide a non-invasive, cost-effective method using a timely intervention for detecting early-stage language and cognitive decline in individuals concerned about their memory. The proposed pre-screening language and cognition assessment model (PST-LCAM) is based on the functional linguistic model Role and Reference Grammar (RRG) to analyse and represent the structure and meaning of utterances, via a set of language production and cognition parameters. The model is trained on a Dementia TalkBank dataset with markers of cognitive decline aligned to the global deterioration scale (GDS). A hybrid approach of qualitative linguistic analysis and assessment is applied, which includes the mapping of participants´ tasks of speech utterances and words to RRG phenomena. It uses a metric-based scoring with resulting quantitative scores and qualitative indicators as pre-screening results. This model is to be deployed in a user-centred conversational assessment platform.
  • Miniatura
    Publicación
    Cómo perciben los estudiantes el aprendizaje del inglés como lengua internacional: una aproximación teórica y práctica
    (UNED - Universidad Nacional de Educación a Distancia, 2022-12-19) Hernández Martínez, Pilar; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz; https://orcid.org/0000-0001-5273-8128
    El inglés ha pasado de ser el idioma de unos 375 millones de hablantes nativos a ser además una lengua internacional hablada por más de mil millones de hablantes de inglés como segunda lengua y como lengua extranjera. Los modelos usados para enseñar inglés han sido tradicionalmente modelos nativos. Sin embargo, en los últimos años, un gran número de investigadores han sugerido que se integre un modelo de Inglés como Lengua Franca (ELF) en el aula de inglés porque tiene muchos beneficios en la comunicación internacional, dado que la inteligibilidad internacional es ahora el objetivo más importante. En este artículo presentamos un estudio de investigación que hemos llevado a cabo para analizar la valoración que hacen estudiantes españoles de inglés (nivel B2) de algunos de los principios del modelo ELF, como la importancia de la confianza, la inteligibilidad y la dicotomía acento nativo o no nativo en la producción oral de la lengua extranjera.