Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Construcción de recursos para la detección y clasificación automática de disfluencias producidas por tartamudez en español
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-18) Cabrera Díaz, Daniel Alonso; Sobrevilla Cabezudo, Marco Antonio
    Esta tesis abordó el desarrollo de recursos computacionales para la detección y clasificación de disfluencias de tartamudez en español, cubriendo desde la recolección y anotación de audios hasta la implementación de un modelo de aprendizaje automático y estrategias de aumento de datos. Se recolectaron audios en español de cinco participantes con tartamudez, conformes a los estándares del dataset SEP-28K y con apoyo de dos especialistas en tartamudez. Aunque la naturaleza controlada de las grabaciones limitó la diversidad de disfluencias observadas, estos audios proporcionaron una base sólida para el desarrollo del modelo. El modelo presentado se basó en el modelo DisfluencyNet. Este modelo fue pre entrenado utilizando wav2vec 2.0 XLSR53 aprovechando su robusta base de datos multilingüe. El modelo demostró su capacidad para identificar y clasificar disfluencias en español, aunque su rendimiento fue inferior comparado con modelos equivalentes en inglés. Esta diferencia subraya la necesidad de más datos. Para mejorar la detección de disfluencias, se implementaron dos estrategias de aumento de datos. La primera incluyó variaciones de pitch, adición de reverberación y ruido blanco, duplicando efectivamente la cantidad de datos disponibles. Aunque esta estrategia mejoró el recall en ciertas disfluencias, los resultados en precisión y F1 fueron mixtos. La segunda estrategia, mediante clonación de voz con el modelo XTTS-v2, generó nuevos audios que emulaban disfluencias naturales, como prolongaciones y bloqueos. Aunque mejoró el recall, especialmente en rondas posteriores de aumento de datos, la precisión y F1 continuaron siendo desafiantes. Futuras investigaciones se enfocarán en expandir la anotación de disfluencias en contextos de habla espontánea y procesar los audios restantes del corpus inicial para explorar mejoras en la clasificación y detección de disfluencias. Además, se explorarán métodos avanzados de clonación de voz y otras técnicas de modificación de audios para enriquecer los datasets y mejorar los modelos de detección y clasificación de disfluencias.
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    Generación automática de resúmenes abstractivos mono documento utilizando análisis semántico y del discurso
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-09-20) Valderrama Vilca, Gregory Cesar; Sobrevilla Cabezudo, Marco Antonio
    The web is a giant resource of data and information about security, health, education, and others, matters that have great utility for people, but to get a synthesis or abstract about one or many documents is an expensive labor, which with manual process might be impossible due to the huge amount of data. Abstract generation is a challenging task, due to that involves analysis and comprehension of the written text in non structural natural language dependent of a context and it must describe an events synthesis or knowledge in a simple form, becoming natural for any reader. There are diverse approaches to summarize. These categorized into extractive or abstractive. On abstractive technique, summaries are generated starting from selecting outstanding sentences on source text. Abstractive summaries are created by regenerating the content extracted from source text, through that phrases are reformulated by terms fusion, compression or suppression processes. In this manner, paraphrasing sentences are obtained or even sentences were not in the original text. This summarize type has a major probability to reach coherence and smoothness like one generated by human beings. The present work implements a method that allows to integrate syntactic, semantic (AMR annotator) and discursive (RST) information into a conceptual graph. This will be summarized through the use of a new measure of concept similarity on WordNet.To find the most relevant concepts we use PageRank, considering all discursive information given by the O”Donell method application. With the most important concepts and semantic roles information got from the PropBank, a natural language generation method was implemented with tool SimpleNLG. In this work we can appreciated the results of applying this method to the corpus of Document Understanding Conference 2002 and tested by Rouge metric, widely used in the automatic summarization task. Our method reaches a measure F1 of 24 % in Rouge-1 metric for the mono-document abstract generation task. This shows that using these techniques are workable and even more profitable and recommended configurations and useful tools for this task.