Browsing by Subject "Lenguajes de programación"

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    A unified data metamodel for relational and NoSQL databases : schema extraction and query
    (Universidad de Murcia, 2022-06-30) Fernández Candel, Carlos Javier; García Molina, Jesús; Sevilla Ruiz, Diego; Escuela Internacional de Doctorado
    Objetivos. Esta tesis aborda: (i) la definición de un modelo de datos unificado con el objetivo de integrar el modelo relacional con los modelos de datos de los cuatro paradigmas más comunes de NoSQL: columnar, documento, clave-valor y grafos; (ii) La definición de mappings bidireccionales entre el modelo de datos unificado y cada uno de los modelos de datos de cada sistema de base de datos; (iii) La implementación de una estrategia común para la extracción de esquemas de diferentes tipos de bases de datos implementando los mappings definidos; (iv) El desarrollo de un proceso Model-Driven Engineering de análisis de código de aplicaciones para obtener el esquema de la base de datos y realizar un refactoring de la base de datos; (v) El diseño e implementación de un lenguaje de consultas de esquema genérico, que permite lanzar consultas sobre los esquemas representados en el modelo de datos unificado; (vi) La creación de notación gráfica para visualizar los esquemas; y (vii) la realización de un estudio para explorar el uso del modelo de datos unificado para definir un lenguaje de consulta genérico. Metodología. Para lograr los objetivos de la tesis, se ha seguido la metodología Design Science Research Methodology (DSRM). Esta metodología propone procesos de investigación iterativos organizados en varias etapas o actividades para lograr un objetivo. Las actividades que constituyen estos procesos son: (i) Identificación del problema y motivación, (ii) Definición de los objetivos de la solución, (iii) Diseño y desarrollo, (iv) Demostración, (v) Evaluación, y (vi) Conclusiones y comunicación. En un proceso DSRM el conocimiento producido en cada iteración se utiliza como retroalimentación para mejorar el diseño e implementación del artefacto. Resultados. Esta tesis aborda los principales problemas que surgen en el desarrollo de herramientas genéricas de bases de datos que integran los modelos de datos más relevantes: los modelos relacionales y NoSQL: (i) La definición de un metamodelo unificado que integre modelos de datos relacionales y NoSQL; (ii) La construcción de extractores de esquemas lógicos para cada modelo de datos. Debido a que la mayoría de los enfoques de extracción de esquemas han aplicado análisis de datos, hemos investigado el análisis estático de código como alternativa; (iii) Se ha construido una herramienta genérica de gestión de esquemas que incluye un lenguaje de consulta genérico de esquemas y un visualizador de esquemas. Al abordar estos problemas, nos hemos enfrentado a los desafíos que plantea una propuesta de esquema lógico que incluye variaciones estructurales y las relaciones más comunes entre las entidades de las bases de datos NoSQL. Contribuciones. Esta tesis contribuye con (i) El primer metamodelo lógico unificado que integra los paradigmas de base de datos más utilizados: Relacional y NoSQL. Esto implicó la definición de dos modelos de datos lógicos para sistemas NoSQL: uno para sistemas basados en agregados y otro para grafos; (ii) La especificación formal de mappings bidireccionales entre el modelo unificado y los modelos de datos individuales; (iii) La definición de una arquitectura con componentes reutilizables para crear un extractor de esquemas para cualquier sistema Relacional y NoSQL; (iv) Un enfoque Model-Driven Engineering para extracción de esquemas lógicos y refactoring a partir del análisis de código; (v) Un lenguaje de consulta genérico diseñado que permite a los desarrolladores lanzar consultas sobre los esquemas lógicos; (vi) La creación de una notación gráfica para visualizar los esquemas que incluye variaciones estructurales; (vii) Un estudio sobre la utilidad del modelo unificado para crear un lenguaje genérico para consultar datos de cualquier tipo de sistema de bases de datos; y una comparación de diferentes modelos genéricos.
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    Multi-Model Database Engineering based on a Unified Data Model
    (Universidad de Murcia, 2022-07-27) Hernández Chillón, Alberto; Sevilla Ruiz, Diego; García Molina, Jesús; Escuela Internacional de Doctorado
    Objetivos. Las tecnologías modernas y las aplicaciones de uso intensivo de datos han motivado la idea de que la persistencia políglota será la arquitectura de datos del futuro. Esta arquitectura se basa en cubrir necesidades específicas con diferentes sistemas de bases de datos. Un enfoque habitual para estos escenarios, donde se manejan distintos modelos de datos, es el establecimiento de un “esquema global unificado”. “U-Schema” es un metamodelo unificado capaz de representar esquemas lógicos para el modelo relacional y los paradigmas NoSQL más populares. El objetivo de esta tesis es construir un entorno alrededor de U-Schema que provea de herramientas para bases de datos en un escenario multimodelo: Un lenguaje de definición de esquemas, un enfoque para tratar la evolución del esquema basado en una taxonomía de cambios y su implementación en otro lenguaje, y un tercer lenguaje para la generación de datos sintéticos. También se trata el descubrimiento de relaciones de herencia ocultas en el esquema, y la generación de Object-Document Mappers (ODMs). La implementación de estas soluciones se ha realizado aplicando técnicas de Ingeniería del Software Dirigida por Modelos (MDE). Metodología. La metodología de investigación empleada ha sido “Design Science Research” (DSRM), que consta de seis actividades: (1) Identificación del problema y motivación, (2) Definición de los objetivos de la solución, (3) Diseño y desarrollo, (4) Demostración, (5) Evaluación, y (6) Comunicación de resultados. Estas actividades forman una secuencia iterativa donde la solución final se construye a partir del conocimiento adquirido durante el proceso de iteraciones. Para ello, la quinta y sexta actividad retroalimentan a las actividades anteriores, distribuyendo este conocimiento para su uso en futuras iteraciones. Resultados. Se ha implementado "Athena", un lenguaje para la definición de esquemas genéricos. Después se ha definido una taxonomía de cambios sobre esquemas basada en U-Schema, que considera cambios inexistentes en otras taxonomías. "Orion" es un lenguaje que implementa esta taxonomía de cambios con un motor capaz de actualizar el esquema y los datos de tres bases de datos NoSQL: MongoDB, Cassandra y Neo4j. "Deimos" es un tercer lenguaje que permite la especificación de reglas para generar datos, capaz de reutilizar fuentes de datos externas, generar valores realistas y errores de forma controlada. También se ha desarrollado un proceso de detección de variaciones atípicas y jerarquías ocultas de herencia entre tipos de entidad usando propiedades temporales. Finalmente, se ha desarrollado una solución basada en transformaciones de modelos para generar código Mongoose y Morphia (ODMs para JavaScript y Java) para aplicaciones MongoDB. Cada solución desarrollada ha sido validada con conjuntos de datos artificiales (generados con Deimos) y datos reales disponibles públicamente. Contribuciones. Este es uno de los primeros entornos de ingeniería de bases de datos capaz de tratar con esquemas lógicos NoSQL y relacionales de una manera unificada, proporcionando funcionalidad esencial para la ingeniería de bases de datos multimodelo. Hemos definido un lenguaje para expresar esquemas independientes de la base de datos. También hemos efectuado un estudio del estado del arte de las taxonomías de cambios en el esquema actuales, definido nuestra propia taxonomía, y un lenguaje que permite definir y automatizar estos cambios sobre el esquema y los datos de tres bases de datos NoSQL muy utilizadas. Hemos definido un tercer lenguaje capaz de generar datos sintéticos para pruebas. Otra contribución consiste en la detección del "patrón polimorfia" en modelos U-Schema, un problema que no ha sido tratado en ningún otro enfoque de inferencia de esquemas NoSQL. Finalmente, hemos contribuido con un proceso de ingeniería que muestra el empleo de técnicas MDE para generar automáticamente ODMs a partir de modelos U-Schema mediante transformaciones de modelos.
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    Plataforma inteligente de diseño para todos para control de teléfonos móviles mediante habla en lenguaje natural
    (2016-01-20) Vivancos Vicente, Pedro José; Valencia García, Rafael; Fernández Breis, Jesualdo Tomás; Departamento de Informática y Sistemas
    OBJETIVOS El objetivo principal de esta tesis doctoral radica en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de voz en lenguaje natural para la interacción con diversas aplicaciones de un terminal móvil. Los terminales móviles han mejorado mucho en los últimos años, siendo actualmente potentes dispositivos capaces de ofrecer diversas funcionalidades a los usuarios que antes estaban limitadas sólo a grandes ordenadores. Sin embargo, al ritmo que crece la potencia de estos terminales y sus aplicaciones, crece la complejidad de uso. Aunque se ha avanzado mucho en el desarrollo de interfaces para estos dispositivos gracias a las nuevas pantallas táctiles y los nuevos sistemas operativos para móviles (iOS, Android,...) estos dispositivos son complicados de usar en ciertos entornos (por ejemplo, mientras se va andando) o incluso prohibido en otros (por ejemplo, la manipulación del móvil mientras se conduce). Por lo tanto, el objetivo de esta tesis doctoral es el desarrollo de un sistema de reconocimiento de voz en lenguaje natural que permita al usuario poder controlar y manejar ciertos aspectos del móvil usando su propia voz, mediante comandos sencillos y en lenguaje natural, que es la forma de comunicación más común para las personas, haciendo además accesible el dispositivo a personas discapacitadas y personas mayores que les cueste interactuar con la tecnología. METODOLOGÍA Para cumplir los objetivos anteriormente descritos se realizaron las siguientes acciones: Análisis del estado del arte en Ontologías, Procesamiento del Lenguaje Natural, Reconocimiento de Voz, lo que implicó el estudio y análisis de los antecedentes de las tecnologías a incorporar en el trabajo. Definición y formalización de una arquitectura general para crear el la interfaz de diseño para todos basados en comandos de voz en lenguaje natural. Esta tarea se llevó a cabo mediante la definición e interconexión de módulos independientes que interactúan entre ellos para llevar a cabo el objetivo general del sistema. Los módulos definidos son: 1. El módulo de procesamiento de lenguaje natural tiene como objetivo principal el análisis del texto de los comandos de voz. 2. El módulo de interpretación de expresiones temporales utiliza estándar TIMEX2 para la representación de expresiones temporales. Este sistema es capaz de detectar, anotar y representar anotaciones temporales usando reglas. 3. Para el sistema de reconocimiento de voz se realizaron estudios que determinaron que la mejor tecnología de reconocimiento a emplear es un sistema independiente del hablante y de transcripción. De esta forma, el sistema procesa el audio obtenido sin conocer la identidad del hablante (no existe perfil de voz previo) y realiza la transcripción literal del audio, empleando para ellos diccionarios creados para esta tesis. RESULTADO Este trabajo comenzó a realizarse a lo largo del año 2010. Por aquellos entonces los smartphones de Apple y Google estaban comenzando a penetrar en el mercado y el líder indiscutible eran las Blackberry. Ahora, con el lanzamiento de Apple Siri, a principios de 2013, y Google Now un año después, los asistentes virtuales manejados por voz en los móviles se han convertido ya en algo común. Lógicamente, muchas de las decisiones tomadas en esta tesis doctoral se realizaron con un estado de la tecnología disponible que nada tiene que ver con la fotografía actual, donde cualquier dispositivo móvil de Microsoft, Apple o Android incorpora asistentes inteligentes. Sin embargo, como resultado de esta tesis doctoral se ha obtenido una interesante tecnología, muy modular, que puede ser fácilmente ampliada con nuevos comandos, y eso significa que es una tecnología que sirve de base no sólo para desarrollar asistentes específicos para teléfonos móviles, sino también otro tipo de servicios inteligentes como sistemas IVR para call centers que sean más “inteligentes”. GOALS The main goal of this dissertation is the development of a natural language speech recognition system capable of interacting with different and predefined mobile applications. Smartphones have greatly improved in recent years and becoming powerful devices which are able to offer a large range of apps (functionalities) to users that a few years ago were just available for common computers. However, as smartphones and their applications become more powerful, they become more complex to use as well. Although there has been a lot of improvement in new user interfaces (touch screens, new operative systems, and so on), these devices are difficult to use in certain circumstances (for example, while walking) or even prohibited in others (for example, using the smartphone while driving). Therefore, the objective of this PhD thesis is the development of a natural language, speech recognition based system that allows users to control and manage certain aspects of the mobile using user own voice, using simple and natural language voice commands, as the most common communication mechanism for people, and making the device accessible to disabled and elderly people who find it hard to interact with technology. METHODOLOGY To fulfill the objectives of this dissertation the following actions were taken: Analysis of the state of the art in ontologies, natural language processing and speech recognition, which involved a deep study and analysis of the technologies to be included in this dissertation. Definition and formalization of a general architecture to create a natural language speech recognition system design for all interface. This task is performed by the definition and interconnection of independent modules which interact with each other to accomplish the overall objective of the system. The modules defined are: 1. Natural language processing module, capable of processing voice commands text to get their information. 2. Time expressions module, which uses TIMEX2 standard for representing temporal expressions, is able to detect, record and represent temporal annotations using logical rules. 3. Speech recognition module. In that module, different tests were accomplished to determine the best recognition technology to be used. The one selected was a independent speaker transcription/dictation speech recognition engine. This module processes the audio obtained without knowing the identity of the speaker (not exist prior voice profile) and performs the transcription of the audio, using several language resources created for this dissertation. RESULT This work began throughout the year 2010. At that time Apple and Google smartphones had started to penetrate the market and the undisputed leader was Blackberry. Today, after Apple's Siri launch in early 2013, and Google Now a year later, virtual voice assistants for smartphones are well known and accessible for most users. Obviously, many of the decisions made in this thesis were performed using a state of the available technology which is rather different from the current situation, in which any smartphone from Microsoft, Apple or Android incorporates intelligent assistants. However, as a result of this thesis, a very modular framework for virtual voice assistant has been developed, with a great natural language module for processing time expressions, so this system can be easily extended with new commands and functionalities, which it has already been used to develop an intelligent assistant for schedule appointment in a IVR call center. call centers that are more "intelligent".