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Within the context of Industry 4.0, AREVA is presented: a Voice Assistant with Augmented Reality visualisations for the support and guidance of operators when carrying out tasks and processes in industrial environments. With the aim of validating its use for the training of new operators, first evaluations were performed by a group of non-expert users who were asked to carry out a maintenance task on a Universal Robot. Dentro del marco de la Industria 4.0 se presenta AREVA: un Asistente por Voz dotado con visualizaciones de Realidad Aumentada para el apoyo y guiado del operario a la hora de realizar tareas y procesos en entornos industriales. Con el objetivo de validar su uso para el entrenamiento y capacitación de nuevos operarios, se ha realizado una primera evaluación con un grupo de usuarios no-expertos a quienes se les pidió que realizasen una tarea de mantenimiento sobre un Robot Universal.

Call centres have long demanded technology for analysing the data they manage. In this context, we present Nalytics, a platform that integrates Speech and Text Analytics in Spanish in a modular design, and capable of customising its models to the users' demands. Los centros de llamadas han demandado durante años soluciones tecnológicas para analizar los datos que gestionan. En este contexto, presentamos Nalytics, una plataforma que integra el análisis de voz y texto en español en un diseño modular capaz de personalizar sus modelos a demanda del cliente.

Call centres have long demanded technology for analysing the data they manage. In this context, we present Nalytics, a platform that integrates Speech and Text Analytics in Spanish in a modular design, and capable of customising its models to the users' demands. Los centros de llamadas han demandado durante años soluciones tecnológicas para analizar los datos que gestionan. En este contexto, presentamos Nalytics, una plataforma que integra el análisis de voz y texto en español en un diseño modular capaz de personalizar sus modelos a demanda del cliente.

RESIVOZ is a spoken dialogue system aimed at helping geriatric nurses easily register resident caring information. Compared to the traditional use of computers installed at specific control points for information recording, RESIVOZ's hands-free and mobile nature allows nurses to enter their activities in a natural way, when and where needed. Besides the core spoken dialogue component, the presented prototype system also includes an administration panel and a mobile phone App designed to visualise and edit resident caring information. RESIVOZ es un sistema de diálogo orientado a ayudar a gerontólogos a registrar fácilmente información sobre sus cuidados a los residentes. En comparación con el uso tradicional de ordenadores instalados en puntos de control específicos para registrar la información, la naturaleza manos-libres y movil de RESIVOZ permite al personal gerontológico registrar sus actividades de forma natural, donde y cuando se necesite. Además del principal componente de sistema de diálogo hablado, el prototipo de sistema también incluye un panel de administración y una aplicación móvil diseñada para visualizar y editar la información de cuidados a residentes. This work was supported by the Adinberri Programme of the Provincial Council of Gipuzkoa, via the RESIVOZ project.

RESIVOZ is a spoken dialogue system aimed at helping geriatric nurses easily register resident caring information. Compared to the traditional use of computers installed at specific control points for information recording, RESIVOZ's hands-free and mobile nature allows nurses to enter their activities in a natural way, when and where needed. Besides the core spoken dialogue component, the presented prototype system also includes an administration panel and a mobile phone App designed to visualise and edit resident caring information. RESIVOZ es un sistema de diálogo orientado a ayudar a gerontólogos a registrar fácilmente información sobre sus cuidados a los residentes. En comparación con el uso tradicional de ordenadores instalados en puntos de control específicos para registrar la información, la naturaleza manos-libres y movil de RESIVOZ permite al personal gerontológico registrar sus actividades de forma natural, donde y cuando se necesite. Además del principal componente de sistema de diálogo hablado, el prototipo de sistema también incluye un panel de administración y una aplicación móvil diseñada para visualizar y editar la información de cuidados a residentes. This work was supported by the Adinberri Programme of the Provincial Council of Gipuzkoa, via the RESIVOZ project.

[EU] Gaur egun, testu berriak etengabe sortzen doaz sare sozialetako mezu, osasun-txosten, dokumentu o zial eta halakoen ondorioz. Hala ere, testuok informazio pertsonala baldin badute, ezin dira ikerkuntzarako edota beste helburutarako baliatu, baldin eta aldez aurretik ez badira anonimizatzen. Anonimizatze hori automatikoki egitea erronka handia da eta askotan hutsetik anotatutako domeinukako datuak behar dira, ez baita arrunta helburutzat ditugun testuinguruetarako anotatutako corpusak izatea. Hala, tesi honek bi helburu ditu: (i) Gaztelaniazko elkarrizketa espontaneoz osatutako corpus anonimizatu berri bat konpilatu eta eskura jartzea, eta (ii) sortutako baliabide hau ustiatzea informazio sentiberaren identi kazio-teknikak aztertzeko, helburu gisa dugun domeinuan testu etiketaturik izan gabe. Hala, lehenengo helburuari lotuta, ES-Port izeneko corpusa sortu dugu. Telekomunikazio-ekoizle batek ahoz laguntza teknikoa ematen duenean sortu diren 1170 elkarrizketa espontaneoek osatzen dute corpusa. Ordezkatze-tekniken bidez anonimizatu da, eta ondorioz emaitza testu irakurgarri eta naturala izan da. Hamaika anonimizazio-kategoria landu dira, eta baita hizkuntzakoak eta hizkuntzatik kanpokoak diren beste zenbait anonimizazio-fenomeno ere, hala nola, kode-aldaketa, barrea, errepikapena, ahoskatze okerrak, eta abar. Bigarren helburuari lotuta, berriz, anonimizatu beharreko informazio sentibera identi katzeko, gordailuan oinarritutako Ikasketa Aktiboa erabili da, honek helburutzat baitu ahalik eta testu anotatu gutxienarekin sailkatzaile ahalik eta onena lortzea. Horretaz gain, emaitzak hobetzeko, eta abiapuntuko hautaketarako eta galderen hautaketarako estrategiak aztertzeko, Ezagutza Transferentzian oinarritutako teknikak ustiatu dira, aldez aurretik anotatuta zegoen corpus txiki bat oinarri hartuta. Emaitzek adierazi dute, lan honetan aukeratutako metodoak egokienak izan direla abiapuntuko hautaketa egiteko eta kontsulta-estrategia gisa iturri eta helburu sailkapenen zalantzak konbinatzeak Ikasketa Aktiboa hobetzen duela, ikaskuntza-kurba bizkorragoak eta sailkapen-errendimendu handiagoak lortuz iterazio gutxiagotan. [EN] A huge amount of new textual data are created day by day through social media posts, health records, official documents, and so on. However, if such resources contain personal data, they cannot be shared for research or other purposes without undergoing proper anonymisation. Automating such task is challenging and often requires labelling in-domain data from scratch since anonymised annotated corpora for the target scenarios are rarely available. This thesis has two main objectives: (i) to compile and provide a new corpus in Spanish with annotated anonymised spontaneous dialogue data, and (ii) to exploit the newly provided resource to investigate techniques for automating the sensitive data identification task, in a setting where initially no annotated data from the target domain are available. Following such aims, first, the ES-Port corpus is presented. It is a compilation of 1170 spontaneous spoken human-human dialogues from calls to the technical support service of a telecommunications provider. The corpus has been anonymised using the substitution technique, which implies the result is a readable natural text, and it contains annotations of eleven different anonymisation categories, as well as some linguistic and extra-linguistic phenomena annotations like code-switching, laughter, repetitions, mispronunciations, and so on. Next, the compiled corpus is used to investigate automatic sensitive data identification within a pool-based Active Learning framework, whose aim is to obtain the best possible classifier having to annotate as little data as possible. In order to improve such setting, Knowledge Transfer techniques from another small available anonymisation annotated corpus are explored for seed selection and query selection strategies. Results show that using the proposed seed selection methods obtain the best seeds on which to initialise the base learner's training and that combining source and target classifiers' uncertainties as query strategy improves the Active Learning process, deriving in steeper learning curves and reaching top classifier performance in fewer iterations.