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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., Las charlas TED son un género relativamente nuevo en el que expertos en diferentes campos comparten sus conocimientos, ideas y experiencias con un público muy numeroso. Las charlas se retransmiten en todo el mundo, llegando así a espectadores internacionales en contextos interculturales. Aunque el lenguaje hablado en público se ha estudiado ampliamente, las charlas TED se consideran un género híbrido y presentan un nuevo campo de estudio. De este modo, aunque son similares en algunos aspectos, se diferencian en muchos aspectos de otros tipos de discurso oral, como pueden ser las clases magistrales, en la postura epistémica, la presentación de ideas o los marcadores macrodiscursivos utilizados (Caliendo y Compagnone, 2014). En el presente estudio partimos de la base de que el uso de la emoción sirve para provocar la respuesta de la audiencia, y nuestro objetivo es examinar la forma en que los hablantes usan las emociones para involucrar a los espectadores en sus monólogos, así como explorar otras estrategias usadas para generar respuesta del público, para identificar las que resultan más exitosas. El artículo analiza 120 charlas TED de dos campos diferentes, los negocios y la educación, tomando como punto de partida una lista básica de palabras relacionadas con las emociones, para continuar examinando cuál es la reacción del público ante estas palabras, observando la risa y el aplauso como las dos formas identificadas de respuesta. Los resultados indican que no existen diferencias significativas en los dos subcorpus analizados en cuanto a las palabras de emoción utilizadas, el uso de múltiples estrategias de humor y el hecho de tener en cuenta a las audiencias multiculturales por parte de los hablantes.

In this article we use a mathematical model to encode the temporal properties of linguistic utterances across languages by means of mathematical objects—points, lines, segments, vectors and versors—and the relations established among them in a four-dimensional space. Such temporal properties are encoded through threedifferent systems: tense—past, present and future—which locates the utterance on a temporal line, aspect—perfectivity and progressivity—which sets the viewpoint of the speaker, and Aktionsart, which refers to the structural temporal properties of the utterance such as telicity—whether the event has an endpoint or not—dynamicity—whether a change is conveyed or not—and duration. This model aims to be language independent in order to allow for the codification of the temporal properties of utterances in any language, thus rendering it appropriate to be used as an interlingua in Natural Language Processing (NLP) applications. This wouldsignificantly improve the comprehension of natural language in search engines and automatic translation systems, to name two examples. Hence, our ultimate goal is for this model to achieve computational adequacy., 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.

In this article we use a mathematical model to encode the temporal properties of linguistic utterances across languages by means of mathematical objects—points, lines, segments, vectors and versors—and the relations established among them in a four-dimensional space. Such temporal properties are encoded through threedifferent systems: tense—past, present and future—which locates the utterance on a temporal line, aspect—perfectivity and progressivity—which sets the viewpoint of the speaker, and Aktionsart, which refers to the structural temporal properties of the utterance such as telicity—whether the event has an endpoint or not—dynamicity—whether a change is conveyed or not—and duration. This model aims to be language independent in order to allow for the codification of the temporal properties of utterances in any language, thus rendering it appropriate to be used as an interlingua in Natural Language Processing (NLP) applications. This wouldsignificantly improve the comprehension of natural language in search engines and automatic translation systems, to name two examples. Hence, our ultimate goal is for this model to achieve computational adequacy., 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.

Patients suffering from various types of dementia usually present an impaired performance with specific categories like animals, furniture, etc. This impairment is known as category-specific semantic deficit and can provide us with vital information as to how the conceptual-semantic knowledge is stored and organized in the brain. Until date, no theoretical model has been able to appropriately account for the unsystematic and varied patterns of categoryspecific semantic deficits found so far. Moreover, there seems to be no correlation between the type of brain damage and the pattern of memory loss, nor can the latter be accounted for by any of the so far proposed models of conceptual knowledge representation and storage in the brain. Our purpose is to adapt and provide a theoretical model that builds on FunGramKB ontology and helps understand and properly interpret the available empirical data. The advantage that comes from the use of this complex theoretical model is that it will allow us to pinpoint the break of the conceptual chain, providing a more accurate measure of the location of the semantic memory loss., Los pacientes que padecen distintos tipos de demencia generalmente presentan una disminución en el rendimiento con categorías específicas tales como animales, mobiliario, etc. Este deterioro se conoce como deterioro semántico de categorías específicas y nos puede proporcionar información vital en cuanto a cómo el conocimiento conceptual semántico se almacena y se organiza en el cerebro. Hasta la fecha, ningún modelo teórico ha sido capaz de explicar adecuadamente los patrones no sistemáticos y variados de los deterioros semánticos de categorías específicas encontrados por el momento. Por otra parte, parece no haber ninguna correlación entre el tipo de daño cerebral y el patrón de pérdida de memoria, ni tampoco puede este último ser explicado por los modelos existentes sobre la representación del conocimiento conceptual y el almacenamiento de la información en el cerebro. Nuestro propósito es adaptar y proporcionar un modelo teórico que se basa en la ontología de FunGramKB, y que ayuda a comprender e interpretar adecuadamente los datos empíricos disponibles. La ventaja de utilizar este modelo teórico es que nos permite detectar la ruptura de la cadena conceptual, proporcionando una medida más precisa de la localización de la pérdida de la memoria semántica.

This paper addresses semantic memory loss from the perspective of Natural Language Processing. Dementia disorders and, in particular, Alzheimer’s disease (AD) present a loss of cognitive functions, being one of them semantic memory impairment. We set from a study conducted by Grasso, Díaz & Peraita (2011) where they analysed the production of features of four semantic categories (2 Living Beings and 2 Non Living Beings) of healthy subjects and patients with different levels of Alzheimer’s disease, taken from the Linguistic corpus of semantic categories definitions elaborated by Peraita & Grasso (2010). The aim of this work is to enhance the protocol of semantic features employed in that study by using Natural Language Processing systems such as FunGramKB (Periñán-Pascual & Arcas Túnez 2004, 2005, 2006, 2007, 2010). This lexical-conceptual knowledge base incorporates a series of feature descriptors for the definition of semantic knowledge which, together with the inheritance and inference relations established among concepts in the ontology, will enrich the collection of semantic features used in the test of semantic attributes production for the detection of semantic memory impairment (Grasso, Díaz & Peraita, 2011).

Dentro del Modelo Léxico-Construccional (MLC), una plantilla léxica (PL) es una meta-entrada que codifica los rasgos sintácticos, semánticos y pragmáticos o de registro relevantes para un predicado, y constituye uno de los pivotes centrales del MLC, puesto que a partir de ella se desarrolla el resto de niveles de significado contemplados en este modelo: pragmático, ilocutivo y discursivo. El objetivo de este trabajo es establecer el protocolo para la elaboración de estas plantillas; es decir, detallar qué tipo de elementos componen el módulo sintáctico, el semántico y el pragmático/registro de cada PL. Por otro lado, también se presentan dos herramientas computacionales que ayudan al lingüista en la creación de las plantillas, garantizando que éstas sean sintácticamente correctas, a la vez que permiten su almacenamiento en una base de datos, a la que se accede mediante una interfaz de usuario que facilita consultar y gestionar su contenido.