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[EN] In this thesis, the problem of multilingual spoken language understanding is addressed using graphs to model and combine the different knowledge sources that take part in the understanding process. As a result of this work, a full multilingual spoken language understanding system has been developed, in which statistical models and graphs of linguistic units are used. One key feature of this system is its ability to combine and process multiple inputs provided by one or more sources such as speech recognizers or machine translators. A graph-based monolingual spoken language understanding system was developed as a starting point. The input to this system is a set of sentences that is provided by one or more speech recognition systems. First, these sentences are combined by means of a grammatical inference algorithm in order to build a graph of words. Next, the graph of words is processed to construct a graph of concepts by using a dynamic programming algorithm that identifies the lexical structures that represent the different concepts of the task. Finally, the graph of concepts is used to build the best sequence of concepts. The multilingual case happens when the user speaks a language different to the one natively supported by the system. In this thesis, a test-on-source approach was followed. This means that the input sentences are translated into the system's language, and then they are processed by the monolingual system. For this purpose, two speech translation systems were developed. The output of these speech translation systems are graphs of words that are then processed by the monolingual graph-based spoken language understanding system. Both in the monolingual case and in the multilingual case, the experimental results show that a combination of several inputs allows to improve the results obtained with a single input. In fact, this approach outperforms the current state of the art in many cases when several inputs are combined. [ES] En esta tesis se aborda el problema de la comprension multilingue del habla utilizando grafos para modelizar y combinar las diversas fuentes de conocimiento que intervienen en el proceso. Como resultado se ha desarrollado un sistema completo de comprension multilingue que utiliza modelos estadisticos y grafos de unidades linguisticas. El punto fuerte de este sistema es su capacidad para combinar y procesar multiples entradas proporcionadas por una o varias fuentes, como reconocedores de habla o traductores automaticos. Como punto de partida se desarrollo un sistema de comprension multilingue basado en grafos. La entrada a este sistema es un conjunto de frases obtenido a partir de uno o varios reconocedores de habla. En primer lugar, se aplica un algoritmo de inferencia gramatical que combina estas frases y obtiene un grafo de palabras. A continuacion, se analiza el grafo de palabras mediante un algoritmo de programacion dinamica que identifica las estructuras lexicas correspondientes a los distintos conceptos de la tarea, de forma que se construye un grafo de conceptos. Finalmente, se procesa el grafo de conceptos para encontrar la mejo secuencia de conceptos. El caso multilingue ocurre cuando el usuario habla una lengua distinta a la original del sistema. En este trabajo se ha utilizado una estrategia test-on-source, en la cual las frases de entrada se traducen al lenguaje del sistema y este las trata de forma monolingue. Para ello se han propuesto dos sistemas de traduccion del habla cuya salida son grafos de palabras, los cuales son procesados por el algoritmo de comprension basado en grafos. Tanto en la configuracion monolingue como en la multilingue los resultados muestran que la combinacion de varias entradas permite mejorar los resultados obtenidos con una sola entrada. De hecho, esta aproximacion consigue en muchos casos mejores resultados que el actual estado del arte cuando se utiliza una combinacion de varias entradas. [CAT] Aquesta tesi tracta el problema de la comprensio multilingue de la parla utilitzant grafs per a modelitzar i combinar les diverses fonts de coneixement que intervenen en el proces. Com a resultat s'ha desenvolupat un sistema complet de comprensio multilingue de la parla que utilitza models estadistics i grafs d'unitats linguistiques. El punt fort d'aquest sistema es la seua capacitat per combinar i processar multiples entrades proporcionades per una o diverses fonts, com reconeixedors de la parla o traductors automatics. Com a punt de partida, es va desenvolupar un sistema de comprensio monolingue basat en grafs. L'entrada d'aquest sistema es un conjunt de frases obtingut a partir d'un o mes reconeixedors de la parla. En primer lloc, s'aplica un algorisme d'inferencia gramatical que combina aquestes frases i obte un graf de paraules. A continuacio, s'analitza el graf de paraules mitjancant un algorisme de programacio dinamica que identifica les estructures lexiques corresponents als distints conceptes de la tasca, de forma que es construeix un graf de conceptes. Finalment, es processa aquest graf de conceptes per trobar la millor sequencia de conceptes. El cas multilingue ocorre quan l'usuari parla una llengua diferent a l'original del sistema. En aquest treball s'ha utilitzat una estrategia test-on-source, en la qual les frases d'entrada es tradueixen a la llengua del sistema, i aquest les tracta de forma monolingue. Per a fer-ho es proposen dos sistemes de traduccio de la parla l'eixida dels quals son grafs de paraules. Aquests grafs son posteriorment processats per l'algorisme de comprensio basat en grafs. Tant per la configuracio monolingue com per la multilingue els resultats mostren que la combinacio de diverses entrades es capac de millorar el resultats obtinguts utilitzant una sola entrada. De fet, aquesta aproximacio aconsegueix en molts casos millors resultats que l'actual estat de l'art quan s'utilitza una combinacio de diverses entrades.

A Strategy for Multilingual Spoken Language Understanding Based on Graphs of Linguistic Units