CENTRO NACIONAL DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO TECNOLÓGICO

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1 .. SEP SElT DGlT CENTRO NACONAL DE NVESTGACÓN Y DESARROLLO TECNOLÓGCO l e n i d e t MODELADO GRAMATCAL DE UN SUBCONJUNTO DEL LENGUAJE ESPAÑOL T E S S QUE PARA OPTAR POR EL GRADO DE MAESTRO EN CENCAS EN C ENCl AS COM P UTAC ON ALES P R E S E N T A : RENÉ ARNULFO GARCíA HERNÁNDEZ D R E C T O R DE T E S S : M.C. ANDREA MAGADÁN SALAZAR CUERNAVACA. MORELOS MAYODE 2003

2 25"" i RRSÓN DE TESS Cuernavaca,Mor., a 30 de Abril de D. Gerard0 Reyes Salgado Presidentede la Academia de Ciencias Computacionales Pksente 1 Nos es grato comunicarle, que conforme a los lineamientos para la obtención del grado de Maestro en Ciencias de este Centro, y después de haber sometido a revisión académica la tesis denominada: MODELADO GRAMATCAL DE UN SUBCONJUNTO DEL LENGUAJE ESPAfiOL, realizada por el C. René Arnuifo García Hernández y habiendo realizado las coltecciones que le fueron indicadas, acordamos no tener objeción para que se le conceda la autorización de imprecíón de la tesis. Sin otro particular, quedamos de usted Atentamente TECNOLOGCO f l t N ~ 1 i ~CUMYUTACONBLES C.C.P. Or. Rodoh A. Pazos Rangel, Jefe del Depto. de Ciencias Computacionales. Lic. Olivia Maquinay Díaz, Jefe del üepto. de Servicios Escolares. C.René Amulfo García Hemández, alumno del programa de maestría. - NTEROR NTERNADO PALMRA SN. COL, P A N R A, A.P CP CUERNAVACA, MOR. MEXCO TELS.(777) , F A X ( ) EMAL

3 UBlt'RrUA Df fouucon 1,NMT1UuON T ~O~ffiW FORMULARO C4 AUTORZACÓN DE MPRESÓN DE TESS Cuernavaca, Mor., a 19 de Mayo de C. René Arnulfo García Hernández Candidato al grado de Maestro en Ciencias en Ciencias Computacionales Presente Después de haber atendido las indicaciones sugeridas por la Comisión Revisora de la Academia de Ciencias Computacionales en relación a su trabajo de tesis: Modelado gramatical de un subconjunto del lenguaje español, me es grato comunicarle, que conforme a los lineamientos establecidos para la obtención del grado de Maestro en Ciencias en este Centro, se le concede la autorización para que proceda con la impresión de su tesis. 1 s. E. P. CENTRO NACONAL DE NVESTGACON Y DESARROLLO TECNOLOGCO CltNLiAS CUMPUTACUNALES ~ Dr. Roddlf/o A. Pazos Rangel Jefe del Depto. de Ciencias Computacionales C.C.P. Lic. Olivia Maquinay Díaz, Jefe Depto. de Servicios Escolares. NTEROR NTERNADO PALMlRAS/N. COL, PALMRA. A.P CP , CUERNAVACA. MOR. - MEXCO TELS.(777) ,FAX (777) EMAL pazor~ird-cenidet.com.mx o

4 . i..... A quieihes me pevmítíevoih cumplir sus suekos, quieihes me eihsekcivoih G dcir pcisos flrmes, pov ser mis mejores amigos, sé que YLD dudcivoih de mi, yrcicicis, pov haber estcido s i e m y e a mi lado. ci is pcidves, MO. qucidcitupe y Leopoldo R m é A quiefi más me extvcikó cuciwdo empreihdi este pvoyecto. Mi hevu-ciihci, Susciihci

5 A G R A D E C M E N T O S El haber terminado esta tesis me permitió comprender que, como muchos trabajos ocadémicos, ésta también se debió O la amistad y colaboración que Se recibe de muchas personas e instituciones. No me queda mas que decir: GRACAS 0 todas ellas porque sin su ayuda no hubiera sido posible la realización y la culminación de este proyecto. En especial o la persona que me dirigió y acompañó en todo momento en esta travesía, la M.C. Andrea Magadán Solazar, investigadora del cenidet, a quien estimo por haberme brindado su amistad y experiencia, lo que permitió encausar este proyecto -- no hay problema grande que con su siempre buen estado de ánimo no se pueda resolver -. También deseo agradecer al Dr. Javier Ortiz Hernandez, investigador del cenidet, quien en su calidad de jefe del depariamento de Ciencias Computacionales me dio su voto de confianza, lo que me permitió ingresar al programa de maestría en el Último momento. al igual por sus atinados comentarios que me hizo en el seminario de investigación. También estoy muy agradecido con el Dr. Francisco Martinez Trinidad, investigador del NAOE, por haber aceptado la revisión de esta tesis y por sus valiosos comentarios. Agradezco a la M.C. Karla Miroslava Sánchez de la Universidad Autónoma de Ciudad Juórez por haber aceptado formar parte del comité revisor de esta tesis y por su gran interés en la definición del problemo. De igual manera estoy en deuda con la Dra. Azucena Montes Rendón, investigadora del Cenidet y especialista en el tema, por haber leído y revisado este trabajo con mucho detalle. Expresa mi más sincero reconocimiento al Dr. Raúl Pinto Elías por haber estado siempre al frente del grupo de sistemas basados en conocimientos y por procurar el seminario de investigación, espacio provechoso para quienes realizamos nuestras tesis. Vaya mi más profundo agradecimiento a todos los participantes de este seminario de investigación porque sus comentarios fueron de gran provecho para este trabajo. No quiero dejar pasar la ocasión para agradecer a todos mis compañeras de generación el haberme alentado a terminar este proyecto. No se olvidan los buenos y entrañables momentos que pasamos con Osslan Osiris Vergara. Laura Alicia Hernández, Juan Gabriel López Colómano e sabel Padrón Cano: quienes siempre me brindaron su amistad y confianza. Todo esto no sería posible sin la ayuda de lo beca económica otorgada por los sistemas Cosnet y SEP. instituciones con quienes estaré agradecido por siempre. De igual forma, estaré en agradecimiento permanente con mi escuela, el Cenidet, por haberme formado con profesores y programas de estudio de alta calidad académica y por su excelente troto personal hacia los alumnos. Me siento muy orgulloso de ser un egresodo más de esta institución y espero aprovechar todas sus enseiianzas. No obstante, quiero recordar que el único responsable de lo aquí escrito soy yo René García.

6 R ES UMEN L~ construcción de una herramienta computacionol requiere. hoy día. de 10 integración de diferentes tipos de conocimiento que aporten 10 necesario para incrementar su eficiencia. Un ejemplo es el caso de los sistemas de reconocimiento Visual del habla, que al no identificar todas las palabras del hablante se hace necesario la aplicación de un modelo estadístico que proporcione aquellas que son faltantes en una oración. Sin embargo, las posibilidades son muchas. Para reducir aún más estas posibilidades se puede utilizar un modelo lingüístico a partir del subdominio del hablante. el cual podría proporcionar las posibles categorías léxicos de la palabra. Como se puede observar, a una herramienta de reconocimiento visual del habla se le pueden integrar otros modelos para hacerla más eficiente. Además, el modelo lingüístico podría ser aprovechado por sistemas de reconocimiento Óptico de caracteres (OCR) o por sistemas de reconocimiento de voz para decidir el tipo de etiqueta de palabra, para aquellas que no sean bien reconocidas. En este trabajo se expone la generación de un modelo sintáctico de la lengua española a partir del análisis de oraciones. Esto último se hace con el enfoque del análisis parcial de oraciones. Este enfoque. frente al análisis tradicional, permite analizar textos no restringidos; además es una solución a los problemas tanto de la sobregeneración como de la subgeneración de oraciones. El análisis parcial consiste en una serie de niveles de reconocimientos ordenados de manera ascendente. En cada nivel se utiliza un autómata finito determinista minimizado producido a partir de la compilación de una expresión regular. la cual define un patrón gramatical. El análisis sintáctico se aplica a través de los constituyentes de una oración, esto es a través de grupos de sintagmas. La obtención del modelo sintáctico se hizo a partir de la salida generada por uno de los niveles de análisis. De esta salida se hace una segmentación en oraciones para después convertirlas en un autómata finito determinista minimizado. Esto último se hace, en parte, con el compilador antes mencionado. La herramienta desarrollada tiene un lexicón de 446 etiquetas diferentes con un total de palabras. Para la parte sintáctica se utilizaron otras 36 etiquetas. Como se muestra, el sistema puede manejar la equivalencia entre estas dos clases de etiquetas. Adicional a las 446 etiquetas del lexicón. el sistema hace la etiquetación de direcciones electrónicas, correos electrónicos, cifras, precios y fechas. No obstante, este número puede variar de acuerdo a los objetivos del análisis. Para la parte sintáctica se utilizaron 14 niveles de análisis, identificando cinco grupos básicos de sintagmas. El sistema es flexible y dinámico. de hecho. fue programado de manera independiente a las reglas gramaticales. Es decir. al sistema se le ingresaron las reglas del español en tiempo de ejecución. Característica que puede permitir el análisis de otra lengua, siempre y cuando se tengan sus reglas ordenadas ascendentemente. Finalmente, se experimentó sobre 23 cuentos de cuatro diferentes autores. De acuerdo al análisis de las gráficas de frecuencia de reconocimiento sobre los cuentos se infiere que existe un comportamiento regular en ellos y una dependencia entre los constituyentes. Esta misma conclusión también se presenta en el análisis de textos antiguos y en un grupo de noticias del periódico "El Universal". En cuanto a la generación del modelo sintáctico, se describe tanto su construcción como su verificación, 1

7 D E TABLA Resumen... Tabla de figuras... Tabla de cuadros... Tabla de términos y sig CAPíTULO CONTENDO NTRODUCCÓN Lenguaje natural Lenguaje formal rocesamiento del lenguaje natural PLN Aplicaciones del PLN nterfaces en LN Organización de la tesis O C A P í T U L O ANÁLSSD E T E X T O S 2.1 ntroducción Ambigüedad Sobregenerac , Analisis parcial de texios Esquema genérico de un analizador parcial... Comentarios... C A P T U L O ll T E O R í A D E A U T Ó M A T A S Gramática formo Determinaciónde un autómata finita no determinista

8 31 C A P í T u L o V E S T A D O D E L A R T E ntroducción Extracción aut nformació s corpus [SubiratsOOa]... Tratamiento automático de la información textual en español mediante bases de informaciónlingüística y transductores [SubiratsOO]... Analizador parcial de oraciones en lenguaje natural no resirin aproximación basada en máquinas de es texto orientado a la Herramienta poro el etiquetado léxico y a construcción de corpus SupeNisadOs [Ribera Comeniarios CAPíTULO V D S E Ñ O D E L S S T E M A , ntroduccion... Etiquetador POS... Diseño del andlisis sintáctico... Definición de los patrones gramaticales para el español Ayuda al sistema de reconocimiento visual del habla Editor gráfico de autómatas... Base de datos del sistema Comentarios sa 59 ntroducción CAPíTULO V1 CONCLUSONES C A P í T U L O V E X P E R M E N T A C e N ntroducción... Revisión de los o Aportaciones... Conclusiones ref Trabajos futuros.... ANEXOS ANEXO A: ANEXO B: ANEXO 0.1: ANEXO C: ANEXO D: ANEXO E: 83 Etiquetas léxicos Diagrama Entidad-Relación de la base de datos... Definición de las tablas de la base de datos... Cuentos paran Documento antiguo original... Criterios que se deben emplear paro la transcripción de textos inéditos ANEXO F: Documento antiguo paleografi ANEXO G: Diseño de las clases del si ANEXO G.l: Diseño de las clases del c ANEXO G.2:Diseño de las clases del editor grófico de autó ANEXO H: Noticias de primer plana del periódico "El Universal"... REFERENCAS

9 TABLA Figura Figura Figura Figura, D E F G U R A S Protocolo en el intercambio de información mediante el LN [GelbuckhOO]... Clasificación de las aplicaciones del PLN... Obtención de texto a partir de un sistema de... Herramienta de extracción de sintaxis Figura 2.1 Figura 2.2 Figura 2.3 Figura 2.4 Proceso lingüistico de textos... Enfoques en el análisis del LN... Pseudocódigo del análisis global de una oración Esquema genérico de un analizador parcial [Molina98]... Figura 3.1 Figura 3.2 Figura 3.3 Figura 3.4 Equivalencia entre mecani La derivación de la gramáti Gráfica de la clasificación de los lenguajes según Chomsky Construcción del subautómata de los elementos corres expresión regular Subautómata correspondie Subautómata correspondiente a la operación A' Subautómata correspondiente de la operación "?" Construcción del subautómata correspondiente a...25 Construcción del subautómata correspondiente a la operación de disyunción Subautómatas resultantes de haber aplicado el lopaso (del algoritmo: paso de una ER a un AFND) a la expresión ER ($d'. dd) dada de ejemplo Subautómatas resultantes de haber aplicado el " paso a la expresión ER ( $ d +dd). 27 Subautómatas resultantes de haber aplicado el 4Opaso (del un AFND) a la expresión ER ($d'.dd) dada de ejemplo 27 Subautómatas resultantes de haber aplicado nuevamente el una ER a un AFND ) a la expresión ER ($d'.dd) dada de ejemplo Subautómata correspondiente de la operación A *... Particiones de las transiciones Autómata con el mínimo nume Figura 3.5 Figura 3.6 Figura 3.7 Figura 3.8 Figura 3.9 Figura3.10 Figura Figura 3.12 Figura 3.13 Figura3.14 Figura 3.15 Figura3.16 Figura 4. Figura 4.3 Figura 4.4 Figura 4.5 Figura 4.6 Figura 4.7 Esquema de procesamiento del artículo: Extracción automática de información de grandes corpus... Autómata finito determinista que formal "de una vez para siempre'' [RiberaOO]... lnterfaz de representación de una etiqueta lnterfaz de manipulación de etiquetas éxi Árbol de análisis sintáctico [RiberaOO]... Editor de gramáticas para el sistema APO Presentación de resultados del análisis sin Figura 5.1 Figura 5.2 Figura 5.3 Figura 5.4 Figura 5.5 Figura 5.6 Figura 5.7 Figura 5.8 Figura 5.9 Figura 5.10 Lexicon en una tabla de base de datos... Diseño del análisis sintáctico parcial... Diseño de la interacción de los módulos integrantes del sis Constituyentes de una oración... Jerarquía de grupos sintagmáti pleados en este sistema... Pantalla de especificación del nombre del Autómata reconocedor de teléfonos nacionales... Tabla de estados y autómata reconocedor de corre... Tabla de estados y autómata reconocedor Tabla de estados del autómata de precios Figura 4.2., iv

10 Figura Figura 5.12 Figura Figura 5.14 Figura 5.15 Figura 5.16 Figura 5.17 Figura 5. 8 Figura 5.19 Figura 5.20 Figura 5.21 Figura 5.22 Figura 5.23 Figura 5.24 Figura 5.25 Figura 5.26 Figura 5.27 Tabla de estados y autómata reco... Ocultación de algunos signos de puntuación... Autómata patrón de una palabra Autómata reconocedor de fechas Autómata reconocedor de entidades... Autómata y tabla de estados de los sint Autómata reconocedor de núcleos des... Autómata reconocedor de frases... Autómata reconocedor de núcle Automata reconocedor de frases adjetivas coordinadas... Autómata reconocedor de sintagmas nominales... Autómata reconocedor de sintagmas nominales coordinados... Autómata y tabla de estados de Autómata y tabla de estados de los sintagmas preposicionales... Autómata correspondiente al sintagma preposicional coordinado Autómata y tabla de estados del nivel oración Diseño del proceso de obtención del modelo s Figura 6.1 Figura 6.2 Figura 6.3 Figura 6.4 Figura 6.5 Figura 6.6 Figura 6.7 Figura 6.8 Figura 6.9 Figura 6.10 Figura Figura 6.12 Figura 6.13 Figura 6.14 Figura 6.15 Figura 6.16 Árbol sintáctico de la oración Ricardo Miranda tiene una casa en la colina Árbol sintáctico de la oración En esa colina hay una casa... Modelo sintáctico de seis oraciones Espacio del modelo sintáctico. a) Peor de los casos b) Mejor de Frecuencia de los patrones de La cenicienta y de Caperucita roja o...67 Gráfica de frecuencia de los patrones encontrados en los cuentos de Gráfica de frecuencia de los patrones encontrados en los cuentos de José Matti... Gráfica de frecuencia de los patrones encontrados en los cuentos de Marisa Moreno...68 Gráfica de frecuencia de los patrones encontrados en 23 cuentos Ampliación de la gráfica 6.9, pero sin la presencia del patrón Normalización de los 23 cuentos de acuerdo al número de palabras... Gráfica del análisis realizado a los primeros diez folios de un documento antiguo Ampliación de la gráfica 6.12, pero sin l a presencia del patrón Etiquetar Palabra...75 Comparación entre los cuentos para niños y el documento antiguo... Gráfica del análisis a 31 noticias del periódico El Universal Comparación entre los cuentos para niños, el documento antiguo y las noticias V

11 TAi3BA DE CUADROS Cuadro 1. Cuadro.2 Niveles de conocimiento en el análisis del LN segun los lingüistas Descripción de los niveles de análisis en el PLN... Cuadro 3.1 Clasificación de los lenguajes y su mecanismo reconocedor... Cuadro 3.2 Tabla de estados correspondiente al subautómata de la operación A... Cuadro 3.3 Tabla de estados resultante del AFDM... Cuadro 6.1 Formato del reporte de análisis generado por el sistema... Cuadro 6.2 Posibles etiquetas según su modelo sintáctico Cuadro 6.3 Posibles etiquetas según un modelo sintáctico Cuadro 6.4 Resultados del análisis sintáctico aplicado a 2 Cuadro 6.5 Resultados del análisis sintáctico aplicado a un texto antiguo vi

12 T A B L A D E TÉRMNOS Y SGLAS AFD AFDM AFND ER LN PLN Autómata Finito Determinista. Autómata Finito Determinista Minimizado. Autómata Finito No Determinista. Expresión Regular. Lenguaje Natural Procesamiento del lenguaje natural Corpus Colección de textos sobre un tema que están correctamente etiquetados. La etiquetación es llevada a cabo por recursos humanos, por un etiquetador POS o la combinación de ambos. También se hace referencia como corpus de enirenamienio. Cada uno de los sonidos simples del lenguaje hablado. Frase que expresa un pensamiento. Diccionario léxico. Vocabulario utilizado en un tópico, donde se almacenan las características de las palabras. Combinación de dos o más palabras, que funciona como oración o como elemento oracional, y cuyo sentido unitario no siempre es la suma del significado normal de los componentes. Unidad mínima dotada de significado, existen dos tipos: los iexemas y morfemas Grupo de elementos lingüísticos que, en una oración, funcionan como una unidad. Parte de la gramática que estudia la forma en que se coordinan y unen las palabras para formar oraciones y la función que desempeñan dentro de éstas. Dispositivo que genera una salida en un formato con respecto a una entrada con otro formato. En PLN el formato puede ser un idioma, es decir, el mecanismo puede ser utilizado para traducir de un idioma a otro. Fonema Lema Lexicón Locución Monema Sintagma Sintaxis Transductor vii

13 CAPíTULO i N T R O D U C C 6 N 1.1 Lenguaje natural La forma mas común y antigua de comunicación entre personas es mediante el lenguaje natural LN en forma verbal. Esta comunicación tomó un papel muy importante en el desarrollo del ser humano ya que ha permitido transmitir cualquier tipo de conocimiento de una generación a otra [Molina99a]. Sin embargo, el LN hablado tuvo varias limitantes. Por ejemplo. las personas a US que se les quería transmitir algún mensaje tenían que estar presentes. Por otro lado, no todo el conocimiento adquirido por una generación era heredado a la generación nueva. por lo que se fue perdiendo parte del conocimiento. Aunque en un principio la solución fue la creación de pictografías, como es el caso de los códices y pinturas rupestres, los problemas fueron varios: la lentitud de su elaboración, la gran ambigüedad en su interpretación, etcétera. Lo que posteriormente aconteció fue la creación de símbolos mas pequeños que representaban gráficamente a los sonidos y con la combinación de varios de ellos se formaron palabras escritas. De esta forma las ideas y la experiencia humana podían ser transmitidas fielmente entre dos o mas personas y de una generación a otra. En el caso del español se cuenta actualmente con 27 caracteres principales que permiten el intercambio de la información escrita. Esto sin tomar en cuenta otros caracteres auxiliares como los signos de puntuación. En este sentido se considera que el LN es el portador más valioso de la experiencia humanan acumulada: "El tesoro mas valioso de la humanidad es el conocimiento, es decir, la información" [GebuckhOO]. El esquema del protocolo básico que sigue el LN en este intercambio de información, figura 1.1. consiste en la codificación de un conocimiento por parte del emisor en una cadena de caracteres en forma de texto. Posteriormente, el receptor hace una decodificación de esa cadena reproduciendo el conocimiento original [GelbuckhOO]. lento '\ Texto Figura. Protocolo en el intercambio de información mediante el LN [GelbuckhOO] René Arnulfo Gorcio Hernández 1

14 Modelado gramatical de un subconjunto del lenguaje español 1 En general, un lenguaje natural continúa su evolución sin tomar en cuenta reglas gramaticales formales: cualquier regla se desarrolla después de que sucede el hecho en un intento de explicar, y no de determinar, la estructura del lenguaje. Como resultado de esto. pocas veces los lenguajes naturales se ajustan a reglas gramaticales sencillas u obvias. En contraste con los lenguajes naturales, los formales. están definidos por reglas preestablecidas y. por tanto, se ajustan con todo rigor a ellas (Glenn891. Por ejemplo, un lenguaje de programación es un lenguaje formal. / 1.2 lenguaje formal De mane, similar al LN. el hombre actual también tuvo la necesidad de establecer un lenguaje que le permitiera comunicarse. con la computadora. Dicho lenguaje de programación tiene que ser formal, es decir no debe contener ambigüedad, ya que las sentencias (oraciones en LN) representan instrucciones para la computadora. En un principio :e utilizó el lenguaje binario (0.1). posteriormente se crearon otros lenguajes como el lenguaje máquina, el lenguaje ensamblador hasta llegar a desarrollarse lenguajes de alto! nivel como el lenguaje C o PASCAL, los cuales (en este orden] van haciendo más sen'cilla la comunicación con la computadora. En este sentido se pretende que el LN llegue a,utilizarse como un lenguaje de programación. 1.3 Surgimiento del procesamiento del lenguaje natural PLN! Con la creación de los primeros lenguajes de programación, algunos científicos vieron la posibilidad de programar las primeras computadoras para que realizaran algo más que sólo caicuios matemáticos. Esto porque la capacidad y velocidad de procesamiento qup tienen las computadoras permite procesar volúmenes de información muchísimo más grandes de los que una persona pueda leer en su vida [GelbuckhOO]. Quizá fue la velocidad de manejo de estos volúmenes de información que les hizo pensar en hacerlas trabajar exhibiendo una conducta inteligente, tal como lo haría el humano mismo. En la década de' los 50's John McCarthy acuñó el término "nteligencia Artificial" A [Tdlas98] para referirse al área de investigación encargada de describir los distintos procesos y características propias de la inteligencia humana que permiten su simulación por medio de programas de computadora. A partir de entonces, se comenzó a trabajar en el modelado de "problemas de juguete", se trataba de programar juegos que se dice requieren de inteligencia para resolverse, Por ejemplo, se crearon técnicas de búsqueda de movimientos para el ajedrez, las "damas chinas", los puzzle y otros. Sin embargo, uno de los primeros problemas reales que el LN trajo a la computación fue, también en los años 50's. la traducción automática de un texto de inglés a ruso. En un principio se pensó que el problema se resolvería a partir de grandes diccionarios y lo consulta automática a los mismos, pero s e vio que no era tan sencillo por lo que se tuvo la necesidad de aplicar técnicas de inteligencia artificial para la solución de este tipo de problemas complejos. A este trabajo le siguió el sistema GAT (Georgetown Automatic Translator) y el CETA (Centre d'etudes pour la Traduction Automotique) los cuales vinieron a afirmar las limitaciones tanto teóricas como técnicas que existían en este tipo de problemas [Molina99a]. Es así que el procesamiento.del lenguaje natural PLN es abordado desde entonces como una área de investigación de la inteligencia artificial la cual tiene como objetivo investigar y formular mecanismos computacionaies efectivos que faciliten la interacción hombre/máquina y que permitan tener una comunicación más fluida y menos rígida que 2 René Arnulfo Garcia Hernández

15 Copitulo n t r o d u c c i ó n Cenidet los lenguajes formales [Molina99a]. En esta disciplina intervienen á r e a s tales como 10 psicoiingüística.la filosofía, la estadistica, la lingüistica y la computación (Molina99al. Estas dos Últimas disciplinas se han i n t e g r a d o en lo que se denomina, lingüística c o m p u t a c i o n a i que tiene como objetivo desarrollar una teoría computacional del lenguaje usando algoritmos y estructuras de datos. 1.4 Niveles de análisis La f o r m a t r a d i c i o n a l en que los lingüistas han c l a s i f i c a d o estos niveles de conocimiento que existen al h a c e r e l análisis de textos [MolinaPB. Molina99a. Gelbuckh00. RodriguezOl] son los que se p r e s e n t a n en el c u o d r o l. 1. Además, en este c u a d r o se muestra el campo de estudio de estos niveles. 7 Cuadro. Ni\eles de conocimientu en el análisis del L i i segun us linb"' wistas. 1 Clasifirarión del conocimicnto lingüistico Ciencia: Fonética Morfología Sintáctico 7 Responsable de estudiar: Semániico Pragmático Conocimiento extralingüístico Sonidos básicos para formar palabras Construcción de palabras con unidades más pequeñas Posibles combinaciones de palabras Significado de palabras y oraciones Cómo e l contexto afecta al significado global de la oración Conocimiento sobre la estructura del universo del discurso Cuadro 1.2 Descripción de los niveles de análisis en el PLN. Vneles dc análisis para una oración en una sistema cumputacionsl - Análisis: Enirada: Salida: Estructura utilizada: Morfológico Caracteres Sintáctico morfológicas Unidades éxicas Representación Arboles y o representación de su estructura autómatas, Semántico Estructuras sintácticas -Léxico morfológica Unidades con significado reglas Diccionario y Forma lógica Redes semanticas Cómo lo reconoce: Las convierte de cadenas de letras a números en el diccionario y a marcas de tiempo, género, número, etcétera. Las convierte de cadenas de palabras marcadas en estructuras gráficas de oraciones, sujeto, objeto, etcétera. Lo convierte a una red semántica. Resuelve las relaciones entre los ; 1.5 Aplicaciones del PLN De a c u e r d o a lo investigado y a n a l i z a d o en Molina y G e l b u c k h [Molina99a, GelbuckhOO] y considerando el o b j e t i v o que tienen las a p l i c a c i o n e s en el p r o c e s a m i e n t o del lenguaje natural, se p r o p o n e en la f i g u r a 1.2 la c l a s i f i c a c i ó n de las mismas. En la actualidad existen a p l i c a c i o n e s robustas que c u m p l e n con más de uno de estos objetivos. Un e j e m p l o común es M i c r o s o f t W o r d que p e r m i t e la s e p a r a c i ó n de un t e x t o en guiones, René Arnulfo Garcia Hernández 3

16 Modelado gramatical de un subconiunto del lenguaje espariol y la corrección tanto ortográfica como gramatical de un texto. Esta clasificación no depende de las técnicas que se utilizan para lograr su objetivo, y a que en muchas de ellas se integran dos ( o más técnicas. A su vez en esta clasificación se omiten aquellas herramientas que buscan servir a aplicaciones propias del LN. es el caso de las aplicaciones que evalúan la eficiencia de sistemas del LN, o de aquellas que dan algún tratamiento a algún corpus, o bien las herramientas que permiten desarrollar diccionarios, etcétera. ' linterfacesen lenguaje natural!. A) Aplicaciones hombre*máquina B) Aplicaciones m&,uina+hombre L i Aplicaciones del PLN ' C) Ayuda en preparación de textos YApicaciones en :ratamientomasivo de información textual c D)Búsqueda y mineria de datos { { Sistemas de acceso a bases de datos Sistemas de acceso a otros dominios Sistemas de diálogos inteligentes Reconocimiento del habla Sistemas de generación de textos Sistemas de generación de voz Separadoresen guiones Correctores ortográficos Correctores gramaticales Correctores de estilo Hechos y coherencia Responder a preguntas Extracción de información Mineriade textos E) Traducción automática / Figura 1.2 Clasificación de las aplicaciones del PLN nterfaces en LN El objetivo de este tipo de aplicaciones es poder entablar una comunicación con la computadora tanto de manera escrita como hablado. Con esto se evitarían los lenguajes de programación, el uso del teclado y del ratón; además de los costos que se tienen en la educación computacional. En este tipo de sistemas la gente podría reservar por teléfono hoteies, conciertos, boletos de avión; podrío también ordenar pizzas, taxis. etcétera; sin la necesidad de una operadora telefónica. La historia de estos sistemas tiene más de treinta años, entre los primeros sistemas se encuentran el de T. Winograd. el dominio en que s e trabajó fue el de las figuras geométricas, mientras que TRANS de J. Allen trabajó con el horario de trenes y la planificación de rutas [Molina99a]. A) Aplicaciones hombre-máquina! Se presentan aquí todos aquellos sistemas que pretenden darle a "entender" un mensaje a la computadora mediante lenguaje natural. ya sea hablado o escrito. Se podría pensar como la primera fose para que se dé el entendimiento entre un hombre y una máquina. Algunos ejemplos son: ' 4 Sistemas de acceso a bases de datos: Hoy en día, las empresas e instituciones han almacenado su información en bases de datos la cual es generalmente creada y mantenida, por un manejador de bases de datos, cuyo requerimiento de información se hace de manera escrita en el lenguaje SQL (Standard Query / René Arnuffo García Hernandez -- ~-- _._. ~ ~

17 CaDituo n t r o d u c c i ó n c.-niryet. language) mediante consultas previamente programadas. En este caso el LN sería una interíaz de acceso a la base de datos. Una base de datos de una escuela podría responder a preguntas tan sencillas como: ACuántos alumnos hay en io escuela? ACuál es el promedio general del turno matutino?, o tan complejas como ACuál es el grupo matutino en el que está Jorge, pero no está Pablo y que tiene como profesor al grupo donde se encuentra María y Susana? Sistemas de acceso a otros dominios: De manera similar a los sistemas de acceso a base de datos existen sistemas con interfaz a sistemas expertos, a sistemas operativos, a sistemas tutores o de asesoramiento, etcétera. Sistemas de diálogos inteligentes: Estos sistemas examinan el aspecto multimodal de la comunicación entre el usuario y la máquina en toda su globalidad. Es decir, intentan formalizar aspectos tales como las intenciones o deseos del usuario, el conocimiento y las creencias acerca de ese conocimiento, y la relación entre el conocimiento y la acción. Reconocimiento del habla: La meta de estas aplicaciones es representar en forma de texto lo que es hablado. El recurso mediante el cual se hace la captación del habla puede ser por medio de un micrófono o de una cámara de video. En estos casos esto es conocido como reconocimiento de voz o reconocimiento visual del habla. respectivamente (ver figura 1.3). Estas aplicaciones enfrentan bastantes complicaciones técnicas. por ejemplo. en el reconocimiento de voz: los diferentes tonos de voz. de acentos, los cambios de velocidad a1 hablar, las frases u oraciones no completadas. etcétera. A pesar de estos problemas existen sistemas comerciales como Dragon Naturally Speaking que permite realizar con eficiencia esta comunicación, Reconocimiento visual del habla Reconocimiento de voz Texto obtenido del reconocimiento Figura 1.3 Obtención de texto a partir de un sistema de reconocimiento del habla 8) Aplicaciones máquina-hombre Este tipo de aplicaciones viene a complementar la primera parte de las aplicaciones hombre-máquina. Es decir, si la computadora ya entiende los requerimientos del hombre entonces los resultados generados por la computadora deben ser expresados en lenguaje natural, ya sea en forma escrita o hablado. Sistemas de generación de texto: Este tipo de sistemas intenta simular la parte del emisor en el momento que hace una codificación en lenguaje natural del mensaje a enviar. En este tipo de sistemas se pueden ubicar todos aquellos que realicen resúmenes, informes o explicaciones a partir de una base de datos. Estos Últimos están muy relacionados con los sistemas de acceso a bases de datos. René Arnulfo Garcia Hernóndez 5

18 ~. Modelado gramatical de un subconjunto del lenguaje español 1 Sistemas de generación de voz: Después de haber generado el texto. éste se le da al usuario en forma hablado: generando asilo voz y completando de esta manera la última etapa en el intercambio de información. li Aplicaciones en el fratamienfo masivo de información textual Se parte del supuesto de que la información se tiene almacenada en forma de texto. 1 C) Ayuda en preiaración de textos Separadores en guiones: El que un sistema se dé a la tarea de separar en guiones una palabra no es tan sencillo como puede parecer. Como se sabe, una palabra se puede romper en sílabas, pero es necesario conocer el idioma en que están el prefijo y laraíz de la palabra. Esto sin olvidar la posición en donde se encuentra la palabra, ppr ejemplo. no se permite romper los títulos. Correctore's ofiográiicos: Esta clase de sistemas son Útiles para averiguar dónde existe unatpalabro mal escrita, para esto se deben conocer todas las palabras, o por lo menos, sus raíces junto con su clasificación morfológica. Antes de que se reporte como desconocida una palabra se debe revisar si es compuesta, la cual puede o no venir dividida por un guión, o si pertenece a un lenguaje técnico o incluso a otro idioma. 1 Correctores gramaticales: Los correctores gramaticales buscan estructuras sintácticas no permitidas. Para esto se debe conocer la información asociada a las palabras. Se debe considerar al LN como un conjunto abierto en donde se debe prever la S)parición de signos de puntuación, y de otro tipo de estructuras como: correos electrónicas, teléfonos, ecuaciones, fórmulas, etcétera. Correctores de estilo: Este tipo de sistemas actúan a nivel semántico con un sentido de agudeza mayor. El sistema debe distinguir de qué tipo de documento se trata, ya que un cuento para ninos difiere bastante de la poesía o de un libro de enseñanza'o de un discurso político. Esto sin mencionar las diferencias propias que existen entre los idiomas y los niveles de cortesía. Hechos y coherencia: Este tipo de sistemas actúan a nivel semántico. pero buscan sobre todqi el conocimiento sobre las estructuras del universo. Por ejemplo, saber que un carro puede caminar, correr o saltar aún cuando no tiene pies: Sin embargo no puede agacharse, hincarse o caminar de puntitas. Otro ejemplo erróneo a detectar sería un enunciado como este "Cuando fui a México visite Nueva York". 1 D) Búsqueda y minería de datos Este tipo de sistemas tiene la meta de buscar información a través, por ejemplo, de preguntas o de especificaciones más detalladas como lo es la estructura del texto a lograr. Por otro lado, una de las nuevas aplicaciones es hacer una búsqueda que, mas que de información, es de conocimiento sobre un documento. Extracción de información: Los sistemas conocidos como sistemas R (nformation Refrieval) hacen búsquedas de algún tipo de información tan sencilla, como 1 6 René Arnulfo Garcia Hernóndez.._.- ~~ -. -

19 Cenidet Capitulo ntroducción pueden ser fechas, horarios, correos electrónicos, precios, etcétera. Sin embargo. esta búsqueda puede no sólo ser en textos sino que, con mayor grado de dificultad, puede hacerse en páginas Web, incluso en imágenes o videos. Responder a preguntas: Si el sistema ya es capaz de poder encontrar cierta información en el texto, entonces podría responder a las mismas preguntas que se le pueden hacer a los sistemas de acceso a bases de datos. Minería de textos: En esta búsqueda el sistema es más autónomo desde el punt0 de vista que puede o no tener conocimiento a priori sobre el texto. Los resultados que se pueden obtener son, por ejemplo, el tema sobre el que trata un texto o los conceptos básicos que maneja [MartínezOO]. Podrían incluso mostrar los tendencias electorales de acuerdo a los medios de información, como lo son el periódico o las revistas, por mencionar algunos. E) Traducción automática Como se mencionó anteriormente, la traducción es una de las primeras aplicaciones que se llevaron a cabo y es aún investigada. Para la traducción automática se deben emplear varias de las aplicaciones de información textual que permitan la obtención de las estructuras de una lengua para después hacer la conversión a otra. Es decir, hay que contemplar las reglas de cada idioma. 1.6 Problema d e tesis De acuerdo a lo mencionado, uno de los mayores desafíos en el procesamiento del lenguaje natural escrito es conseguir que un proceso automático realice un análisis de la informaciónlingüística necesaria para desarrollar tareas basadas en el lenguaje. De tal manera que la herramienta a desarrollar realice el análisis morfológico y sintóctico de un texto en un dominio específico, a partir de un conjunto de estructuras gramaticales obtenidas automáticamente de una base de ejemplos del mismo dominio o autor. Para este caso específico, el de la gramática del español en México. Además, su importancia radica no sólo en su aplicación en el ámbito del lenguaje natural, sino que también es necesario como apoyo para el reconocimiento visual del habla. Por la complejidad que lo envuelve y por no contar con uno buena eficiencia en el reconocimiento total de los palabras que se procesan, se busca tener al menos la categoría gramatical de la palabra taltante considerando la estructura de la oración. En otras palabras, el presente trabajo responde a la siguiente pregunta: ses posible elaborar un sistema computocional que tenga como objetivo presentar un análisis gramatical automático de las estructuras sintácticas de un subconjunto de la lengua española para formar un modelo de dichas estructuras, tomando en cuenta tanto la parte teórica como la práctica de esta lengua? De acuerdo con l a definición de análisis gramatical como el estudio de las palabras de una cláusula, indicando el género, numero y atribución de cada una [Esbozo98]. René Arnulfo Gorcia Hernández 7

20 ~~ Modelado qramotical de un subconjunto del lenguaje espoñol / 1.7 Objetivos General: Elaborar u$ sistema computacional que permita obtener la información necesaria para hacer un modelo, lo más general posible, de las estructuras léxicos y sintácticas del español en México. Específicos: El sistema de~erá presentar diferentes características tales como: Ser flexible y dinámico Una de las principales desventajas que presentan algunos sistemas es la rigidez al no permitir cambios en tiempo de ejecución. Es decir, las reglas sintácticas sólo se ingresan alla codificación del sistema en tiempo de programación. En este trabajo. lo que se pretende con la flexibilidad es tener un sistema con una arquitectura independiente de las reglas sintacticas. Y por dinámico, se pretende que tanto el número de palabras nuevas, como el número de reglas sintácticas aprendidas puedan variar. 1 Aprender basándose en ejemplos En la actualidad existen bastantes ejemplos de enunciados en espariol contenidos en medios electrónicos, los cuales presentan una gran variedad de formas y tópicos. Estos ejemplos permitirán el descubrimiento de palabras y reglas sintácticas! Ser lo más automático posible Por un lado, existe una gran variedad de técnicas y métodos para el tratamiento del lenguaje; y por el otro, existe un conocimiento lingüístico almacenado de forma electrónica. Lo que se pretende es que el sistema adopte este conocimiento y estas técnicas, de tal manera, que el procesamiento requiera. de inicio a fin. lo menos posible del especialista. De esa forma se contribuye a un proceso de enriquecimiento del conocimiento lingüístico. 1) Apoyo al reconocimiento visual del habla Ser una herramienta de apoyo para un sistema de reconocimiento visual del habla, al determinar cuál podría ser la categoría gramatical de la palabra faltante en las oraciones obtenidas en dicho reconocimiento. La estructura gramatical de la oración obtendrá del aprendizaje previamente realizado sobre el contexto o dominio eipecífico que el hablante (de un sistema de reconocimiento visual del habla) esté tratando. 1.8 Alcances! El sistema que se propone abarca sólo las fases léxico y sintáctica. Lo que se quiere decir, es que por ahora no se llega a la fase semántica o pragmática. Tampoco contiene o toda la estructura sintáctica y léxico del español porque el tamaño de nuestro idioma es muy grande y dinámico. Por ejemplo, al diccionario de español se le han ido agregando cada año paladras nuevas basadas sobre todo en los extranjerismos que se han adoptado. Aunque también en algunos casos se han eliminado palabras porque generalmente entran en desuso. Estos cambios y eliminaciones también se han presentado en las estructuras sintácticas. las cuales son de por si muy amplias, variadas y i 8 René Arnulfo Garcia Hernández

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