Diseño y desarrollo de un modelo de desambiguación léxica automática para el procesamiento del lenguaje natural

La presente investigación doctoral tiene como objetivo general desarrollar un modelo más robusto de medida para la similitud y relación semántica que los disponibles actualmente para resolver el problema de la desambiguación léxica automática, aplicado al procesamiento del lenguaje natural (PLN). Pa...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Núñez-Torres, Fredy
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2021
País:Chile
OAI Identifier:oai:repositorio.anid.cl:10533/253059
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/10533/253059
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Palabra clave:Humanidades
Lenguage y Literatura
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description La presente investigación doctoral tiene como objetivo general desarrollar un modelo más robusto de medida para la similitud y relación semántica que los disponibles actualmente para resolver el problema de la desambiguación léxica automática, aplicado al procesamiento del lenguaje natural (PLN). Para esto, se realizó una revisión del fenómeno lingüístico de la ambigüedad léxica, junto con los métodos para la desambiguación léxica automática más representativos y que han sido aplicados en PLN: de relación semántica, de similitud semántica, y basados en conocimiento contextual. Luego se expuso una panorámica cronológica de la utilización del corpus en el análisis lingüístico, junto con una caracterización de los llamados recursos lingüísticos informatizados. Como aspecto central de la propuesta, se estableció una metodología para la aplicación de los subtipos generales de procesamiento de datos en aprendizaje automático, con sus respectivas tareas de procesamiento. Posteriormente se ejecutó un experimento de desambiguación léxica automática basado en el corpus SENSEVAL-3 (Evaluating Word Sense Disambiguation Systems), utilizando un método de aprendizaje automático supervisado. Este experimento permitió consolidar la metodología para la ejecución un nuevo experimento, diseñado a partir del montaje de un corpus basado en una submuestra de CODICACH (Corpus Dinámico del Castellano de Chile), que consideró unidades léxicas polisémicas seleccionadas desde la base de conocimiento FunGramKB. Posteriormente, se reportaron los resultados de los sistemas de desambiguación basados en aprendizaje automático, junto con las críticas al modelo. Este proceso permitió desarrollar un modelo de desambiguación léxica automática basado en una medida híbrida, y fundamentado tanto lingüística como estadísticamente en la interacción de dos enfoques de exploración taxonómica: distancia entre rutas y contenido de información, a través de la incorporación de FunGramKB como inventario de sentidos. En cuanto a la evaluación, la medida de similitud propuesta SIMhíbrida(ci, cj) logró resultados consistentemente eficientes desde un punto de vista lingüístico en el proceso de desambiguación léxica automática.
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Para esto, se realizó una revisión del fenómeno lingüístico de la ambigüedad léxica, junto con los métodos para la desambiguación léxica automática más representativos y que han sido aplicados en PLN: de relación semántica, de similitud semántica, y basados en conocimiento contextual. Luego se expuso una panorámica cronológica de la utilización del corpus en el análisis lingüístico, junto con una caracterización de los llamados recursos lingüísticos informatizados. Como aspecto central de la propuesta, se estableció una metodología para la aplicación de los subtipos generales de procesamiento de datos en aprendizaje automático, con sus respectivas tareas de procesamiento. Posteriormente se ejecutó un experimento de desambiguación léxica automática basado en el corpus SENSEVAL-3 (Evaluating Word Sense Disambiguation Systems), utilizando un método de aprendizaje automático supervisado. 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