A neural network approach in tasks of natural language processing
Analia Alegre Martha · Dialnet (Universidad de la Rioja) · 2004
Existe un acuerdo general en que la estructura sintactica de una oracion proporciona una importante informacion para su interpretacion semantica y esta es uno de las principales motivos por los que se investiga en parsing. Se supone que la agrupacion jerarquica que subyace a la estructura sintactica permite representar de una manera adecuada relaciones gramaticales entre frases y palabras. Roles sintacticos tales como sujeto u objeto se obtienen de estas relaciones y una vez que dichas relaciones sintacticas estan identificadas, las relaciones predicado-argumento pueden ser 'leidas' directamente del arbol sintactico. Revisando la literatura sobre analizadores de amplia cobertura, es facil darse cuenta que los arboles, los grafos y otros objetos similares (caracteristicos de los metodos de aprendizaje simbolico) no se pueden representar facilmente mediante vectores de rasgos. Por esta razon, para poder utilizar metodos que operan con vectores (redes neuroanles, suport vector machines o determinados metodos estadisticos) para procesar lenguaje natural se necesitan complejos mecanismos para traducir la informacion contenida en estas clases de objetos (arboles, grafos) a vectores de rasgos. En esta tesis consideramos que para los metodos numericos o estadisticos y especialmente para metodos que usan operaciones con vectores, como es el caso de redes neuronales o las support vector machines, el uso de arboles para representar informacion (estructuras sintagmaticas clasicas) es un obstaculo mas que una solucion para obtener sistemas eficientes y composicionales. Para obtener sistemas eficientes y composicionales, nos hemos centrado en los problemas de invariancia (en el sentido dado a esta palabra en los modelos de reconocimiento de objetos en vision artificial) mas que en encontrar una solucion a como poder representar mediante vectores estructuras sintagmaticas. El sistema que proponemos esta compue