Representación del conocimiento textual mediante técnicas lógico ...

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128 5. Evaluación del recurso lógico-conceptual para la representación formal del texto Los criterios de relevancia y las pautas seguidas para su diseño se detallan a continuación: La Vinculación Textual es una relación bidireccional. La hipótesis debe ser inferida a partir del texto, pero el texto no necesariamente es inferido a partir de la hipótesis. La hipótesis debe ser plenamente inferida por el texto. Los criterios no consideran si la hipótesis incluye partes que pueden no ser inferidas a partir del texto. Los casos en que la inferencia es muy probable (pero no completamente cierta) son juzgados como vinculación positiva. En los ejemplos de la tabla 5.7, en el marco del quinto se puede pensar que aunque Shapiro’s office está en Century City, el sujeto nunca llega a su oficina y, en consecuencia, trabaja en otra parte. Sin embargo, esta interpretación del texto es muy improbable y, en consecuencia, la vinculación encaja con gran probabilidad. La definición de vinculación permite suposiciones del conocimiento del mundo del tipo: una empresa tiene un director general, un director general es un empleado de la compañía, un empleado es una persona, etc. Por ejemplo, en la última vinculación de la tabla 5.7, la vinculación depende de conocer que el presidente de un país es también un ciudadano de ese país. El experimento desarrollado (Ferrández et al. , 2006a) para abordar el problema de la vinculación textual existente entre texto e hipótesis consiste en establecer una comparación entre las representaciones semánticas asociadas a T y H, obteniendo un factor de similitud y, en base a este factor, decidir si existe vinculación o no. Para ello, el primer paso consiste en analizar la relación existente entre los predicados del tipo verbo (VB) del texto y la hipótesis. Si los conceptos que representan ambos predicados tienen algún tipo de relación 2 , a continuación se analiza la relación existente entre los restantes predicados relacionados con los predicados del tipo verbo. Las relaciones entre predicados se indica asignándoles un peso que toma valores entre 0 y 1 dependiendo del grado de relación existente entre ambos predicados. Si este peso toma un valor próximo a cero significa que apenas existe relación entre ambos predicados, mientras que si toma un valor próximo a 1 significa que ambos predicados están muy relacionados. Todos estos pesos derivados del análisis de los pares de predicados del texto y la hipótesis son 2 Por ejemplo, los conceptos representados por los verbos run y walk tendrían relación. Sin embargo, no ocurriría lo mismo con los conceptos que representan los verbos eat y run.
5.3 Participación en la tarea Recognising Textual Entailment del PASCAL 2006 129 sumados y normalizados, produciendo el factor de similitud entre texto e hipótesis. Si este factor de similitud supera cierto umbral implica que existe una relación de vinculación textual entre T y H; en otro caso, no existe dicha relación de vinculación textual entre T y H. Este umbral ha sido establecido previamente en la fase de entrenamiento del sistema con el corpus de desarrollo. La figura 5.4 resume esta arquitectura general del sistema de vinculación textual. FL Texto Texto Derivación de las Formas Lógicas Computación de la similitud Semántica entre Formas Lógicas factor ¿Implicación? SI NO Figura 5.4. Arquitectura del sistema de vinculación textual Hipótesis FL Hipótesis Para el cálculo del peso de la relación entre pares de predicados se han seguido dos estrategias: la primera de ellas está basada en las relaciones entre sentidos definidas en el recurso léxico WordNet (Miller, 1995) mientras que la segunda está basada en la medida de Lin (Lin, 1998a). Ambas estrategias se basan en la jerarquía definida en WordNet. Para determinar el valor del umbral se asignan valores empíricos sobre tres ejecuciones diferentes: WNsuperficial, WNdetallado y WNLin. WNsuperficial hace uso de tres relaciones de WordNet (sinonimia, hiponimia y entailment) que se consideran más adecuadas para la tarea de implicación textual. WNdetallado utiliza seis relaciones (hiperonimia, hiponimia, implicación, sinonimia, meronimia y holonimia) para obtener el peso de similitud entre dos conceptos. La última ejecución, que utiliza la medida de similitud de Lin, se le denomina WNLin. La figura 5.5 muestra la relación existente entre los valores empíricos que toma el umbral y la precisión obtenida por el sistema para cada uno de estos valores en la fase de entrenamiento del sistema. El umbral que mejores resultados de precisión obtiene sobre el corpus de desarrollo es de 0.24 para las ejecuciones WNLin y WNdetallado, mientras que para la ejecución WNsuperficial el mejor umbral empírico es de 0.25. Aunque los umbrales son bastante parecidos y sufren un comportamiento similar conforme se van aumentando, para la evalua-
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