Representación del conocimiento textual mediante técnicas lógico ...

2.1 Aplicaciones del PLN 17
textos o documentos de una gran colección documental que satisfagan
las necesidades de información del usuario.
Los sistemas de Corrección de Textos (Veronis, 1988) (Vosse, 1992)
que permiten la detección y corrección de errores, no sólo ortográficos,
sino también gramaticales.
Los sistemas de Diálogo (Sikorski & Allen, 1996) (Castro et al. , 2003)
que reciben como entrada frases del lenguaje natural expresadas de
forma oral y generan como salida frases del lenguaje natural expresadas
asimismo de forma oral. La finalidad de estos sistemas es emular
el comportamiento inteligente de un ser humano que realiza una tarea
concreta y proporciona información de la misma de forma automática,
por ejemplo, horarios de salida de aviones, partes meteorológicos,
estado de cuentas bancarias, etc.
Los sistemas de Extracción de Información (Sasaki & Matsuo, 2000)
(Yangarber et al. , 2000) cuyo propósito consiste en detectar la información
que es relevante dentro de un conjunto de textos, ignorando
la no relevante, y estructurarla para su almacenamiento en una base
de datos.
Los sistemas de Búsqueda de Respuestas (Ferrández & Ferrández,
2007) (Pérez et al. , 2004) que tienen como objeto dar una respuesta
concreta a la pregunta formulada por el usuario.
Los sistemas de Generación de Resúmenes (Aone et al. , 1997) (Barzilay
& Elhadad, 1997) que se centran en condensar la información
más relevante de un texto.
Existen diferentes taxonomías de clasificación de los sistemas de PLN.
Una de ellas es la propuesta por Contreras (2001) que los clasifica en
simbólicos, empíricos o estadísticos y conexionistas. Los dos últimos son
los llamados matemáticos debido a que tienen una fuerte componente
de matemática y estadística, mientras que los simbólicos están basados
en el conocimiento, emplean reglas y algoritmos que representan el conocimiento
del lenguaje natural. También están los sistemas híbridos,
que son aquellos que integran una combinación de diversos modelos.
En base a esta clasificación realizada por Contreras (2001) y debido a
que los enfoques estadísticos y conexionistas hacen un fuerte hincapié en
el uso de la matemática y, sobre todo, en la estadística, determinados
autores como, por ejemplo, Partee et al. (2004) y Manning et al. (1999)
se refieren a ellos como sistemas estadísticos del PLN. De este modo,
los diferentes sistemas de PLN, en función de su metodología, se clasi-