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Representación del conocimiento textual mediante técnicas lógico ...

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2.6 Conclusiones 41<br />

fo y a cada arco un factor de peso indicador de su relevancia en el grafo.<br />

El planteamiento definido en el trabajo de investigación de Hiroyuki<br />

Sakai et al. (2004) propone una representación formal <strong>del</strong> texto basada<br />

en el mo<strong>del</strong>o básico de representación. Sobre esta representación aplica<br />

complejos cálculos matemáticos para computar las apariciones de los<br />

términos en los documentos, sus entropías, y el cálculo de similitudes.<br />

La aproximación planteada por Lin et al. (2002) propone una representación<br />

formal <strong>del</strong> texto basada en n-gramas. En concreto, la identificación<br />

de conceptos la realiza aplicando unigramas, bigramas y trigramas.<br />

Sobre esta representación aplica un procesamiento estadístico con<br />

el propósito de realizar la tarea propuesta.<br />

2.6 Conclusiones<br />

En los últimos años se está produciendo en la sociedad una utilización,<br />

cada vez mayor, por una parte de los sistemas de PLN y, por otra, de los<br />

sistemas que hacen uso <strong>del</strong> PLN. Un claro ejemplo de los primeros son<br />

los sistemas de búsqueda de respuestas, que permiten obtener de una<br />

colección documental una respuesta concreta a una pregunta formulada,<br />

mientras que un claro ejemplo de los segundos, son los sistemas de<br />

control domótico que facilitan al usuario la interacción sobre los diferentes<br />

elementos <strong>del</strong> hogar domótico a través de las órdenes expresadas<br />

en lenguaje natural.<br />

Los sistemas de PLN, no son capaces de procesar el texto tal cual está escrito<br />

o transcrito sino que, para su proceso, el texto precisa ser representado<br />

formalmente, facilitando con ello la comprensión de los que se<br />

expresa en el texto. Existen numerosos mo<strong>del</strong>os de representación <strong>del</strong><br />

texto. Estos mo<strong>del</strong>os, atendiendo a las <strong>técnicas</strong> utilizadas, se clasifican<br />

en estadísticos o basados en PLN.<br />

A lo largo <strong>del</strong> capítulo se han presentado las aplicaciones o sistemas<br />

más comunes <strong>del</strong> PLN categorizados según el grado de PLN que incorporan.<br />

Éstos son: los sistemas de Traducción Automática, los sistemas<br />

de Categorización Automática de Textos, los sistemas de Recuperación<br />

de Información, los sistemas de Corrección de Textos, los sistemas<br />

de Diálogo, los sistemas de Extracción de Información, los sistemas de<br />

Búsqueda de Respuestas y los sistemas de Generación de Resúmenes.<br />

Además se han mostrado los diferentes mo<strong>del</strong>os de representación formal<br />

<strong>del</strong> texto empleados por estos sistemas, agrupados también, según<br />

su grado de uso de información lingüística. Concretamente, los mo<strong>del</strong>os<br />

de representación formal <strong>del</strong> texto se han clasificado en mo<strong>del</strong>os sin

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