Análisis sintáctico conducido por un diccionario de patrones de ...

Capítulo 1. Retrospectiva histórica de los formalismos gramaticales y algunas
herramientas en lingüística computacional
h es:
I(h, i) = log 2 (P(h | i) / P(h))
[Church et al, 91] establecieron que la información mutua puede emplearse
para identificar diferentes fenómenos lingüísticos, desde relaciones semánticas como
doctor – enfermera, hasta preferencias de ocurrencia simultánea léxico- semántica
entre verbos y preposiciones. En las primeras, se encuentra la fuerza de asociación
contenida en las palabras, y en las últimas se encuentra la fuerza de asociación entre
una palabra contenido y una palabra conexión. Mientras mayor es la información
mutua, más genuina es la asociación entre dos palabras.
Este método fue empleado por [Yuret, 98] para encontrar los enlaces entre
palabras, sin considerar información gramatical. Aunque obtiene un porcentaje de
60% de precisión entre relaciones de palabras de contenido, una deficiencia es que no
se encuentran diferencias entre frases con diferentes preposiciones, por ejemplo el
arquitecto está trabajando en el edificio gubernamental, y el arquitecto está
trabajando sobre el edificio gubernamental.
ESTADÍSTICAS BAYESIANAS
Cuando se emplean las estadísticas Bayesianas se trata la probabilidad
condicional de una proposición dada una evidencia particular. Es decir, se trata de la
creencia en una hipótesis más que su probabilidad absoluta. Este grado de creencia
puede cambiar con el surgimiento de nueva evidencia.
La teoría de probabilidad Bayesiana [Krause & Clark, 93] puede definirse
usando los axiomas siguientes:
• Primero p(h|e) la probabilidad de una hipótesis dada la evidencia, es una
función monótona 26 continua en el rango 0 a 1.
• Segundo, p(True|e) = 1, significa que la probabilidad de una hipótesis
verdadera es uno.
• Tercero, el axioma p(h|e) + p(¬h|e) = 1 significa que ya sea la hipótesis o su
negación será verdadera.
• Cuarto, la igualdad p(gh|e) = p(h|ge) × p(g|e) da la probabilidad de dos
hipótesis que son simultáneamente verdaderas, lo cuál es igual a la
probabilidad de la primera hipótesis, dado que la segunda hipótesis es
verdadera, multiplicado por la probabilidad de la segunda hipótesis.
Del cuarto axioma se puede actualizar la creencia en una hipótesis en
respuesta a la observación de la evidencia. La ecuación p(h|e) = p(e|h) × p(h)/p(e)
significa que la creencia actualizada en una hipótesis h observando la evidencia e se
26 Siempre que la evidencia aumenta, la probabilidad de la hipótesis también aumenta, y
siempre que la evidencia disminuye la probabilidad de la hipótesis también disminuye.
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