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

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Capítulo 2. Compilación del diccionario de verbos españoles con sus estructuras de valencias de Cultura la designación de dos inspectores técnicos. Los aficionados solicitaron unos pases con el delegado. Y de entre estas realizaciones algunas son más frecuentes que otras, es decir, tienen diferentes probabilidades. La obligatoriedad queda implícita en este peso. Si una valencia tiene presencia en todas las oraciones extraídas del corpus para un verbo específico, se considera como una evidencia de obligatoriedad. El último atributo, corresponde a la cuarta sección de los PM, los ejemplos de combinaciones posibles y de las combinaciones no permitidas. Entre las dificultades que se presentan para definir los ejemplos de esta sección se encuentran los siguientes: • No deben ser aleatorios. • Se basan en experiencia. • Se requiere que sean exhaustivos. Lo que implica que los ejemplos posibles e imposibles se deben describir por personas muy calificadas. Además de esto hay que considerar que el español tiene un orden de palabras más libre que el inglés pero no totalmente libre, por lo que las posibles combinaciones de valencias son limitadas. A partir de la indicación de obligatoriedad se pueden definir algunas combinaciones no deseadas, pero no la totalidad. Las combinaciones posibles y las prohibidas pueden definirse basándose en cierta experiencia pero no reflejarían los cambios en el lenguaje ni las preferencias en dominios específicos. Por lo que para adquirir esta información consideramos la obtención de pesos estadísticos. Para el inglés funciona bien buscar usualmente todos los objetos del verbo después de él. Sin embargo, para el español, la información de posibles posiciones de la valencia es necesaria para el analizador sintáctico. Por ejemplo, en las frases 1, 2 y 3, anteriores, el objeto indirecto no aparece después del verbo, de tres maneras distintas: 1) en la forma a GN antes del verbo, 2) como pronombre reflexivo entre sujeto y verbo, y 3) como clítico dentro del verbo. Así que además de la información determinística, incluimos en los PAM información de evaluación, en forma numérica de probabilidades de diferentes opciones. La información de evaluación incluye: • Probabilidades de llenado de diferentes valencias. • Probabilidades del uso de diferentes opciones de la misma valencia. • Medidas de compatibilidad de varias combinaciones de opciones específicas para diferentes valencias. Esta información, determinística y probabilística, es muy útil para el procesamiento lingüístico de textos por computadora. Esta información tiene uso 170
Los patrones de manejo avanzados, como un método alternativo Lexema acusar1 person V accuses person W of action X ⎡ ⎢ ⎢ Descripción ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢Valencias ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢Combinaciones ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡Actuante ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ Realizaciones ⎢ ⎢⎣ ⎡Actuante ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ Realizaciones ⎢ ⎢⎣ ⎡Actuante ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ Realizaciones ⎢ ⎢⎣ ⎡Combinación ⎢ ⎣Peso ⎡Combinación ⎢ ⎣Peso ⎡Combinación ⎢ ⎣Peso V ⎡Palabra introductora ⎢ ⎢ Categoría ⎢Tipo semántico ⎢ ⎣Peso W ⎡Palabra introductora ⎢ ⎢ Categoría ⎢Tipo semántico ⎢ ⎣Peso X ⎡Palabra introductora ⎢ ⎢ Categoría ⎢Tipo semántico ⎢ ⎣Peso ⎤ ∅ ⎤ ⎥ ⎥ GN ⎥ ⎥ ⎥ animado ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ obligatoria (100%) ⎦ ⎥⎦ ⎤ a ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ GN ⎥ ⎥ animado ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ obligatoria (100%) ⎦ ⎥⎦ [Actuante V],[Verb ~],[Actuante W],[Actuante X] ⎤ ⎥, ⎦ [Actuante V],[Actuante W],[Verbo ~],[Actuante X] ⎤ ⎥, ⎦ [Actuante V],[Verbo ~],[Actuante W] ⎤ ⎥, ⎦ de ⎤ ⎡Palabra introductora GN ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ Categoría , cualq⎥ ⎢Tipo semántico ⎥ ⎢ ⎦ ⎣Peso de ⎤ V_INF ⎥ ⎥ cualq. ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦ ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ Figura 16. Estructura formal para el verbo acusar inmediato en el análisis sintáctico, y en filtros para rechazar resultados intermedios imposibles o no deseados. Por ejemplo, el analizador sintáctico empleará esta evidencia para buscar las valencias aún en enlaces distantes. Si el verbo acusar requiere forzosamente la presencia del objeto directo, con esta indicación, el analizador sintáctico buscará este pedazo de información alrededor del verbo, considerando también las probabilidades de su aparición antes y después del verbo. La obtención de datos estadísticos confiables para evaluación estadística es muy difícil y aún algunas veces el uso de estimaciones subjetivas previas (inventadas por el investigador) es mejor que la ignorancia total de esa información. Entonces, para compilar los PAM se requiere información sintáctica, estadística y conectada con la semántica. En la parte semántica es necesario incluir la marca de animidad y de locatividad en el corpus. Además, se requiere detectar la llamada atracción léxica (ocurrencia concurrente en estructura sintáctica) entre los verbos y las preposiciones que introducen las valencias y diferenciar las valencias correspondientes a diversos significados del verbo. En la Figura 16 presentamos el PAM del verbo acusar. Ya que no existen diccionarios para el español con información completa de subcategorización, consideramos la información de varios autores. Por ejemplo [Penadés, 94] considera 171
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B Instituto Politécnico Nacional C
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ABSTRACT Syntactic analysis of Span
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VISTA GENERAL DE LA TESIS ABSTRACT
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APÉNDICE CONJUNTO DE PRUEBA 338
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