Interpolated PLSI for Learning Plausible Verb Arguments

PACLIC 23 / City University of Hong Kong / 3-5 December 200

Detección automática de texto engañoso mediante un modelo de espacio semántico continuo.

Este libro presenta un nuevo método para identificar el engaño en los textos mediante técnicas del procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático. El proceso general que sigue el enfoque propuesto es el siguiente: mediante herramientas del procesamiento del lenguaje natural, los textos se convierten a un espacio vectorial, es decir, se generan vectores de características; después son aplicados diversos métodos de selección de atributos para discriminar aquellas características poco relevantes; por último, los vectores resultantes se envían a un algoritmo de clasificación supervisada que identifique si son engañosos o veraces.Una línea de estudio particular dentro de la inteligencia artificial es el procesamiento del lenguaje natural, el cual tiene como objetivo facilitar la comunicación entre la computadora y el lenguaje humano.Universidad Autónoma del Estado de Méxic

Natural languaje interface framework for spatial object composition systems

Los Sistemas de Composición Espacial de Objetos (Sistemas SOC, por sus siglas en inglés) involucran tareas de combinación virtual de objetos físicos (como partes de muebles) con el propósito de crear objetos complejos nuevos o disponer los objetos en el espacio. En este artículo presentamos un marco para implementar Interfaces en Lenguaje Natural enfocadas a sistemas SOC. Proponemos el uso de una gramática de reglas de reescritura, a la cual llamamos Gramática de Traducción Directa, para traducir solicitudes en lenguaje natural a comandos computacionales interpretables por el motor del Sistema SOC. En este artículo damos ejemplos para comandos imperativos en español.Spatial Object Composition (SOC) systems involve tasks of virtual combination of physical objects (such as furniture parts) with the purpose of creating new, complex objects or arranging the objects in space. In this paper we present a framework for implementing Natural Language Interfaces focused on SOC systems. We propose the use of a rewriting rules grammar (which we call Direct Translation Grammar) to translate action queries in natural language to computational procedures interpretable by the SOC engine. Examples are given for imperative commands in Spanish.Work done under partial support of Mexican Government (CONACyT, SNI), IPN (PIFI, CGEPI), and RITOS-2

Determinación automática de roles semánticos usando preferencias de selección sobre corpus muy grandes

Esta tesis inicia con un estudio general del estado del arte de la ciencia que estudia formalmente la interacción entre el lenguaje natural y las computadoras: la lingüística computacional (sección 2.1). En la sección 1.1 planteamos el objetivo específico de esta tesis, dentro del amplio marco descrito anteriormente. Para lograr este objetivo, existen diversos caminos. En el Capítulo 2 exploramos el estado del arte de diversos enfoques y señalamos sus ventajas y desventajas: en la sección 2.2.1, buscaremos una representación de textos mediante formalismos de constituyentes. En la sección 2.2.2 buscaremos la comprensión de las expresiones del usuario a través de reglas de reescritura. Finalmente compararemos estos dos enfoques con el formalismo de dependencias en la sección 2.2.3. En este trabajo utilizaremos este último enfoque, por ser el que mejor se adecúa a nuestro objetivo. Las razones principales para ello se describen en la Motivación, Sección 1.2. En el Capítulo 3 describimos la estructura general del sistema propuesto. Este sistema usa un conjunto ordenado de reglas heurísticas simples para determinar iterativamente las relaciones entre palabras a las cuales no se les ha asignado aún un gobernante. En el caso de ambigüedades de ciertos tipos, se utilizan estadísticas de co-ocurrencia de palabras reunidas previamente de una manera no supervisada a partir de un corpus grande, o a partir de la Web (a través de un buscador como Google). La recopilación de estas estadísticas se realiza mediante preferencias de selección, tema que abordamos en detalle en el Capítulo 4. Una ambigüedad particularmente importante que hemos decidido tratar a detalle, es la desambiguación de unión de sintagma preposicional. Este tema es tratado a detalle en el Capítulo 5. Con el objeto de evaluar nuestro sistema, desarrollamos un método para convertir un estándar de referencia, en formato de gramática de constituyentes, a formato de dependencias. La descripción de este método aparece en el Capítulo 6.3.2. Una vez que se cuenta con el recurso del estándar de referencia, procedemos a evaluar nuestro sistema como se describe en el Capítulo 6. Adicionalmente, cada uno de los módulos del sistema (obtención de preferencias de selección y desambiguación de unión de sintagma preposicional), fueron evaluados de manera separada e independiente para garantizar su correcto funcionamiento. En el Capítulo 7 presentamos algunas aplicaciones de nuestro sistema: Desambiguación de sentidos de palabra (Capítulo 7.1) y Esteganografía lingüística (Capítulo 7.2). Finalmente en el Capítulo 8 anotamos nuestras conclusiones