[Resumen]Los analizadores de dependencias han generado un gran interés en las últimas décadas
debido a su utilidad en un amplio rango de tareas de procesamiento de lenguaje natural.
Estos utilizan grafos de dependencias para definir la estructura sintáctica de una oración
dada. En particular, los algoritmos basados en transiciones proveen un análisis sintáctico
de dependencias eficiente y preciso. Sin embargo, su principal inconveniente es que
tienden a sufrir propagación de errores. Así, una decisión temprana tomada erróneamente
podría posicionar el analizador en un estado incorrecto, causando más errores en futuras
decisiones.
Esta tesis se centra en mejorar la precisión de los analizadores basados en transiciones
mediante la reducción del efecto de la propagación de errores, mientras mantienen su
velocidad y eficiencia. Concretamente, proponemos cinco enfoques diferentes que han
demostrado ser beneficiosos para su rendimiento, al aliviar la propagación de errores e
incrementar su precisión.
Además, hemos ampliado la utilidad de los analizadores de dependencias más allá
de la construcción de grafos de dependencias. Presentamos una novedosa técnica que
permite que estos sean capaces de construir representaciones de constituyentes. Esto
cubriría la necesidad de la comunidad de procesamiento de lenguaje natural de disponer
de un analizador eficiente capaz de proveer un árbol de constituyentes para representar la
estructura sintáctica de las oraciones.[Abstract]Dependency parsers have attracted a remarkable interest in the last two decades due
to their usefulness in a wide range of natural language processing tasks. They employ
a dependency graph to define the syntactic structure of a given sentence. In particular,
transition-based algorithms provide accurate and efficient dependency syntactic analyses.
However, the main drawback of these techniques is that they tend to suffer from error
propagation. So, an early erroneous decision may place the parser into an incorrect state,
causing more errors in future decisions.
This thesis focuses on improving the accuracy of transition-based parsers by reducing
the effect of error propagation, while preserving their speed and efficiency. Concretely,
we propose five different approaches that proved to be beneficial for their performance,
mitigating the presence of error propagation and boosting its accuracy.
We also extend the usefulness of dependency parsers beyond building dependency
graphs.We present a novel technique that allows these to build constituent representations.
This meets the necessity of the natural language processing community to have an
efficient parser able to provide constituent trees to represent the syntactic structure of
sentences.[Resumo]Os analizadores de dependencias xeraron gran interese nas últimas décadas debido
á súa utilidade nun amplo rango de tarefas de procesamento da linguaxe natural. Estes
utilizan grafos de dependencias para definir a estrutura sintáctica dunha oración dada.
En particular, os algoritmos baseados en transicións provén un análise sintáctico de
dependencias eficiente e preciso. Sen embargo, o seu principal inconveniente é que tenden
a sufrir propagación de erros. Así, unha decisión temprana tomada erroneamente podería
posicionar o analizador nun estado incorrecto, causando máis erros en futuras decisións.
Esta tese centrase en mellorar a precisión dos analizadores baseados en transicións
mediante a redución do efecto da propagación de erros, mentres manteñen a súa
velocidade e eficiencia. Concretamente, propomos cinco diferentes enfoques que
demostraron ser beneficiosos para o seu rendemento, ó aliviar a propagación de erros
e incrementar a súa precisión.
Ademais, ampliámo-la utilidade dos analizadores de dependencias máis alá da
construción de grafos de dependencias. Presentamos unha novidosa técnica que permite
que estes sexan capaces de construir representacións de constituíntes. Isto cubriría a
necesidade da comunidade de procesamento da linguaxe natural de dispor dun analizador
eficiente capaz de prover unha árbore de constituíntes para representar a estrutura
sintáctica das oracións
