PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

1. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

2. INTRODUCCION • El lenguaje es uno de los aspectos fundamentales del comportamiento Humano. • En forma escrita sirve para transmitir el conocimiento de una generación a otra por un largo periodo de tiempo. • Como medio hablado sirve como medio de comunicación principal en el comportamiento cotidiano.

3. INTRODUCCION • El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es la parte de la inteligencia Artificial que investiga y formula mecanismos efectivos que faciliten la interrelación HOMBRE-MAQUINA. • La IA conceptualiza el lenguaje como sistema basado en conocimientos

4. INTRODUCCION El Lenguaje se estudia desde : Lingüística • Ciencia que estudia la evolución del Lenguaje, desarrollo, distribución en mundo y sus relaciones. Psicolingüística • Manera de expresarse de una persona o de un pueblo. Filosofía • Estudio del pensamiento humano desde el punto de vista del conocimiento.

5. INTRODUCCION Existen DOS motivaciones para desarrollar modelos de lenguaje: Motivación Científica y Motivación Práctica o Tecnológica

6. INTRODUCCION Motivación Científica Busca obtener una mejor comprensión y producción de lenguaje, creando una nueva área interdisciplinaria que se llama “ciencia cognoscitiva”

7. INTRODUCCION Motivación Práctica o Tecnológica Las capacidades del PLN buscarán revolucionar el uso de las computadoras. Como casi todo el conocimiento se manifiesta por el lenguaje las computadoras podrían acceder a más información, y el ser humano lo podría hacer a programas más complejos. Para los procesos tecnológicos no importa el modelo usado por los seres humanos.

8. INTRODUCCION Un sistema PLN debe saber de estructuras de lenguaje, incluyendo palabras, como se combinan para ser usadas en oraciones, que significan estas palabras, como contribuyen al significado de la oración. No se puede dejar de tomar en cuenta que el ser humano es un ser inteligente, que por el lenguaje adquiere conocimiento del mundo general y la capacidad de razonamiento.

9. INTRODUCCION Partiendo que el PLN es ambiguo, para representar su significado se requiere un lenguaje más preciso que proviene de las matemáticas y de la lógica. También deberá desarrollar diversos lenguajes formales correspondiente a los diversos niveles de análisis: • Estructura sintáctica • Forma lógica • Significado Final

10. INTRODUCCION Estructura sintáctica Muestra la manera como las palabras se relacionan entre si (como se agrupan, como se modifica una a la otra, cual es la palabra central de la oración). Además la estructura debe contener información para procesos posteriores. Forma lógica Significado Final

11. INTRODUCCION Estructura sintáctica Forma Lógica Es la representación del significado de la oración independientemente del contexto. La forma lógica representa los posibles significados de las palabras e identifica las relaciones semánticas entre palabras y constituyentes. Significado Final

12. INTRODUCCION Estructura sintáctica Forma Lógica Significado Final Su objetivo es tomar una representación de la estructura y su Forma Lógica, y hacer corresponder ésta a una expresión en la representación del conocimiento general que permita al sistema ejecutar la tarea apropiada en el dominio de aplicación.

13. APLICACIONES Las aplicaciones de PLN tradicionalmente se agrupan en dos áreas: • Aplicaciones basadas en diálogos • Aplicaciones basadas en el tratamiento masivo de información textual.

14. Aplicaciones basadas en diálogos Se distinguen tres grandes grupos: Sistemas de Acceso a Base de Datos Son sistemas de Pregunta/Respuesta, el conocimiento está almacenado en una Base de Conocimientos. Consiste en compilar las expresiones producidas en lenguaje natural a una forma directamente interpretable. Sistemas de Acceso a otros Dominios Sistemas de Dialogo Inteligente

15. Aplicaciones basadas en diálogos Se distinguen tres grandes grupos: Sistemas de Acceso a Base de Datos Sistemas de Acceso a otros Dominios Estos sistemas permiten actuar como interfaz con sistemas expertos, sistemas operativos, etc. Sistemas de Dialogo Inteligente

16. Aplicaciones basadas en diálogos Se distinguen tres grandes grupos: Sistemas de Acceso a Base de Datos Sistemas de Acceso a otros Dominios Sistemas de Dialogo Inteligente Intentan formalizar aspectos tales como las intenciones y deseos del usuario, el conocimiento y las relaciones entre el conocimiento y el poder.

17. EJEMPLO • Men are all alike • IN WHAT WAY • They’re always bugging us about something or other • CAN YOU THINK OF A SPECIFIC EXAMPLE • Well, my boyfriend made me come here • YOUR BOYFRIEND MADE TOU COME HERE • He says I’m depressed my of the time • IAM SORRY TO HEAR YOU ARE DEPRESSED • It’s true, I am unhappy • DO YOU THINK COMING HERE WILL HELP YOU NOT TO BE UNHAPPY • I need some help, that much seems certains • WHAT WOULD IT MEAN TO YOU IF YOU GOT SOME HELP • Perhaps I could learn to get alone with my mother • TELL ME MORE ABOUT YOUR FAMILY

18. VENTAJAS DE USAR LENGUAJE HABLADO • Es el doble de rápido a comparación que la escritura. • No requiere un gran esfuerzo • No requiere contacto físico • Permite dedicarse a otras actividades simultáneamente

19. DIFICULTADES • Tiene que seguir todas las reglas usadas en los sistemas de lenguaje natural, lo cual hace que tenga las mismas dificultades. • Tiene que interpretar la señal hablada • Tiene que resolver problemas de pronunciación, modismos, ruidos en el ambiente, etc..

20. NATURALEZA DE LOS SONIDOS DE LA VOZ • La identificación de la voz está basada en la identificación de las palabras • La acústica y la fonética son la clave de la comprensión de voz. • La identificación fonética de la voz humana se realiza mediante lectura espectrográfica

21. Aplicaciones basadas en Tratamiento Masivo de Información Textual Surge por la necesidad de contar con herramientas para tratar la creciente información textual disponible (libros, revistas, mensajes). Estas herramientas deben facilitar tanto la creación de un nuevo texto como el procesamiento de uno existente, procesadores de textos.

22. Aplicaciones Basadas en Tratamiento Masivo de Información Textual Existe un amplio espectro de funcionalidades: Filtrado.- Para desechar documentos no relevantes Clasificación.- Para determinar que tipo de documento se trata. Indiciación.- Para caracterizar el documento en términos de un conjunto de conceptos clave. Producción de resúmenes.- Para extraer información importante. Traducción de Otra lengua.- La mayoría de sistemas usan traducción por oraciones.

23. CLASIFICACIONES POR SU USO • Sistema de Identificación • Sistema de Comprensión de la Voz POR SU MAGNITUD • Que trabajan con palabras aisladas • Que trabajan con discurso continuado SEGÚN LOCUTOR • Dependientes • Independientes

24. Areas de Operación • Procesos de fabricación y control • Entrada de datos de control de calidad • Envío, clasificación y recepción de paquetes • Ofimática • Estación de datos para ejecutivos • Proceso de textos • Entrada de datos • Captura de datos técnicos. • Aplicaciones médicas • Historiales médicos • Servicios para impedidos

25. Areas de Operación • Aplicaciones de seguridad • Acceso a edificios • Acceso a ficheros de seguridad • Verificación/identificados del locutor • Aplicaciones de productos de gran consumo. • Consultas de situación y estado • Funcionamiento de subsistemas de equipos. • Aviones • Naves espaciales • Equipos militares • Sistemas automáticos de transacciones telefónicas. Regresar a la lista de temas Regresar a la página principal