Modelos para procesamiento del lenguaje natural

  Tratar computacionalmente una lengua implica un proceso de modelización matemática. Los ordenadores solo entienden de bytes y dígitos y los informáticos codifican los programas empleando lenguajes de programación como C, Python o Java.

    Los lingüistas computacionales se encargan de la tarea de “preparar” el modelo lingüístico para que los ingenieros informáticos lo implementen en un código eficiente y funcional. Básicamente, existen dos aproximaciones generales al problema de la modelización lingüística:

Modelos Lógicos: gramáticas

    Los lingüistas escriben reglas de reconocimiento de patrones estructurales, empleando un formalismo gramatical concreto. Estas reglas, en combinación con la información almacenada en diccionarios computacionales, definen los patrones que hay que reconocer para resolver la tarea (buscar información, traducir, etc.).

Modelos probabilísticos del lenguaje natural: basados en datos

    La aproximación es a la inversa: los lingüistas recogen colecciones de ejemplos y datos (corpus) y a partir de ellos se calculan las frecuencias de diferentes unidades lingüísticas (letras, palabras, oraciones) y su probabilidad de aparecer en un contexto determinado. Calculando esta probabilidad, se puede predecir cuál será la siguiente unidad en un contexto dado, sin necesidad de recurrir a reglas gramaticales explícitas.



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