Docente: ING. PAULA SERNAQUÉ

Facultad: INGENIERÍA

Carrera Profesional: INGENIERÍA DE SISTEMAS E

INFORMATICA

Curso: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Semestre: IX

Integrantes:

JONATHAN MANUEL OLIVERA ANTITUPA

JOSE CARLOS VALVERDE GRAJEDA

JOHANS WILBERT RAMOS MAYTA

HERBERT AUGUSTO QUISPE GUERRA

CUSCO – PERÚ

2015

PRESENTACION AL TRABAJO

Ingeniera Paula Sernaqué Fernández

El Presente trabajo de exposición tiene como Objetivo Principal dar a

conocer sobre el tema de Procesamiento del Lenguaje Natural

La cual esperamos su aprobación respectiva.

Agradecemos por anticipado las sugerencias del caso, así como sus

apreciaciones para el mejoramiento del mismo.

Cusco, Setiembre 2015

INTRODUCCION

El presente trabajo llevara a tener un conocimiento general de algunos aspectos

importantes sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural. El trabajo brinda información

de cómo el recurso más importante que posee la raza humana es conocimiento, o sea

información.

En el presente trabajo se realizó con el objetivo de generar más conocimiento sobre el

Procesamiento de Lenguaje Natural en la que el uso de internet influye en ella y a su vez

en la Inteligencia Artificial

INDICE

CARATULA…………………………………………………………………………….………………1

PRESENTACION………………………………………………………………………………………2

INTRODUCCION………………………………………………………………………………………3

ASPECTOS TEORICOS…………………………………………………………….……………..5

¿Qué es Procesamiento del Lenguaje Natural?…………………….………….………….5

Historia……………………………………………………….……………….……….………….5

Componentes……………………………………………………………………….………….6

Tareas del procesamiento del lenguaje natural……………………………….6

Recuperación de Información……………………………………………………7

Interfaces en Lenguaje Natural………………………………………………………7

Traducción Automática………………………………………………………………..7

Dificultades en el procesamiento de lenguajes naturales……………………………8

Desarrollos actuales y aplicaciones………………………………..…………….……9

CONCLUSIONES……………………………………….………………………………………….10

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS…………………………………………………………….10

WEB GRAFÍA…………………………………………….……………………………..…10

Procesamiento de lenguajes naturales

¿Qué es Procesamiento del Lenguaje Natural?

El recurso más importante que posee la raza humana es conocimiento, o sea

información. En la época actual de información, del manejo eficiente de este

conocimiento depende el uso de todos los demás recursos naturales, industriales y

humanos.

Durante toda la historia de humanidad el

conocimiento, en su mayor parte se

comunica, se guarda y se maneja en la forma

de lenguaje natural –griego, latín, inglés,

español, etc. La época actual no es ninguna

excepción: el conocimiento sigue existiendo y

creándose en la forma de documentos, libros,

artículos, aunque éstos se guardan en forma

electrónica, o sea digital. El gran avance es

que en esta forma, las computadoras ya

pueden ser una ayuda enorme en el

procesamiento de este conocimiento.

Sin embargo, lo que es conocimiento para nosotros –los seres humanos– no lo es para

las computadoras. Son los archivos, unas secuencias de caracteres, y nada más. Una

computadora puede copiar tal archivo, respaldarlo, transmitirlo, borrarlo –como un

burócrata que pasa los papeles a otro burócrata sin leerlos. Pero no puede buscar las

respuestas a las preguntas en este texto, hacer las inferencias lógicas sobre su

contenido, generalizar y resumirlo –es decir, hacer todo lo que las personas

normalmente hacemos con el texto. Porque no lo puede entender.

Historia

La historia del PLN empieza desde 1950, aunque

existe trabajo encontrado desde periodos

anteriores. En 1950, Alan Turing publicó Computing

machinery and intelligence el cual proponía lo que

hoy llamamos test de turing como criterio de

inteligencia. El experimento de Georgetown en 1954

involucro traducción automática de más de sesenta oraciones del Ruso al Ingles. Los

autores clamaron que en tres o cinco años la traducción automática sería un problema

resuelto.

Componentes

Análisis morfológico. El análisis de las palabras para extraer raíces, rasgos flexivos,

unidades léxicas compuestas y otros fenómenos.

Análisis sintáctico. El análisis de la estructura sintáctica de la frase mediante una

gramática de la lengua en cuestión.

Análisis semántico. La extracción del significado de la frase, y la resolución de

ambigüedades léxicas y estructurales.

Análisis pragmático. El análisis del texto más allá de los límites de la frase, por ejemplo,

para determinar los antecedentes referenciales de los pronombres.

Planificación de la frase. Estructurar cada frase del texto con el fin de expresar el

significado adecuado.

Generación de la frase. La generación de la cadena lineal de palabras a partir de la

estructura general de la frase, con sus correspondientes flexiones, concordancias y

restantes fenómenos sintácticos y morfológicos.

Procesamiento lingüístico del lenguaje natural.

Esta aproximación se basa en la aplicación de diferentes técnicas y reglas que codifican

de forma explícita el conocimiento lingüístico [Sanderson, 2000]. Los documentos son

analizados a partir de los diferentes niveles lingüísticos, por herramientas lingüísticas

que incorporan al texto las anotaciones propias de cada nivel. A continuación se

muestran los diferentes pasos a realizar para llevar a cabo un análisis lingüístico de los

documentos aunque ello no implica que se apliquen en todos los sistemas.

Tareas del procesamiento del lenguaje natural

Recuperación de Información

La aplicación del procesamiento de lenguaje natural más obvia y quizá más importante

en el momento actual es la búsqueda de información (se llama también recuperación de

información). Por un lado, en Internet y en las bibliotecas digitales se contiene una

cantidad enorme de conocimiento que puede dar respuestas a muchísimas preguntas

que tenemos. Por otro lado, hay tanta información que no sirve porque ya no se puede

encontrarla. Hoy en día la pregunta ya no es “¿si se sabe cómo...?” sino “ciertamente se

sabe, pero ¿dónde está esta información?”.

Interfaces en Lenguaje Natural

Las computadoras están entrando en todos los aspectos de nuestra vida cotidiana: en

las oficinas, en las tiendas, en las escuelas, en los servicios públicos. Sin embargo, la gran

mayoría del pueblo no tiene la preparación adecuada para usarlas ya que se requiere

saber cómo se usan. Y nunca va a tener esta preparación, por el simple hecho:

económicamente, más conviene que las máquinas se adapten al modo de la

comunicación de las personas y no que todas las personas (las cuales sólo en el mundo

hispanohablante son 400 millones), generación tras generación, aprendan cómo usar las

máquinas –por ejemplo, aprendan el SQL para formular con precisión sus preguntas.

De esto surge la idea ya muy conocida de las películas de fantaciencia: las personas

debemos poder hablar con las máquinas (o sea, los robots) como hablaríamos con

nuestros sirvientes, dándoles órdenes en la forma cotidiana y escuchando sus

respuestas.

Traducción Automática

Históricamente, el sueño de la traducción automática motivó las primeras

investigaciones en lingüística computacional. A la primera vista, la traducción parece ser

un trabajo bastante mecánico y aburrido, que puede fácilmente hacer la máquina:

sustituir las palabras en un lenguaje con sus equivalentes en el otro.

Sin embargo, con los avances en los programas de traducción se hizo cada vez más

obvio que esta tarea no es tan simple. Esto se debe, en una parte, a las diferencias entre

los lenguajes las cuales varían desde muy obvias (por ejemplo, el orden de palabras es

diferente en inglés y en español) hasta más sutiles (el uso de diferentes expresiones y

diferente estilo).

El esquema general de prácticamente cualquier traductor automático es (en acuerdo

con el esquema expuesto en la introducción a este artículo) el siguiente:

· El texto en el lenguaje fuente se transforma a una representación intermedia,

· De ser necesario, se hacen algunos cambios a esta representación,

· Luego, esta representación intermedia se transforma al texto en el lenguaje final.

Dificultades en el procesamiento de lenguajes naturales

Ambigüedad

El lenguaje natural es inherentemente ambiguo a diferentes niveles:

A nivel léxico, una misma palabra puede tener varios significados, y la selección del

apropiado se debe deducir a partir del contexto oracional o conocimiento básico.

Muchas investigaciones en el campo del procesamiento de lenguajes naturales han

estudiado métodos de resolver las ambigüedades léxicas mediante diccionarios,

gramáticas, bases de conocimiento y correlaciones estadísticas.

A nivel referencial, la resolución de anáforas y catáforas implica determinar la entidad

lingüística previa o posterior a que hacen referencia.

A nivel estructural, se requiere de la semántica para desambiguar la dependencia de los

sintagmas preposicionales que conducen a la construcción de distintos árboles

sintácticos. Por ejemplo, en la frase Rompió el dibujo de un ataque de nervios.

A nivel pragmático, una oración, a menudo, no significa lo que realmente se está

diciendo. Elementos tales como la ironía tienen un papel importante en la

interpretación del mensaje.

Para resolver estos tipos de ambigüedades y otros, el problema central en el PLN es la

traducción de entradas en lenguaje natural a una representación interna sin

ambigüedad, como árboles de análisis.

Detección de separación entre las palabras

En la lengua hablada no se suelen hacer pausas entre palabra y palabra. El lugar en el

que se debe separar las palabras a menudo depende de cuál es la posibilidad que

mantenga un sentido lógico tanto gramatical como contextual. En la lengua escrita,

idiomas como el chino mandarín tampoco tienen separaciones entre las palabras.

Recepción imperfecta de datos

Acentos extranjeros, regionalismos o dificultades en la producción del habla, errores de

mecanografiado o expresiones no gramaticales, errores en la lectura de textos mediante

OCR.

Desarrollos actuales y aplicaciones.

Las aplicaciones del Procesamiento de Lenguajes Naturales son muy variadas, ya que su

alcance es muy grande, algunas de estas son:

Traducción automática: se refiere más que nada a la traducción correcta de un lenguaje

a otro, tomando en cuenta lo que se quiere expresar en cada oración, y no solo palabra

por palabra.

Ejemplo: Una aproximación a este tipo de traductores es el Babylon.

Extracción de Información y Resúmenes: Los nuevos programas, deben tener la

capacidad de crear un resumen de un documento basándose en

los datos proporcionados, realizando un análisis detallado del contenido y no sólo

truncando las primeras líneas de los párrafos.

Resolución cooperativa de problemas: La computadora debe tener la capacidad de

cooperar con los humanos para la solución de problemas complejos, proporcionando

datos e información, incluyendo también, la demanda de información por parte del

ordenador al usuario, debiendo existir una excelente interactividad entre el usuario y el

ordenador.

Tutores inteligentes: Esta aplicación, viene siendo más académica, ya que se refiere a

la enseñanza asistida por computadora, el ordenador debe tener la capacidad de

evaluar al educando y de adaptarse a cada tipo de alumno.

Reconocimiento de Voz: Esta aplicación ha obtenido éxito en la actualidad, ya que

las computadoras de hoy ya tienen esta característica, el reconocimiento de voz puede

tener dos posibles usos: para identificar al usuario o para procesar lo que el usuario

dicte, existiendo ya programas comerciales, que son accesibles por la mayoría de los

usuarios.

Ejemplo: ViaVoice.

Conclusiones

El procesamiento del lenguaje natural tiene como objetivo fundamental lograr una

comunicación máquina-humano similar a la comunicación humano-humano.

El empleo del lenguaje le permite al hombre trasmitir sus conocimientos, sentimientos,

sensaciones, emociones, y estados de ánimo

A lo largo de la historia los lenguajes naturales han ido evolucionando, de forma paralela

al desarrollo y evolución de la especie humana.

Han sido varios los sistemas informáticos inteligentes que se han desarrollado que

emplean el procesamiento del lenguaje natural.

BIBLIOGRAFIA

http://www.cicling.org/ampln/NLP.htm#Interfaces_en_Lenguaje_Natural

Cicling

https://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_lenguajes_naturales

Wikipedia

http://www.monografias.com/trabajos97/sobre-inteligencia-

artificial/sobre-inteligencia-artificial.shtml

Monografías