Curso de procesamiento del lenguaje natural · 2019. 10. 9. · Facultad de Letras 09/10/2019 Curso...
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César Antonio Aguilar
Facultad de Letras
09/10/2019
Curso de procesamiento del
lenguaje natural
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Análisis sintáctico (1)
De acuerdo con Jurafsky y Martin (2007), el estudio de la sintaxis es
una de esas áreas en la lingüística con un abolengo (o pedigree)
muy elevado. Hay varias razones para esto:
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Análisis sintáctico (2)
Ahora bien, más allá de todos estos honores y medallas para
los estudios sintácticos, .por que le interesa al PLN meterse en
estas cosas?
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Análisis sintáctico (3)
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Si atendemos los puntos 3 y 4 de la lamina anterior, entonces
tenemos dos puntos de vista que valen la pena considerar:
Análisis sintáctico (4)
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Análisis sintáctico (5)
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7
Tradicionalmente, el análisis sintáctico computacional se ha
dividido en dos tipos de tareas concretas: (i) el análisis de
oraciones per se, el cual se conoce precisamente como
parsing, en contraste con el chunking, que en concreto se
enfoca en el análisis de frases.
Análisis sintáctico (6)
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En PLN, existen muchos autores que se interesan, por cuestiones
teóricas y/o prácticas, en el desarrollo de gramáticas formales
(estructurales, generativas, dependencias, y otras).
Zellig Harris
(1909-1992)
Noam Chomsky
(1928)Igor Mel'čuk
(1932)
Joan Bresnan
(1945)
Ray Jackendoff
(1945) Ivan Sag
(1949-2013)
Aravind K. Joshi
(1929)
Análisis sintáctico (7)
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De acuerdo con Galicia y Gelbukh
(2007):
“La tarea principal en este nivel es
describir cómo las palabras de la
oración se relacionan y cuál es la
función que cada palabra realiza en esa
oración, es decir, construir la estructura
de la oración de un lenguaje.”
“Las frases posibles son secuencias
gramaticales, es decir, que obedecen
leyes gramaticales, sin conocimiento del
mundo, y las no gramaticales deben
postergarse a niveles que consideren la
noción de contexto, en un sentido
amplio, y el razonamiento.”
Análisis sintáctico (8)
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La familia “G”
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Interludio…
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Frase = estructuras formadas por palabras (1)
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Frase = estructuras formadas por palabras (2)
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14
Frase = estructuras formadas por palabras (3)
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Frase = estructuras formadas por palabras (4)
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Frase = estructuras formadas por palabras (5)
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Frase = estructuras formadas por palabras (5)
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Estas categorías se desempeñan como núcleos o cabezas de
frases, esto es, como la unidad que jerárquicamente tiene mayor
peso dentro de una estructura sintáctica. Regularmente, las
categorías consideradas como núcleos son nombres, verbos,
adjetivos, adverbios y preposiciones.
Si combinamos estos núcleos con otros elementos llamados
modificadores, obtenemos lo que se conoce como una estructura de
frase (o frase, a secas):
Frase = estructuras formadas por palabras (6)
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De forma breve, podemos decir que toda la gramática de cualquier
lengua humana consiste en un proceso que permite generar un
número infinito de frases, ya sean simples o complejas, las cuales
están estructuradas a partir de la proyección que hace un núcleo de
sus modificadores (o argumentos), p.e.:
Frase = estructuras formadas por palabras (7)
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20
Frase = estructuras formadas por palabras (8)
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21
Frase = estructuras formadas por palabras (9)
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Algunos miembros de la familia “G” (1)
Tree Adjoining Grammar o TAG (1)
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Nota: el signo (*) señala un nodo pie dentro de un árbol
auxiliar, lo que equivale a un signo no terminal
dentro de dicho árbol.
1. Un conjunto finito de símbolos
terminales (Σ).
2. Un conjunto finito de símbolos
no terminales (NT)
3. Cada símbolo no terminal
puede ser etiquetado como
(S).
4. Un conjunto finito de árboles
iniciales (AIni).
5. Un conjunto de árboles
auxiliares (AAux).
Plantea la descripción de estructuras sintácticas a partir de la generación
y adición de estructuras arbóreas elementales y auxiliares, las cuales
representan de manera abstracta la representación formal de una
cadena X (en este caso, de una oración).
Tree Adjoining Grammar o TAG (2)
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Tree Adjoining Grammar o TAG (3)
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Tree Adjoining Grammar o TAG (4)
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Tree Adjoining Grammar o TAG (5)
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Tree Adjoining Grammar o TAG (6)
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Tree Adjoining Grammar o TAG (7)
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Tree Adjoining Grammar o TAG (8)
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Algunos miembros de la familia “G” (2)
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Algunos miembros de la familia “G” (3)
Gramáticas léxicas (1)
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Gramáticas léxicas (2)
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Gramáticas léxicas (3)
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Gramáticas léxicas (4)
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Gramáticas léxicas (5)
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Gramáticas léxicas (6)
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Gramáticas léxicas (7)
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Gramáticas léxicas (8)
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LFG fue delineada por Kaplan y Bresnan (1982) como un modelo que permite trazar la
información semántica proyectada por una estructura sintáctica. Puede decirse que dicha
información semántica es codificada en un nivel léxico, la cual es representada tanto en un
plano funcional (o estructura-F), como en un nivel de categorías sintácticas (estructura-C).
Estructura sintáctica final
Proyección léxico-
sintáctica
Estructura argumental
Estructura-c (categorial)
Proyección léxico-
semántica
Semántica léxica
Estructura-a (argumental)
Estructura-f (funcional)
SUJ [:]
OBJ [:]
PRED…
Verbo <X,Y>
FN
V’
N’
V
Lexical-Functional Grammar o LFG (1)
Algunos miembros de la familia “G” (3)
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Lexical-Functional Grammar o LFG (2)
Ejemplo: Juan come dulces
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Head-Diven Phrase Structure Grammar o HPSG (1)
HPSG fue planteado por Pollard y Sag (1994), y al igual que LFG intenta hacer una descripción
completa de estructuras sintácticas considerando la información léxica y semántica
subyacente en éstas. Considera las siguientes estructuras básicos:
a) Una estructura fonética, la cual codifica una cadena de signos en una cadena lingüística
determinada.
b) Un conjunto de categorías sintácticas, las cuales mapean la estructura fonética y la
asocian a determinadas categorías (N, FN, V, FV, Prep, FPrep, etc.).
c) Un conjunto de relaciones semánticas, las cuales ligan a las categorías anteriores algún
rol léxico-semántico determinado (AGENTE, PACIENTE, INSTRUMENTAL,
BENEFACTIVO, etc.
Algunos miembros de la familia “G” (3)
Cada uno de los objetos ubicados en estos niveles, configura dos descriptores: uno que señala
los rasgos de cada objeto (p. e. una palabra puede tener el rasgo de Nombre, Verbo,
Determinante, Adjetivo, etc.); y otro que indica los valores asumidos por cada rasgo o
estructura de rasgos (p. e., un Verbo se caracteriza por el número de argumentos que rige; un
nombre puede ser caracterizado por su género y su número, etc.).
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Head-Diven Phrase Structure Grammar o HPSG (2)
HPSG formula plantillas léxicas, las cuales indican jerarquía de rasgos
y valores, según se puede ver a continuación:
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Manteniendo estas plantillas básicas, se pueden ubicar dos tipos de
jerarquías para unidades constitutivas de una oración:
Head-Diven Phrase Structure Grammar o HPSG (3)
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Un ejemplo es: Sandy likes the budget
Head-Diven Phrase Structure Grammar o HPSG (3)
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Gramáticas léxicas en NLTK (1)
Usando NLTK podemos generar nuestras propias gramáticas de rasgos,
haciendo uso de un recurso que se conoce como diccionario. Un
diccionario es una estructura de datos que nos permite asociar a un objeto
un conjunto de rasgos previamente establecidos. Un ejemplo es:
>>> import nltk
>>> import re
>>> nltk.data.show_cfg('grammars/book_grammars/feat0.fcfg')
Otro ejemplo, completamente original:
>>> Sentence01 = 'Kim likes children'.split()
>>> from nltk import load_parser
>>> cp = load_parser('grammars/book_grammars/feat0.fcfg', trace=2)
>>> trees = cp.nbest_parse(Sentence01)
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Gramáticas léxicas en NLTK (1)
Esta gramática también me permite generar estructuras arbóreas:
>>> for tree in trees: print tree
Y puedo añadir tantos rasgos como crea necesario, p.e., los rasgos de
tiempo, numero y concordancia en verbos:
print nltk.FeatStruct("[POS='N', AGR=[PER=3, NUM='pl', GND='fem']]")
Nuestra gramática puede llegar a ser tan compleja como queramos, p. e.:
nltk.data.show_cfg('grammars/book_grammars/feat1.fcfg')
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>>> Sentence02 = 'who do you claim that you like'.split()
>>> cp02 = load_parser('grammars/book_grammars/feat1.fcfg')
>>> for tree in cp02.nbest_parse(Sentence02):
print tree
>>> tree.draw()
Gramáticas léxicas en NLTK (2)
Otro ejemplo:
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Gramáticas léxicas en NLTK (3)
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Gramáticas léxicas en NLTK (4)
>>> nltk.data.show_cfg('grammars/book_grammars/german.fcfg')
Dentro de lo posible, puedo analizar nuevas oraciones conforme a
esta gramática de rasgos para el alemán, p.e.: Ich folge den Katzen
(“yo sigo a los gatos”).
>>> Sentence03 = 'ich folge den Katzen'.split()
>>> cp03 = load_parser('grammars/book_grammars/german.fcfg')
>>> for tree in cp03.nbest_parse(Sentence03):
... print tree
>>> tree.draw()
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Blog del curso:
http://cesaraguilar.weebly.com/curso-de-
procesamiento-del-lenguaje-natural.html
Gracias por su atención