Desarrollo de un sistema de aprendizaje automático supervisado para la desambiguación léxica automática utilizando DAMIEN (Data Mining Encountered)

  1. Fredy Núñez Torres
  2. María Beatriz Pérez Cabello de Alba
Journal:
RAEL: revista electrónica de lingüística aplicada

ISSN: 1885-9089

Year of publication: 2022

Volume: 21

Issue: 1

Pages: 150-178

Type: Article

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Abstract

Uno de los mayores desafíos que se nos presentan a la hora de acometer tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural y, en particular, con el tratamiento de recursos lingüísticos informatizados, es la ambigüedad léxica. En este trabajo abordamos el tratamiento de la desambiguación léxica dentro del entorno informático DAMIEN (Data Mining ENcountered), una herramienta que integra técnicas de múltiples disciplinas dentro de análisis de texto (i.e. lingüística de corpus, estadística y minería textual) para ayudar en tareas de investigación lingüística (i.e. recolección de datos, extracción de información, clasificación de textos, entre otras). A modo de experimento ilustrativo, llevamos a cabo un estudio de las unidades léxicas polisémicas “cabeza”, “cara” y “carta”, y presentamos los resultados del sistema de desambiguación automática desarrollado con la herramienta DAMIEN. Dentro de los modelos que ofrece el entorno, hemos elegido el método de aprendizaje automático supervisado mediante algoritmo bayesiano ingenuo por tratarse del método que mejores resultados ha dado para la desambiguación léxica automática. Se trata de un modelo matemático que consiste en extraer información de un corpus a partir de conjuntos de datos previamente etiquetados (corpus de entrenamiento) para que la máquina pueda clasificar automáticamente conjuntos de datos nuevos (corpus de prueba). Es importante resaltar la flexibilidad y riqueza del entorno DAMIEN tanto para el tratamiento de recursos lingüísticos informatizados como para el montaje de experimentos del procesamiento del lenguaje natural.

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