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Estudio fonético-sintáctico de algunos marcadores discursivos: propuesta de formalización para desambiguarlos automática o informáticamente
(Universidad Internacional de La Rioja, 2003) Hernán Martínez; Lino Urdaneta; Carmen Luisa Domínguez
El estudio que se presenta a continuación se propone postular una serie de presupuestos que\nsirvan como base a una posterior formalización morfofonológica y sintáctica de los\nmarcadores discursivos, de manera que éstos puedan ser reconocidos por sistemas\ninformáticos y diferenciarlos de las formas homófonas correspondientes (cuando las haya).\nPara ello, se estudiaron fonética y sintácticamente cuatro marcadores: bueno, ¿no?, ahora y\neste. Los resultados del estudio parecen mostrar que mecanismos sintácticos y fonéticos\npueden interceptarse y formalizarse para llegar a conformar una herramienta de tratamiento\nautomático de textos de cierta eficacia para desambiguar parcialmente los marcadores\ndiscursivos de sus respectivos homófonos.
Modelado computacional de preposiciones en inglés y español: aproximación cognitiva
(Universidad Autónoma del Estado de México, 2019) I. González; Génesis Montenegro; Rosangela Pulido Barrios; Miguel Riveros; Hillary Romero; Lino Urdaneta
"Las palabras funcionales, entre ellas las preposiciones, representan un reto para el procesamiento de lenguaje natural debido a que su significado es difícilmente determinable a partir de procesos de descomposición semántica similares a los utilizados para la descripción de palabras plenas, en especial cuando la semántica es resultante de un proceso de lexicalización computacional (Goddard & Schalley, 2010). Por ello, proponemos el diseño de un modelo computarizado que permita el aprendizaje automático (machine learning) de las relaciones espaciales marcadas por las preposiciones. El modelo que presentamos en esta ponencia fue diseñado para el procesamiento de las preposiciones, entendidas como partes del discurso que establecen relaciones semánticas entre dos elementos, marcando (prototípicamente) relaciones espaciales que codifican la posición de un ente en un espacio físico (Saint-Dizier, 2006; Waluch de la Torre, 2007; Zelinsky-Wibbelt, 1993), y la extensión metafórica de dichas relaciones espaciales. El modelo se basa en algunos presupuestos de la lingüística cognitiva (Lakoff & Johnson, 1999; Langacker, 2008). Este modelo forma parte de un proyecto de inteligencia artificial mediado por lenguaje natural (Mammut) cuya finalidad es atender diversas necesidades en el mercado sobre productos o información usando sistemas basados en Pregunta-Respuesta."