Una formulación unificada para resolver distintos problemas de ambigüedad en PLN

Abstract

En este trabajo presentamos una formulación unificada de los Modelos de Markov Especializados. Estos modelos pueden ser aplicados a problemas de desambiguación en el procesamiento del lenguaje natural, siempre que estos problemas puedan abordarse como un proceso de etiquetado de los datos de entrada. La principal ventaja que presentan los Modelos de Markov Especializados, frente a los Modelos de Markov básicos, radican en que permiten la incorporación de información adicional a los modelos. Para ilustrar el comportamiento de los modelos especializados se presenta un resumen de los resultados obtenidos en varias tareas de tratamiento de lenguaje natural.

In this work, we present an unified formulation of the specialized Markov models. These models can be applied to solve natural language disambiguation problems which can be considered as tagging problems. The main advantage of the specialized Markov models with respect to the basic Markov models in that they are able to incorporate additional information into the models. In order to show the behavior of the specialized models we summarize the results obtained in different natural language processing tasks.