Procesamiento lingüístico profundo

El procesamiento lingüístico profundo es un marco de procesamiento del lenguaje natural que se basa en la lingüística teórica y descriptiva . Modela el lenguaje predominantemente a través de la teoría sintáctica/semántica teórica (por ejemplo, CCG , HPSG , LFG , TAG , la Escuela de Praga ). Los enfoques de procesamiento lingüístico profundo se diferencian de los métodos "superficiales" en que producen representaciones más expresivas y estructurales que capturan directamente las dependencias de largo alcance y las estructuras subyacentes de predicado - argumento . ^{[ 1 ]} El enfoque intensivo en conocimiento del procesamiento lingüístico profundo requiere una potencia computacional considerable y, en el pasado, a veces se ha considerado intratable. Sin embargo, la investigación de principios de la década de 2000 había logrado un avance considerable en la eficiencia del procesamiento profundo. ^{[ 2 ] [ 3 ]} Hoy en día, la eficiencia ya no es un problema importante para las aplicaciones que utilizan el procesamiento lingüístico profundo.

Tradicionalmente, el procesamiento lingüístico profundo se ha centrado en el desarrollo de gramáticas computacionales (para su uso tanto en el análisis sintáctico como en la generación). Estas gramáticas se desarrollaban y mantenían manualmente, y su ejecución resultaba computacionalmente costosa. En los últimos años, los enfoques de aprendizaje automático (también conocidos como procesamiento lingüístico superficial ) han transformado radicalmente el campo del procesamiento del lenguaje natural . La rápida creación de herramientas de aprendizaje automático para PLN robustas y de amplio alcance requiere una cantidad de trabajo manual considerablemente menor. Por consiguiente, los métodos de procesamiento lingüístico profundo han recibido menos atención.

Sin embargo, algunos lingüistas computacionales creen que para que las computadoras comprendan el lenguaje natural o realicen inferencias , es necesaria una representación sintáctica y semántica detallada . Además, si bien los humanos pueden comprender fácilmente una oración y su significado, el procesamiento lingüístico superficial podría carecer de la «comprensión» del lenguaje humano. Por ejemplo: ^{[ 4 ]}

a) Las cosas serían diferentes si Microsoft estuviera ubicada en Georgia.

En la oración (a), un sistema de extracción de información superficial podría inferir erróneamente que la sede de Microsoft estaba ubicada en Georgia. Sin embargo, como humanos, entendemos que la oficina de Microsoft nunca estuvo en Georgia.

b) El Instituto Nacional de Psicología de Israel fue establecido en mayo de 1971 como el Centro Israelí de Psicobiología por el Prof. Joel.

En la oración (b), un sistema superficial podría inferir erróneamente que Israel se fundó en mayo de 1971. Los humanos sabemos que fue el Instituto Nacional de Psicobiología el que se fundó en 1971. En resumen, al comparar el procesamiento lingüístico profundo y el superficial, el procesamiento lingüístico profundo proporciona un análisis rico en conocimiento del lenguaje mediante gramáticas y recursos lingüísticos desarrollados manualmente. Por otro lado, el procesamiento lingüístico superficial proporciona un análisis del lenguaje con menos conocimiento mediante la manipulación estadística/de aprendizaje automático de textos y/o recursos lingüísticos anotados .

Los lingüistas computacionales "profundos" se dividen en diferentes subcomunidades según el formalismo gramatical que adoptaron para el procesamiento lingüístico profundo. Las principales subcomunidades incluyen:

• La iniciativa DE ep Linguistic Processing with HPSG ( DELPH - IN ) colabora con el formalismo HPSG . La Conferencia HPSG es el evento central para compartir conocimientos y avances en el procesamiento profundo basado en HPSG .
• ParGram / ParSem es una colaboración internacional parael desarrollo de gramáticas y semánticas basadas en LFG . La Conferencia LFG es el evento central para compartir conocimientos y avances enel procesamiento profundo basado en LFG .
• El grupo de investigación XTAG trabaja con el formalismo TAG. La conferencia TAG+, archivada el 15 de enero de 2014 en Wayback Machine , es la conferencia central para compartir conocimientos y avances en el procesamiento profundo basado en TAG .

La lista anterior no representa de forma exhaustiva a todas las comunidades que trabajan en el procesamiento lingüístico profundo.

• Gramática categorial combinatoria
• Gramática de estructura de frases dirigida por la mente
• Gramática léxico-funcional
• Procesamiento del lenguaje natural
• Gramática de adjunción de árboles