Introducci NNivelesProcesamiento 4diapositivas

Índice

Procesamiento del lenguaje natural
Introducción y niveles de procesamiento

• Introducción al procesamiento del lenguaje
natural
– Definiciones y conceptos básicos

• Niveles de procesamiento del lenguaje

Rafael Valencia-García

– Procesamiento fonético
– Procesamiento léxico-morfológico
– Procesamiento sintáctico
– Procesamiento semántico
– Procesamiento pragmático

valencia@um.eshttp://webs.um.es/valencia
Universidad de Murcia

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Procesamiento del lenguaje natural.
Introducción

Procesamiento del lenguaje natural.
Introducción

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN) o
tecnologías del lenguaje humano, o lingüística
computacional.
• El PLN es una parte de la denominada
Inteligencia Artificial que investiga y formula
mecanismos computacionalmente efectivos
que facilitenla interrelación entre hombre y
máquina.

• El mayor problema del lenguaje es la
ambigüedad.
– Deja el dinero que sobre en el sobre que está
sobre la mesa.
– El coche es del hermano de mi amigo. El mío está
estropeado.
– Me moría de risa.

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Procesamiento del lenguaje natural.
Introducción

Procesamiento del lenguajenatural.
MoocTLH

• 2 tipos de aproximaciones:

• “Nuevos retos en las tecnologías del lenguaje
humano”.
• Curso en línea abierto y masivo (MOOC) centrado en
las tecnologías del lenguaje humano (TLH).
• Organizado por la Universidad de Alicante y
participan muchos investigadores españoles de la
Sociedad Española para el Procesamiento del
Lenguaje Natural (www.sepln.org)
http://mooctlh.uaedf.ua.es/course– Basadas en corpus
– Basadas en conocimiento

• Un corpus lingüístico es un conjunto,
habitualmente muy amplio, de ejemplos
reales de uso de una lengua.
• Un corpus lingüístico suele ser un conjunto de
textos sobre un dominio determinado para un
uso específico.
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Procesamiento del lenguaje natural

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Procesamiento del lenguaje natural

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Procesamiento fonético

Características de los sistemas ASR

• Podemos clasificar principalmente dos
tecnologías

• Los sistemas comerciales han estado disponibles
desde 1990.
• Tienen multitud de usos: agencias de viajes, atención
al cliente, información, reconocimiento de
comandos, dictado automático, etc.
• Gran auge actual por los dispositivos móviles:

– ASR (AutomaticSpeech Recognition, voice
recognition)
@

– Siri – Apple
– Google

– TTS (Text to speech, Síntesis de voz)
@
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Características de los sistemas ASR

Ejemplos de software ASR

• Existen tres clasificaciones de estos sistemas:

• Los programas comerciales más famosos son:
– a) Sistemas de dictado (dependientes del locutor y
necesitan entrenamiento):

– Dependiente del hablante vs. Independiente delhablante
• Los sistemas dependientes del hablante necesitan
entrenamiento para cada hablante que lo vaya a utilizar
(ej: DragonNaturallySpeaking)

– Comandos/Control vs. Dictado

•
•
•
•

Via Voice de IBM-Nuance
Dragon Naturally Speaking de Nuance
Philips Speech Live
ASR Windows 7

– b) Sistemas independientes del locutor :

• Los sistemas de dictado no dependen de gramáticas
fijas mientras quelos sistemas de comandos
interpretan comandos predefinidos

– Discretos vs. Continuos
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•
•
•
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•

Nuance
Loquendo - Nuance
Verbio
Google
Apple

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Características de los sistemas TTS

Características de los sistemas TTS

• La conversión texto-voz es la generación, por medios
automáticos, de una voz artificial que generaidéntico
sonido al producido por una persona al leer un texto
cualquiera en voz alta. Es decir, son sistemas que
permiten la conversión de textos en voz sintética.

• Sistemas de respuesta oral vs convertidores texto-voz
– Tipos:
• Sistemas de respuesta oral
– Basados en la reproducción de segmentos de voz grabados
previamente. Por ejemplo, en el caso de información de telefónica.

• Convertidores...