Traductor de español a metalenguaje semántico natural

Autores/as

  • León Verdín Armenta Instituto Superior de Jalisco José Mario Molina Pasquel y Henríquez
  • Miriam Díaz Rodríguez Instituto Superior de Jalisco José Mario Molina Pasquel y Henríquez

DOI:

https://doi.org/10.35197/rx.13.03.2017.08.lv

Palabras clave:

Lenguaje natural, NSM, juego, instrucciones, ambigüedad

Resumen

Se desarrolla un programa capaz de convertir un subconjunto del español a vocabulario del Metalenguaje Semántico Natural. Este metalenguaje cuenta con las características de ser libre de ambigüedades, de estar formado por conceptos simples y tener un vocabulario reducido, lo cual presenta ventajas para su procesamiento por computadora. Para mostrar cómo esta información se puede usar y que una reducción en la complejidad del texto es ventajosa, se hace una pequeña implementación de un sistema experto que es capaz de aprender las reglas del juego de gato y de evaluar el tablero para determinar el resultado de la partida.

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Citas

Adeli, H., 2003. Expert systems in construction and structural engineering. s.l.:CRC Press.

Agirre, E. & Edmonds, P., 2007. Word sense disambiguation: Algorithms and applications. s.l.:Springer

Science & Business Media.

Brezillon, P., 1999. Context in Artificial Intelligence: A survey. The Knowledge Engineering Review, 14(01), pp. 47-80.

Brezillon, P. a. P. J.-C., 1996. Misuse and nonuse of knowledge-based systems: The past experiences revisited. In: Implementing Systems for Supporting Management Decisions. s.l.:Springer, pp. 44-

Castillo, E., Gutierrez, J. M. & Hadi, A. S., 1997. Sistemas expertos y modelos de redes probabilisticas.

Academia de Ingenieria.

Coppin, B., 2004. Artificial Intelligence Illuminated. In: Expert Systems. s.l.:s.n., p. 768. Cutting, D. a. K. J. a. P. J. a. S. P., 1992. A Practical Part-of-Speech Tagger. s.l., s.n.

Davis, R. a. K. J. J., 1984. The origin of rule-based systems in AI. Rule-Based Expert Systems: The Mycin

Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project.

Di Eugenio, B., 1992. Goals and Actions in Natural Language Instructions.

Di Eugenio, B. & White, M., 1992. On the Interpretation of Natural Language Instructions. Nantes, France, s.n., p. 55.

Dominey, P. F., Mallet, A. & Yoshida, E., 2007. Progress in programming the HRP-2 humanoid using spoken

language. Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2169-

Goddard, C. et al., 2006. Semantic primes and universal grammar, Empirical evidence from the Romance languages. In: Meaning and Universal Grammar: Theory and empirical findings. s.l.:John Benjamins Publishing Company.

Harrington, B. a. C. S., 2007. Asknet: Automated semantic knowledge network. Proceedings of the National

Conference on Artificial Intelligence, Volume 22, p. 889.

Jackendoff, R., 1990. Semantic Structures. Current studies in linguistics series. MIT Press Cambridge, MA. Jayas, D. S., White, N. D. & Muir, W. E., 1994. Stored-grain ecosystems. s.l.:CRC Press.

Kornai, A., 2010. Lecture Notes in Computer Science. s.l., s.n.

Linckels, S. & Meinel, C., 2011. Natural Language Processing. In: E-Librarian Service. s.l.:Springer, pp. 61-

Malrieu, J.-P., 2002. Evaluative semantics: Cognition, language and ideology. Routledge, Volume 3. Moreno, J. L. A. et al., 2001. Aspectos ortograficos, lexicos y morfosintacticos del etiquetado linguistico de

un corpus de informatica en lengua gallega. Procesamiento del Lenguaje Natural, Volume 27, pp.

-20.

Padro, L., 2012. Analizadores Multilingues en Freeling. Linguamatica, Volume 3, pp. 13-20.

Padro, L., 2015. Introduccion a las etiquetas EAGLES. [Online] Available at:

http://nlp.lsi.upc.edu/freeling/doc/tagsets/tagset-es.html [Accessed 31 October 2015]. Piantadosi, S. T., Tily, H. & Gibson, E., 2012. The communicative function of ambiguity in language.

Cognition, Volume 122, pp. 280-291.

Quiroga-Clare, C., 2003. Language Ambiguity: A Curse and a Blessing. The Translation Journal, Volume 7. Schank, R. C., 1972. Conceptual dependency: A theory of natural language understanding. In: Cognitive

Psychology. s.l.:s.n., pp. 552--631.

Sethi, R., 1992. Lenguajes de programacion: conceptos y constructores. s.l.:s.n.

Sharples, M. a. H. D. a. H. C. a. T. S. a. Y. D., 1989. Computers and thought: A practical introduction to artificial intelligence.. The MIT Press.

Sowa, J. F., 2015. Semantic Networks. [Online] Available at: http://www.jfsowa.com/pubs/semnet.htm

[Accessed 7 July 2016].

Sowa, J. F., 2016. Semantic Networks. [Online] Available at: http://www.jfsowa.com/pubs/semnet.htm

[Accessed 08 June 2016].

Steels, L., 2001. Language games for autonomous robots. IEEE Intelligent Systems, 16(5), pp. 16-22.

Stock, K. et al., 2011. Multilingual Natural Language Spatial Querying using Natural Semantic

Metalanguage. p. 391.

Vásquez, A. C., Quispe, J. P. & Huayna, A. M., 2009. Procesamiento de lenguaje natural. Revista de investigacion de Sistemas e Informatica, 6(2), pp. 45-54.

Wyner, A., Angelov, K., Barzdins, G. & Damljanovic, D., 2010. On controlled natural languages: Properties and prospects. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Volume 5972, pp. 281-289.

Yoon, K.-J., 2004. Korean maum vs. English heart and mind: Contrastive semantics of cultural concepts. s.l., s.n.

Zamblera, F., 2010. Computational NSM: a PROLOG-based notation. [Online].

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Publicado

15-05-2017

Cómo citar

Verdín Armenta, L., & Díaz Rodríguez, M. (2017). Traductor de español a metalenguaje semántico natural. Revista Ra Ximhai , 13(3 Especial), 123–132. https://doi.org/10.35197/rx.13.03.2017.08.lv

Número

Sección

Artículos científicos