Lingüistica computacional

¿QUÉ ES LA LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL?

21 may., 2018 | José Sanz | Inteligencia Artificial | 0 Comentarios

Hoy en día, a muchos les resulta extraño el término “lingüística”. Hablamos, por supuesto, de la disciplina que estudia de forma científica el lenguaje en todas sus facetas como, por ejemplo, la estructura de las diversas lenguas empleadas por el ser humano, la evolución histórica de cada una de dichas lenguas, el significado de una palabra o frase dentro de un determinado contexto, etc.

 

En contraste con la lingüística más tradicional - enfocada al estudio teórico del lenguaje oral y escrito, la semántica y la sintaxis -, la lingüística computacional se encarga de analizar y elaborar modelos propios del lenguaje natural humano que puedan aplicarse a un sistema informático.

 

En la práctica, la orientación tecnológica de la lingüística computacional está plasmada de forma más que evidente en la creación de sistemas capaces de comprender, producir y traducir enunciados orales y escritos. Entre esas aplicaciones informáticas destacan:

 

  • Sistemas de consulta a bases de datos
  • Sistemas de reconocimiento de voz, y también conversión de texto a voz
  • Herramientas de procesamiento de textos (por ejemplo, la minería de datos o la extracción de información)
  • Herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (como los buscadores de información o los análisis de sentimiento)

 

Para un lingüista tradicional, el uso de herramientas computacionales aporta ventajas en su trabajo como:

 

  • La automatización de tareas desarrollada con tecnologías lingüísticas, o informáticas aplicadas a esta, permite realizar búsquedas y análisis mucho más exhaustivos, con unos resultados que pueden llegar a ser más efectivos que si se hubiera hecho esa misma tarea de forma manual, ya que puede haber aspectos que escapen a un análisis efectuado por un humano.
  • Gracias a las tecnologías de NLP, es posible realizar tareas que serían manualmente impensables como, por ejemplo, leer uno por uno todos los comentarios de una red social relacionados con un tema concreto. Una lectura automática llevada a cabo con aplicaciones informáticas aprovecha todo el potencial de los datos.

 

 

Además de todas sus ventajas, la lingüística computacional plantea a día de hoy varios problemas pendientes de resolver:

 

  • La semántica, en los casos en los que una misma palabra pueda tener uno u otro significado en función del contexto.
  • La ambigüedad sintáctica, por la cual una oración puede interpretarse de distintas formas. Elegir la correcta exige a veces el conocimiento del contexto, de la situación comunicativa o de la intención del hablante. Un conocimiento estadístico sobre la coocurrencia de las palabras puede servir de ayuda, aunque no siempre garantiza la resolución total de la ambigüedad. Por ejemplo, en la oración «Pedro vio a María con los binoculares», no está claro si Pedro ha visto a María, la cual sostiene unos binoculares en la mano, o si Pedro con la ayuda de unos binoculares pudo ver a María.
  • Hay casos en los que el propósito de una expresión lingüística no está claro, ya que no hay que entenderlo textualmente. Con la pregunta «¿Puede darme la sal por favor?» no se espera una respuesta de «Sí» o «No», sino que en lugar de ello se entregue la sal.

 

Que estos problemas puedan resolverse o no de forma automática no depende únicamente de la tecnología, pues también influyen las características propias de la lengua en la que se trabaja. La lingüística computacional teórica continúa buscando procedimientos que sean aplicables a todas las lenguas, aunque obviamente habrá que tratar las peculiaridades de cada una.

 

Es por esto que la lingüística computacional, y en concreto el Procesamiento de Lenguaje Natural y el procesamiento de textos, supone un impulso y una ayuda muy considerable al trabajo del lingüista clásico, ya que mejora la planificación de recursos, procesa grandes cantidades de información, reduce el tiempo dedicado a una tarea de forma sustancial y, dentro de un proyecto, permite a los empleados ajustarse a las necesidades del cliente.


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