Procesamiento del lenguaje natural

2015-11-04T21:46:08Z

Juan manuel torres: /* Aplicaciones */

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{{Ficha Software
|nombre= Procesamiento del Lenguaje Natural
|familia= Inteligencia artificial
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}}'''Procesamiento del Lenguaje Natural''' (PLN). Es una disciplina dentro de la [[Inteligencia Artificial]] y la rama ingenieril de la lingüística computacional. Se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la [[Comunicación|comunicación]] entre personas o entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.

== Descripción ==

Se trata de una disciplina tan antigua como el uso de las computadoras (años 50), de gran profundidad, y con aplicaciones tan importantes como la traducción automática o la búsqueda de información en [[Internet]]. No trata la comunicación por medio de lenguajes naturales de una forma abstracta, sino de diseñar mecanismos para comunicarse que sean eficaces computacionalmente.

Los modelos aplicados se enfocan no sólo a la comprensión del lenguaje de por sí, sino a aspectos generales cognitivos humanos y a la organización de la memoria
== Historia==
El "Procesamiento del Lenguage Natural" es una disciplina con una larga trayectoria. Nace en la década de [[1960]], como un subárea de la Inteligencia Artificial y la [[Lingüística]], con el objeto de estudiar los problemas derivados de la generación y comprensión automática del [[Lenguaje natural|lenguaje natural]]. La [[Traducción automática]], por ejemplo, ya había nacido a finales de la década de los cuarenta, antes de que se acuñara la propia expresión «Inteligencia Artificial».

En sus orígenes, sus métodos tuvieron gran aceptación y éxito, no obstante, cuando sus aplicaciones fueron llevadas a la práctica, en entornos no controlados y con vocabularios genéricos, empezaron a surgir multitud de dificultades. Entre ellas, pueden mencionarse por ejemplo los problemas de [[Polisemia|polisemia]] y sinonimia.

En los últimos años, las aportaciones que se han hecho desde este dominio han mejorado sustancialmente, permitiendo el procesamiento de ingentes cantidades de información en formato texto con un grado de eficacia aceptable. Muestra de ello es la aplicación de estas técnicas como una componente esencial en los motores de búsqueda web, en las herramientas de traducción automática, o en la generación automática de resúmenes.

==Aplicaciones==
Las principales tareas de trabajo en el PLN son:
*Síntesis del discurso
*Análisis del lenguaje
*Comprensión del lenguaje
*Reconocimiento del habla
*Síntesis de voz
*Generación de lenguajes naturales
*Traducción automática
*Respuesta a preguntas
*Recuperación de la información
*Extracción de la información
*Resumen automático de textos

== Conceptos aplicados al PLN ==

*Lingüística
*Análisis Lingüístico
*[[Lenguaje]]
*Lenguaje Formal
*Comprensión del lenguaje
*Generación de textos
*Gramáticas Formales
*Definiciones empleadas en las gramáticas formales

== PLN en la recuperación de información textual ==
La complejidad asociada al lenguaje natural cobra especial relevancia cuando se necesita recuperar información textual (Baeza–Yates, [[1999]]) que satisfaga la necesidad de información de un usuario.
Es por ello, que en el área de Recuperación de Información Textual las técnicas de NLP son muy utilizadas (Allan, [[2000]]), tanto para facilitar la descripción del contenido de los documentos, como para representar la consulta formulada por el usuario, y ello, con el objetivo de comparar ambas descripciones y presentar al usuario aquellos documentos que satisfagan en mayor grado su necesidad de información (Baeza–Yates, [[2004]]).

Dicho de otro modo, un sistema de recuperación de información textual lleva a cabo las siguientes tareas para responder a las consultas de un usuario:
#Indexación de la colección de documentos: en esta fase, mediante la aplicación de técnicas de NLP, se genera un índice que contiene las descripciones de los documentos. Normalmente, cada documento es descrito mediante el conjunto de términos que, hipotéticamente, mejor representa su contenido.
#Cuando un usuario formula una consulta el sistema la analiza, y si es necesario la transforma, con el fin de representar la necesidad de información del usuario del mismo modo que el contenido de los documentos.
#El sistema compara la descripción de cada documento con la descripción de la consulta, y presenta al usuario aquellos documentos cuyas descripciones más se asemejan a la descripción de su consulta.
#Los resultados suelen ser mostrados en función de su relevancia, es decir, ordenados en función del grado de similitud entre las descripciones de los documentos y de la consulta.

==Fuentes==
*[http://eprints.rclis.org/bitstream/10760/9598/1/PROCESAMIENTO_DEL_LENGUAJE_NATURAL_EN_LA_RECUPERACI_N_DE_INFORMACI_N.pdf Procesamiento del Lenguaje Natural en la Recuperación de Información]
*[http://www.cenatav.co.cu/doc/RTecnicos/RT%20SerieGris_011web.pdf Estado del Arte de la Extracción de Entidades Nombradas]

*[http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_lenguajes_naturales procesamiento de Lenguajes Naturales]

*[http://www.cicling.org/ampln/NLP.htm ¿Qué es Procesamiento del lenguaje Natural?]

*[http://www.monografias.com/trabajos17/lenguaje-natural/lenguaje-natural.shtml Lenguaje Natural]

*[http://www.hipertext.net/web/pag277.htm El Procesamiento del Lenguaje Natural en la Recuperación de Información Textual y áreas afines]

*[http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/1997/enero/procesamiento_del_lenguaje_natural_revisin_del_estado_actual_bases_tericas_y_aplicaciones_parte_i.html Procesamiento del Lenguajes Natural Revisión del Estado Actual]

*[[Inteligencia Artificial]]

[[Category:Inteligencia_Artificial]][[Category:Lenguajes]]

Redes neuronales

2015-11-04T21:44:14Z

Juan manuel torres: /* Tipos de redes neuronales */

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{{Definición
|nombre=Redes neuronales
|imagen=Redes_neuronales.JPG
|tamaño=
|concepto= Es una de las técnicas de inteligencia artificial más representativa de Minería de datos.
}}'''Redes neuronales.'''. Técnica de inteligencia artificial más representativa de la [[Minería de datos]].

== Generalidades ==

Las redes neuronales en los últimos años se han convertido en uno de los instrumentos de uso frecuente para detectar categorías comunes en los datos. Como su nombre lo indica simula el sistema nervioso real en forma abstracta. Estas deben ser entrenadas para que den solución a los problemas. Esta enseñanza se realiza repitiendo sistemáticamente entradas clásicas, con sus respectivas salidas o respuestas. Son usadas para reconocimiento de patrones, clasificaciones de voz e imagen, procesamiento de lenguaje natural, predicción y optimización.

Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida.

Una de las principales características de las redes neuronales, es que son capaces de trabajar con datos incompletos e incluso paradójicos, que dependiendo del problema puede resultar una ventaja o un inconveniente.

== Estructura de una red neuronal ==

Una red neuronal está constituida por nodos, o unidades, que están unidas mediante conexiones. Algunas de las unidades están conectadas al ambiente externo y se designan como unidades de entrada o de salida según reciban estímulos externos o den la respuesta del sistema, respectivamente.

Hay otras unidades (neuronas) que simplemente están conectadas a otras neuronas del sistema y que al no tener relación directa con la información de entrada ni con la de salida del sistema, se denominan como unidades ocultas. Se conoce como capa o nivel a un conjunto de neuronas cuyas entradas provienen de la misma fuente (que puede ser otra capa de neuronas) y cuyas salidas se dirigen al mismo destino (que puede ser otra capa de neuronas).

== Ventajas ==

Las redes neuronales poseen muchas ventajas teniendo en cuenta que están basadas en la estructura del [[Sistema nervioso|sistema nervioso]], principalmente el [[cerebro]], entre ella se encuentran:

*'''Aprendizaje:''' Las redes neuronales tienen la capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o una experiencia inicial.
*'''Auto organización:''' Crea su propia organización o representación de la información en su interior que recibe mediante una etapa de aprendizaje.
*'''Tolerancia a fallos:''' Debido a que una red neuronal almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable, incluso sufriendo un gran daño.
*'''Flexibilidad:''' Una red neuronal puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada.
*'''Tiempo real:''' La estructura de una red neuronal es paralela, por lo cual si esto es implementado con [[computadora]]s o en dispositivos electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.

== Tipos de redes neuronales ==

*Perceptron Simple
*Perceptron Multicapa
*Red de Hopfield
*Red neuronal Competitiva Simple
*Redes neuronales Online ART1
*Redes neuronales competitivas ART2
*Redes neuronales autoorganizadas: Mapas de Kohonen
*Redes incrementales

== Fuentes ==

*[http://www.redes-neuronales.netfirms.com/tutorial-redes-neuronales/que-son-las-redes-neuronales.htm ¿Qué son las redes neuronales? ].
*[http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd98/TecInfo/07/capitulo2.html Fundamentos de las redes neuronales].
[[Category:Bases_de_datos]]

EcuRed - Contribuciones del colaborador [es]

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Redes neuronales