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dc.contributor.advisorBugarín Diz, Alberto José
dc.contributor.advisorPereira Fariña, Martín
dc.contributor.authorFontenla Seco, Yago
dc.date.accessioned2018-11-27T12:39:49Z
dc.date.available2018-11-27T12:39:49Z
dc.date.issued2017-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10347/17851
dc.description.abstractLas interacciones entre sistemas inform aticos y seres humanos a trav es de nuestro propio lenguaje de nen el campo de estudio en el que se centra la Ling u stica Computacional. El gran objetivo de esta disciplina es lograr comunicaciones e caces y computacionalmente e cientes entre ser humano y m aquina. Para ello es necesario que la m aquina comprenda el lenguaje humano mediante el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) pero tambi en que los sistemas sean capaces de generar contenido comprensible para un usuario no especializado, utilizando m etodos de la Generaci on de Lenguaje Natural. Pero la Ling u stica Computacional no solo se enfoca a la comprensi on del lenguaje, sino tambi en a aspectos del pensamiento humano y de la organizaci on de la memoria. Conocidas aplicaciones del PLN son la veri caci on y correcci on autom atica de textos, la traducci on autom atica, la recuperaci on de informaci on, etc. Una de las mayores di cultades que presenta el lenguaje natural para su procesamiento computacional es la ambig uedad, dado que una palabra puede tener multitud de signi cados. Abordar este problema requiere analizar la sem antica del lenguaje, y uno de los m ultiples m etodos para hacerlo es a trav es de la teor a del campo sem antico o sem antica l exica. Esta teor a postula que para comprender una palabra es necesario tener en cuenta todo el conjunto de palabras con el que se relaciona sem anticamente. A nivel de oraciones y p arrafos, podr amos decir que la relaci on equivalente a la sinonimia es la par afrasis, que es de nida por la RAE como: \Frase que, imitando en su estructura otra conocida, se formula con palabras diferentes". Esto ser a el tema central sobre el que girar a todo el trabajo: la similitud entre sentencias. El c alculo y an alisis de semejanza entre sentencias (o textos de mayor longitud) nos permitir a el reconocimiento y estudio de par afrasis. Posibles aplicaciones del an alisis de sentencias y detecci on de par afrasis pueden ser, el an alisis de ensayos, discursos o debates, donde habitualmente se repiten las mismas ideas expresadas de distintas formas o, mediante estos an alisis y medidas, generar de forma autom atica textos con el mismo signi cado que uno dado.
dc.description.sponsorshipUniversidade de Santiago de Compostela. Departamento Electrónica e Computación
dc.language.isospa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectlinguística computacional
dc.subject.classificationMaterias::Investigación::57 Lingüística::5701 Lingüística aplicada::570104 Lingüística informatizada
dc.titleSenSiMet:Métricas de similitude entre oracións
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.contributor.affiliationUniversidade de Santiago de Compostela. Departamento de Electrónica e Computación


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Name: SenSiMet_YagoFontenlaSeco.pdf
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