Integración de un analizador sintáctico probabilístico con un clasificador de argumentos de verbo para el idioma español.

1. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argumentos de verbo para el idioma español. John Alexander Vargas Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación Facultad de Ingeniería Universidad del Valle Trabajo de Investigación, 2015 John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

2. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Agenda 1 Introducción 2 Marco Teórico Análisis Sintáctico Probabilístico Modelo de Collins Implementación de Bikel El corpus Ancora Clasicador de Argumentos de verbo 3 Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Integración clasicador - analizador 4 Resultados John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

3. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Planteamiento del problema Problema General ¾Cómo mejorar el nivel de precisión en el análisis sintáctico probabilístico para el idioma español? Problema Especíco ¾Cómo puedo integrar un clasicador semántico de argumentos de verbo en un analizador sintáctico probabilístico para mejorar su puntaje de precisión? John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

4. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Planteamiento del problema Problema General ¾Cómo mejorar el nivel de precisión en el análisis sintáctico probabilístico para el idioma español? Problema Especíco ¾Cómo puedo integrar un clasicador semántico de argumentos de verbo en un analizador sintáctico probabilístico para mejorar su puntaje de precisión? John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

5. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Outline 1 Introducción 2 Marco Teórico Análisis Sintáctico Probabilístico Modelo de Collins Implementación de Bikel El corpus Ancora Clasicador de Argumentos de verbo 3 Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Integración clasicador - analizador 4 Resultados John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

6. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Análisis Sintáctico Tarea principal Encontrar un algoritmo que reciba como entrada una frase escrita en lenguaje natural y retorne como salida la estructura sintáctica que esta basada en una gramática previamente establecida. Esta estructura sintáctica se encuentra representada en un árbol de estructura de frase. Depende la correcta comprensión del mensaje escrito, que es la base de cualquier eventual interpretación del mismo. Aplicaciones como la extracción de información Traducción de textos John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

7. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Análisis Sintáctico Tarea principal Encontrar un algoritmo que reciba como entrada una frase escrita en lenguaje natural y retorne como salida la estructura sintáctica que esta basada en una gramática previamente establecida. Esta estructura sintáctica se encuentra representada en un árbol de estructura de frase. Depende la correcta comprensión del mensaje escrito, que es la base de cualquier eventual interpretación del mismo. Aplicaciones como la extracción de información Traducción de textos John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

8. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Ejemplo Ejemplo de una gramática libre de contexto y de un árbol sintáctico John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

9. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Gramáticas probabilísticas libres de contexto La probabilidad de un árbol La probabilidad de un árbol t con reglas α1 → β1,α2 → β2,...,αn → βn es p(t) = ∏n i=1 q(αi → βi ) where q(α → β) es la probabilidad de la regla α → β S → NP VP 1,0 NP → Sust 0,4 NP → Det Sust 0,3 VP → V NP 0,7 La probabilidad para el árbol seria p(t) = 0,84 John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

10. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Gramáticas probabilísticas libres de contexto La probabilidad de un árbol La probabilidad de un árbol t con reglas α1 → β1,α2 → β2,...,αn → βn es p(t) = ∏n i=1 q(αi → βi ) where q(α → β) es la probabilidad de la regla α → β S → NP VP 1,0 NP → Sust 0,4 NP → Det Sust 0,3 VP → V NP 0,7 La probabilidad para el árbol seria p(t) = 0,84 John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

11. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Algoritmo de programación dinámica Dado una PCFG y una sentencia s, ¾Cómo encontrar maxt∈T (s) p(t)? Notación: n: número de palabras en la sentencia wi : i-ésima palabra de la sentencia N: El conjunto de no terminales de la gramática S: El símbolo inicial de la gramática Dene una tabla de programación dinámica π[i, j, X] = máxima probabilidad de un constituyente con no-terminal X que abarca las palabras i ...j (inclusive) La meta es calcular maxt∈T (s)p(t) = π[1, n, S] John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

14. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo El algoritmo CKY John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

15. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Modelos de análisis de Collins Tres modelos generativos lexicalizados propuestos por Michael Collins Modelo 1: Modelo generativo con cabezas lexicalizadas. Modelo 2: Modelo 1 + distinción de complementos/adjuntos y subcategorización. Modelo 3: Modelo 2 + traza del movimiento de la núcleo-cabeza. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

16. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Modelo básico Lo primero que se nota en cada regla de una PCFG lexicalizada es la forma P(h) → Ln(ln)...L1(l1)H(h)R1(r1)...Rm(rm) H es el núcleo sintáctico de la frase, el cuál hereda la palabra-núcleo h, de su padre P. L1 ...Ln y R1 ...Rm son modicadores de izquierda y derecha del núcleo H. Tanto n como m pueden ser cero, Si n = m = 0, son reglas unarias. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

17. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Generación del modelo La generación de RHS de cada regla, dada el LHS, ha sido descompuesta en tres pasos: 1 Generación de la etiqueta del núcleo constituyente de la frase, con probabilidad PH(H|P,h). 2 Generación de modicadores a la izquierda del núcleo con probabilidad ∏i=1...n+1 PL(Li (li )|P,h,H), donde Ln+1(ln+1) = STOP. El símbolo STOP es adicionado al vocabulario de no-terminales, y el modelo para generando modicadores a la izquierda donde ha sido generado. 3 Generación de modicadores a la derecha del núcleo con probabilidad ∏i=1...n+1 PR(Ri (ri )|P,h,H), Rm+1(rm+1) es denida como STOP. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

18. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Adicionando métrica de distancia Collins introduce una medidad de distancia entre las palabras ∆l y ∆r No es una distancia real. Las funciones son heurísticas basadas en la dirección, adyacencia, posición y puntuación. El modelo queda: Pl (Li (li )|H, P, h, L1(l1)...Li−1(li−1)) = Pl (Li (li )|H, P, h, ∆l (i −1)) Pr (Ri (ri )|H, P, h, R1(r1)...Ri−1(ri−1)) = Pl (Ri (ri )|H, P, h, ∆r (i −1)) John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

19. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Adicionando métrica de distancia Collins introduce una medidad de distancia entre las palabras ∆l y ∆r No es una distancia real. Las funciones son heurísticas basadas en la dirección, adyacencia, posición y puntuación. El modelo queda: Pl (Li (li )|H, P, h, L1(l1)...Li−1(li−1)) = Pl (Li (li )|H, P, h, ∆l (i −1)) Pr (Ri (ri )|H, P, h, R1(r1)...Ri−1(ri−1)) = Pl (Ri (ri )|H, P, h, ∆r (i −1)) John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

20. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Modelo 2: Clasicación de modicadores Añadir un sujo C a los no terminales en los datos de entrenamiento para los que: El no terminal es un NP, SBAR, o S cuyo padre es una S, una NP, SBAR, S, o el vicepresidente cuyo padre es un vicepresidente, o un S cuyo padre es un SBAR. La no-terminal no debe tener una de las etiquetas semánticas: ADV, COV, BNF, DIR, EXT, LOC, MNR, TMP, CLR, o PRP. También marque el primer hijo después de una cabeza PP como complemento John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

21. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Marcos de subcategorización Dene un marco de subcategorización como una bolsa de no-terminales. Genera la cabeza con probabilidad PH(H|P,h) Selecciona los marcos de subcategorización del lado izquierdo y derecho con probabilidades Plc(LC|P,H,h) y Prc(RC|P,H,h) Genera los modicadores del lado derecho con probabilidad Pr (Ri (ri )|H,P,h,∆r (i −1),RC) Genera los modicadores del lado izquierdo con probabilidad Pl (Li (li )|H,P,h,∆r (i −1),LC) John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

24. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Modelo 3: Modelando trazas y movimientos de la cabeza Los formalismos similares a GPSG manejan movmientos de núcleos sintácticos adicionando una característica de diferencia (brecha) para cada no-terminal en el árbol y propagando estas diferencias a través de los árboles hasta que nalmente descargado como una traza de complemento. hay tres formas de que el gap sea pasado hacia abajo a el RHS. Head El gap es pasado al núcleo de la frase, como una regla. Left, Right El gap es pasado recursivamente a uno de los modicadores de la izquierda o derecha del núcleo, o descargando como un agrumento de traza a la izquierda o derecha del núcleo. Se especica un parámetro PG (G|P,h,H) donde G es otro Head, Left o Right. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

25. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Modelo 3: Modelando trazas y movimientos de la cabeza Los formalismos similares a GPSG manejan movmientos de núcleos sintácticos adicionando una característica de diferencia (brecha) para cada no-terminal en el árbol y propagando estas diferencias a través de los árboles hasta que nalmente descargado como una traza de complemento. hay tres formas de que el gap sea pasado hacia abajo a el RHS. Head El gap es pasado al núcleo de la frase, como una regla. Left, Right El gap es pasado recursivamente a uno de los modicadores de la izquierda o derecha del núcleo, o descargando como un agrumento de traza a la izquierda o derecha del núcleo. Se especica un parámetro PG (G|P,h,H) donde G es otro Head, Left o Right. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

26. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Trabajo de Bikel Dan Bikel construye un motor de análisis sintáctico multi-lenguaje con la capacidad de instanciar una gran variedad de modelos analizadores probabilisticos. Como modelo línea base apropiado se escoje instanciar los parámetros del modelo 2 de Collins. Bikel identicó once pasos de preprocesamiento necesarios para preparar los árboles de entrenamiento cuando se usa el modelo de análisis de Collins. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

27. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Ancora AnCOra (ANnotated CORpora) es un corpus del catalán (AnCOra-CA) y español (AnCOra-ES) con diferentes niveles de anotación. Cada corpus contiene 500.000 palabras que han sido construidas de manera incremental a través de trabajos previos como el corpus 3LB: 3LB-CAT y 3LB-ESP Ambos corpus estan automáticamente etiquetados con información morfosintáctica y chequeada manualmente. Ampliamente usados como corpus de entrenamiento para sistemas de aprendizaje Los corpus 3LB son sintácticamente etiquetados con constituyentes y funciones de una manera manual. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

28. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Ancora AnCOra (ANnotated CORpora) es un corpus del catalán (AnCOra-CA) y español (AnCOra-ES) con diferentes niveles de anotación. Cada corpus contiene 500.000 palabras que han sido construidas de manera incremental a través de trabajos previos como el corpus 3LB: 3LB-CAT y 3LB-ESP Ambos corpus estan automáticamente etiquetados con información morfosintáctica y chequeada manualmente. Ampliamente usados como corpus de entrenamiento para sistemas de aprendizaje Los corpus 3LB son sintácticamente etiquetados con constituyentes y funciones de una manera manual. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

29. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Información del corpus usada para el entrenamiento del analizador John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

30. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Funciones sintácticas Sujeto -SUJ Objeto directo -CD Objeto indirecto -CI Atributo -ATR Complemento predicativo -CPRED Complemento preposicional -CREG Complemento agente -CAG Complemento adverbial -CC Complemento advervial (locativo) -CCL Complemento adverbial (temporal) -CCT John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

31. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Outline 1 Introducción 2 Marco Teórico Análisis Sintáctico Probabilístico Modelo de Collins Implementación de Bikel El corpus Ancora Clasicador de Argumentos de verbo 3 Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Integración clasicador - analizador 4 Resultados John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

32. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Argumentos verbales Los argumentos son expresiones lingüísticas exigidas semánticamente por el núcleo. Los verbos tienen dos tipos básicos de argumentos: Complementos: Necesarios para el verbo. Adjuntos (circunstancial): Son complementos no exigidos por el verbo. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

33. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Características para la implementación del SVM Estas características son extraídas de los árboles de entrenamiento para poder generar los archivos de entrenamiento del SVM. Y se extraen de los subarboles que van a ser unidos mediante el algoritmo CKY. Posición del núcleo: Posición del núcleo sintáctico contando desde 1, de izquierda a derecha. Codicación de etiqueta: Asignación de codicación binaria para las etiquetas del nodo raíz. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

34. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Características para la implementación del SVM Estas características son extraídas de los árboles de entrenamiento para poder generar los archivos de entrenamiento del SVM. Y se extraen de los subarboles que van a ser unidos mediante el algoritmo CKY. Posición del núcleo: Posición del núcleo sintáctico contando desde 1, de izquierda a derecha. Codicación de etiqueta: Asignación de codicación binaria para las etiquetas del nodo raíz. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

35. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Características para la implementación del SVM Aridad: Número de hijos del nodo padre. Se reere a la anchura del segundo nivel del árbol. Anchura: Número de nodos hojas. Se reere al número de palabras que conforman el constituyente sintáctico. Longitud: Cantidad de nodos desde la raíz hasta la hoja más lejana. Distancia: Número de palabras entre el nodo constituyente modicador y el verbo. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

36. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo libSVM: una implementación de SVM Implementa los tipos de entrenamiento y núcleos mas comunes. Permite clasicación multiclase. Implementa el procedimiento para realizar validación cruzada Métodos para obtener máquinas que proporcionen además la probabilidad de la clasicación. Incluye técnicas para reducir el coste de la constante C. Implementaciones en C++ y JAVA. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

37. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Análisis Sintáctico Probabilístico Clasicador de Argumentos de verbo Parametrización de libSVM Se usa un kernel gausiano (RBF) con γ = 2−7 Parámetro de costo C = 32 Se usa la técnica de validación cruzada para anar el conjunto de características. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

38. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Integración clasicador - analizador Outline 1 Introducción 2 Marco Teórico Análisis Sintáctico Probabilístico Modelo de Collins Implementación de Bikel El corpus Ancora Clasicador de Argumentos de verbo 3 Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Integración clasicador - analizador 4 Resultados John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

39. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Integración clasicador - analizador Integración clasicador - analizador Para usar el clasicador de argumentos como parte del proceso de análisis se realizaron dos modicaciones: Se usa la información suministrada por el corpus Ancora para los verbos, y crear las subcategorizaciones de los verbos. Se modica el algoritmo de unión de items que hace parte del CKY en la implementación de Bikel para vericar los argumentos de verbo. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

40. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Integración clasicador - analizador Información semántica de Ancora sobre los verbos Ancora presenta dos lexicones verbales a gran escala para el español y el catalán que sirven de base para la anotación semántica con argumentos y roles temáticos del corpus. Contiene un total de 1965 verbos diferentes correspondientes a 500.000 palabras contenidas en el corpus. Se aplica el mismo principio del modelo 2 de Collins, obteniendo la bolsa de subcategorización a partir de la información proporcionada por los lexicones verbales del corpus. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

41. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Integración clasicador - analizador Modicación En el agoritmo CKY, más precisamente en el método de unión de items, se clasica el item modicador, cuando el item modicado se trata de un verbo. Si la clasicación del item se encuentra dentro de las posibles subcategorizaciones del verbo, entonces se aumenta la probabilidad de selección. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

42. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Integración clasicador - analizador Modicación joinItems John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

43. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Integración clasicador - analizador Procesos Fase de Entrenamiento John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

44. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Integración clasicador - analizador Procesos Fase de Decodicación John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

45. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Resultados Obtenemos un analizador sintáctico probabilístico basado en el modelo de Collins y el algoritmo de Bikel entrenado con el corpus Ancora para el idioma español. Obtenemos un clasicador semántico de argumentos verbales usando máquinas de vectores de soporte entrenado con el corpus Ancora para el idioma español. Aplicación del clasicador semántico en el analizador sintáctico probabilístico para el español. John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

49. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Conclusiones Encontramos que adicionando un clasicador de argumentos de verbo, para ayudar en el razonamiento probabilístico de subcategorización, no aporta una mejora en la precisión del árbol sintáctico obtenido. Se obtiene un analizador sintáctico probabilístico que clasica complementos y ajduntos entre los argumentos verbales. Y esto permite obtener una estructura básica sin John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

50. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Conclusiones Encontramos que adicionando un clasicador de argumentos de verbo, para ayudar en el razonamiento probabilístico de subcategorización, no aporta una mejora en la precisión del árbol sintáctico obtenido. Se obtiene un analizador sintáctico probabilístico que clasica complementos y ajduntos entre los argumentos verbales. Y esto permite obtener una estructura básica sin John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

51. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Referencias Daniel M. Bikel. On the Parameter Space of Generative Lexicalized Statistical Parsing Models. PhD thesis, Philadelphia, PA, USA, 2004. AAI3152016. Michael Collins. Head-driven statistical models for natural language parsing. Comput. Linguist., 29(4):589637, December 2003. LIBSVM: A Library for Support Vector Machines. Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin. 2001 Support Vector Learning for Semantic Argument Classication. SAMEER PRADHAN, KADRI HACIOGLU. 2005 John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

52. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Referencias Using Machine-Learning to Assign Function Labels to Parser Output for Spanish. Grzegorz Chrupaªa1 and Josef van Genabith. 2004 LAS MÁQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL (SVMs). GUSTAVO A. BETANCOURT. 2005 Miguel A. Alonso Carlos Gómez Jesús Vilares. Análisis Sintáctico. 2010 Natural Language Processing:Statistical Parsing. Raymond J. Mooney John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

53. Introducción Marco Teórico Análisis sintáctico con clasicación de argumentos Resultados Referencias Maria Antònia Martí, Mariona Taulé, Manu Bertran y Lluís Màrquez. AnCora: Multilingual and Multilevel Annotated Corpora. 2007 Aparicio, Juan, Mariona Taulé, M.Antònia Martí (2008) 'AnCora-Verb: A Lexical Resource for the Semantic Annotation of Corpora'. Proceedings of 6th International Conference on Language Resources and Evaluation. Marrakesh (Morocco). John Alexander Vargas Analizador sintáctico probabilístico con clasicación de argu

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