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    Publicado el 29.11.2018 por Equipo GNOSS

    ¿Es más complicado que las máquinas entiendan el español que otros idiomas?

    En este artículo de Xataka se recogen opiniones de expertos en procesamiento de lenguaje natural, en las que exponen las dificultades de los sistemas para reconocer contextos y procesar ambigüedades, localismos o ironías.

    Según el artículo, esto es más complicado en español que en inglés y mucho más en lenguas con una morfología más compleja, como por ejemplo el euskera, el alemán o el finés con sus mecanismos de palabras compuestas.

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    Publicado el 26.7.2011 por Equipo GNOSS

    Entrevista con Chris Welty, uno de los creadores del supercomputador Watson. El País.

    Una de las noticias tecnológicas del año 2011 ha sido, sin duda, la victoria del superordenador Watson, de IBM, en el desafío Jeopardy. En esta entrevista, publicada el 24 de Julio en El País, Chris Welty, experto en Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), responde a preguntas relativas al proyecto Watson y al futuro y presente de la inteligencia artificial.

    Entre lo más interesante, las siguientes frases:

    " (Watson) Se creó para manejar información. Cuando lo preparamos para Jeopardy! recopilamos información que pensamos que era útil para ese programa, pero si se cambia el contenido, se obtienen respuestas a temas diferentes. Ahora estamos construyendo un sistema para diagnóstico médico, para crear una especie de enciclopedia médica."

    "Puedes tener las respuestas, pero siempre tendrás que preguntar y hacer las preguntas correctas. Watson no sabe nada a no ser que una persona introduzca la información, una enciclopedia, por ejemplo; así que alguien tiene que escribirla..."

    "Para sistemas como Watson, que no toman decisiones, la responsabilidad ética queda en las personas. Sí creo que pronto veremos ordenadores tomando decisiones, entonces necesitarán algunas normas, pero soy muy optimista,..."

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    Publicado el 19.10.2010 por Equipo GNOSS

    Investigación en IBM: ¿Puede un ordenador competir con los mejores concursantes de Jeopardy del mundo? ¿Qué es Watson?

    Usando técnicas avanzadas de computación, IBM está construyendo un ordenador para el procesamiento de lenguaje natural, nombre código Watson (en homenaje a Thomas J. Watson, fundador de IBM), para competir en el juego de televisión Jeopardy!.

    Este reto es, desde luego, mucho más que un juego. Jeopardy! exige conocimientos en una amplia gama de temas: historia, política, cine, cultura pop y ciencia. Es más, las pistas de Jeopardy! incluyen ironía, dobles sentidos y significados ocultos; además de otras complejidades que los humanos entienden bien, pero no, tradicionalmente, los ordenadores. Esto, junto con la velocidad a la que los concursantes deben contestar, convierte a Jeopardy! en un desafío enorme para los sistemas de computación.

    Watson tendrá la capacidad de entender el significado tras las palabras, distinguir entre contenido relevante e irrelevante y, finalmente, fiabilidad para devolver las respuestas precisas. Además, contará con capacidades para realizar análisis paralelos masivos, y no podrá conectarse a Internet, como sus rivales humanos.

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    Compartido el 16.6.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    FreeLing 2.0 es un programa informático gratuito de análisis lingüístico. Está desarrollado por el Centre de Tecnologies i Aplicacions del Llenguatge i la Parla (TALP) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Permite múltiples funciones, como división en oraciones, lematización, etc., para español, catalán, gallego, italiano e inglés (posee diccionarios específicos para cada lengua), y funciona bajo sistema operativo Linux. La página web es muy explicativa y el programa puede probarse (demo) online. Fuente: Corpora list.

    FreeLing, an open source language analysis tool suite, released under the GNU General Public License of the Free Software Foundation. FreeLing goes GPL

    since version 2.0

    What's new in FreeLing 2.1:

     

    • Larger Spanish and Catalan dictionaries
    • Debugged English dictionary
    • New languages: Italian, Galician, Welsh, Portuguese, Asturian.
    • More WN-based semantic information access
    • UKB word sense disambiguation.
    • More expressive rule language for dependency parsing
    • Coreference resolution
    • Machine Learning functionalites moved to external omlet fries library, for clearer organization
    • Suport for 64-bit processors[-salt

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    Compartido el 7.5.2009 por Ricardo Alonso Maturana

    El buscador Lexxe es un buscador basado en el procesamiento del lenguaje natural (tipo de buscadores que también se denominan "buscadores de tercera generación") que proporciona respuestas a preguntas concretas formuladas como tales, en lugar de con palabras clave. Cuando realizas una búsqueda en Lexxe en inglés en primer lugar te da una respuesta a tu pregunta. Por ejemplo: para la pregunta "Who is obama?" te ofrece la siguiente respuesta: "Answer: [1] Barack Hussein Obama II (; born August 4, 1961) is the junior United States Senator from Illinois and presidential nominee of the Democratic Party ... [2] An African (Luo) surname".
    Además, junto con la respuesta concreta, ofrece un conjunto de links que considera como resultados significativos en los que se puede encontrar la respuesta y crea grupos o categorías (cluster) para ordenar dichos enlaces. Puede considerarse que Lexxe funciona más o menos bien con preguntas sencillas de respuesta sencilla, pero cuando la cosa se complica puede que Lexxe no te de una respuesta adecuada.
    En español no parece poder calcular las respuestas concretas ni hacer búsquedas muy ajustadas, aunque sí realiza una propuesta de links y cluster que los agrupan.
    En los siguientes enlaces pueden leerse algunas valoraciones e información sobre este buscador:
    - Lexxe: Search Engine that Answers Queries, por Arun Radhakrishnan en Search Engine Journal.
    - Lexxe natural language search reviewed, en Panda Search Engine News.
    - Retrospective: My Day Without Google Fails to Impress, en Read Write Web (donde también habla del buscador Powerset).
    - Lexxe Search Technology, donde la propia empresa explica de forma resumida en qué consiste la tecnología que emplea Lexxe para realizar las búsquedas y generar las respuestas.

     

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    Compartido el 7.5.2009 por Ricardo Alonso Maturana

    Cognition's Semantic Natural Language Processing (NLP) adds word and phrase meaning and understanding to applications like Semantic Search.

    Cognition Technologies es una empresa con sede en Culver City (California) que se dedica a las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP), proyecto en desarrollo desde hace más de 23 años por la Dra. Kathleen Dahlgren, cofundadora de Cognition y CTO, y por un equipo de lingüistas y científicos computacionales.
    En 2007 la empresa lanzó el buscador semántico CognitionSearch, que emplea algoritmos lingüísticos y computacionales para analizar relaciones y asociaciones entre palabras clave con el fin de proporcionar resultados significativos y más precisos que atiendan al contexto de la búsqueda. La tecnología está basada en:
    - Ontología: para descifrar el sentido de una palabra
    - Morfología: para desambiguar las diferentes formas de una palabra (p.e. posible de posibilidad)
    - Sinonimia: para relacionar palabras con conceptos.
    El idioma en el que opera Cognition es inglés y ha seleccionado tres áreas temáticas para aplicar inicialmente su tecnología: salud (MEDLINE, PubMed, etc.), legislación y política. La base de datos que emplea el buscador contiene: 506.000 raíces de palabras, 536.000 conceptos, 17.000 palabras ambiguas, 191.000 frases y más de 4.000.000 de frases semánticas.
    Aquí hay un par de vídeos de demostración en los que explican cómo funciona la tecnología y la búsqueda de Cognition.
    Puedes leer también sobre Cognition en este review de Barbara Quint (abril de 2007) y en la revista Search Engine Journal: "Cognition Search: Doing Search the Not so Google Way", por Arnold Zafra (marzo de 2007), "Cognition Search: Formula for 'Meaning' in Search", por Arun Radhakrishnan (julio de 2007).

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