La generacion de lenguaje natural: análisis del estado actual

Abstract

Resumen. El ser humano se comunica y expresa a través del lenguaje. Para conseguirlo, ha de desarrollar una serie de habilidades de alto nivel cognitivo cuya complejidad se pone de manifiesto en la tarea de automatizar el proceso, tanto cuando se trata de producir lenguaje como de interpretarlo. Cuando la acción comunicativa ocurre entre una persona y un ordenador ý esteúltimo es el destinatario de la acción, se emplean lenguajes computacionales que, como norma general, están sujetos a un conjunto de reglas fuertemente tipadas, acotadas y sin ambigüedad. Sin embargo, cuando el sentido de la comunicación es el contrario y la máquina ha de transmitir información a la persona, si el mensaje se quiere transmitir en lenguaje natural, el procedimiento para generarlo debe lidiar con la flexibilidad y la ambigüedad que lo caracterizan, dando lugar a una tarea de alto nivel de complejidad. Para que las máquinas sean capaces de manejar el lenguaje humano se hacen necesarias técnicas de Lingüística Computacional. Dentro de esta disciplina, el campo que se encarga de crear textos en lenguaje natural se denomina Generación de Lenguaje Natural (GLN). En este artículo se va a hacer un recorrido exhaustivo de este campo. Se describen las fases en las que se suelen descomponer los sistemas de GLN junto a las técnicas que se aplican y se analiza con detalle la situación actual de estaárea de investigación y su problemática, así como los recursos más relevantes y las técnicas que se están empleando para evaluar la calidad de los sistemas.Palabras clave. Lingüística computacional, generación de lenguaje natural, GLN, fases, técnicas, evaluación. Natural Language Generation: Revision of the State of the ArtAbstract. Language is one of the highest cognitive skills developed by human beings and, therefore, one of the most complex tasks to be faced from the computational perspective. Human-computer communication processes imply two different degrees of difficulty depending on the nature of that communication. If the language used is oriented towards the domain of the machine, there is no place for ambiguity since it is restricted by rules. However, when the communication is in terms of natural language, its flexibility and ambiguity becomes unavoidable. Computational Linguistic techniques are mandatory for machines when it comes to process human language. Among them, the area of Natural Language Generation aims to automatical development of techniques to produce human utterances, text and speech. This paper presents a deep survey of this research area taking into account different points of view about the theories, methodologies, architectures, techniques and evaluation approaches, thus providing a review of the current situation and possible future research in the field. Keywords.Computational linguistics, natural language generation, NLG, stages, techniques, evaluation. IntroducciónLa Lingüística Computacional (LC) es un campo en el que convergen diversas disciplinas: la lingüística aplicada, la informática y la inteligencia artifici...

Automatic generation of nominal phrases for Portuguese and Galician

“…Furthermore, the examples automatically generated by these tools may be used to develop new dictionaries or didactic resources. In contrast to other proposals for automatic language generation (Vicente et al 2015;Roemmele 2016;Nallapati et al 2016;Otter, Medina, and Kalita 2020) (see Section 2.2), Xera and Combinatoria are designed as dynamic valency resources with a didactic application (Prinsloo et al 2011). They can be used by university students and teachers of foreign languages as interactive valency dictionaries.…”

Perspectivas para abordar la inteligencia artificial en la enseñanza de periodismo. Una revisión de experiencias investigadoras y docentes

“…Son sistemas que muestran un comportamiento inteligente, pues analizan su entorno y realizan acciones, con cierto grado de autonomía, como ayudar con tareas repetitivas o peligrosas, encontrar patrones en grandes cantidades de datos o predecir el cambio climático (Comisión Europea, 2020). Dentro de la IA, se desarrollan sub-campos como el aprendizaje automático, que permite a los algoritmos identificar de forma autónoma patrones para realizar predicciones, o el procesamiento de lenguaje natural, que crea aplicaciones que producen textos en lenguaje natural (Vicente et al, 2017). Al estar en continuo desarrollo, una tecnología que se considera IA en un determinado momento, puede no considerarse así más adelante (Gunkel, 2020).…”

Aplicación de WordNet e de word embeddings no desenvolvemento de prototipos para a xeración automática da lingua

“…6 Por cuestión de espazo amósanse soamente os 10 primeiros lemas e a súa frecuencia: (Hashimoto et al, 2019;Horacek & Zock, 2015;Jiménez et al, 2020;Vicente et al, 2015). Xunto con protocolos e estudos de avaliación da calidade dos resultados, xa se poden xerar de xeito automático textos e frases con diferentes características (Vicente et al, 2015;Nallapati et al, 2016;Sordoni et al, 2015) -incluso case sen input de partida (Roemmele, 2016) -, así como imaxes a partir de textos e viceversa (Otter et al, 2020). As aproximaciónsá xeración automática dende ou para a aplicación lexicográfica noné ampla.…”