Download ingenieria del software

ANÁLISIS SEMÁNTICO
Carlos Mario Zapata J.
8/9/2017
Lingüística Computacional
1
GENERALIDADES
• Definiciones de semántica
– Es el estudio del significado lingüístico (Lappin, 2003).
– Es un componente de la gramática que deriva
representaciones de sentidos a partir de superficies
naturales sintácticamente analizadas (Hausser, 1999).
• Definiciones de Semántica computacional:
– Es el área de la lingüística computacional que trata el
significado lingüístico con un enfoque computacional al
lenguaje natural.
– Se procura encontrar representaciones semánticas del
lenguaje humano, que se puedan usar para realizar
inferencias.
8/9/2017
Lingüística Computacional
2
GENERALIDADES
• Criterios de la Semántica Computacional:
– Adecuación Expresiva: La Estructura
debe permitir expresar correctamente los
significados lingüísticos.
– Compatibilidad
Gramatical:
Las
representaciones semánticas se deben
ligar de manera limpia con otras clases
de
información
gramatical
(principalmente de tipo semántico).
8/9/2017
Lingüística Computacional
3
GENERALIDADES
• Criterios de la Semántica Computacional:
– Tratabilidad computacional: Debe ser posible
procesar significados y chequear equivalencia
semántica eficientemente y expresar relaciones
entre
representaciones
semánticas
directamente.
– Subespecificación:
Las
representaciones
semánticas deben permitir subespecificación
(formas de dejar las distinciones semánticas no
resueltas), de modo que se permita la
resolución monótona y flexible de tales
representaciones semánticas parciales.
8/9/2017
Lingüística Computacional
4
SEMÁNTICA
• Aparte de las relaciones sintácticas y funcionales,
en una oración existen relaciones semánticas entre
el verbo y otras partes de la oración, que se llaman
“roles temáticos” o “casos profundos”.
• Fillmore, 1968, propuso la “Gramática de Casos”, en
la cual el verbo es el foco de una oración y las
sentencias nominales en una oración se encuentran
en una relación de caso específico con el verbo.
• Esta gramática clasifica cada verbo de acuerdo con
con su Marco de Casos (el subconjunto particular
de casos que se puede llenar con sintagmas
nominales).
8/9/2017
Lingüística Computacional
5
SEMÁNTICA
• Se asume empíricamente que un pequeño conjunto
de casos semánticos es suficiente para modelar
todos los verbos en el lenguaje.
• Para cada rol, existe alguna estructura en algún
lenguaje que trata el rol de manera distinta.
• Cada verbo se asigna a un marco de casos que
especifica los roles temáticos obligatorios y
opcionales.
• Un cierto rol temático ocurre en una oración sólo
una vez.
8/9/2017
Lingüística Computacional
6
SEMÁNTICA
• Los roles temáticos que define Fillmore son:
– Agentivos (quién): el agente animado de una acción.
– Instrumentales (cómo): involucran una fuerza
inanimada o un objeto.
– Dativos (quién): participante animado que se ve
afectado por una acción.
– Factitivos (qué): el objeto resultante de una acción.
– Locativos (cuándo, dónde): posición local de un
estado o de una actividad.
– Objetivo (todo lo demás): objetos inanimados
afectados.
8/9/2017
Lingüística Computacional
7
SEMÁNTICA
• Gruber, 1965, definió también una serie de roles
temáticos que llamó “roles Theta”:
– Agente: instigador animado de una acción.
– Experimentador: reconocedor animado.
– Tema: entidad que sufre un cambio de estado /
localización (paciente)
– Estímulo: de un estado o evento mental / perceptual.
– Receptor: de una transferencia.
– Beneficiario: para aquellos que se benefician de una
acción que se toma.
8/9/2017
Lingüística Computacional
8
SEMÁNTICA
• Gruber, 1965, “roles Theta”:
–
–
–
–
–
–
–
Meta: hacia la cual se dirigen los movimientos.
Fuente: desde la cual se dirigen los movimientos.
Instrumento: accesorio inanimado que usa un agente.
Fuerza: origen no conocido de un evento.
Causa: Situación que impulsa un evento.
Razón: Por la cual se toma una acción.
Tiempo: punto, intervalo, límite, en el cual se espera
una situación.
– Lugar: en donde se espera una situación.
8/9/2017
Lingüística Computacional
9
SEMÁNTICA
• Ejemplos:
8/9/2017
Lingüística Computacional
10
LPPO
• Se emplea para representar frases de
manera más formal.
• Es una traducción del lenguaje natural.
• Ventajas:
– Permite evaluar las condiciones de certeza de
un determinado predicado, como una fórmula.
– La sintaxis de la LPPO es bien formada, lo
cual permitiría su uso en cualquier lenguaje
computacional.
8/9/2017
Lingüística Computacional
11
LPPO
• Otras Ventajas:
– Posee buenos mecanismos de inferencia.
– Puede representar mejor que otros
formalismos semánticos ciertos fenómenos
del lenguaje.
• Desventajas:
– Se requiere entrenamiento para su uso.
– No es fácil la representación de varias
frases simultáneamente.
8/9/2017
Lingüística Computacional
12
LPPO
• Vocabulario:
– Define de qué manera se va a conducir una
conversación.
– Define en qué términos se va a hablar sobre las cosas.
– Consta de dos conjuntos:
• Cuáles símbolos se pueden usar para nombrar
ciertas entidades de interés especial.
• Cuáles símbolos se pueden usar para ciertas
propiedades y relaciones. Se denominan símbolos
relacionales o símbolos predicados.
• Ejemplo:
– ({JUAN, MARÍA, ANA, PEDRO},{(AMAR, 2), (DOCTOR,
1), (PACIENTE, 1)})
8/9/2017
Lingüística Computacional
13
LPPO
• Lenguaje de Primer Orden:
– Define cómo se puede usar un vocabulario
para formar entidades complejas en forma de
oraciones.
– Ingredientes:
• Todos los símbolos del vocabulario (No-lógicos)
• Una colección infinita de variables x, y, z, w, etc.
• Los conectores booleanos negación ¬, implicación
→, disyunción V y conjunción Λ.
• Los cuantificadores universal " y existencial $.
• Los paréntesis ( y ).
8/9/2017
Lingüística Computacional
14
LPPO
•
Construcción de Fórmulas:
– Términos:
•
•
•
–
Fórmulas Atómicas:
•
•
•
8/9/2017
Es la contraparte de los sintagmas nominales para los
lenguajes de primer orden.
Las constantes son como los nombres propios.
Las variables son como los pronombres.
Son combinaciones de “frases nominales” con
“predicados”.
Si R es una relación de aridad n, y t1, ..., tn son términos,
entonces R(t1, ..., tn) es una fórmula atómica.
Ejemplo: AMAR (JUAN, MARÍA)
Lingüística Computacional
15
LPPO
•
Fórmulas complejas:
– Todas las fórmulas atómicas son wff.
– Si f y y son wff, entonces también lo
son: ¬f, (f→y), (fVy), (fΛy)
– Si f es una wff y x es una variable, entonces
tanto "xf y $xf son wff. (Se denomina f la
matriz o el alcance de tales wff).
– Nada más es wff.
8/9/2017
Lingüística Computacional
16
LPPO
•
Variables libres y dependientes:
$x(HOMBRE(x)Λ("x(CAMINA(x)ΛFELIZ(x))))
$x(DOCTOR(x)Λ"y(PERSONA(y) ΛDIAGNOSTICA(x,y)))
– Cualquier ocurrencia de cualquier variable es libre en una fórmula
atómica.
– Ninguna ocurrencia de cualquier variable es dependiente en una
fórmula atómica.
– Si una ocurrencia de cualquier variable es libre en f o y, entonces la
misma ocurrencia es libre en ¬f, (f→y), (fVy), (fΛy)
– Si una ocurrencia de una variable es dependiente en f o y, entonces la
misma ocurrencia es dependiente en ¬f, (f→y), (fVy), (fΛy)
– En cualquier fórmula de la forma "yf y $yf (donde y puede ser
cualquier variable en este caso) la ocurrencia de y que sigue
inmediatamente al símbolo del cuantificador es dependiente.
– Si una ocurrencia de una variable x es libre en f, entonces la misma
ocurrencia es libre en para cualquier variable y diferente de x. Por otra
parte, todas las ocurrencias de x que son libres en f, son dependientes
en "xf y $xf.
8/9/2017
Lingüística Computacional
17
LPPO
• Ejemplo de conversión semántica a LPPO
8/9/2017
Lingüística Computacional
18
LPPO
• Ejemplo de conversión proto-semántica a LPPO
8/9/2017
Lingüística Computacional
19