Análisis semántico multidimensional aplicado a la desambiguación del lenguaje natural

Esta investigacion se demuestra la posibilidad de que con la aplicacion no supervisada y basada en conocimiento del Analisis Semantico Multidimensional en la Resolucion de Ambiguedad Semantica de las Palabras (WSD), se logran superar los resultados de sistemas actuales de similar condicion y ademas se aplica este analisis en el area de la Mineria de Opiniones con resultados relevantes. Esto es posible, tras detectar que los sistemas de WSD han carecido de algun modo de multidimensionalidad semantica y que por lo general el baseline MFS siempre ha obtenido relevantes resultados. Estos aspectos hacen necesaria la creacion de metodos de Resolucion de Ambiguedad Semantica de las Palabras, capaces de comprobar si con el analisis desde diferentes opticas conceptuales se superan los resultados actuales de WSD. En esta Tesis se aplican metodos sin supervision, porque el principal problema de los sistemas supervisados, reside en la escasez de corpus anotados manualmente para su entrenamiento. Aunque es evidente, segun los resultados obtenidos en las competiciones cientificas analizadas, que este tipo de sistemas (incluye ademas a los debilmente supervisados) obtienen mejores resultados que los no supervisados (incluye los basados en conocimiento). Para lograr el desarrollo de metodos que incorporen semantica multidimensional en sus procesos de WSD, en esta tesis se desarrolla un recurso semantico multidimensional (ISR-WN), capaz de ofrecer a sistemas de PLN diferentes opticas de analisis textual. Tras la creacion del ISR-WN, se desarrollan varios metodos de WSD basados en el Analisis Semantico Multidimensional. Inicialmente, se realiza un analisis desde multiples dimensiones semanticas, en concreto construyendo Arboles Semanticos Relevantes (RST) de los textos. Como una mejora de RST se desarrolla RST+Frec. Esta nueva propuesta utiliza los multiples conceptos semanticos obtenidos por RST y aplica una medida que es capaz de evaluar los valores de frecuencias de sentidos conjuntamente con los de relevancia de RST. La nueva variante, logra superar ampliamente a la original, al baseline MFS asociado a la frecuencia utilizada y ademas es capaz de colocarse a la cabeza de los resultados alcanzados por sistemas de WSD sin supervision. Otras de las propuestas desarrolladas, se basan en grafos de conocimiento con la combinacion del modelo N-Cliques en WSD. Estas obtienen sub-grafos que agrupan los conceptos mas fuertemente enlazados. Bajo el modelo N-Cliques se desarrollan dos variantes (N-Cliques+RV y N-Cliques + RST) enfocadas en la creacion del grafo de desambiguacion, donde ambas aproximaciones obtienen similares resultados, pudiendo ubicarse entre los puestos intermedios del ranking de Senseval-2. Otra de las propuestas basadas en grafos tenidas en consideracion en esta tesis es el metodo Ppr+Frec (basado en Personalizing PageRank, propuesta carente esencialmente de multidimensionalidad y frecuencia de sentidos). Este logra obtener los mejores resultados entre los reportados para sistemas sin supervision incluso por encima de RST+Frec, pudiendo resolver la ambiguedad semantica de los adverbios en un 100% al aplicarlo sobre el corpus de Senseval-3. Despues de haber experimentado notables mejoras en la resolucion del Analisis Semantico Multidimensional sobre texto, se ha querido aplicar alguno de estos tipos especiales de resolucion de ambiguedad en otras areas del PLN. Por ejemplo en Mineria de Opiniones. Para ello se plantea clasificar los textos segun polaridades, presencia de opinion y/o pertenencia a un topico o frase que lo describa. Inicialmente, se aplica la aproximacion Senti-RST. Esta se basa en la construccion de Arboles Semanticos Relevantes capaces de describir a nivel conceptual los textos, en Arboles Conceptuales Positivos y Negativos. Senti-RST obtiene resultados que ubicarian la propuesta entre los cuatro primeros puestos del ranking de la competicion MOAT. Por otra parte, varias aproximaciones de Clasificacion Textual (TC) se manifiestan tambien en la investigacion, donde se enfrentan a una de las problematicas de esta tarea (la corta longitud del texto a analizar). La mejor de las aproximaciones de TC aplicada en opiniones, obtiene una precision cercana al 60%. Aunque estos resultados difieren mucho de los obtenidos por los metodos tradicionales de TC, resulta de mucha ayuda poseer una propuesta que sea capaz de ser aplicada en textos cortos sin necesidad de aprendizaje.