Resumen de Estimación de gramáticas incontextuales probabilísticas y su aplicación en modelización del lenguaje
En esta tesis se estudian las Gramáticas Incontextuales Probabilísticas y su aplicación en problemas de Modelización del Lenguaje, Dos son los grandes problemas que se va a considerar en este tipo de modelos: el aprendizaje de las funciones de probabilidad asociadas a las reglas, y su integración como modelo de interpretación en tareas complejas de Modelización del Lenguaje.
En primero de los problemas que se estudia es la estimación de las funciones de probabilidad asociadas a las reglas.Se presentan y estudian dos de los algoritmos clásicos de estimación de las GIP, el algoritmo Inside-Outside y el algoritmo basado en las cuentas de Viterbi.
Después se proponen nuevos algoritmos de estimación en los cuales se utiliza un subconjunto específico de derivaciones e cada cadena. Finalmente,los algoritmos propuestos se aplican al conjunto de datos del Penn Treebank para ilustrar su comportamiento en la práctica.
Por útlimo se aborda el problema de la interpretación e integración de las Gramáticas Incontextuales Probabilísticas en problemas de Modelización del Lenguaje. A continuación se hace una propuesta de integración que combina modelos de $n$-gramas a nivel de palabras con una Gramática Incontextual Probabilística a nivel de categorías léxicas.
