Inducción de constituyentes sintácticos en español con técnicas de clustering y filtrado por información mutua

Resumen

El Argumento de la Pobreza de los Estímulos (Argument from the Poverty of Stimulus, APS) se presenta como el gran campo de debate epistemológico entre el paradigma simbólico y el paradigma estadístico en lingüística computacional (Pullum y Scholz 2002). Desde 2000 en adelante aparecieron algunos trabajos dentro del paradigma estadístico que se propusieron atacar el Argumento de la Pobreza de los Estímulos a partir de la postulación de algún algoritmo general no supervisado de adquisición integral del lenguaje. Entre los aportes más importantes, la tesis de doctorado de Clark (2001) recurre a diversas técnicas estadísticas para dar con un algoritmo general no supervisado de inducción del lenguaje, y en particular, de una gramática independiente de contexto para el inglés.

Clark (2001) trabaja con distintas técnicas de inducción para cada fenómeno lingüístico modelizado: morfología mediante modelos markovianos, categorización (POS-tagging) mediante clustering, etc. Puntualmente, en este trabajo estamos interesados en la inducción de constituyentes sintácticos, dado un corpus etiquetado por clase de palabras (POS-tagged), como paso previo al procedimiento de inducción de una gramática independiente de contexto. En su propia tesis, el autor reconoce que es necesaria una mayor evidencia translingüística que apoye la plausibilidad psicolingüística de un enfoque como el suyo. Actualmente, no existen trabajos que se hayan propuesto probar el enfoque de Clark (2001) para la inducción de sintaxis en lenguas flexivas y con orden libre de constituyentes, como el español. Así pues, nuestro trabajo se propone contribuir con dicha evidencia translingüística, estudiando la factibilidad de aplicación del algoritmo de inducción de constituyentes de Clark (2001) para el español.

El algoritmo de Clark (2001) que nos ocupa consiste en aplicar técnicas de clustering K-means para agrupar secuencias de etiquetas de clase de palabra, según su información distribucional. Luego, se procede a filtrar los resultados para encontrar clusters que efectivamente se correspondan con grupos de constituyentes, recurriendo a un criterio de información mutua entre los símbolos inmediatamente anteriores y posteriores a dichas secuencias. Este criterio de filtrado evita el sesgo de un corpus  escaso, al tiempo que logra distinguir la dependencia buscada entre los límites de las secuencias candidatas a constituyentes por sobre el umbral de la entropía natural de símbolos que co-ocurren a una cierta distancia en el lenguaje (Li 1990).

Nuestra implementación del algoritmo ha sido evaluada en un corpus de dimensiones prototípicas, con resultados prometedores. Se obtuvo una cobertura de 74%, una precisión de 58% y una medida F de 65%, en la etapa prototípica. Estos resultados alientan la continuidad del trabajo de investigación a largo plazo, con la meta de lograr un robusto algoritmo de adquisición integral del lenguaje para el español.