Representación vectorial de relación de hiponimia e hiperonimia en español

• Autor: Utia Deza, Jose Vicente
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/16962
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/16962
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Computación semántica; Procesamiento de lenguaje natural (Computación); Enseñanza con ayuda de computadoras; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Actualmente, gracias a Internet y a la Web se dispone de información casi ilimitada, la cual está representada a nivel de textos en su mayoría. Así, dado que acceder a estos textos en su mayoría es de libre acceso, nace el interés por su manipulación de una manera automatizada para poder extraer información que se considere relevante. El presente trabajo de investigación se ubica dentro de la detección automática de relaciones léxicas entre palabras, que son relaciones que se establecen entre los significados de las palabras tal como se consigna en el diccionario. En particular, se centra en la detección de relaciones de hiponimia e hiperonimia, debido a que éstas son relaciones de palabras en las que una de ellas engloba el significado de otra o viceversa, lo cual podría considerarse como categorización de palabras. Básicamente, el método propuesto se basa en la manipulación de una representación vectorial de palabras denominado Word Embeddings, para resaltar especialmente áquellas que tengan relación jerárquica, proceso que se realiza a partir de textos no estructurados. Tradicionalmente, los Word Embeddings son utilizados para tareas de analogía, es decir, para detectar relaciones de sinonimia, por lo que se considera un poco más complejo utilizar estos vectores para la detección de relaciones jerárquicas (hiperonimia e hiponimia), por consecuencia se proponen métodos adicionales para que, en conjunto con los Word Embeddings, se puedan obtener resultados eficientes al momento de detectar las relaciones entre distintos pares de palabras.