JBeaver: Un analizador de dependencias para el Español basado en el aprendizaje

Autores: Jesús Herrera, Pablo Gervás Gómez-Navarro , Pedro J. Moriano, Alfonso Muñoz Martín , Luis F. Romero
Localización: XII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial: (CAEPIA 2007). Actas / coord. por Daniel Borrajo Millán , Luis Castillo Vidal , Juan Manuel Corchado Rodríguez , Vol. 2, 2007, ISBN 978-84-611-8848-2, págs. 211-220
Idioma: español
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Resumen
- En el presente artículo se describe un proyecto de investigación aplicada en el que, haciendo uso de una herramienta de aprendizaje automático específica (Maltparser), se ha desarrollado un analizador de dependencias para el español. Este analizador se caracteriza por ser públicamente disponible y aunar, así mismo, las siguientes características: autónomo, fácil de instalar y de utilizar (mediante interfaz gráfica o por comandos de consola) y de elevada precisión. Además, el sistema desarrollado sirve para entrenar de manera sencilla modelos de Maltparser, por lo que se configura en potencia como un analizador de dependencias para cualquier idioma.