Y en el espacio de Radios, dedicado a psicología,
hablando suites, lingüística computacional,
quiero presentar a los invitados que forman parte de este programa,
Mario Casado, que es becario FP y que tal marido
como esta es un saludo o la muy bien encantada
de estar aquí es becario en formación de personal investigador
en el departamento de Lengua Española lingüística general
de la Facultad de Filología de la uned
y nos acompañan como invitada, María aliena del Olmo,
que, tal y como está es un saludo muy encantador,
también es profesor a la sociedad lingüística.
La Universidad Complutense de Madrid vecina, nuestra, por tanto,
del tema de conversación, lleva por título lingüística computacional
si me permitís vosotros sus expertos,
pero este programa va dirigido, tanto a estudiantes
de la audiencia universitarios en general como público, en general,
voy a dar unas breves líneas de lo que me habéis comentado, que es
lingüística computacional si os parece.
La lingüística computacional es una disciplina que,
aunque está en auge, suscita aún muchas dudas.
Se suele confundir lingüística computacional,
con utilizar la programación para fines lingüísticos.
La intención de esta intervención, por tanto,
es aclarar que es la lingüística computacional.
Partiendo de aquello con lo que frecuentemente se la confunde,
para resumir, el título podría
ser que es y que no es lingüística computacional.
También veremos a que se dedica un lingüista computacional
en la práctica y qué aplicaciones reales
tiene la lingüística computacional en el día a día.
Qué será lo que interesa mucho a los estudiantes que nos estaban?
Para empezar una pregunta amplia,
pero que es la lingüística computacional?
Quien toma el relevo vario.
Bueno, pues, como ha comentado en el, digamos.
Las líneas maestras
de lo que nos gustaba lo que queríamos comentar,
pues estaba sobre todo una diferenciación fundamental,
que tiene que ver con esa confusión
que hay de lo que es la lingüística computacional
como una disciplina que se encarga, digamos, de tratar de imitar
o deambular la capacidad lingüística de los sumarnos
y por la en las máquinas
con una cosa que, bueno, yo diría que es más generalizada,
no mucho, pero sí más generalizada que la industria computacional,
que es utilizar la computación o la programación para hacer
lingüística, que es desde donde yo siempre he visto que hay una,
una gran confusión porque los lingüistas
en general no los no sólo los lingüistas computacionales,
pues hacemos muchos trabajos que requieren computación,
pues por corpus para los que, pues,
si tienes que elaborar un corpus de miles de muestras,
lo lógico es que te válgase
herramientas que te permiten automatizar esos procesos,
pues en este caso es la programación.
Puedes hacer un una pequeña aplicación,
un pequeño programa que te sirva para extraer datos masivamente
e internet, también, pues el etiquetado de un corpus.
Se puede automatizar mediante la programación.
Pues tenemos los lenguajes de marcado e incluso, la revisión automática,
la revisión de corpus, el análisis, el etiquetado,
todo eso son cosas para las que podemos utilizar la programación
pero que no necesariamente implican que estemos haciendo
lingüística computacional.
Entonces la digamos que para.
Para mí yo creo que la gran diferenciación
que habría que hacer es esa.
Qué diferencia hay entre eso que hacemos muchos lingüista, que es
utilizar la programación para nuestras tareas del día a día
y que es realmente la lingüística proteccional
y de que se ocupa?
Se creó Mario varios.
Muy bien.
Cuál es la confusión que suele haber entre lo que no,
yo diría que resumen para.
Consideremos que estamos dentro del campo del procesamiento
del lenguaje natural,
que es otro término que a mí asociado donde lingüística ciudades,
que en las herramientas que utilizamos en las herramientas
que diseñamos, se modele o sea extraiga
de alguna manera conocimiento lingüístico,
de tal manera que sea computable que un ordenador lo pueda entender
y que, de esta manera sea capaz de volar la competencia lingüística
de que tendríamos los hablantes nativos.
Un ejemplo típico es todo el mundo
tiene ahora ahora presentes los asistentes,
conversacionales los típicos bots que tenemos en el móvil,
pues un ejemplo de lo que no sería.
No implicaría modelización de conocimiento,
lingüística sería el tippin, la típica interfaz conversacional.
Pues para si está de acuerdo,
diga continua la persona que continúa nuestra cierto modelo.
Nuevo María comentará.
Estamos procesando.
La fonética, lo que ha dicho,
la persona y transformándolo en algo que puede leer el ordenador?
Una palabra es, pero no implica que se haya entendido una frase,
si sería.
Por ejemplo, implicaría procesar el lenguaje natural,
entender una intención del hablante cuando él dice.
Oye, mira, es que necesito en el teléfono de la Telefónica,
o di el teléfono de?
Son entonces, tienes que procesar de alguna manera
la frase que ha dicho.
Inferir de ahí.
Cuál es la función del usuario,
que sientan si directamente necesita algo?
A lo mejor?
Simplemente ha dicho.
Bueno, si necesita algo en cuanto a búsqueda, a lo mejor
simplemente está intentando hacer una acción en el móvil.
Bajar volumen también comentará.
Creo Mario, después algo sobre las sobre existentes.
Yo quería,
porque ya que no se me olvide, me gustaría que comentara,
porque me gustó cuando hicimos la charla previa, que es como
cuando las cosas que yo he comentado de la parte
de los lingüistas que programan me gustó muchísimo,
que es mi aclarado.
Lo que me comenta.
Que, al final, lo que yo he comentado es, como.
Y como ver ovejas o algo así bien, y este me hizo mucha gracia,
y creo que es muy ilustrativo, no que al final todas estas cosas
que hace es que creemos muchas veces hay toda la gente,
ahora se ponen sus descripciones, lingüística computacional,
y lo único que hace, pues es eso, es coger cosas
del lenguaje, mover un poco poner en orden,
tal y eso al final no es procesamiento del lenguaje natural,
luego también creo que estaría muy waiter ir,
porque mucha gente tampoco tiene claro la diferencia
entre lingüística computacional, el procesamiento del lenguaje
natural.
Creo que podemos aclarar el hecho de que procesamiento del lenguaje,
natus al final, lingüística computacionales
como la disciplina y procesamiento del lenguaje natural,
es lo que se hace en las disciplinas,
como la la forma que tomará lingüística computacional,
pues en la práctica una de las cosas pueden las que parece una tontería,
pero, pero el final también es la categorización
esa de la intención del hablante
cuando realmente digamos su es una hablante, digamos, negligente.
Es famoso hablar con una agente.
Yo, cuando trabajaba en los asistentes de horas de ellas
del y tal, me acuerdo que es que recibíamos miles y miles
y miles de muestras, que era hablar con una agente,
habla con una agenda porque es que la gente
sistemáticamente se negaba interaccionar con el asistente de voz
por teléfono.
Si si yo también he trabajado algún tiempo,
pues reescribiendo decisiones de la gente
a si muchos eran si era un tipo coincido.
Quería avanzar un poco más
y confrontarlas unas dudas que surge,
porque si todos estos usos utilizan el lenguaje,
lo hacen lingüistas y se usa la programación
porque no son lingüística computacional.
Aclararlo para que lo entendamos los que no somos expertos
en esos temas.
Por favor, lo que queríamos demostrar,
pues con esta distinción.
Hablando de estas conclusiones normales,
es que no, simplemente porque el objeto de Ana.
Isis, porque el objeto que se esté usando en una aplicación
sea lenguajes, está implicando que se esté obstruyendo
conocimiento lingüístico.
Si simplemente estamos mapeando, pues está este intent,
directamente, lo voy a mapear.
Con esta respuesta no estoy procesando de ninguna manera.
Lo que la persona, por ejemplo, en cuanto diga estas palabras
o diga continuar o diga
o que ahí o directamente sería que así como es impulsar alguno,
yo te voy a leer esta serie de cosas y será otra lista de opciones.
Creo que lo ha explicado superbién.
Al final, se trata,
como he dicho, al principio de emular esa capacidad del lenguaje,
es decir,
que haya que tú cojas ese input del usuario en la forma que sea,
porque luego lo veremos, puede ser voz,
puede ser texto y, de alguna manera tú seas capaz
de hacer que una máquina se quiere con las partes clave,
con las partes con más significado,
y puedo hacer algo con ellas que no sea directamente.
Si escúchese esta palabra hace escuchas.
Esta otra hace esto, no que haya un trabajo
de la capacidad lingüística por detrás,
que es realmente la enjundia lingüística computacional,
porque, si no, cualquiera que aprendiese,
pues programación como el que maneja una calculadora científica,
pues podría crear un un, un sistema de procesamiento
de lenguaje natural, y no es el caso.
Si, por poner otro ejemplo,
otra de las tareas clásicas del campo,
de la diversidad computacionales,
que se llama análisis de sentimientos,
suena un poco así filosófico, pero al final,
es un fin muy mundano y es a partir de cosas que ha escrito
los clientes, analizar, pues, de productos
y empieza a estar hablando, y, si están hablando bien o mal de él
y en qué grado de bondad o maldad está evaluándolo,
y sería el ejemplo de cómo cómo tratamos estas frases
directamente.
Podemos tomar una una decisión de vamos a hacerlo,
como si fuera por los paradores, y aparece la palabra malo?
Pues está diciendo algo más Luis y aparece el nombre de un servicio.
Por ahí se está diciendo algo malo.
Eso, pero realmente tenemos
que ir más allá porque imaginaos una palabra, cómo como poco,
para para poner un poco ya la tierra,
vamos a trabajar con palabras.
Una palabra.
Como poco el adverbio
poco tiene normalmente una especie de connotación negativa,
no la simplemente decir poco quiere decir
que es menos de tres u depende de la vital
que estemos hablando estás evaluando
que eso no es suficiente de alguna manera normalmente,
pero no podemos decir sin más que cuando te descrito poco
está evaluando mal algún producto servicio nuestro imaginaos,
que lo que digo es lo que dicen clientes, captar un poco.
Si nosotros estamos, estamos evaluando con una serie
como poco, un verbo que tiene también connotación negativa
en el ámbito de los servicios y los productos,
como tardaron.
Si tardaron poco, normalmente estaremos diciendo algo bueno,
nuestro producto no sé si me explico.
Sin embargo, si decimos servían,
poca comida o servían poco para que se conserve la categoría
de adverbio, pues normalmente sí que estaríamos evaluando
negativamente el producto.
Este tipo de de conocimiento, el conocimiento que necesitamos
para, para hacer estas inferencias que yo estaba comentando,
así implica modelizar el lenguaje al menos hasta cierto punto,
conocimientos semántico sobre Sorolla, semántica.
Las palabras y también conocimiento sintáctico,
diga que palabra está modificando este adverbio,
porque una frase muy cortita en la que realmente teníamos
dos palabras.
Si estamos en el contexto de clases, también teniendo en cuenta
que normalmente las personas que tienen reseñas
no respetan muchísimas veces, la valoración
y a lo mejor lo estimen puntos, escriben ahí en este tipo
de problemas con los que tenemos que enfrentarnos a la hora
de construir sistemas.
Que entiendan el lenguaje de alguna manera.
Si añadiría algo, si quería digamos poner poco, soy.
Una cosa que he dicho, lehena y que luego veremos
que también es en la parte de procesamiento de voz.
Es bastante peliaguda,
que es justamente que lo que ha comentado Elena.
Se trata de cosas que pueden ser iguales enseñarle
a una máquina que son diferentes, o sea, tienes que hacer,
que para mí es el encanto que tienen el lingüista computacional,
no porque los humanos, como quien nacemos,
con la semántica debajo del brazo venimos,
como como con el Pampa con la semántica debajo del brazo.
Entonces, en toda una máquina le tienes enseñar a todas esas cosas
que los que los humanos tenemos en nuestra mente, que es que,
dependiendo de donde aparezca, de cómo aparezca,
de cómo, de cómo se, de cómo se ponga en contexto,
tardaron poco.
Puede ser muy bueno o puede ser o poco puede ser una cosa mala
dependiendo de que lo es entonces, luego en en procesamiento de voz
veremos que es que también tenemos que hacerlo;
lo contrario,
cosas que son diferentes.
Enseñarle a la máquina que tiene que interpretar
como si fuesen iguales.
Entonces, cuando haces lingüística computacional
Tomás como esa perspectiva, y te das cuenta de, dices.
Cómo es posible que hagamos todo esto los humanos,
porque incluso incluso bueno, al en ellos, vamos, somos filólogos,
pero somos filólogos, hispánicos de inicio,
y entonces aún así hasta que tú no te puedes
en esta perspectiva, no te das cuenta de una serie
de cosas que de una serie de procesamientos que hacemos,
que hacemos nosotros, automáticamente,
pero que ahora máquina tienes que enseñar de 0,
ahí te das cuenta de lo complicado y lo intrincado,
que se puede volver.
El un procesamiento de una cosa tan sencilla
pues como una frase o dos frases juntas,
siguen algo con lo que los humanos y diálogos genial
y las máquinas la ambigüedad, que muchas veces no somos conscientes
de que cuando nosotros lenguaje estamos en un contexto,
queremos un contexto, y ahora estoy esta grabación.
Si quieren estoy hablando de Holanda.
Una máquina no sabe eso, tiene una cadena de textos
y debe interpretar lo que significa las palabras.
Muchas veces no somos conscientes de cuántos significados
puede tener una palabra y necesitan que les enseñemos desambiguar,
si yo digo, por ejemplo, me voy al banco,
nadie va a pensar que me hubiera el Banco
de sentarse pensáis directamente con esa frase que me voy al Banco
de sacar dinero,
pero si a un ordenador le inscribimos esa frase tiene que desambiguar.
Si le hemos dicho que banco tiene,
al menos -2 sentidos tiene que saber a cuál me estoy refiriendo,
y no es tan fácil como parece.
Cuando estamos en un ambiente sin sin contexto, de acuerdo,
me surgen dudas.
Es bueno, porque en esta conversación tan interesante,
cuando se aclaran conceptos, parece que se quiere,
si quiere ir a más, hablando del procesamiento
de la voz, porque hay que profesar la voz,
porque, bueno, no sé a lo mejor es demasiado elemental,
pero una es una, porque esa es la voz Claro, claro, esto es.
Es lo de lo de que, bueno, pues es justamente
lo que estábamos comentando.
Por un lado, el procesamiento de voz.
Muchas veces si ven
y se lo plantea la gente que no está metida en la disciplina,
porque tenemos una visión que no sé si por formación
o o si realmente es una intuición,
lingüística parte mucho de la palabra,
o sea nuestra cabeza,
como tenemos el lenguaje de base estructurado por la palabra,
pero claro lo que comentaba Elena.
Si es un problema decir me voy al banco
y que la máquina y que un ordenador,
con un modelo de lenguaje que aquí interpreta qué tipo de banco es.
Pero un problema, pío es,
conseguir llegar a una secuencia de texto
procesarle por la máquina que sea.
Me voy al banco.
Esto es ya una pelea de inicio tremenda,
porque aunque nosotros efectivamente digamos,
bueno pues sí en me voy al banco realmente fijaos
que la gente suele decir ahí no sé cuántas hubo o iría.
Tal pero es que esto,
realmente, ya no desde la lingüística computacional, sino desde la fonética
y la fonología, primero sabemos que, de base,
unos sonidos en un contexto pueden cambiar,
si varias, ese corregir,
esa b de esta, ese sonido ve que en fotografías una Google.
Pero bueno, en castellano siempre sería un sonido.
Ve.
Me voy.
No, no siempre es la misma de si la cambias de contextos,
es decir una vez pues cambiándola de lo que tiene.
Alrededor.
Puede sonar de una manera, puede sonar de otra.
Este no es el único problema,
este es un problema de partida del sistema.
Del lenguaje, es que aparte,
cuando cuando una persona emite con su voz
un enunciado nunca es igual,
o sea, las misiones que hacemos de sonidos, siempre, siempre siempre
son diferentes, porque nosotros,
los articulamos con con el sistema sonador, que es la garganta,
la boca, los órganos articuladores.
En general, cada no siempre vas con la lengua.
La misma oposición no siempre hace;
es el mismo movimiento con el laringe ingentes
ya de partida.
Eso siempre es diferente.
Que ocurre.
Que una de las propiedades que tenemos los los seres humanos,
con nuestra capacidad de lenguaje que él ha comentado,
es esa abstracción
que hacemos automáticamente nosotros cuando nos dicen
me voy al banco de producto, enseguida tenemos qué tipo de banco
es, nos han pasado de por medio y un proceso
en el que nosotros hemos analizado todas las posibilidades
y hemos dicho a esta pan y no nos damos cuenta con el sonido,
pasa exactamente lo mismo.
Nosotros tenemos en nuestra cabeza pues podríamos decir igual
que las máquinas un modelo de lenguaje que nos pasen a justo.
Aquí como he escuchado estas cosas
este es esta es el sonido que estoy escuchando ahora,
pero en en experimentos
con la percepción se ve que eso que ahora mente
se la puede engañar perfectamente, haciendo algunas pruebas,
algunos juegos de ambigüedad con el sonido,
entonces es muy necesario.
Justamente por eso,
porque aunque a nosotros mismos.
Lo parezca los sonidos, siempre, siempre, siempre son diferentes,
incluso dentro incluso cuando hablamos
de un mismo de un mismo hablante es decir a una máquina
pues como decía tú le tienes que decir mire aquí
es que aquí ha solido emisiones acústicas,
porque, al final lo que nosotros, cuando 1,
cuando un asistente de voz o cualquier tipo de máquina
que que se enfrente a procesamiento de voz el input,
la entrada que le das, es una onda acústica,
ese sonidos, se graba y se introducen en la máquina.
Eso al final son una serie de propiedades de matriz
es de de números con propiedades acústicas.
Entonces, tú al ordenador le tienes que decir.
Mira que sí que sí que tú aquí estás siguiendo propiedades acústicas
totalmente diferente.
Esto físicamente son dos sonidos que no tienen nada que ver,
pero tú lo tienes que interpretar como iguales.
Entonces es súper importante.
Ese modelo acústico,
que al final es un subtipo de modelo de lenguaje
en el que hagas una correspondencia, en todo este tipo de cosas,
hace un análisis estadístico de las cosas que tienen en común
para que se correspondan con lo que los seres humanos
vamos a entender como esta representación de sonido
pasadito un procesamiento imaginados por todos los sonidos
que hay en español con todas sus varían,
es más, todas las propiedades acústicas
que pueden tomar esto.
Claro, si lo tuviésemos que hacer conscientemente los humanos,
pues a lo mejor nos decía una frase y estábamos media horas
a entender la secuencia de sonidos que hay ahí entonces,
por eso es necesario el procesamiento de voz.
Si reconectarlo preguntaba que es una pregunta muy normal.
Necesitáis esto?
Si una persona es que es tan sencillo
mucha gente sin formación general o ética en particular
piensa que los sonidos siempre se va a corresponder con la letrita,
con la energía que escribimos,
pero basta con pensar con el caso de.
En el caso de inglés de la vi
y la.
Esta o inclusiva, la b y la fricativa.
La españolas tenemos dependiendo del contexto en el que aparezca,
que aparezca el sonido.
Nosotros, lo pronunciamos como inclusivo, como fricativa,
y eso que a nosotros nos hace.
Distinguir palabras que es que justamente una prueba
para lo que dice Lena es justamente en los errores ortográficos,
debe lluvias y nosotros pronunciasen más
esos dos sonidos como diferentes.
No habría ningún error topográfico porque escucharíamos la diferencia.
Pero no es así; si eso es en nosotros,
en función de donde está la vea, si está absoluta
o si está después de ciertos problemas,
lo pronunciamos sigo fricativa en otros casos.
Sin embargo, en inglés utilizar
una u otro sí que sirve para distinguir palabras
es lo que quería que quería decir.
Bueno, y entonces, cuando cuando ya hemos conseguido salvar
este gran contratiempo que es que los sonidos,
no siempre se corresponden con con una,
con una transcripción o con una representación ideal
de lo que la gente se referiría, como letra,
pues tenemos otros, tenemos otros problemas que es creo
que ya lo hemos comentado, la ambigüedad,
la ambigüedad en general, la ambigüedad lingüística
puede ser la ambigüedad de palabras.
Entonces, tenemos que conseguir una una transcripción de texto.
Hemos hemos conseguido hacer una transcripción de sanidad texto,
tendríamos que conseguir hacer mediante otro modelo de lenguaje,
porque como veis, estamos haciendo miles y miles de modelos de lenguaje
para un, para un procesamiento tan sencillo
tendríamos conseguir llegar a una transcripción
de lo que entendemos como palabras sueltas.
Es decir, en ese me voy al banco, tendríamos que consiguiese mentar.
Me voy al banco que con esta frase parece muy sencillo,
pero si yo digo en las cumbres Borrascosas,
claro, los escuchamos cumbres y luego escuchar.
Los Borrascosas porque ya tenemos ahí un referente,
pues que es una, que es una obra literaria
que se llama Cumbres; Borrascosas,
y por supuesto que cumbres pues pega con un adjetivo Borrascosas,
pero una máquina que tiene modelado un lenguaje
perfectamente podría decir.
Bueno, es que en el lenguaje yo tengo un breves tengo, Borrascosas,
tengo Borras del verbo borrar y tengo cosas.
Entonces te tienes que sillar a una máquina,
a que el significado que tiene que extraer de ahí
no es que hay gente que en las cumbres borran
con un borrador cosas,
sino que las cumbres son Borrascosas.
Entonces aquí hay un problema que es el problema, que es.
Vamos a intentar dotar de significado
a una estructura que es para la máquina;
simplemente es una secuencia de caracteres.
Ese es el problema que viene a continuación
encontrar el significado en las estructuras.
Aquí entonces cabría preguntar
si realmente se pueden deducir el significado de una palabra
a partir de las que tiene cerca próximas,
pues si una vez hemos dado este salto de reconocidas palabras
a partir de la cadena afónica vemos mental ya tenemos
nuestras piececitas.
Estas palabras y estas palabras como significan,
como construyen significado haciendo el caprino típico
de los distintos niveles del lenguaje,
pasaríamos por por la sintaxis que nos sonará a todos del cole
cuando hacíamos las típicas cajitas que iban agrupando sintagmas,
conjuntos de palabras que tienen una función unitaria.
No llegaríamos a la semántica, que pasa a a codificar,
pues lo que significa una palabra en el vacío en el vacío
quiere decir sin sin el contexto su significado de diccionario.
Pero qué pasa?
Conectando con lo que decíamos antes,
las palabras tiene mucho significado.
Ese diccionario, el ejercicio de que el diccionario
cualquier Alhambra, a ver si encontráis algunas sustituciones
de tres significados es complicado.
Por eso, lo que nos preguntaba Miguel es.
Es una solución típica a la que se ha recurrido
desde el campo de la lingüística.
Con esa vamos a calcular el significado
de una palabra teniendo en cuenta las que tiene cerca,
pues como de esa ambiguo a que se refiere
o la palabra polisemia tiene varios significados,
pues voy a ver, no tengo el contexto real,
pero tengo las palabritas que tiene cerca entonces
y las palabritas donde un determinado campo semántico
si sé si tiene una relación con un determinado campo,
pues voy a ir, pues esta palabra va a tener el sentido más cercano
a ese campo.
Por ejemplo.
Sin embargo, en los últimos años se han dado incluso el salto
a representar, el significado de una palabra matemáticamente
mediante una una herramienta que se llamaba una herramienta matemática
que se llamaba todo a representar el significado
de una palabra de manera únicamente dependiente
de los que tienen casi, sin incluir en nuestro modelo
ningún conocimiento lingüístico previo,
y esto es un poco complicado
de explicar sin explicar los fundamentos matemáticos.
Pero es como si creáramos una representación de una palabra,
neutra y fuéramos,
modificando esa representación de alguna manera,
en función de dónde, a dónde va pareciendo nuestro cuerpo.
Quiero representar el sentido de la palabra en pantalla,
pues voy a buscar donde aparece pantalla
en un montón de textos que tengo guardados,
y voy a decir.
Ah, pues pantalla qué significa?
Pues no sé qué significa,
pero tiene estas palabritas herca gracias a veces,
en esos modelos.
Voy a poder calcularlas sindikatu de palabras cuando,
cuando considero que dos palabras tienen un significado parecido,
cuando aparecen en contextos parecidos,
porque voy a saber qué Casallo va, significan parecido,
pues porque los utiliza en contextos parecidos.
Luego, si están las distinciones de uso,
cuando digo a conciertos más menos mundanos, más filosóficos,
y cuando digo casa, cuando hablo de la casa,
convencido.
Sí sí; pero, por mucho que puedan ser
estos estos modelos
puramente distribució canales para inferirla a la semántica,
las palabras parecen funcionar bastante bien,
incluso no sólo para codificar esta similitud,
estas dos palabras significan parecido,
porque aparecen en conceptos parecidos,
incluso nos codifican similitudes de otro tiempo
como, por ejemplo, a similitudes entre el desayuno y café y comida
y paella, por ejemplo, no es,
no es una similitud, no sé si todo el mundo es consciente
de qué relación hay aquí?
No, de qué regla de 3.
Uno es el concepto genérico de momento de esa comida
y otro la comida en particular.
Este tipo de relaciones, livianas entre palabras,
también se codifican con este tipo de inferencia,
de significado.
No sé si me he explicado bien o una pregunta.
Si yo yo creo que además está que justamente
esta explicación que ha estado esa aquí nos da la solución
a esa ambigüedad que yo he planteado,
porque justamente cuando tú enseñas a la máquina
-hacer ese bono, la máquina iris que siempre me refiero
así como muy mística mente, a la máquina, en plan futurista,
creo bueno, al ordenador que tiene ese modelo de lenguaje
como diría le enseña,
se le ha dado un entrenamiento de esos modelos matemáticos
y como tiene que construir su significado sin tener,
porque antes lo que hay plena,
haremos conseguido que las máquinas no necesiten todo el conocimiento.
Lingüístico semántico de diccionario,
previo imaginaos como era antes,
antes era, tenía, había que hacer un montón de diccionarios grandísimos
que pesaban un montón que eso para los ordenadores
tiene mucho coste.
Bueno, pues ahora tú enseñas esa máquina,
hacer esa esa deducción matemática de los significados,
y entonces, cuando tú te encuentras con el con el ejemplo
en las Cumbres Borrascosas,
pues resulta que te dice.
A. Vale, claro cumbres,
esto me lo encuentro siempre con este tipo de palabras.
Entonces, claro, Borrascosas no puede ser Borrascosas
porque son.
dos palabras que me están apareciendo siempre en combinaciones sintácticas
diferentes, con lo cual a deduzco
qué es esto, y lo tengo que transcribir así
y entonces ahí es donde ya tenemos la posibilidad de dotar
de los significados con efectos si ya para terminar casi
porque estamos agotando el tiempo en actividades,
hacer alguna sugerencia no, simplemente quería,
quería comentar que muchas veces estamos diciendo yo estaba comentando
a ese la semánticas se puede incidir del contexto muchas veces no está,
no es tan fácil y volviendo a a este ámbito
de aplicación que comentaba desde el análisis de sentimientos
imaginarla la de un cliente en un restaurante mexicano
lo que dice algo como picaban,
poco en una frase y cómo aplicaba poco,
lo que es que seguramente tengamos es que a esa persona le parecía
que debería aplicar más con esto lo que estaba incidiendo yo
antes de que poco.
Bueno, tanto como cuando se adverbio como cuando es un hombre
tiene una connotación negativa de no era suficiente.
Sin embargo, qué pasa si la persona dice ética va poquito a poquito.
Quiere decir a mí me hace pensar más hacia la interpretación
de a esa persona.
Le gusta aquí un poquito, no quiere que tanto la opinión no es mala,
y, como representamos este conocimiento muchas veces
a la hora de modernizar el lenguaje, muy a grano,
sino estamos comentando así aplicaciones muy genéricas
de aquí imprimo la semántica, por el contexto,
bueno es que muchas veces, dependiendo del dominio,
muchas cosas que en principio no tendría demasiadas semántica,
demasiada carga para una interpretación
como un diminutivo a veces implican, implican mucho bueno.
De todas formas, este programa es una introducción grueso,
un acercamiento a conocer la lingüística computacional
y que perdamos el miedo,
los que tanto los que están iniciándose
en los estudios de filología,
como los oyentes en general, interesados en este tipo de temas,
se me queda ya una último sugerencia.
Hemos hablado, sobre todo,
donde asistentes, voz parece
que tenemos claro la aplicación de la lingüística computacional.
Pero hay algún elemento?
Algún ámbito así se.
Y en los una, todos podamos ver lo más claro la aplicación
de la lingüístico computacional siempre en los últimos años.
Está muy bien.
Boa, aplicaciones de la lingüística al campo médico,
es un campo con una gran aplicación social
y con una gran importancia en las sociedades actuales.
Una aplicación típica es los registros que deja al médico,
la o la típica anamnesis, lo que le pregunta al médico,
al paciente y el, y el testimonio queda guardado,
pues utilizar el conocimiento lingüístico para conseguir apea
eso que el médico ha escrito con colecciones estandarizadas
como como el cie 10 de enfermedades y de diagnósticos,
y, por ejemplo, otras otras aplicaciones interesantes
en el campo de la medicina, que están bastante de moda.
Los últimos tiempos son las aplicaciones de y el análisis
automático de los textos para el diagnóstico psiquiátrico
para, para diagnosticar condiciones como como la, como el Alzheimer.
El deterioro cognitivo se ha demostrado
que muchas veces no es que nuestras medicinas,
nuestros tratamientos paralela no funciona,
sino que se diagnostica tarde,
y el deterioro es tan grande que ya no hay vuelta atrás,
es un tratamiento paliativo.
Aplicamos, sin embargo se ha demostrado que tiempo
antes con tiempo suficiente
para que el paciente sea tratado y con precisiones
bastante bastante aceptables, en torno al 70 por 100
a partir de los propios textos del paciente.
Se puede diagnosticar este deterioro cognitivo
incipiente que nos puede permitir un diagnóstico temprano
y un tratamiento efectivo, incluso en otras,
en otras condiciones ambientales.
En otras enfermedades, como el caso de la esquizofrenia se han demostrado
que soluciones parecidas.
El análisis de los testimonios del propio paciente encima
es es una obligación interesante porque tiene un pequeño coste.
No hace falta que tengamos a un médico
haciendo una batería de evaluando al paciente,
sino simplemente los textos del paciente.
Se puede evaluar esta esta condición.
De manera temprana,
además, todas las personas que pues tanto filólogos,
que estén en una formación lingüistas o personas
que quieran iniciar es en el mundo del del estudio, del lenguaje,
como hemos podido ver en lo que hemos comentado en esta.
En esta conversación en esta charla que hemos tenido
esas cosas que nosotros estudiamos que parecen,
pues como una cosa muy teórica,
porque muchas veces incluso nosotros pensamos, bueno,
pues la sintaxis sí pues está muy bien.
Sobre el papel o el análisis del discurso,
lo que está comentándole al final es una cosa que a nosotros nos enseñan
como análisis el discurso o la semántica,
que muchas veces pensamos que se quedan simplemente
en la teoría, se quedan en los libros,
esto no es así y es.
Tiene aplicaciones muy reales, muy tangibles en el mundo
y que al final son.
Somos lingüistas, computacionales,
porque ese conocimiento que nos han enseñado o para para
desmenuzar para desmigajadas lo que es el lenguaje lo pueden,
podemos utilizarlo para aplicarlo y que tenga un resultado
y un trasfondo social,
pues, como ha dicho el en análisis del discurso,
una cosa tan sencilla, bueno, tan sencilla, sencilla.
Para nosotros los lingüistas que nos han enseñado a hacerlo,
pues puede servir para una detección para Nadela Alzheimer.
La sintaxis puede servir
para que una persona que tiene un problema de visión
y no puede ver bien la pantalla del móvil
pues sea capaz de dirigirse con su voz a un asistente de voz
y lo que, y ese conocimiento teórico hemos puesto en ese ordenador,
le facilite la vida a una persona que lo necesita.
Es muchas gracias por dejar nos más claro
que es racional un programa en el que han participado
en varios casos becario en el departamento de Lengua Nules
-lingüística, la Facultad de Filología
de la uned y el profesor a la sociedad del Departamento
lingüística de la Universidad Complutense de Madrid.
Gracias y espero que nos podamos reunir en una nueva ocasión
para tratar un tema tan interesante.
Tiene todavía mucho recorrido, hasta una nueva ocasión.
Gracias a esta pronto.
Muchas gracias.