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- Un problema bastante frecuente en procesamiento del lenguaje natural es el cálculo de la verosimilitud (probabilidad) de una secuencia de palabras, por ejemplo para puntuar diversas hipótesis alternativas y seleccionar la más probable. Supongamos que un sistema de reconocimiento de voz identifica una frase y sugiere, debido a su parecido fonético, dos posibles textos alternativos:
* Texto A: "sax and violins on TV"
* Texto B: "sex and violence on TV" A primera vista parece que el texto B es más probable que el A, sin embargo, un sistema automático carece de tal sentido común y deberá basarse en un modelo de lenguaje determinado para evaluar cuál de las dos secuencias de palabras tiene mayor puntuación. Para el cálculo de la probabilidad de la observación (la frase en cuestión) se emplea habitualmente un modelo de k-gramas y es bastante frecuente que determinados k-gramas tengan probabilidad 0, es decir, que no aparecen en el texto. Con las técnicas de suavizado intentamos evitar las probabilidades cero producidas por k-gramas no vistos. Son varios los algoritmos de suavizado que se conocen. A continuación se describen algunos de los más utilizados. (es)
- Un problema bastante frecuente en procesamiento del lenguaje natural es el cálculo de la verosimilitud (probabilidad) de una secuencia de palabras, por ejemplo para puntuar diversas hipótesis alternativas y seleccionar la más probable. Supongamos que un sistema de reconocimiento de voz identifica una frase y sugiere, debido a su parecido fonético, dos posibles textos alternativos:
* Texto A: "sax and violins on TV"
* Texto B: "sex and violence on TV" A primera vista parece que el texto B es más probable que el A, sin embargo, un sistema automático carece de tal sentido común y deberá basarse en un modelo de lenguaje determinado para evaluar cuál de las dos secuencias de palabras tiene mayor puntuación. Para el cálculo de la probabilidad de la observación (la frase en cuestión) se emplea habitualmente un modelo de k-gramas y es bastante frecuente que determinados k-gramas tengan probabilidad 0, es decir, que no aparecen en el texto. Con las técnicas de suavizado intentamos evitar las probabilidades cero producidas por k-gramas no vistos. Son varios los algoritmos de suavizado que se conocen. A continuación se describen algunos de los más utilizados. (es)
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- Martin, S.; Hamacher, C.; Liermann, J.; Wessel, F.; Ney, H. (es)
- Brants, Thorsten; Samuelsson, Christer (es)
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- 1995 (xsd:integer)
- 1999 (xsd:integer)
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- Proceedings of the 10th Nordic Conference of Computational Linguistics. Helsinki, Finland (es)
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- Tagging the Teleman Corpus (es)
- Assessment of smoothing methods and complex stochastic language modeling (es)
- Tagging the Teleman Corpus (es)
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- Un problema bastante frecuente en procesamiento del lenguaje natural es el cálculo de la verosimilitud (probabilidad) de una secuencia de palabras, por ejemplo para puntuar diversas hipótesis alternativas y seleccionar la más probable. Supongamos que un sistema de reconocimiento de voz identifica una frase y sugiere, debido a su parecido fonético, dos posibles textos alternativos:
* Texto A: "sax and violins on TV"
* Texto B: "sex and violence on TV" Con las técnicas de suavizado intentamos evitar las probabilidades cero producidas por k-gramas no vistos. (es)
- Un problema bastante frecuente en procesamiento del lenguaje natural es el cálculo de la verosimilitud (probabilidad) de una secuencia de palabras, por ejemplo para puntuar diversas hipótesis alternativas y seleccionar la más probable. Supongamos que un sistema de reconocimiento de voz identifica una frase y sugiere, debido a su parecido fonético, dos posibles textos alternativos:
* Texto A: "sax and violins on TV"
* Texto B: "sex and violence on TV" Con las técnicas de suavizado intentamos evitar las probabilidades cero producidas por k-gramas no vistos. (es)
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- Suavizado de n-gramas (es)
- Suavizado de n-gramas (es)
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