dc.contributorMANUEL MONTES Y GOMEZ
dc.contributorHECTOR JIMENEZ SALAZAR
dc.creatorJesús Lavalle
dc.date2017-10-15
dc.date.accessioned2023-07-25T16:22:25Z
dc.date.available2023-07-25T16:22:25Z
dc.identifierhttp://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/844
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7806060
dc.descriptionThis dissertation is about the interaction of computational semantics and formal methods, in the aim of finding answers to the question: How does natural language work? On the last three decades, statistical and machine learning methods have taken command giving good results in solving very specific tasks. Unfortunately, good results does not mean good understanding. To know that a ninety per cent of the times I will get certain result does not mean that I am comprehending the phenomenon under study. This work shows how three aspects of computational semantics have been solved from the point of view of formal methods. The main goal was to solve the problem of Recognizing Textual Entailment, but very soon aspects of polarity computing and anaphora resolution had to be considered as well. Fortunately, a characterization of the entailments that can be done with Natural Logic have been found. Also, the computable concept of polarity has coincided with respect to the algorithms analyzed. About pronominal anaphora resolution it should be said that a method to solve anaphora in parsing time has been found, without the need of a logical form. The method can solve Donkey, intra and intersentencial anaphora.
dc.descriptionEsta tesis trata de la interacción entre semántica computacional y métodos formales, con el objetivo de encontrar respuestas a la pregunta: ¿Cómo funciona el lenguaje natural? En las ´ ultimas tres décadas, los método estadísticos y de aprendizaje computacional han dominado y dado buenos resultados al resolver tareas muy especıficas. Desafortunadamente, buenos resultados no significan buen entendimiento. Saber que el noventa por ciento de las veces se obtiene cierto resultado no significa que se está comprendiendo el fenómeno estudiado. Este trabajo muestra como tres aspectos de la semántica computacional han sido resueltos desde el punto de vista de los método formales. El principal objetivo era resolver el problema del Reconocimiento de Implicación Textual, pero muy pronto también se tuvieron que considerar aspectos como el cálculo de polaridad y la resolución de anáfora. Afortunadamente, se ha encontrado una caracterización de las implicaciones que se pueden hacer con Lógica Natural. También, que el concepto computable de polaridad coincide con respecto a los algoritmos analizados. Sobre la resolución de anáfora pronominal se debe decir que se ha encontrado un método para resolverla al momento de hacer el análisis sintáctico, sin necesitar alguna forma lógica. El método puede resolver anáforas tipo Donkey, intra e intersentenciales.
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherInstituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
dc.relationcitation:Lavalle-Martínez JJ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Lógica natural/Natural logic
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Vinculación textual/Textual entailment
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Marcado de Polaridad/Polarity marking
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Resolución pronominal de la anáfora/Pronominal anaphora resolution
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Comprobación de modelo/Model checking
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/33
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/3304
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/120323
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/120323
dc.titleFormal approaches to textual entailment, polarity, and pronominal anaphora
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.audiencestudents
dc.audienceresearchers
dc.audiencegeneralPublic


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