Resumen

SOLANO-JIMENEZ, Miguel-Alexis; TOBAR-CIFUENTES, José-Julio; SIERRA-MARTINEZ PH. D, Luz-Marina  y  COBOS-LOZADA PH. D, Carlos-Alberto. Adaptación, comparación y mejora de algoritmos metaheurísticos al problema de etiquetado de partes del discurso. Rev. Fac. ing. [online]. 2020, vol.29, n.54, e11762.  Epub 30-Dic-2020. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.11762.

La identificación de partes del discurso (Part-of-Speech Tagging, POST) es una tarea compleja en las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Ha sido abordada desde enfoques basados en información estadística y reglas, haciendo uso de distintos métodos y, últimamente, se destacan los algoritmos metaheurísticos obteniendo buenos resultados. Por ello, se involucran en esta investigación para asignar la mejor secuencia de etiquetas (roles) para las palabras de una oración, basándose en información estadística. Este proceso se desarrolló en 2 ciclos, donde cada ciclo tuvo 4 fases para la adaptación al problema de etiquetado en los algoritmos metaheurísticos Particle Swarm Optimization, Jaya, Random-Restart Hill Climbing, y un algoritmo memético basado en Global-Best Harmony Search como optimizador global, y en Hill Climbing como optimizador local. Se realizaron experimentos preliminares (utilizando validación cruzada), para ajustar los parámetros de cada algoritmo y luego ejecutarlos sobre los datasets completos de los corpus etiquetados IULA (castellano), Brown (inglés) y Nasa Yuwe (Nasa). Los resultados obtenidos por los etiquetadores propuestos se compararon mediante las pruebas estadísticas no paramétricas de Friedman y Wilcoxon, ratificando que el memético propuesto, GBHS Tagger, obtiene mejores resultados de precisión. Los etiquetadores propuestos se convierten en un aporte muy importante para el POST, tanto para lenguas tradicionales (Inglés y Castellano), no tradicionales (Nasa Yuwe), y sus áreas de aplicación.

Palabras clave : algoritmos heurísticos; computación evolutiva; etiquetado de partes del discurso; inteligencia computacional; lingüística computacional; métodos de búsqueda; procesamiento de lenguaje natural.

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