Prólogo
1. Introducción al tratamiento computacional de las lenguas
1.1. El modelo computacional del lenguaje
1.1.1. Relaciones multidisciplinares
1.2. Evolución histórica de la lingüística computacional
1.3. ¿Qué se puede hacer con los ordenadores?
1.3.1. Procesamiento de voz
1.3.2. Otras aplicaciones de la lingüística computacional
1.4. Arquitectura de un sistema de procesamiento
del lenguaje natural
1.4.1. Conocimiento lingüístico y procesamiento informático
1.4.2. Análisis y generación
1.4.3. Procesamiento basado en la sintaxis y procesamiento
basado en la semántica
Ideas fundamentales del capítulo
2. Modelos simbólicos
2.1. Introducción
2.1.1. Perspectiva histórica
2.1.2. Algunas características de los modelos simbólicos
2.2. Gramáticas formales
2.2.1. Limitaciones de las gramáticas formales
2.2.2. La gramaticalidad
2.2.3. Requisitos de una gramática formal
2.2.4. Tipos de gramáticas formales
2.3. Gramáticas, lenguas y autómatas
2.3.1. Gramáticas generativas
2.3.2. La jerarquía de Chomsky
2.3.3. Gramáticas irrestrictas
2.3.4. Gramáticas dependientes del contexto
2.3.5. Gramáticas independientes del contexto
2.3.6. Gramáticas regulares o de estados finitos
2.3.7. La adecuación formal de las gramáticas
Ideas fundamentales del capítulo
3. Ejemplos y limitaciones de los modelos simbólicos
3.1. Un ejemplo de gramática formal básica del español
3.1.1. Gramática 1: independiente del contexto
3.1.2. Gramática 2: unificación y rasgos
3.2. Limitaciones de las gramáticas formales en el procesamiento
automático
Ideas fundamentales del capítulo
4. Modelos estadísticos
4.1. Conceptos básicos de probabilidad y estadística
4.1.1. Probabilidad y estadística
4.1.2. Relevancia de la estadística para el estudio
del lenguaje
4.1.3. Teoría de información aplicada al lenguaje natural
4.2. Técnicas estadísticas: estimación y evaluación de la probabilidad
4.2.1. ¿Cómo se calcula la probabilidad de una unidad?
4.2.2. Probabilidad condicionada
4.2.3. Evaluación de la predicción
4.2.4. Cálculo de n-gramas
Ideas fundamentales del capítulo
5. Aplicaciones y limitaciones de los modelos estadísticos
5.1. Tres tipos de aplicaciones de los modelos estadísticos
en la lingüística computacional
5.1.1. Estadística de corpus
5.1.2. Modelos generativos con probabilidades
5.1.3. Aprendizaje automático: clasificadores y clusters
5.1.4. Herramientas para desarrollar modelos predictivos
5.2. Limitaciones de los modelos estadísticos
Ideas fundamentales del capítulo
6. Análisis morfológico
6.1. Análisis morfológico y su descripción
6.1.1. Localidad, alomorfía y procesos concatenativos
y no concatenativos
6.2. Métodos de procesamiento morfológico
6.2.1. Analizadores morfológicos basados en estados finitos
6.2.2. Analizadores morfológicos basados en paradigmas
6.3. La desambiguación en los análisis morfológicos
6.4. Algunos casos problemáticos
6.4.1. Las unidades léxicas ambiguas
6.4.2. Las unidades léxicas pluriverbales
(multiword expressions
6.4.3. Las palabras desconocidas
Ideas fundamentales del capítulo
7. Análisis sintáctico
7.1. El problema de la asignación de estructuras sintácticas
7.1.1. Robustez
7.1.2. Desambiguación
7.1.3. Acierto
7.2. Dos modelos de representación de estructuras sintácticas
7.3. Treebanks y la inducción gramatical
7.4. Estructuras relevantes para el análisis sintáctico
7.4.1. Estructuras de constituyentes básicas
7.4.2. Estructuras de dependencias básicas
7.4.3. Estructuras sintácticas características del español
Ideas fundamentales del capítulo
8. Interpretación: semántica y pragmática
8.1. Conceptos básicos de representación del significado
8.1.1. ¿Qué es el significado y cómo se puede representar?
8.1.2. Problemas interpretativos: ambigüedad, metáfora
e ironía
8.2. Tratamiento computacional de la semántica oracional
8.3. Tratamiento computacional de la semántica léxica
8.3.1. Modelos simbólicos de representación léxica
8.3.2. Modelos estadísticos de representación léxica
8.3.3. Comparación entre ambos modelos
de representación léxica
8.4. Tratamiento computacional del discurso
Ideas fundamentales del capítulo
9. Traducción automática
9.1. Evolución de los sistemas de traducción automática
9.1.1. Los primeros tiempos de la traducción automática
9.1.2. Los primeros sistemas comerciales
9.1.3. La revolución de la traducción automática
estadística
9.1.4. La traducción automática en el nuevo milenio
9.2. Distintas aproximaciones a la traducción automática
9.2.1. La traducción automática basada en reglas
9.2.2. La traducción automática estadística
9.3. Problemas y limitaciones actuales de la traducción automática
9.3.1. La ambigüedad léxica
9.3.2. La ambigüedad sintáctica
9.3.3. Los aspectos de estilo (pragmáticos)
de la traducción
9.4. Evaluación de la calidad de las traducciones automáticas
9.4.1. Evaluación humana de la calidad de las traducciones
9.4.2. Evaluación automática de la calidad
de las traducciones
9.5. Sistemas más populares en la actualidad
9.5.1. Systran
9.5.2. Apertium
9.5.3. Google Translate
9.5.4. Moses
Ideas fundamentales del capítulo
10. Gestión de la información y analítica de textos
10.1. Recuperación y extracción de información
10.1.1. Técnicas generales
10.1.2. Búsqueda de respuestas
10.1.3. Generación automática de resúmenes
10.2. Minería de datos y analítica de textos
10.2.1. Clasificación de textos
10.2.2. Análisis de opiniones y sentimientos
10.3. Perspectivas de la gestión de información: campos de aplicación
Ideas fundamentales del capítulo
Conclusiones: pasado, presente y futuro
Lingüistas e informáticos
Relación entre LC y otras ramas de la lingüística
Bibliografía seleccionada