@mastersthesis {388,
	title = {Expresiones de Referencia y Figuras Ret{\'o}ricas para la Distinci{\'o}n y Descripci{\'o}n de Entidades en Discursos Generados Autom{\'a}ticamente (Spanish version)},
	volume = {PhD Thesis},
	year = {2009},
	school = {UCM},
	abstract = {El campo de la interacci{\'o}n hombre-m{\'a}quina ha ido evolucionando r{\'a}pidamente en los {\'u}ltimos a{\~n}os, convirti{\'e}ndose en un elemento fundamental de cualquier sistema inform{\'a}tico. Si un sistema es capaz de comunicarse con un ser humano mediante interacciones que a {\'e}ste le resulten naturales y amigables (voz, im{\'a}genes, etc.), el usuario ser{\'a} mucho m{\'a}s perceptivo hacia la informaci{\'o}n que est{\'a} recibiendo y tendr{\'a} m{\'a}s confianza en la aplicaci{\'o}n.

En este sentido, un campo fundamental dentro de la interacci{\'o}n hombre-m{\'a}quina es el de la Generaci{\'o}n de Lenguaje Natural (GLN), un subcampo de la Inteligencia Artificial y la Ling{\"u}{\'\i}stica Computacional que se encarga del dise{\~n}o e implementaci{\'o}n de sistemas que producen textos comprensibles en lenguajes humanos. Entre todos los problemas que se deben resolver para que el proceso completo de generaci{\'o}n resulte satisfactorio, se encuentra el de decidir c{\'o}mo habr{\'a} que referirse a las entidades o elementos que aparecer{\'a}n en el texto.

La tarea de Generaci{\'o}n de Expresiones de Referencia se encarga de resolver este problema concreto. Las diferentes menciones al mismo elemento en un texto deben ser reemplazadas por la forma espec{\'\i}fica en que referirse a ellas o referencias. A la hora de planificar las referencias de un texto se deben tener en cuenta dos prop{\'o}sitos. En primer lugar, una referencia a un elemento del discurso debe permitir al lector u oyente distinguir a este elemento de cualquier otro presente en el contexto con el que se pudiera confundir. Por otro lado, en ocasiones las referencias contendr{\'a}n informaci{\'o}n que m{\'a}s all{\'a} de la funci{\'o}n de distinguir pretendan adem{\'a}s describir las entidades a las que se refieren, presentando informaci{\'o}n relevante sobre las mismas previamente desconocida. 
 
De estas dos funciones (distintiva y descriptiva), s{\'o}lo la primera ha sido ampliamente estudiada en la literatura. Se pueden encontrar numerosos trabajos que se encargan de abarcar el problema de la generaci{\'o}n de expresiones de referencia con funci{\'o}n distintiva estudiando aspectos como la minimalidad de una expresi{\'o}n, la semejanza de la expresi{\'o}n a las utilizadas por los seres humanos, la no ambig{\"u}edad de la referencia generada, etc.  

En cuanto a la descripci{\'o}n de entidades, aunque existen trabajos sobre generaci{\'o}n de lenguaje natural basada en descripciones, se ha realizado poco trabajo desde el punto de vista del enriquecimiento del discurso con expresiones descriptivas que adem{\'a}s realcen cierta informaci{\'o}n considerada importante, o sobre la relaci{\'o}n de este proceso con la funci{\'o}n distintiva de las referencias.

En este trabajo se aborda la generaci{\'o}n de referencias de dos maneras diferentes. En primer lugar se proponen soluciones alternativas y mejoras a los algoritmos cl{\'a}sicos de generaci{\'o}n de expresiones de referencia b{\'a}sica con funci{\'o}n distintiva. Se aborda el problema desde tres frentes diferentes: c{\'o}mo adecuar el nivel de abstracci{\'o}n al que se est{\'a}n nombrando las referencias seg{\'u}n el contexto de la situaci{\'o}n, qu{\'e} estrategia de b{\'u}squeda usar para la elecci{\'o}n de los atributos que permitan distinguir a un concepto, y qu{\'e} palabras o expresiones resultan m{\'a}s adecuadas para expresar una referencia en lenguaje natural. Para cada uno de estos frentes se presentan soluciones basadas en t{\'e}cnicas y recursos cl{\'a}sicos de la Inteligencia Artificial como son los algoritmos evolutivos, el razonamiento basado en casos, o las ontolog{\'\i}as. Adem{\'a}s se evaluar{\'a}n las diferentes soluciones presentadas teniendo en cuenta las m{\'e}tricas cl{\'a}sicas en este campo. 

En segundo lugar se explora el enriquecimiento de un discurso dado aportando informaci{\'o}n descriptiva utilizando figuras ret{\'o}ricas basadas en similitudes entre dominios como la comparaci{\'o}n y la analog{\'\i}a. Para que sea posible utilizar este tipo de figuras en un sistema de generaci{\'o}n de lenguaje natural se deben resolver problemas de arquitectura, fuentes de conocimiento, determinaci{\'o}n de las analog{\'\i}as y comparaciones, etc. En este trabajo se estudian estos problemas y se propone un marco general para abordar la generaci{\'o}n de este tipo de referencias.

Los resultados obtenidos para las soluciones propuestas en este trabajo dan lugar a una discusi{\'o}n sobre aspectos a mejorar en trabajo futuro y limitaciones de los algoritmos implementados. Tambi{\'e}n se discute la relaci{\'o}n de la generaci{\'o}n de expresiones de referencia, desde el punto de vista de sus funciones distintiva y descriptiva, con el resto del proceso de generaci{\'o}n de lenguaje natural.

Finalmente se presentan las conclusiones de esta investigaci{\'o}n, as{\'\i} como l{\'\i}neas abiertas para trabajo futuro y campos de aplicaci{\'o}n de las soluciones y resultados obtenidos.},
	attachments = {http://nil.fdi.ucm.es/sites/default/files/HervasTesis.pdf},
	author = {Herv{\'a}s, Raquel}
}
