Resumen

En este artículo se describe un sistema desarrollado para la extracción de grandes cuerpos de texto de Internet, teniendo como motivación el valor que ofrecen los ejemplos de lenguaje natural disponibles en la red para las tareas de aprendizaje no supervisado de dichos naturales, dado por características como su enorme volumen, permanente actualización respecto de las alteraciones del lenguaje, y bajo costo, en tiempo y recursos, en cuanto a los mecanismos tradicionales de construcción de corpus para esas tareas de aprendizaje. Se presentan las estrategias incorporadas al sistema con el fin de maximizar el aprovechamiento de los recursos de hardware y así reducir los tiempos de extracción, al igual que se presentan las características de extensibilidad para los formatos soportados, y adaptabilidad respecto a la manera como el sistema limpia los contenidos para obtener mues-tras de lenguaje natural puras. Al final del artículo se presentan los resultados experimentales obtenidos con uno de los dominios de contenido en español más grande de Internet: es.wikipedia.org, a través de los cuales se concluye sobre la validez y aplicabilidad de un corpus extraído directamente de la Internet para un eventual proceso de aprendizaje de morfología o sintaxis.

Introducción

Las líneas de investigación relacionadas con el procesamiento de lenguaje natural, en particular aquellas que estudian los mecanismos para el aprendizaje no supervisado del lenguaje natural, han tomado una relevancia importante en los últimos años por el interés que despierta tanto a nivel teórico como de aplicación. El principio de la pobreza del estímulo, de Chomsky (1986), y su afirmación de que teóricamente un niño no debería ser capaz de aprender la gramática de su lenguaje nativo dado lo limitado de los ejemplos que recibe de la misma –a menos que se cuente con una capacidad innata sólo existente en los humanos–, postulado de la teoría del nativismo, ha sido una motivación desde el punto de vista teórico de la psicología y neurolingüística para proponer modelos de aprendizaje de lenguajes a realizar por una máquina para, por un lado, poder demostrar la validez o invalidez del nativismo (Clark, 2002), y por otro, aproximarse a nuevas hipótesis de cómo se realiza el aprendizaje de los lenguajes (Parekh y Honavar, 2000). Por otra parte, a nivel de aplicación, la problemática que plantea el volumen de información disponible actualmente en Internet, al ser cada vez más complejo encontrar información relevante más allá de la obtenida con la coincidencia exacta de palabras, ha motivado investigaciones como las de la construcción automática de modelos de representación de conocimiento –ontologías– de cuerpos de texto disponibles en la red (Buitelaar et al., 2005; Navigli et al., 2003; Zhou, 2007), como una base para la construcción de la llamada "web semántica". 

• Materias:Web semántica Programación (Computadores electrónicos) Bases de datos web
• Subjects:Semantic web Programming (Electronic computer) Web databases
• Palabras claves:corpus web, crawler, aprendizaje no supervisado de lenguajes, programación concurrente
• Keywords:Web Corpus, crawler, unsupervised language learning, concurrent programming