Implementación de un lematizador para una lengua de escasos recursos: caso shipibo-konibo
Desde que el Ministerio de Educación oficializó el alfabeto shipibo-konibo, existe la necesidad de generar una gran cantidad de documentos educativos y oficiales para los hablantes de esta lengua, los cuales solo se realizan actualmente mediante el apoyo de traductores o personas bilingües. Sin emba...
| Autor Principal: | Pereira Noriega, José Humberto |
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| Formato: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/135144 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
Desde que el Ministerio de Educación oficializó el alfabeto shipibo-konibo, existe la necesidad de generar una gran cantidad de documentos educativos y oficiales para los hablantes de esta lengua, los cuales solo se realizan actualmente mediante el apoyo de traductores o personas bilingües. Sin embargo, en el campo de la lingüística computacional existen herramientas que permiten facilitar estas labores, como es el caso de un lematizador, el cual se encarga de obtener el lema o forma base de una palabra a partir de su forma flexionada. Su realización se da comúnmente mediante dos métodos: el uso de reglas morfológicas y el uso de diccionarios. Debido a esto, este proyecto tiene como objetivo principal desarrollar una herramienta de lematización para el shipibo-konibo usando un corpus de palabras, la cual se base en los estándares de anotación utilizados en otras lenguas, y que sea fácil de utilizar mediante una librería de funciones y un servicio web. Esta herramienta final se realizó utilizando principalmente el método de clasificación de los k-vecinos más cercanos, el cual permite estimar la clase de un nuevo caso mediante la comparación de sus características con las de casos previamente clasificados y dando como resultado la clase más frecuente para valores similares. Finalmente, la herramienta de lematización desarrollada logró alcanzar una precisión de 0.736 y de esta manera superar a herramientas utilizadas en otros idiomas. |
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