Modelos Formales No Transformacionales 2020

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

FACULTAD DE FILOSOFIA Y LETRAS

DEPARTAMENTO: LETRAS

MATERIA: MODELOS FORMALES NO TRANSFORMACIONALES

RÉGIMEN DE PROMOCIÓN: PD

MODALIDAD DE DICTADO: VIRTUAL (según Res. D 732/20 y normativa específica dispuesta a los efectos de organizar el dictado a distancia)

PROFESOR: VEDDA, MIGUEL (Director del Departamento)

CUATRIMESTRE: 2º

AÑO: 2020

CÓDIGO Nº: 0581

PROFESOR: VEDDA, MIGUEL ( Director del Departamento)

EQUIPO DOCENTE:

JEFE DE TRABAJOS PRÁCTICOS REGULAR: BALBACHAN, FERNANDO

AYUDANTE DE 1º CATEGORÍA REGULAR: CARRANZA, FERNANDO

a. Fundamentación y descripción

En la tradición de la lingüística formal, se le reconoce a la obra de Chomsky Estructuras Sintácticas (1957) un rol fundacional. Una de las principales tesis del modelo del ´57 se refiere a la complejidad de los lenguajes naturales, proponiendo a la sintaxis como un componente autónomo que genera oraciones mediante reglas de estructura de frase –también conocidas como Gramática Independientes de Contexto (Context Free Grammar, CFG) – y la aplicación a posteriori de reglas transformacionales.

La irrupción de la Gramática Generativo-Transformacional del ’57 marcó un cambio de paradigma en la investigación lingüística. Sin embargo, a partir de la aproximación formal a las propiedades de los lenguajes naturales, han surgido diversas propuestas superadoras de la postura chomskyana inicial – el mismo Chomsky habría de dejar de lado el componente transformacional en sus modelos posteriores del ’81 (Principios y Parámetros), y ’95 (Programa Minimalista).

El presente programa ha sido pensado para alumnos tanto de la carrera de Letras de la orientación en Lingüística como de la carrera de Filosofía con orientación en Lógica, y para todos aquellos que tengan un fuerte interés en el estudio de la estructura sintáctica y del lenguaje natural y, en especial, en los alcances de la utilización de los modelos formales para el abordaje del mismo.

b. Objetivos

El objetivo fundamental de este curso es centrarse en el relevamiento minucioso de las teorías gramaticales NO transformacionales que evolucionaron a partir de la primera gramática chomskyana y que representan una importante línea de investigación en Procesamiento de Lenguaje Natural o Natural Language Processing (NLP), poniendo especial énfasis en las propiedades formales, poder expresivo y limitaciones de cada modelo en el estado del arte. Asimismo, se busca que el alumno trabaje con los rudimentos de implementaciones de dichas gramáticas bajo la forma de parsers (analizadores sintácticos), demostrando aplicaciones prácticas en español de los modelos teóricos.

c. Contenidos

La materia será dictada en 5 unidades que delinean un preciso recorrido teórico a través de los Modelos Formales No Transformaciones, desde sus orígenes en la lingüística chomskyana hasta las propuestas más recientes que evidencian marcadas mejoras en el Procesamiento de Lenguaje Natural y que atestiguan un cambio de paradigma científico desde los modelos simbólicos a los enfoques estadísticos y, más recientemente, hasta los modelos basados redes neuronales. Adicionalmente, el curso inlcuye una reflexión integral acerca de las implicancias lingüísticas y epistemológicas de una teoría gramatical.

Unidad I: Bajo la égida de Chomsky

Se introducirán la obra fundacional de Chomsky y las nociones formales con las que se ha de trabajar más adelante. Puntualmente se expondrá la jerarquía chomskyana respecto de las gramáticas (desde las más simples modelos de autómata a las Máquinas de Turing, pasando por las Gramáticas Independientes de Contexto CFG). A su vez se expondrán las limitaciones en el poder expresivo de cada una de las Gramáticas, recurriendo tanto a lenguajes formales como a lenguajes naturales: por ej. el problema de la recursividad en la gramáticas de autómata y la concordancia básica sujeto-verbo y el orden variable de constituyentes en las CFGs.

1.- Gramáticas: reglas de estructura de frase y transformacionales

1.1 Dependencia e independencia del contexto

1.2 Transformaciones sintácticas

2.- La jerarquía de Chomsky respecto de las gramáticas formales

3.- Tipos de autómatas: autómata finito, autómata descendente, autómata lineal

4.- Lenguajes regulares y autómatas

5.- Gramática Independiente de Contexto (CFG). Ventajas y limitaciones

Unidad II: La superación del modelo chomskyano

Se desarrollarán modelos formales alternativos a la CFG que trabajan con predicados lógicos de primer orden y el operador lógico Unificación. En particular se presentará la Gramática de Cláusula Definida – Definite Clause Grammar (DCG). Se puntualizará su utilidad como la primera propuesta de superación de las limitaciones expresivas de las Gramáticas Independientes de Contexto, aunque también se marcarán los problemas detectados en este tipo de modelos: por ej. la concordancia sujeto-verbo y la subcategorización verbal en español.

1.- Gramática de Cláusula Definida (DCG)

1.1 Lógica de predicados de primer orden

1.2 El operador lógico Unificación

2.- Ventajas sobre CFG. Aplicaciones prácticas en lenguaje natural

3.- Poder expresivo y limitaciones

Unidad III: Modelos optimizados fuera del área de injerencia chomskyana

Se abordarán las gramáticas basadas en la estructura de rasgos (features). El gran salto cualitativo que representan estas gramáticas respecto del paradigma chomskyano es que intentan resolver los problemas tradicionales de los lenguajes naturales -como constituyentes discontinuos u orden variable en español- a través de operaciones de unificación de matrices de features, propiedades de herencia y restricciones de linealidad. Específicamente se trabajará con la gramática denominada Gramática de Estructura de Frase gobernada por Núcleos Head-driven Phrase Structure Grammar-HPSG, desarrollada por Ivan Sag.

1.- El concepto de rasgo (feature)

2.- Matriz de feature

3.- Implementación: herencia, jerarquías de tipos y restricciones de linealidad

4.- Head-driven Phrase Structure Grammar-HPSG Aplicaciones en español

Unidad IV: El paradigma estadístico

El paradigma estadístico aplica diversas técnicas probabilísticas a grandes corpora de entrenamiento, con vistas a inducir categorías y fenómenos específicos del lenguaje natural a partir de la detección de patrones estadísticamente significativos en la tabula rasa que constituyen los corpora. Sin embargo, el paradigma estadístico es más que una mera aplicación de técnicas y modelización matemática: estos enfoques aportan evidencia de plausibilidad psicolingüística a un renovado debate acerca de la naturaleza misma del lenguaje.

1.- Principios fundantes del paradigma estadístico

1.1 Cadenas de Markov y la equiparación de probabilidad y gramaticalidad

1.2 Información distribucional e información mutua

2.- El debate epistemológico en torno al Argumento de la Pobreza de los Estímulos (APS). La investigación actual sobre corpus

2.1 Anotación morfosintáctica de corpus

2.2 Técnicas de clustering e inducción de fenómenos sintácticos

2.3 Aprendizaje automático o machine learning

Unidad V: El paradigma conexionista de redes neuronales

Evolución histórica hacia los modelos actuales de redes neuronales: validación translingüística y adaptación a diferentes dominios. Estado del arte y vigencia de los algoritmos de deep learning en múltiples tareas estándares del campo disciplinar.

1.- ¿Qué es una red neuronal?

1.1 El concepto de back-propagation

1.2 Arquitecturas recientes en deep learning

2.- Diferencias epistemológicas y plausibilidad psicolingüistica para los modelos formales no transformacionales. Parsing y Procesamiento de Lenguaje Natural dentro de la Lingüística Computacional

d. Bibliografía específica (subrayada la bibliografía obligatoria)

Unidad I

∙       Chomsky, N. 1957. Estructuras sintácticas. México, SigloXXI. (hay diversas ediciones en español)

Eguren, L. y Fernández Soriano, O.  2004. Introducción a una sintaxis minimista. Madrid, Gredos. Cap.1

Grune, D. y Jacobs, C. Parsing Techniques. A practical guide.Amsterdam, Springer, 2008

Jurafsky, D y Martin, J. 2000. Speech and language processing. New Jersey. Prentice-Hall. caps. 2 y 9

Partee, B., Meulen, A. y Wall, R. 1993. Mathematical Methods in Linguistics.  Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 

Savich, W. Bach, E., Marsh, W. y Safran-Naveh, G. 1987 The Formal Complexity of Natural Languages Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 

Sag, I. And Wasow, Th. 1999. Syntactic Theory. A Formal Introduction. Stanford, California: CSLI Publications. Apéndice B.

Sandoval Moreno, Antonio. 1998. Linguistica Computacional. Madrid. Editorial Síntesis

Hierro S. Pescador, José. 1980. Principios de Filosofía del Lenguaje 1.Teoría de los signos y de la Gramática. Madrid. Alianza Editorial cap.4

 Unidades II y III

∙       Alsina, A. 1996. The Role of Argument Structure in Grammar. Evidence from Romance. Stanford, California: CSLI Publications.

∙  Jurafsky, D y Martin, J. 2000. Speech and Language Processing. New Jersey. Prentice-Hall. cap. 11

∙       Radford, A. 1997. Syntactic Theory and The Structure of English. A Minimalist Approach. Cambridge: Cambridge University Press.

∙       Radford, A. 1997. Syntax. A Minimalist Introduction. Cambridge: Cambridge University Press.

∙       Pollard, C. y Sag, I. 1987. Information-Based Syntax and Semantics. Stanford, CA: CSLI Publications.

∙       Pollard, C. y Sag, I. 1994. Head-Driven Phrase Structure Grammar. Stanford, CA: CSLI Publications.

∙       Sag, I. y Wasow, T. 1999. Syntactic Theory. A Formal Introduction. Stanford, California: CSLI Publications.

∙       Sells, P. 1989 Teorías sintácticas actuales (GB, GPSG, LFG) Barcelona, Ed. Teide.

Russell S. y Norvig P. 1995. Inteligencia Artificial: un enfoque moderno. New Jersey. Prentice Hall caps. 22 y 23  

Sandoval Moreno, Antonio. 2001. Gramáticas de Unificación y Rasgos. Madrid .Ed. Antonio Machado

Shieber, S. 1986. An Introduction to Unification-Based Approaches to Grammar. Stanford, CA: CSLI Publications. 

Unidad IV

Abney, S. 1996. "Statistical methods and linguistics". En: Klavans J. y Resnik, P. (eds.), The balancing act. The MIT Press, Cambridge, MA.

Balbachan, F. 2014. Técnicas de clustering para inducción de categorías sintácticas en un corpus de español. Tesis de doctorado (UBA-FFyL). 

Balbachan, F. y Dell’Era, D. 2010. "Inducción de constituyentes sintácticos en español con técnicas de clustering y filtrado por información mutua". En Linguamática nº2, pp.39-57

Chater, N. y Manning, C. 2006. “Probabilistic models of language processing and acquisition”. En TRENDS in Cognitive Sciences, vol.10 nº7, pp.335-344

Clark, A. 2001. Unsupervised language acquisition: theory and practice. Sussex. School of Cognitive and Computing Sciences, University of Sussex Press.

∙  Jurafsky, D y Martin, J. 2000. Speech and Language Processing. New Jersey. Prentice-Hall. caps. 1, 10, 15, 21

∙  Manning, C. y Schütze H. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press. Cambridge (Massachusetts). cap. 1

Redington M. et al. 1998. "Distributional information: a powerful cue for acquiring syntactic categories". En Cognitive Science Vol 22 (4) 1998. pp. 425-469

Unidad V

∙       Flechas, N. y Balbachan, F. (en preparación). Modelos de Deep Learning para NLU: estado de la cuestión y evolución del paradigma. Linguamática, 12(1), xx-xx

∙       Peacocke, Ch. 1989. "When is a grammar psychologically real?" en George, A. (comp.) Reflections on Chomsky. Cambridge: Basil Blackwell.

∙       Pinker, S. 1994. El instinto del lenguaje. Versión española de José Manuel Igoa González. Madrid: Alianza, 1995. 

∙       Savich, W. Bach, E., Marsh, W. Y Safran-Naveh, G. 1987. The Formal Complexity of Natural Languages Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

Shieber, S. 1985. “Evidence against the context-freeness of natural language”. En Linguistics and Philosophy (8) pp.333-343

∙       Soames, S. 1984. "Linguistics and Psychology" en Linguistics and Philosophy 7.

∙       Soames, S. 1985. "Semantics and Psychology" en Katz, J. (comp.) The Philosophy of Linguistics. Cambridge: Oxford University Press.

Bibliografía general

Balbachan, F. (editor) Dell’Era, D., Berros J., Cruces, M. Haimovici, S. 2009. Cuadernillo de ejercicios y apuntes. Serie Fichas de Cátedra. (FFyL-UBA)

Bolshakov, I. y Gelbukh, A. 2004. Computacional Linguistics: model, resources, applications. México. UNAM

Grune, D. y Jacobs, C. 2007. Parsing techniques: a practical guide. Amsterdam. Springer