Modelado conceptual de un algoritmo de aprendizaje de máquina para la identificación automática de metáforas conceptuales a partir de una revisión de literatura
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González Rodríguez, Sebastián | 2020-11-20
En este trabajo de grado se realiza una revisión de literatura exhaustiva con el fin de modelar el que podría ser un algoritmo de aprendizaje de máquina que permita detectar metáforas conceptuales de forma automática partiendo de un conjunto de datos o un Corpus específico. La metáfora es un componente lingüístico importante en nuestra vida cotidiana ya que con esta construimos textos que deben ser procesados por las máquinas, de esta manera se configura el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). La metáfora, además, proporciona emociones a lo que queremos expresar y ayudándonos a que nos entiendan de forma más clara nuestras ideas. La metáfora al ser un elemento lingüístico incorporado en nuestra vida cotidiana se convierte también en un proceso cognitivo el cual permite transmitir desde un dominio origen a un dominio destino nuestras ideas de forma conceptual haciendo que lo que queremos transmitir sea entendido de forma más amplia en el dominio destino. El proceso cognitivo del cual parte una metáfora se basa principalmente en el contexto en el cual se presente lo que queremos transmitir, este contexto prevalece sobre los elementos lingüísticos y sintácticos y es el que permite entender la metáfora y conceptualizar de una mejor manera nuestra idea. La detección automática de metáforas mediante un algoritmo de aprendizaje nos permitiría una comunicación más directa con las máquinas y que estas entiendan nuestras necesidades para poder ayudarnos de forma directa con nuestras actividades lo cual se traduce en mayor eficiencia en el desarrollo de todas aquellas actividades que son pesadas para las personas.
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