| Revista: | Programación matemática y software |
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| Número de sistema: | 000573042 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | González Meneses, Yesenia Nohemí1 Pedroza Méndez, Blanca Estela1 López Briones, Francisco1 Pérez Corona, Carlos1 Ramírez-Cruz, José Federico1 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de Apizaco. Av. Instituto Tecnológico s/n. Apizaco, Tlaxcala, México, |
| Año: | 2014 |
| Volumen: | 6 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 14-22 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | This paper analyzes one of the most representative problems in the treatment of Spanish language, which is the ambiguity that exists in the graphic accentuation of words. In written Spanish the diacritic mark representing acute accent is widely used, and helps determine the right pronunciation or interpretation of words. Similarly constructed words can be distinguished by the presence or not of the accent mark, or by its placement in a different syllable, which allows them to take different meanings depending on the context. In this project the correct allocation of the diacritical accent is treated as a classification problem, where the context determines whether ambiguous words should be graphically accented or not. To this end, we trained and tested a model with the naive Bayes classifier. |
| Resumen en español | En este artículo se analiza uno de los problemas más representativos en el tratamiento del lenguaje español, que es el de la ambigüedad en la acentuación gráfica de las palabras. En la escritura del español se utiliza el acento gráfico o tilde, el cual determina la pronunciación o interpretación correcta de las palabras. Algunos vocablos de construcción similar pueden llevar tilde o no, o la llevan en diferente sílaba, lo cual permite que tomen diferentes sentidos en relación con su contexto, para lo cual se utiliza la llamada tilde diacrítica. La asignación correcta de la tilde diacrítica en este proyecto es abordada como un problema de clasificación, donde con base en el contexto se determina si las palabras ambiguas llevan esta marca o no. Para ello se entrenó un modelo con el clasificador naive Bayes. |
| Palabras clave: | ambigüedad en la acentuación, clasificador naive Bayes, etiquetado de texto |
| Keyword: | ambiguity in accentuation, naive Bayes classifier, text labeling |
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