Composicionalidad, cómputo de estructura y redes neuronales.

resumen literal de la revista

Los problemas que presentan los modelos neuronales de procesamiento del lenguaje y la representación del significado derivan de dos problemas principales: el problema del 'binding' y el problema de la composicionalidad. A su vez estos dos problemas derivan del problema de cómo representar estímulos complejos con estructura interna, como son las oraciones, mediante vectores de activación. En este artículo se presenta un modelo neuronal de procesamiento de lenguaje (ANNLP) que resuelve estos dos problemas y cuyo rendimiento es muy eficiente procesando textos reales para un amplio abanico de tareas que incluyen la desambiguación del sentido en contextos proposicionales, la desambiguación sintáctica y el parsing. Para conseguir este nivel de eficiencia se ha tenido que dotar al modelo de un conjunto de características cuyo elemento central reside en la propuesta de cómo computar estructuras (estructura sintáctica y de significado) mediante vectores de activación. Se aporta evidencia a favor de que el modelo y en concreto la propuesta de cómo representar estructura no es una simple solución ingenieril a los problemas de binding y la composicionalidad, sino que es plausible psicológicamente.