Modelo computacional de lectura cognitiva para la representación automática de textos

Esta investigación propone un modelo computacional de lectura que elabora una representación de la semántica de un texto como resultado de un proceso en el tiempo. Dicha representación posee una estructura que permite la descripción de las relaciones entre los conceptos leídos y su nivel de significado en cada momento del proceso de lectura.. En este trabajo se presenta el sistema SILC, Sistema de Indexación Mediante Lectura Cognitiva. Éste intenta simular, en parte, procesos cognitivos de alto nivel que operan en el tiempo. En primer lugar, construye una red de asociación conceptual como una memoria lingüística base a partir de una colección de textos que representan el espacio de conocimiento semántico. A continuación genera representaciones de los textos de entrada como redes de conceptos con niveles de activación, que recogen el nivel de significación semántica de los mismos. Para ello, este modelo utiliza el conocimiento semántico lingüístico, previamente construido, y realiza inferencias sobre el mismo mediante la propagación por la red de la activación de los conceptos leídos secuencialmente. La representación generada se emplea posteriormente para indexar documentos para clasificarlos automáticamente. Se realizan experimentos para comparar el modelo con sujetos humanos, tanto durante la lectura, mediante la predicción o inferencia de conceptos, como al final de la misma, mediante la comparación con resúmenes generados por los sujetos.. Los resultados muestran que el sistema es adecuado para modelar de manera aproximada el proceder humano en la lectura y confirman la hipótesis de partida de SILC que considera que se realizan mejor las tareas prácticas del lenguaje cuanto más se asemeje el sistema a los seres humanos. También se demuestra que el sistema es adecuado como marco experimental de validación de hipótesis relacionadas con aspectos cognitivos de la lectura. En otros experimentos de aplicación práctica se observa que, una vez que se optimizan sus parámetros, el modelo de lectura implementado hace a SILC adecuado para su aplicación a tareas reales de procesamiento de lenguaje natural..