1.2 Contenido

El presente trabajo está estructurado en siete capítulos. Los capítulos pertenecientes a la descripción de los módulos principales de la arquitectura de comprensión de habla implementada incluyen los resultados experimentales y las conclusiones más relevantes relacionadas con los mismos. Además, se ha incluido una sección adicional de apéndices complementarios, relacionados con varios capítulos, donde se puede encontrar información detallada que ayuda a comprender mejor algunas partes de la tesis.

El Capítulo 1 presenta los objetivos principales del trabajo y su justificación, así como la descripción resumida de los contenidos de cada capítulo.

El Capítulo 2 describe el encuadre científico-tecnológico en el que se enmarca la investigación, analizando de forma básica las teorías y técnicas más importantes que están relacionadas con el problema de la comprensión automática del lenguaje hablado. Se dará una visión de conjunto y se describirán distintas soluciones prácticas (sistemas implementados) existentes en la comunidad científica internacional. Este capítulo nos permitirá situar la solución propuesta e implementada en esta tesis, ayudando a justificar las distintas soluciones adoptadas.

El Capítulo 3 presenta el dominio de aplicación que se ha modelado. Es un sistema de información naval con acceso a bases de datos. En este dominio se evaluará la arquitectura desarrollada, describiendo cualitativa y cuantitativamente los problemas encontrados. Se incluye la descripción de los corpus textual y hablado que se han utilizado, así como la descripción detallada del dominio ontológico (conceptos) de la aplicación. En este capítulo podemos encontrar información que nos permita entender la complejidad de nuestra aplicación.

El Capítulo 4 describe, de forma resumida, los distintos módulos que conforman la arquitectura diseñada e implementada, dando una visión global del sistema de comprensión de habla desarrollado y evaluado.

El Capítulo 5 está dedicado a la descripción del Módulo Acústico o Módulo de Decodificación Acústica (Reconocedor Automático de Habla) implementado. En él se describen aspectos relacionados con el mismo como son:

• La naturaleza modular del decodificador acústico implementado y sus ventajas e inconvenientes
• El algoritmo de búsqueda utilizado (una versión del conocido algoritmo de Un Paso de Ney y Bridle)
• La integración y modelado de la información léxica (diccionario lineal categorizado), con nombres propios compuestos tratados como una sola palabra o como varias, con la inclusión de pausas entre las palabras de un nombre compuesto, con información contextual fonológica en los principios y finales de cada palabra, etc.
• La integración del conocimiento lingüístico sintáctico y semántico necesario para guiar y restringir el proceso de decodificación acústica. Se analizan gramáticas estocásticas: bigramas de macrocategorías generales del castellano (no dependen del dominio de aplicación), suavizadas con la conocida técnica “back-off”, gramáticas semánticas en forma de autómatas finitos conceptuales probabilísticos entrenadas con el corpora etiquetado del dominio de aplicación y suavizadas.
• Se analiza la incorporación de técnicas de recorte del espacio de búsqueda, basadas en el cálculo de heurísticos en la trama actual y en la trama anterior, con uno o dos heurísticos, y un método de establecer el valor del umbral de recorte en base a un análisis del espacio de búsqueda óptimo y su repercusión en la tasa de aciertos de palabra del sistema.
• Se presenta una versión del algoritmo de búsqueda capaz de generar varias hipótesis de salida (pseudo N-caminos mejores), y se comprueba el número de caminos necesario para obtener ventajas significativas en el proceso de reconocimiento y de comprensión.

El Capítulo 6 describe el Módulo de Comprensión y los distintos componentes del mismo. Se describen los problemas encontrados en los distintos pasos del proceso de comprensión y las soluciones adoptadas para intentar resolver cada uno de ellos.          

Durante el desarrollo del mismo podemos encontrar un análisis detallado de las limitaciones derivadas del uso de gramáticas semánticas probabilísticas basadas en autómatas conceptuales ergódicos. La robustez y la mayor cobertura conseguida con ellos en el proceso de decodificación semántica, se ve ensombrecida por la incapacidad de modelar las relaciones de larga distancia entre conceptos. Esta limitación produce problemas de ambigüedad semántica (conceptual) y dificulta la comprensión de frases en lenguaje natural de un cierto nivel de complejidad estructural (dificultad para tratar problemas de elipsis semántica y funciones de cierta complejidad sin traducción directa a SQL).

El Capítulo 7 analiza las conclusiones y describe las líneas futuras de este trabajo.

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