b'\n_START_ARTICLE_\nEtiquetado gramatical\n_START_PARAGRAPH_\nEn ling\xc3\xbc\xc3\xadstica computacional, el  etiquetado gramatical (conocido tambi\xc3\xa9n por su nombre en ingl\xc3\xa9s, part-of-speech tagging, POS tagging o POST) es el proceso de asignar (o etiquetar) a cada una de las palabras de un texto su categor\xc3\xada gramatical. Este proceso se puede realizar de acuerdo con la definici\xc3\xb3n de la palabra o el contexto en que aparece, por ejemplo su relaci\xc3\xb3n con las palabras adyacentes en una frase, oraci\xc3\xb3n (como realiza el desambiguador l\xc3\xa9xico en ventana deslizante), o en un p\xc3\xa1rrafo._NEWLINE_Uno de los usos de este etiquetado tiene lugar en el contexto de la ling\xc3\xbc\xc3\xadstica computacional, mediante el empleo de algoritmos que realizan el etiquetado mediante etiquetas descriptivas predefinidas.\n_START_SECTION_\nProblem\xc3\xa1tica\n_START_PARAGRAPH_\nEl etiquetado morfol\xc3\xb3gico es m\xc3\xa1s complejo de lo que parece a primera vista, ya que no se reduce a tener una lista de palabras y sus correspondientes categor\xc3\xadas gramaticales, puesto que algunas palabras pueden tener distintas categor\xc3\xadas gramaticales en funci\xc3\xb3n del contexto en que aparecen. Este hecho suele ocurrir a menudo en el lenguaje natural (al contrario que con los lenguajes artificiales), donde una gran cantidad de las palabras son ambiguas. Por ejemplo, la palabra \'dado\' puede ser un nombre singular o una forma del verbo \'dar\'.\n_START_SECTION_\nAlgoritmos para el etiquetado l\xc3\xa9xico\n_START_PARAGRAPH_\nLas soluciones propuestas en la literatura para el etiquetado l\xc3\xa9xico se pueden dividir en dos grandes grupos fundamentados en el aprendizaje autom\xc3\xa1tico: \'Aproximaciones Ling\xc3\xbc\xc3\xadsticas\' basadas en un conjunto de reglas establecidas manualmente por expertos o aprendidas de forma (semi)autom\xc3\xa1tica, y las \'Aproximaciones de Aprendizaje Autom\xc3\xa1tico\' (basadas en corpus) que usan textos, generalmente anotados con informaci\xc3\xb3n ling\xc3\xbc\xc3\xadstica para establecer los modelos subyacentes. Tambi\xc3\xa9n se pueden encontrar \'Aproximaciones H\xc3\xadbridas\' que combinan ciertos aspectos de las anteriores.\n_START_SECTION_\nAproximaciones Ling\xc3\xbc\xc3\xadsticas\n_START_PARAGRAPH_\nEstas aproximaciones abarcan las primeras tentativas de resoluci\xc3\xb3n de la ambig\xc3\xbcedad l\xc3\xa9xica en los a\xc3\xb1os 60 y 70. Los primeros etiquetadores\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b estaban compuestos por un conjunto de reglas, escritas manualmente por ling\xc3\xbcistas, con el objeto de restringir o predecir las posibles categor\xc3\xadas de una palabra. Dentro de estas aproximaciones est\xc3\xa1 el sistema TAGGIT, que fue utilizado para la construcci\xc3\xb3n de grandes corpus como el \'Brown\'.\xe2\x80\x8b _NEWLINE_El problema de estos sistemas es que eran totalmente dependientes de la lengua para la que se hab\xc3\xadan dise\xc3\xb1ado, y requer\xc3\xadan un gran coste humano para la definici\xc3\xb3n de las reglas. Adem\xc3\xa1s empleaban un l\xc3\xa9xico muy restringido, por lo que aparec\xc3\xadan muchas situaciones no contempladas. Debido a esto, la cobertura (conjunto de casos de ambig\xc3\xbcedad contemplados en las reglas) era baja, y se dificultaba enormemente la exportaci\xc3\xb3n de las reglas a otros idiomas._NEWLINE_A pesar de que el esfuerzo humano requerido por estas aproximaciones es muy elevado, la principal ventaja es que se construyen modelos de lenguaje desde un punto de vista ling\xc3\xbc\xc3\xadstico, por lo que se pueden incluir muchas y complejas fuentes de informaci\xc3\xb3n, dif\xc3\xadciles de capturar de manera autom\xc3\xa1tica. Este hecho las hace m\xc3\xa1s expresivas, por lo que en general, suelen proporcionar mejores prestaciones en tareas de desambiguaci\xc3\xb3n si se comparan con otro tipo de aproximaciones.\n_START_SECTION_\nAproximaciones de Aprendizaje Autom\xc3\xa1tico\n_START_PARAGRAPH_\nEstas aproximaciones construyen un modelo de lenguaje utilizando m\xc3\xa9todos de aprendizaje a partir de datos. Estas aproximaciones difieren entre s\xc3\xad en el m\xc3\xa9todo de aprendizaje y en la complejidad del modelo construido. Muchos son los formalismos utilizados: Modelos de Markov o n-gramas, reglas de transformaci\xc3\xb3n, \xc3\xa1rboles de decisi\xc3\xb3n, redes neuronales, aut\xc3\xb3matas y transductores de estados finitos, etc. _NEWLINE_La aproximaci\xc3\xb3n m\xc3\xa1s utilizada son los Modelos de Markov Ocultos o n-gramas. _NEWLINE_Esta t\xc3\xa9cnica consiste en construir un modelo de lenguaje estad\xc3\xadstico, que se utiliza para obtener, a partir de una frase de entrada, la secuencia de etiquetados l\xc3\xa9xicos que tiene mayor probabilidad. Por ejemplo, si hemos etiquetado una palabra como art\xc3\xadculo, la pr\xc3\xb3xima palabra ser\xc3\xa1 un nombre con un 40% de probabilidad, un adjetivo con otro 40% y un n\xc3\xbamero el 20% restante. Conociendo esta informaci\xc3\xb3n, un sistema puede decidir que la palabra "vino" en la frase "el vino" es m\xc3\xa1s probable que sea un nombre a que sea un verbo._NEWLINE_Algunos MMO m\xc3\xa1s avanzados aprenden las probabilidades de pares, triples e incluso secuencias m\xc3\xa1s largas. Por ejemplo, si acabamos de etiquetar un art\xc3\xadculo y un verbo, la siguiente palabra probablemente ser\xc3\xa1 una preposici\xc3\xb3n, un art\xc3\xadculo o un nombre, pero dif\xc3\xadcilmente ser\xc3\xa1 otro verbo._NEWLINE_Cuando aparecen varias palabras ambiguas juntas, las posibilidades se multiplican. Sin embargo, se puede calcular la probabilidad de cada secuencia de posibles etiquetados y seleccionar la secuencia de etiquetados con mayor probabilidad. El etiquetador CLAWS emplea este sistema y consigue un porcentaje de aciertos en el rango 93-95%._NEWLINE_El problema de CLAWS es considerar todos los posibles etiquetados, lo que aumenta el tiempo de generaci\xc3\xb3n del etiquetado. En 1987 Steve DeRose y Ken Church desarrollaron sendos algoritmos de programaci\xc3\xb3n din\xc3\xa1mica similares al Algoritmo de Viterbi que reduc\xc3\xadan enormemente el tiempo de etiquetado. Ambos algoritmos alcanzaron un porcentaje de aciertos de alrededor del 95%.'