Gramáticas Formales: HPSG como paradigma para la implementación computacional de lenguas naturales

FACULTAD DE FILOLOGÍA GRADO EN FILOLOGÍA HISPÁNICA TRABAJO DE FIN DE GRADO CURSO 2015 /2016 TÍTULO: Gramáticas Formales: HPSG como paradigma para la implementación computacional de lenguas naturales AUTOR/A: Patricia Márquez González Fecha: Vº Bº del Tutor: Firma: Firmado: “Temo que no nos quitaremos de encima a dios porque seguimos creyendo en la gramática”. Nietzsche. Crepúsculo de los ídolos Índice Introducción 1 Gramáticas formales 2 Gramáticas de Unificación y rasgos 7 El modelo HPSG 13 ¿Lenguajes independientes o dependientes del contexto? HPSG 18 frente a la gramática transformacional Límites 21 Las gramáticas de unificación como modelo de computación 24 de lenguas naturales: machina sapiens Conclusiones 29 Relación bibliográfica 30 1 Introducción El lingüista desea comprender la lengua. No basta con poseer un lenguaje casi mágico, el hombre quiere comprender. Desde los inicios ha sido de este modo, y de este modo continuaremos hasta el final. El lenguaje tal y como lo concebimos, a diferencia de otros mecanismos que nos hacen ser, es una herramienta única en el mundo animal, lo que la hace, si cabe, aún más especial. Pero, ¿cuál sería el mejor método de estudio para abordarla? La mayor dificultad que presenta el estudio del lenguaje es su no realidad física. No podemos acceder físicamente a él, y su estudio debe, por tanto, ser un estudio inductivo a partir de manifestaciones acústicas. Las gramáticas formales, asunto del que trata este trabajo, intentan que el estudio del lenguaje no sea inductivo, sino deductivo. Para ello, previamente se establecen unos principios y unas reglas que serán aplicadas siempre de igual modo. El lenguaje usado por estas gramáticas es un lenguaje lógico, matemático, y por tanto, universal. La creencia de que todos los seres humanos estamos formados de igual modo y por los mismos principios promueve la idea de que lo mismo debe ocurrir con las lenguas, es decir, todas las lenguas deben estar formadas por los mismos principios, aunque las manifestaciones físicas sean diferentes. Importantes pensadores –como Humepensaban en la gramática filosófica –o universalcomo una disciplina deductiva que se ocupa de unos principios inmutables y generales, principios que forman parte de una naturaleza común. En el último siglo este método de estudio formal ha ido ganando protagonismo dentro del ámbito de la Lingüística computacional y la Inteligencia artificial, cuya meta común sería poder computar las lenguas naturales –para así comprenderlas desde una perspectiva lógicay a la vez dotar de lenguaje humano a otras realidades, como las máquinas. En este trabajo analizaremos la naturaleza de las gramáticas formales, centrándonos en las gramáticas independientes del contexto y en el modelo HPSG, así como nos acercaremos a cuestiones más cercanas a la Inteligencia artificial. El objetivo será ver cómo estas gramáticas formales –independientes del contextopueden servir como modelos de la inteligencia lingüística humana, y también ver dónde situaríamos los límites de dichos modelos. 2 Gramáticas formales “[…] la diversidad aparente esconde una serie limitada de estructuras y reglas posibles […]” (Chomsky 1989 65) na gramática formal es una especificación rigurosa de la estructura de una lengua de acuerdo a una convención determinada. Esa convención se conoce como formalismo gramatical, y como señala Ramírez González (2013 91) “un formalismo sencillo puede conducir a la elaboración de herramientas eficientes, mientras que un formalismo más complejo puede comprometer tal eficiencia.” Podríamos decir que una gramática formal es una herramienta. Una herramienta que permite desarrollar una lengua artificial que nos serviría para hablar de las lenguas naturales. El nacimiento de las gramáticas formales se sustenta en la creencia de que el lenguaje debe tener una estructura lógica y constante, y en que el azar no puede ser el motor de su génesis y funcionamiento. Las gramáticas formales intentan regularizar el funcionamiento de las lenguas naturales, es decir, establecer leyes y reglas que sean capaces de dar cuenta de los fenómenos de su gramática. Además, una teoría lingüística formal, persigue encontrar una explicación satisfactoria de los fenómenos de una lengua natural con la mayor restricción posible de sus formalismos. El lenguaje humano, por ser un producto más de nuestra biología, también debe estar regido por una serie de mecanismos que respondan a una regularidad y una lógica subyacente. Como exponía Chomsky (1989 84): Las nociones lógicas están metidas en nuestra naturaleza más profunda, en la mismísima forma de nuestro lenguaje y pensamiento, que es presumiblemente por lo que podemos entender fácilmente ciertas clases de sistemas lógicos mientras que otros nos son inaccesibles a menos que hagamos un esfuerzo considerable y los entendamos conscientemente (si lo logramos). Una de las características más importantes de las gramáticas formales es la ausencia de ambigüedad, puesto que las relaciones que derivan de las reglas de una gramática formal son inequívocas. El concepto de ambigüedad se encuentra estrechamente relacionado con el de gramaticalidad. No existe lugar para cadenas ‘aceptables gramaticalmente’ en una gramática formal, puesto que la aceptabilidad no se considera un criterio para determinar si una cadena está bien formada o no lo está. U 3 No podemos, por tanto, confundir la aceptabilidad con la gramaticalidad. Las gramáticas formales dividen las secuencias generadas en dos conjuntos: el conjunto de las secuencias gramaticales, y el conjunto de las secuencias agramaticales. La pertenencia a un conjunto o a otro depende únicamente de si la secuencia generada cumple o no cumple las reglas de una gramática G dada. Podemos definir entonces la gramaticalidad, según Moreno Sandoval (2001 223), como “la diferencia entre las oraciones generadas por las reglas de la gramática (oraciones gramaticales) y las secuencias que incumplen alguna regla de combinación (oraciones agramaticales).” Cuando intentamos hacer descripciones muy completas de una lengua haciendo uso de una gramática formal, es común que nuestra gramática sobregenere, es decir, que genere secuencias agramaticales debido a que sus reglas no son lo suficientemente restrictivas. Una definición posible para una gramática formal G que genere una lengua L(G) sería la de la cuaterna o 4-tuplas <Vⁿ, Vᵗ, R, O> en la que:  Vⁿ es un conjunto finito de símbolos no terminales. En lingüística estos símbolos no terminales coinciden con las categorías sintácticas. Sus elementos también son llamados variables.  Vᵗ es un conjunto finito de símbolos terminales. Son elementos con valor constante y se corresponden con el lexicón de una lengua natural. Se cumple: V= Vᵗ Ս Vⁿ Vᵗ Ո Vⁿ = Ø  R es el conjunto finito de reglas, de forma: α → β, α є V, α ≠ λ, β є V donde en la parte izquierda debe haber al menos un símbolo no terminal.  O es el símbolo inicial o axioma de la gramática, y es un elemento de Vⁿ. En las lenguas naturales suele corresponder con oración. Se cumple: O є Vⁿ ≠ Ø A diferencia de los conjuntos, en las n-tuplas el orden de los elementos sí es pertinente (de hecho, las 2-tuplas son llamadas pares ordenados), esto quiere decir que en esta cuaterna que hemos usado para definir una gramática G los elementos van aplicándose uno sobre el otro según el orden indicado. 4 Las gramáticas formales más extendidas son las gramáticas generativas, aunque también son gramáticas formales las gramáticas categoriales o las gramáticas de dependencias. En 1956 Chomsky hizo una clasificación de tipos de gramáticas teniendo en cuenta la forma de las reglas y las lenguas que generan. A dicha clasificación se la conoce como jerarquía de Chomsky: TIPO GRAMÁTICAS RESTRICCIONES LENGUAS AUTÓMATAS 0 Irrestrictas Ninguna Enumerables recursivamente Máquinas de Turing 1 Dependientes del contexto La parte derecha contiene al menos los símbolos de la parte izquierda Dependientes del contexto Autómatas linealmente finitos 2 Independientes del contexto La parte izquierda solo puede tener un símbolo no terminal Independientes del contexto Autómatas finitos con pila 3 Regulares o de estados finitos Las reglas solo pueden ser del tipo: A→ t B A→ t Regulares Autómatas finitos Las lenguas de tipo-i incluyen a las de tipo (i + 1), donde i = (0,1 y 2). Podemos también ver esta relación en forma de subconjuntos, de forma que: Lregular ⊆ L I.C ⊆ L. D.C ⊆ L.E.R. Las gramáticas irrestrictas son las que tienen un coste computacional mayor, y las de mayor poder formal (las más expresivas y complejas). Las gramáticas regulares, por su parte, tienen un poder formal insuficiente para describir los fenómenos de las lenguas naturales. Estas gramáticas son incapaces de operar con elementos incrustados, y las lenguas naturales pueden aumentarse indefinidamente incorporando oraciones subordinadas u otros sintagmas. Son incapaces de tratar estructuras recursivas. Según parece, son las gramáticas independientes del contexto las más apropiadas para hablar de las lenguas naturales, aunque discutiremos esa cuestión más adelante. 5 La complejidad mediría la dificultad para resolver un problema computacional -y por tanto la eficiencia de dicha gramáticaen términos de recursos consumidos (normalmente tiempo). Una teoría que persiga ser capaz de formalizar y de emular una lengua natural debe tener presente la complejidad de los formalismos que utiliza, puesto que no puede dejar de ser realista, ya que un hablante no necesita ni dispone de un tiempo excesivamente amplio – es más bien casi instantáneopara procesar la gramática de su lengua natural. Como podemos observar en la tabla anterior, el desarrollo de las teorías formales en Lingüística ha ido en progreso de forma paralela a los estudios en computación, de forma que existen muchas zonas de convergencia en ambos campos de estudio. En computación se establecieron una serie de autómatas o máquinas abstractas capaces de reconocer diferentes tipos de lenguajes, que precisamente eran los tipos de lenguajes que había establecido Chomsky. Estos autómatas reconocen si una secuencia pertenece o no a un tipo de lenguaje dado, pero también operan con dichas secuencias, y son capaces de computar una cadena de salida si tienen acceso a una cadena de entrada. La cooperación entre ambos campos de estudio es por tanto fundamental para conseguir resultados cada vez más perfectos en los estudios de Procesamiento del Lenguaje Natural. El funcionamiento de cada tipo de autómata ha sido decisivo a la hora de establecer qué tipo de lenguaje formal es el más adecuado para tratar problemas de las lenguas naturales, así como para intentar computar este lenguaje de forma artificial. Más adelante hablaremos de las relaciones de estos autómatas con los diferentes tipos de lenguaje. No podemos tampoco prescindir del concepto de la decidibilidad o resolubilidad. Cuando trabajamos con una gramática formal existen problemas que son irresolubles, es decir, que no existe ningún algoritmo que proporcione una solución a dicho problema. (Kelley 1998 242): “Se dice que los problemas de decisión son resolubles si existe un algoritmo que es capaz de responder sí o no a cada uno de dichos casos. Si el algoritmo no existe, se dice que el problema es irresoluble.” Resulta sumamente curioso que aunque unas líneas más arriba hemos afirmado que una gramática formal tiene como una de sus características principales la ausencia de ambigüedad, no es posible afirmar que una gramática formal independiente del contexto no es ambigua. Es un problema irresoluble. Como explica (Kelley 260): “Por desgracia, en general no es posible determinar si una gramática independiente del contexto es ambigua. Es decir, la cuestión de la ambigüedad de gramáticas independientes del 6 contexto, “¿es G una gramática independiente del contexto ambigua?” Es irresoluble.” Esto quiere decir que no podemos ni debemos pretender decidir sobre dicha cuestión, puesto que un lingüista no puede dar solución a un problema irresoluble. Entonces, si una gramática ambigua es una gramática que genera al menos una sentencia ambigua, y no podemos decidir si una gramática independiente del contexto es ambigua o no lo es ¿cómo decidir sobre la gramaticalidad de n sentencias ambiguas? ¿Se desecharían completamente estas sentencias por el conjunto de reglas R o habría un camino de derivación privilegiado sobre otro? Por otra parte, hay que reconocer que el hecho de que este problema sea irresoluble no es negativo, puesto que si se quiere dar explicación a los fenómenos de las lenguas naturales, la realidad es que una lengua natural es ambigua – asociando ambigüedad y creatividad-. En fin, lo que Chomsky pretendía con su clasificación de tipos de lenguaje era averiguar qué lenguaje formal era el más idóneo para representar las secuencias de una lengua natural. La conclusión fue que de entre aquellos que sean capaces de procesar dichas secuencias, se elegirá el que tenga menor coste computacional o menor complejidad, es decir, la más restrictiva, ya que el principal objetivo de una teoría formal es ofrecer una explicación óptima con la mayor restricción posible. 13 El Modelo HPSG PSG es una gramática sintagmática nuclear. Surgió a mediados de los 80, y hereda ideas tanto del panorama lingüístico anterior, como del ámbito de la filosofía del lenguaje, la lógica o la computación. Este modelo gramatical entronca con teorías como LFG, GPSG, o Rección y Ligamiento. Específicamente, HPSG representa la evolución del modelo GPSG, y ofrece como novedad la eliminación del carácter puramente ‘independiente del contexto’, ya que añade mecanismos que aumentan el poder expresivo de dicha gramática. Como explica Moreno Sandoval (2001) en el capítulo que dedica a este modelo: “HPSG es más una teoría computacional y aplicada que un modelo teórico sobre el lenguaje, o por lo menos este último tipo de consideraciones son relegadas a un segundo plano.” Esto quiere decir que la finalidad del modelo HPSG es, en esencia, práctica, por lo que se privilegiará la restricción frente a la expresión en los formalismos, en virtud de la eficiencia computacional y la aplicación en el campo de la Inteligencia Artificial. Puesto que este modelo no es un modelo teórico, no participa de la discusión de si los signos lingüísticos son mentales o extramentales. Lo que sí aparece bien definida es la estructura del signo: todos tienen la misma estructura, (palabra, sintagma, oración) la matriz de rasgos, donde deben existir al menos dos atributos: PHON y SYNSEM. El primero de ellos alude a la información fonética y fonológica, y el segundo a la información sintáctico-semántica. La importancia que el lexicón tiene en este modelo es primordial debido a que es un modelo inserto en las gramáticas de unificación. La complejidad de dicho modelo recae, por tanto, en lo complejas que sean las estructuras de rasgos, siendo las reglas de la gramática sumamente esquemáticas, como no ocurre con las reglas transformacionales. Como sabemos, HPSG es un modelo basado en unificación y rasgos, por ello, hereda los principios básicos de esta teoría:  No derivacional: HPSG considera que las estructuras lingüísticas se crean mediante la unificación de matrices de rasgos –que contienen información parcial-. La gramática transformacional, sin embargo, defiende que la H 14 estructura sintáctica superficial proviene de una estructura profunda, a través del mecanismo de la transformación.  Declaratividad: las reglas de este modelo gramatical son declarativas, es decir, no se especifica el orden en que se aplican las restricciones.  Reversibilidad: HPSG es usado tanto para el análisis de estructuras como para su generación.  Monotonicidad: el objeto lingüístico se conforma en base a la acumulación de restricciones que actúan de forma simultánea, y mediante el uso de la operación de unificación. La forma en que HPSG organiza la información -inspirado en el campo de la Inteligencia Artificiales mediante un sistema de tipos o clases. Los atributos pueden tener como valor una estructura de rasgos, una colección ordenada de objetos, o una colección desordenada de objetos. Esto hace que el tipo de información que puede aparecer en cada matriz se encuentre ordenada. El uso de la jerarquía de tipos no es una novedad de este modelo, fue GPSG la precursora en el uso de este tipo de ontologías para organizar la información. Una forma de definir el concepto de jerarquía de tipos sería el de “una ontología presentada en forma de árbol taxonómico, donde hay nodos madre y nodos hijo. Para dos tipos a y b, b es un subtipo de a si y solo si b está dominado por a. Los tipos que aparecen en los nodos terminales son tipos máximos, en el sentido de que son los más informativos y más específicos.” (Moreno Sandoval 143) Con respecto al procesamiento, este modelo, al encontrarse fuertemente vinculado a la Inteligencia Artificial, concentra sus esfuerzos en explicar cómo se procesa cualquier producto lingüístico, y no se preocupa en demasía por el problema de la adquisición de una lengua. El procesamiento de una lengua natural es básicamente un problema computacional: el hablante tiene que elegir o reconocer entre todas las posibles oraciones las que estén bien formadas según las leyes gramaticales de su lengua. Esto implica necesariamente el concepto de decidibilidad. Una teoría gramatical debería ser capaz de presentar un algoritmo que pudiera decidir en un tiempo de computación prudencial si una oración es o no de una lengua. (Moreno Sandoval 135) Este modelo gramatical también tiene la característica de ser independiente con respecto al orden, esto significa que el orden en que se consulta la información no es fijo, 15 y esto apoya la ausencia de niveles en las gramáticas insertas en un modelo de unificación y rasgos. Como mencionamos anteriormente, HPSG privilegia la restricción frente a la expresión en sus algoritmos. Estas restricciones pueden ser universales –generales a todas las lenguaso particulares –para cada lengua-. Principios y reglas Las gramáticas generativas pueden basarse en principios (HPSG) o en reglas (LFG o GPSG). Las teorías que se basan en principios, como HPSG, se basan en postulados de carácter abstracto y general. Tanto las reglas como los principios imponen condiciones explícitas de buena formación para los elementos lingüísticos, pero las reglas son más concretas y definidas. La regla suele tener un algoritmo definido mientras que el principio no tiene por qué llevar un algoritmo asociado. Existen, por tanto, para un modelo HPSG dado, unos principios que especifican cuáles son las condiciones de buena formación para el conjunto ontológico de estructuras de rasgos y los esquemas de dependencia inmediata –las reglas-. La idea que subyace a la elección de los principios frente a las reglas no sería otra que la apuesta por un modelo lexicalizado, de manera que el tamaño de las reglas sintagmáticas se reduciría en favor de una lexicalización del modelo. Esto significa que reglas específicas de ciertas construcciones (pasivas, etc.) se eliminarían, y en su lugar se utilizarían principios más generales, considerados, incluso, principios de la Gramática Universal. Ciertamente, el tratamiento semántico en HPSG es un asunto de vital importancia, siendo una de las principales preocupaciones de este modelo el hecho de ser capaces de integrar fenómenos sintácticos y aspectos más interpretativos, donde incluimos la semántica, pero también el contenido contextual –aunque en este último punto haya un largo camino por recorrer-. Un aspecto que podemos destacar como innovador, en comparación con modelos LFG y GPSG, es la inclusión de la información interpretativa dentro de las estructuras de rasgos, puesto que de esta forma ya no hace falta ningún mecanismo que haga corresponder las reglas sintácticas con una estructura interpretativa al margen. 16 El núcleo o Head HPSG, a partir de una ontología restrictiva, distingue entre dos tipos de núcleos: los núcleos sustantivos y los núcleos funcionales. Los primeros contribuyen de forma sustancial a la semántica de los signos que conforman. Subtipos de un núcleo sustantivo pueden ser nombre, verbo, adjetivo o preposición. Los segundos, por su parte, pueden ser de dos subtipos: determinante (artículo, demostrativo, etc.) o marcador (de contenido semántico puramente lógico o vacío). Marcan o señalan al constituyente con el que aparecen. El atributo de un marcador es MARCA, que puede tomar los valores + o – marcado. Principios Como el propósito de este trabajo no es el de analizar en profundidad los principios que rigen el modelo HPSG, vamos a destacar los tres más importantes, tal como lo hace Moreno Sandoval en el capítulo dedicado a HPSG de su manual sobre gramáticas de unificación (2001):  Principio de Subcategorización: este principio es un fenómeno léxico que afecta tanto a la selección de complementos como a la asignación de casos, a los papeles temáticos y a la concordancia del sujeto con el verbo. Junto a cada complemento aparecen especificados los valores que deben compartir para que sea posible su unificación en una estructura superior.  Principio de los rasgos del núcleo: se encuentra íntimamente ligado al anterior, puesto que ambos transmiten información léxica mediante la unificación. Según este principio, se establece que el valor HEAD de un sintagma dado con núcleo, debe ser igual al valor de dicho rasgo en el núcleo del elemento hijo.  Principio del Dominio Inmediato: es el principio que reduce las estructuras sintácticas de cualquier lengua dada a seis esquemas, que son los siguientes: o Esquema 1 (NúcleoSujeto): son sintagmas saturados, es decir, tienen vacío el rasgo SUBCAT. 17 o Esquema 2 (Núcleo-Complemento): son sintagmas saturados, pero parcialmente. Son sintagmas que contienen un solo elemento en la lista de SUBCAT. o Esquema 3 (Núcleo-Sujeto-Complemento): son estructuras típicas de lenguas con orden libre de constituyentes o lenguas con orden VSO. o Esquema 4 (Núcleo-Marcador): recoge aquellas estructuras donde aparece un complementante –marcadory una oración –núcleoo Esquema 5 (Núcleo-Adjunto): son estructuras formadas por un núcleo y un adjunto –elemento hijono subcategorizado. o Esquema 6 (Núcleo-Filler): alude a fenómenos como la topicalización, o estructuras interrogativas y relativas. A modo de recapitulación del apartado, podemos entender que HPSG es un modelo gramatical basado en un sistema de restricciones que deben ser formalizadas según los principios de buena formación de las estructuras sintácticas, y que, además de estos principios, la mayor parte de la información que define a los signos se encuentra codificada en forma de matrices de rasgos, cuyos valores se encuentran, a su vez, ordenados según una jerarquía de tipos, que no vendría a ser otra cosa que una ontología. 18 ¿Lenguajes independientes o dependientes del contexto? HPSG frente a la Gramática Transformacional omo hemos visto en los apartados anteriores, una gramática de unificación y rasgos es un modelo gramatical sustentando teóricamente en una gramática independiente del contexto aumentada con rasgos. La elección de dicho tipo de lenguaje formal radica en que este lenguaje tiene el suficiente poder expresivo para dar cuenta de los fenómenos de las lenguas naturales sin tener que recurrir a una gramática más compleja y de un coste computacional superior, es decir, a una gramática dependiente del contexto y a un autómata linealmente finito. Sin embargo, si analizamos con un poco más de profundidad los mecanismos utilizados por el modelo HPSG y la manera en que opera un autómata de pila, puede que su ubicación como modelo perteneciente a las gramáticas independientes del contexto no sea del todo apropiada. Veámoslo. Los lenguajes independientes del contexto operan con secuencias bidimensionales, de forma que los elementos v de cada secuencia están relacionados no solo en una dimensión lineal, sino que también se encuentran organizados en subsecuencias en las que se establecen otras relaciones, denominadas relaciones locales. Como explica Ramírez González (2013 3): En definitiva, estas secuencias son concatenaciones lineales de elementos v (primera dimensión), pero además, entre estos elementos v se pueden establecer relaciones estructurales locales (varios elementos v adyacentes en la dimensión lineal pueden entenderse como constituyentes de una subsecuencia […]) El tipo de autómata que reconoce estas secuencias es un autómata de estados finitos aumentado con una pila, que consistiría en una especie de memoria complementaria que permitiría al autómata en cuestión recordar en cualquier momento del análisis cuántos elementos de un tipo se han analizado, aunque la lectura de las secuencias seguiría siendo –como en los autómatas finitossecuencial. Gracias a la pila tendría acceso a estados anteriores del análisis, lo que no está permitido para un autómata de estados finitos. C 19 El autómata de estados finitos aumentado con una pila opera de forma que cada vez que encuentra un símbolo [ se añade un símbolo p a la memoria de la pila, y cada vez que encuentra un ] se elimina un símbolo de la memoria de la pila. Así, las secuencias analizadas por el autómata tienen el mismo número de símbolos de apertura y cierre. El problema de estos autómatas es que, aunque en un primer momento parece que pueden procesar todos los fenómenos sintácticos de las lenguas naturales, no pueden dar cuenta de fenómenos tales como el movimiento y el ligamiento. Si tenemos las secuencias: a) [Patricia [piensa [que [la suspenderán]]]] Ligamiento b) [¿Qué [piensas [que [será [h?]]]]] Movimiento Las relaciones de ligamiento y movimiento que se establecen entre los elementos destacados son relaciones entre elementos alejados en la secuencia lineal. Estaríamos ante relaciones no locales, de las cuales un autómata de pila no podría hacerse cargo de forma computacional. Sin embargo, estos fenómenos existen en las lenguas naturales. Entonces, ¿puede realmente un lenguaje independiente del contexto servir de modelo para el procesamiento y formalización de los lenguajes naturales? Para representar este tipo de fenómenos sería necesario un autómata que operase con secuencias tridimensionales, y no bidimensionales. Necesitaríamos, pues, un autómata linealmente finito. Estos autómatas procesan lenguajes dependientes del contexto, que permiten formalizar secuencias de estructura tridimensional. La memoria de estos autómatas es sustancialmente superior a la de los autómatas finitos con pila, y la forma en la que analizan las secuencias también es diferente: el autómata linealmente finito puede retroceder o avanzar a otros estados durante la lectura. Para la Gramática Transformacional que Noam Chomsky desarrolló en los años cincuenta, las secuencias de las lenguas naturales son secuencias como las de los ejemplos a) y b), por lo tanto, la Gramática Transformacional entiende que las lenguas naturales deben ser formalizadas como lenguajes dependientes del contexto. Como sabemos, HPSG es un modelo gramatical basado en lenguajes independientes del contexto, –cuyo poder expresivo ha sido ampliado con el uso de rasgoses decir, en lenguajes de menor poder formal y coste computacional que los lenguajes dependientes del contexto en los que se apoya la Teoría Transformacional. 20 La cuestión capital de este punto es la que trata el artículo de Ramírez González (2013): ¿realmente podemos considerar el modelo HPSG como un modelo basado en lenguajes independientes del contexto? La realidad es que HPSG encuentra una solución para poder operar con los fenómenos de movimiento y ligamiento: el uso de estructuras de rasgos. Dentro de una estructura de rasgos, dos o más atributos pueden compartir un mismo valor, y si uno de ellos se modifica, el otro también lo hará. Este tipo de tratamiento/movimiento de la información es conocido como percolación de rasgos. “Es esta percolación de rasgos la que permite establecer relaciones (como las propias del ligamiento y el movimiento) entre elementos alejados lineal y jerárquicamente en las secuencias de las lenguas naturales”. El problema aparece cuando nos percatamos del hecho de que las matrices de rasgos con estructura compartida son, en sí, elementos tridimensionales. Esto quiere decir que las estructuras sintagmáticas con relaciones no locales de la Gramática Transformacional y las estructuras de rasgos empleadas en HPSG son secuencias tridimensionales. Y esto nos hace inferir, lógicamente, que ambos modelos realmente tratan fenómenos de las lenguas naturales a través de lenguajes dependientes del contexto. El autómata necesario para procesar estas estructuras deberá ser, por tanto, un autómata linealmente acotado o finito. Parece ser que la diferencia sustancial entre las dos teorías residiría en cómo las reglas de la gramática operan con estas estructuras: para HPSG todos los procesos gramaticales serían locales, es decir, las reglas no tendrían acceso a los constituyentes de un sintagma x. Esto debe ser así porque si el autómata pudiese recordar durante todo el proceso la estructura completa –y además modificarlael coste computacional sería inabarcable. El modelo Transformacional, por su parte, permitiría que las reglas de su gramática tuviesen acceso a los constituyentes de un sintagma x, pero solo en determinados tramos del proceso: las fases. A pesar de todo, el modo en que el modelo HPSG opera con las secuencias gramaticales es el que resulta más eficiente computacionalmente –ya que intenta tratar las relaciones no locales como procesos locales cíclicos-, aunque las diferencias con el modelo Transformacional no sean tan amplias como en un primer momento pudiésemos pensar. ¿Por qué, entonces, si el modelo HPSG sigue resultando más eficiente computacionalmente que la propuesta Chomskiana, se insiste en atribuirle la etiqueta “independiente del contexto ampliado con rasgos” a dicho modelo? ¿Se trata de una 21 estrategia teórica o realmente no se quiere explicitar que las estructuras de rasgos son elementos tridimensionales? Límites a posibilidad de traducir el mecanismo interno de las lenguas naturales a un lenguaje formal, desde sus comienzos, ha sido un campo de estudio muy atrayente. En un primer momento, parece que el uso de herramientas lógicas puede proporcionar al lingüista un modelo cerrado y bien acotado, pero nada más ajeno a la realidad, puesto que estos modelos formales también tienen limitaciones teóricas. Empezaremos en primer lugar por el aspecto creativo. ¿Podemos computar un lenguaje formal semejante al de un ser humano de forma que una máquina pueda ser creativa en el uso de dicho lenguaje? De momento, la respuesta parece ser negativa. Tal y como recordaba Chomsky (1989) ya Descartes se percató de que el uso del lenguaje es innovador, libre, y por ello las lenguas sufren cambios. Para Descartes y su escuela, el matiz creativo en el uso del lenguaje proporciona la prueba de que cualquier organismo que se parezca a nosotros tiene una mente como la nuestra, -¿deberíamos hablar de inteligencia ‘artificial’ entonces, o podríamos eliminar el adjetivo?-. El aspecto creativo del lenguaje da la clave para diferenciar a un humano de cualquier otra cosa del mundo físico. El resto de organismos son máquinas, en el sentido de que dentro de unos parámetros biológicos, su comportamiento está predeterminado. La clave residiría en la pregunta ¿puede una máquina hacer uso de un lenguaje creativo? Como hemos apuntado antes, por el momento parece ser que no es posible. Atisbos de esta posible creatividad podemos encontrar en el hecho de que no podemos afirmar que los modelos usados en computación de lenguajes naturales no son ambiguos, y, por tanto, a través de esta ambigüedad podrían producirse cambios, o al menos el abanico de posibilidades sería mayor. Otro aspecto que me parece fundamental es el papel que desempeñan en las teorías formales la información contextual y el uso. Personalmente, considero relevante la inclusión de estos parámetros en este tipo de teorías porque me parece que el uso que L 22 hacemos de una lengua concreta y todo aquello que tiene que ver con ese uso realmente afecta al producto final que ofrecemos a un interlocutor, y es en esa relación emisorreceptor en la que se fundamenta la lengua: en el fin comunicativo. “Ha ido creciendo el número de investigadores que comparten la convicción de que el paradigma chomskiano resulta demasiado limitado como para dar cuenta de aquellos interrogantes sobre el lenguaje que poseen mayor interés.” (Lavandera 1992 15-27) Sin embargo, también podría decir que no creo en la relevancia de dichos parámetros en este tipo de teorías porque podemos considerar, también, que el producto final de un proceso comunicativo no engloba solamente información lingüística. Hay una suma de informaciones que incluyen a las no lingüísticas, donde podríamos ubicar todos los aspectos contextuales. El contexto no va a provocar una variación en la coherencia sintáctica, incluso tampoco en la semántica, ya que podríamos explicar variaciones semánticas producidas por el contexto a partir de la ambigüedad inherente a una lengua natural. Esto no quiere decir que se pueda prescindir de esta información dentro de un modelo sobre el lenguaje –como defendía Chomsky-, puesto que el fin último siempre es el comunicativo, donde entran en juego diversos aspectos de la realidad. Sin embargo, esto tampoco quiere decir que esa información deba ser tratada del mismo modo que la información propiamente lingüística, aunque tenga que ser tenida muy en cuenta. Perspectivas como las que puede ofrecer el análisis del discurso resultan complementarias, pero no imprescindibles en una teoría sobre el lenguaje. Moreno Sandoval (135) distingue entre información lingüística e información acerca del mundo y el contexto: Al codificar o descodificar una expresión, los hablantes entremezclan información lingüística con información acerca del mundo y del contexto comunicativo. En otras palabras, para interpretar una oración se necesitan distintos tipos de conocimiento, cada uno de los cuales presenta una serie de restricciones que permiten elegir la interpretación apropiada entre varias posibles. Pensemos en las palabras polisémicas, que provocan la indeterminación interpretativa. En muchos casos, solo el contexto nos proporciona la clave. En la actualidad no hay ninguna teoría que explique satisfactoriamente la interacción del conocimiento lingüístico y extralingüístico para resolver la ambigüedad, pero es razonable preferir una teoría que permita integrar flexiblemente ambos tipos de conocimiento. 29 Conclusiones La primera idea que de estas páginas podemos extraer es que no existe ninguna teoría lingüística que sea capaz -por el momentode abarcar la realidad del lenguaje en todo su conjunto. Cada teoría o perspectiva intenta acotar su ámbito de estudio para poder profundizar en los aspectos que desea estudiar, inevitablemente en detrimento de otros aspectos igualmente significativos. Pese a que las gramáticas formales, y en concreto las de unificación y rasgos, presentan un paradigma de estudio competente y atractivo, lo cierto es que a pesar de los años que lleva en continuo auge y desarrollo, todavía no se ha podido lograr dar una explicación completa de todos los fenómenos que ocurren en la lengua humana, y tampoco hemos podido ver una definitiva implementación de una lengua natural a una máquina, puesto que cuestiones como la creatividad, la conceptualización, la información acerca del mundo y contextual, o la eficiencia, siguen siendo una frontera para el mundo de la Lingüística computacional. No obstante, hemos de reconocer que estos objetivos son muy ambiciosos, y que una disciplina concreta rara vez consigue llegar al conocimiento absoluto de su materia de estudio. Podría ser que el mundo de la lingüística exigiese demasiado éxito a estas teorías formales y las esperanzas depositadas en ellas hayan sido demasiado altas. Esto no significa, sin embargo, que los estudios y proyectos sigan avanzando en línea recta hacia los objetivos propuestos. No podemos dejar de señalar la importancia de las gramáticas basadas en unificación y rasgos, y en concreto del modelo HPSG, ya que su desarrollo ha supuesto un gran esfuerzo por aunar conocimientos lingüísticos y eficiencia computacional, sin tampoco renunciar totalmente al intento de codificar información contextual en sus matrices de rasgos, a expensas de disminuir dicha eficiencia computacional. Este marco de estudio supone, por tanto, un intento de combinar ideas procedentes de diferentes teorías lingüísticas, pero también supone la asimilación de ideas propias de otros campos de estudio, como la filosofía del lenguaje, la lógica o la computación. Todo ello en su conjunto no puede conducir sino a la conquista de una teoría, si bien no total, casi completa, acerca del lenguaje humano, lo que significa, a su vez, estar un poco más cerca de la respuesta a la pregunta ¿qué somos? 30 Bibliografía  Aranda Joaquín, Duro y otros. Fundamentos de Lógica Matemática y Computación. Madrid: Sanz y Torres, 2006.  Barón Birchenall, Leonardo Francisco. “El juego de imitación de Turing y el pensamiento humano”, Avances en Psicología Latinoamericana 26 (2008): 180194.  Chomsky, Noam. El lenguaje y los problemas del conocimiento. Madrid: Visor, 1989.  Fodor, J.A. La modularidad de la mente: un ensayo sobre la psicología de las facultades. Madrid: Morata, 1986.  Garrido Medina, Joaquín. Lógica y Lingüística. Madrid: Síntesis, 1994.  Grishman, Ralph. Introducción a la lingüística computacional. Madrid: Visor, 1991.  Kelley, Dean. Teoría de autómatas y lenguajes formales. 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