ICC   25427
INSTITUTO DE INVESTIGACION EN CIENCIAS DE LA COMPUTACION
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Estimadores computacionales de la predicci ́ on humana durante la lectura
Autor/es:
BIANCHI B; KAMIENKOWSKI JE; FERRER L; BENGOLEA MONZON G
Lugar:
Ciudad Autonoma de Buenos Aires
Reunión:
Conferencia; 17th Argentine Symposium on Articial Intelligence - 45th JAIIO; 2016
Resumen:
El estudio de los movimientos oculares es de gran inter ́es para la neurociencia,ya que reflejan procesos cognitivos que subyacen a la ejecuci ́on de cualquier tarea visual,en particular a la lectura. Una variable muy importante que determina estos movimientoses la Predictibilidad. Esta variable representa la predicci ́on que va haciendo el lector sobrela palabra que viene a continuaci ́on. Actualmente, en campos como la neuroling ̈u ́ıstica,esta variable no se estima a partir del texto sino de las respuestas de otros lectores com-pletando la palabra que sigue a un contexto dado. En paralelo, el desarrollo del campo deprocesamiento de lenguaje natural ha tenido estimar este tipo de predicciones de maneraautom ́atica como una de sus metas. Uno de los ejemplos m ́as simples y a la vez m ́as exi-tosos son los n-grams. Donde la probabilidad de predecir una palabra se construye a partirde la aparici ́on del contexto en un corpus grande de texto, que representa el conocimientodel lenguaje que tiene el lector. Este modelo puede extenderse utilizando el texto recien-temente le ́ıdo para actualizar dichas probabilidades (cache n-gram). En este trabajo sepropone estimar la predictibilidad de una palabra de forma autom ́atica a partir de distin-tas variantes de modelos de lenguaje. Para nuestro conjunto de datos mostramos que lanueva predictibilidad autom ́atica es igual de efectiva que la predictibilidad humana paraexplicar los movimientos oculares, siendo mucho m ́as sencilla, barata y r ́apida de obtenerpor no requerir experimentos que involucren una gran cantidad de personas.