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MAD NACIONAL — AUTONOMA DE MEXICO 
E FACULTAD DE INGENIERIA 
     0 pu) 
      
TRADUCTOR SINTACTICO - SEMANTICO 
BIDIRECCIONAL INGLES - ESPAÑOL BASADO 
EN GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
Y GRAMATICAS DE ESTRUCTURA DE FRASE 
GENERALIZADA 
Que Para Obtener el Título de: 
INGENIERO EN COMPUTACION 
P r e soce n t a 
ALFREDO MASANAO DIAZ MAEDA - SA o. 
¡FALLA DS ORiGÍN 
Sida porel M' en C. Alejandro Jimenez Garcia 
   
       
México, D.F. : 1988
:2 e . 
7 
UNIVfRSIOAO N~CIDNAl ~UHNOM~ E EXICO 
LTAD E ENIERIA 
UCTOR I CTI O ANTICO 
I R I NAL N LES AÑOL ADO 
 AMATICAS E SULA FINIDA 
 AMATICAS E CTURA E ASE 
NERALIZADA 
T E s I s 
ue ara btener l i t l o e: 
N NI RO  PUTACION 
s nta 
EDO SANAO I Z AEDA 
umg1dn r el : .  . lejandro enez a.rcio. 
éxi o, .F.  
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INTRDDUCCION 
Capitulo I. - LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTDMATICA 
I. 1 Introduce ion ••••••••••••• · •••••• ,............. 4 
I. 2 Historia • • • • • • • .. • • • • • • • • • • • • • .. • • • • • • • • • • • • • 5 
I.3 Interpretacibn de LenguaJe Natural ••••••••••• 0 
I. 4 Traducc!bn Automat lea •.•••••••••••.••• , • • • • • • 9 
I.5 Sintaxis ••• • •• ••• • • • ••••.•• •• ••• • • •••••••• ••• 14 
I. 6 Sem.!lnt ka ............................... , • • • • 17 
I.7 FormAliamos para el Procesamiento 
de LenguaJe Natural ••••••••••.• , , • • • • • • • • • • • • 20 
I.8 Sistemas de Interpretación 
de LenguaJe Natural •••••••••• , •••• , ••••••••• , 30 
I.9 Sistemas de TraducciOn Autom~tica •••••••••••• 34 
I.10 Sumario .............................. , • • • • • • • 36 
Capitulo II.- GRAMATICA 
I!. 1 
I!.2 
II. 3 
I!.4 
1!.5 
1!.6 
II. 7 
Introduc:ci6n ................•.....•••••.••.• 
AnAlisis Gramatical ••••••·•••••••••••••••••• 
GraMAtica Transform•tiva •••••••••••••••••••• 
II. 3. 1 Conceptos •••••••••• , •••••• , •••••••••• 
IJ.J.2 Gram~tica Transformacional •..•••.••..• 
Sinta>eis .................................... . 
SemAnt ica . · .......•......••....••••.•..•••... 
1!.5. 1 Conceptos •••••••••••••••••••••••••.•• 
II.5.2 Significado Gramatical ..••••......••• 
I I. 5. 3 Teor ! a Sem~nt i ca ...............•..... 
Le><icOn 
Surnario ...................................... . 
Capitulo III.- GRAMATICA DE CLAUSULA DEFINIDA <DCG> 
1 I !. 1 
III. 2 
II !. 3 
Introducción ...........•.....••.......•..•. 
Conceptos ..........•....................... 
La Gram~tica de Clausula Definida 
y la Gram~t ica Libre de Cor.texto <CFG> ....• 
lll.3. l ConstrucciOn de Estructuras ..•...•. 
lll.3.2 RepreseritaciOn de Condiciones 
Ad1c1onales ...........•.....•...•.• 
30 
39 
43 
43 
44 
46 
50 
50 
52 
54 
59 
63 
64 
65 
66 
60 
71 
III.3.3 Dependencia de Contexto •••••••••••• 72 
III.4 La Gramatica de Clausula Definida 
y el LenguaJe de Prograrnacibn Prolog . • . . • • . 73 
III.5 VentaJas de la Gram~tica de Cl~usula 
Definida sobre c•tros formal istnos . . . . . . . • . . . 76 
III.6 Surnario •• • •• • •• ••••••• ••••• •• ••• •• ••• •••• •• 78 
Capitulo IV.- GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE 
GENERALIZADA <GPSG> 
IV. 1 
IV.2 
IV. 3 
IV.4 
IV. 5 
IV. 6 
Introduccibr1 ....•...•.......•......••.•.••.. 
Conceptos ••••.•..•••••.•.•.•••••••••.••••••• 
Base Teórica y Estructura••••••••••·•••••••• 
IV.3.1 Dominancia Inmediata y 
Precedencia Lineal••••••••••••••••••• 
IV.3.2 Subcategorización •••••••••••••••••••• 
IV. 3. 3 Estructura ...............•.....•.•... 
lnterpretaciOn Sem~ntica ••••••••••·····~···· 
La Gramatica de Estructura de Frase 
General izada y &l Prolog ••.•.•.••••.. •.• ••••• 
Sumario ...••....•..••..•..•.•..•••••.. · ...... . 
Capitulo V.- IMPLEMENTACION 
v.1 
V.2 
V.3 
V.4 
v.s 
V.6 
v.7 
v.0 
V.9 
v.10 
1ntt"'oducci6n ................................... . 
Estructut"'a del Sist•ma ....................... . 
Control Sir1tActico-SemAntico .........•....... 
MOdulo Principal ............................... . 
Analizador SintActico SarnAintico, Inglés •••••• 
Traductor Bidireccional ...................... . 
Ar1alizador Sintactico SamAntico, EspaP\ol ..... . 
Le><ict•Y• ....................................... . 
Consideraciones de la lMplamentaci6n ••••••••. 
Surnar io ....................................... . 
79 
80 
81 
81 
82 
84 
87 
89 
92 
93 
93 
94 
98 
101 
111 
116 
120 
127 
129 
CONCLUSIONES ••••.•.•••••••••••••••••••••••••••••••••••• 130 
GLOSARIO ••••..•••••.••..••••••••••••••••••••••••••••••• 132 
REFERENCIAS • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 140 
IHllLIOGRAFIA ••••••.•••••••••••••••••••••••••••••••••••• 147 
1-r;lENDICE: A (Listados> ••••••••••••••••••••••••••••••••• 151 
llPENDICE: B <Pruebas> •••••••••• ;-; ••• ;;-.;-; •• -.-;-.;; ••••••• 221 
INTRODUCCION 
Se sabe, a través de vestigios y documentos, que el 
hombre ha tenido desde siempre la inquietud de fabricar 
artefactos que imiten ciertos comportamientos de los 
animales y de los seres humanos. Esta inquietud se ha hecho 
cada vez 111as ambiciosa, de hecho en los siglos XVI-XVII 
algunos relC•Jeros asombraron al mundo con mecanismos tales 
corno un pato que ºcornla" granos para mas tarde e>ecretarlos 
(por sr.Jpuesto los granos originales permaneclan dentro del 
pato, y el excremento se colocaba de antemano dentro de él>; 
o los mu~ecos que tocaban piezas musicales, y los que eran 
capaces de escribir con letra muy estilizada. 
Con el gran avance cientifico y tecnológico que ha 
envuelto al mundo desde la segunda mitad del siglo XIX, el 
hombre ha retomado estas tareas pero con el obJetivo de 
desarrollar artefactos que sean mas bien t'tiles. 
Una de las tareas que suelen considerarse como 
exclusivas de los seres humanos <aspecto con el que no 
concuerdo) es la capacidad de comunicarse mediante el habla. 
Ahora bien, la invencibn de las computadoras hizo que 
algunas personas se tomaran en serio la idea de dasart"ollar 
una maquina o un sistema capáz de llevar a cabo la labor de 
traducción entre dc•s idiomas <lenguaJes naturales>. 
Lograr que una maquina lleve a cabo tal tarea resultó 
ser mucho mas dificil de lo que se pens~· originalmeY1te, 
principalmer1te porque no se contaba con una teoria 
lingUistica lo suficientemente depurada como para formaliza~ 
el lenguaJe de tal manera que fuera posible su formulación 
er1 algün cOdigo de computadora. Tarnbien se tenia la 
desventa.Ja de que los cbdigos de computadc•ra eran muy 
deficientes y que las computadoras mismas no tenlan el 
ooderlo suficiente para soportar tal tipo de tarea. 
Afortunadamente las cosas han cambiado y gracias a los 
grarrdes avaYJCes er1 la lingí.iistica y al desarrollo 
te>cnológico, es posible llevar a cabo la creación de 
sistemas capaces de entender el lenguaje natural y de 
efectuar lo que se conoce corno traducción autornAt ica. Por 
traducciOn automat 1ca se eY1t iende la traducc10n por 
computadora de textos de un lenguaJe natural a otro lenguaJe 
nat•.wal. 
Los estudios actuales ~n cuestión de traducción 
autom.tl.tica se enfocan casi por completo er. la obtención de 
i:ilsternas capaces de manPJar la represeY1taciCn semant ica de 
los lenguaJeS ínvolucrados, esto se debe principalmente a 
que la represer1tacíbn sínt.!act ica ya ha sido superada casi 
por completo. 
Casi tcidos los formalismos desarrol ladc•s hasta ahora no 
se basan en la grarnat ica 1 i bre de cor1l;exto por ser 
cor1siderada no apta para la ÍY1terpretacibn de lenguaje 
natural. Sin embargo recier1temente se han real izado estudios 
en el formalismo de las Gramáticas de Cláusula Definida 
<Definite Clause GraMrnar, DCG> y en el formalismo de las 
Gramaticas de Estructura de Frase Generalizada CGeneralized 
Phrase Structure Gramrnar, GPSG); estos formalismos 
establecen que es posible obtener sisteMas de lenguaje 
natur·al de grán calidad, considerandc a los lenguaJes 
naturales corno libres de contexto. 
El presente trabajo de tesis tiene corno objetivos 
primarios los siguientes: 
- Describir los aspectos principales de las DCGs y GPSGs 
como forrnal ismos para la creacibn de sistemas de 
traduccitm automatica y su interpretacion en el lenguaJe 
de programaci~m Prolog, esto Ultimo porque el sistema 
implementado se desarrol lb er1 Prc•log. 
Desarrollar un sistema da traduccibn automlit ica er1tre los 
idiomas Espa'1ol e InglQs con an~lis1s sir1tActico y 
sem~ntico, basado en las DGCs y las GPSGs. 
Se tornan los idiotnas Espaf'lol e Inglés porque el primero es 
el idioma oficial en México, y el Ingles por que es el 
idiortta de difusión por excelencia. 
No se prBtende obtener un sisterna de traducción completo 
entre los dos idiomas entre otras cosas por cuestión de 
vol urnen. 
- Verificar s1 las Gramáticas de Cláusula Definida y las 
Gramáticas de Estructura de Frase Generalizada son viables 
como formali»Mos para la interpretación sintáctica y 
sern~nt ica en sistemas de traduccibr1 automat ica. 
Los objetivos secundarios son: 
- Mostrar ur1 panorama general de lo que se conoce baJo el 
nombre de Lenguaje Natural y Traducción Autc•rnát ica corno 
áreas de estudio de la Inlel2gencia Art1fic1~l. 
- Mostrar un panorama ger1eral sobre la GranlAt ica, enfocado a 
dirigirla hacia el conteHto de la Intoligencia Artificial. 
Esto Oltimo debido a que e~isten muchos estudios en 
gramática que no gerieran puntos directos de cor1e><ión entre 
esta y la Inteligencia Arttif1c1al. 
Este trabaJo esta 
recomienda que aquella 
Inteligencia Artificial 
organi :ado de tal forma que se 
persor1a no familiarizada corr la 
o en especial con el caMpo del 
2 
Soy mio y co tica lea el capitulo ll. 
Si la persona tampoc está familiarizada con aspectos 
correspordientes a la gramática entonces se recomienda que 
lea el capitulo Il. Esto se debe a que los dos primeros 
temas tienen el proposito de ambientar a la persona er tales 
tópicos. 
Los capitulos 111 y IV describen los formalismos en que 
se basa el osistema de traducción automática desarrollado 
para ésta tesis, por lo que se recomierda a toda persona que 
los consulte. El capitulo V describe la implementación del 
sistema desarrollado, por lo que es esencial su consulta a 
fin de entender el diseño y desarrollo del sistema de 
traducción automática. 
Al firal se incluyen las concluciones del trabajo de 
investigación y del sistema de traducción automática 
desarrollado, tomando en cuenta los objetivos mencionados. 
El apéndice A contiene el listado completo del sistema 
implementado, y el apéndice B cortiene algunas pruebas 
hechas al sistema.
lenguaJe natural  traducción autom~tica a l pitulo  
i  rs na arnpoco stá iliari ada n ectos 
r1dientes   ét ica t nces  ienda e 
a l pitulo I. sto  be  a e s os r eros 
as en l r posito e rnbientar   rsona 1 l s 
6 icos. 
os pltulos III   scri en s ali os  e 
 asa l siste a e cción t at ica sarro lado 
ara sta sis, r"  e  rnienda  a 11rsor1a e 
s nsulte. l pitulo  scribe  pl entación el 
a sa ro lado, or  e s ncial  n9ulta  
 e t nder l dise~o  sa ro lo el &t a e 
ra iOn autom~tica. 
l r1al  l en s cluciones el aJo e 
st iOn  el a e cci6n t Atica 
sa ro lado, ornando  enta s Jet i vos encionados. 
l éndice  ntiene Rl o pleto el 
ple entado,  l éndice  ntiene nas 
chas l ste a. 
a 
r ebas 
3 
CAPITULO I 
LENGUAJE NATURAL 
y 
TRADUCCION AUTOMATICR 
••• la 9ociedad solo 01..1ede ser 
entendida a través de un 
estudio de los rnensaJBS y de 
lam facilidades de comunic-
ación oue le oertenecen. 
Norbert Wiener. 
Una de las áreas de estudio de mayor intel""és dentrc• del 
carneo de la Inteligencia Artificial <IA, en inglés 
Artificial Jntelligence Al> es la dedicada al Procesamiento 
de LenguaJe Natural (PLN, en inglés Natural La.nguage 
Processing NLP>, cuyo obJet ivo es lograr oue la cornoutadora 
sea capáz de "entender" el lengua.Je aorencU.dc- :: ••t: i l l :7.:11rln 
por los seres humanos. 
El objetivo orimordial de los sistemas de orocesa~11ento 
de lenguaJe natural es lograt• una cor~unicac10n hombre-
mAquina eficiente 1 donde el esfuer~o de la interoretac10n 
sea más bien hecha oor la corno•.Jtadora y no oor el hor11bre. 
Tal tipo de sistemas oermitira aue orácticamente cualau1er 
persona sea caoá:: de com•.m1carse con una comoutadora v de 
explotar de roanet•a eficiente sus 1•ecursos sin la nec~s1dad 
de conoci~11entos orev1c•5 er1 cc•mautac10n y/o orogt~amac1bn. 
El e~t•Jdio del ler1guaJe r1a.t1.Jral dentro de la 
Inteligencia Artificial se divide en dos ~reas or1ncioales: 
reconocimiento del lengua.Je y enter1dim1ento del lengua3e 
tKIM85J. En el reconocimiento del leng•.Jaje se oretende 
lograr identificar la gramat1cal1dad de una orac16n 
identificando sus elementos y su correcta estructu1·ación. En 
el entendimiento del lenguaje se oretsnda lograr l~ 
interpretacibn correcta de la oración desde el ounto da 
vista de su sigrdficado. tomando er1 cuer1ta la comole~1idad da 
4 
la representaci6r1 destino, el tico de maceo a realizar y el 
nivel de interacción de los comconentes de la reoresentaci6n 
original (R!C85J. 
Desde el punto de vista aplicativo, el estudio del 
lenguaJe natural se divide en dos áreas: La · interoretac16n 
del lenguaje natural y la traducción automática. Ambas 
requieren tanto de reconocimiento, como de entendimiento del 
lenguaJe a procesar (o lenguaJes en el caso de la traducción 
autc•rnát ica). 
Resulta obvio oue el desarrollo de esta área de estudio 
de la Inteligencia Artificial ha obligado la coooeración 
tanto de e>epertos en esta Area., como de e>eoertos en 
lingUistica, para el estudio y desarrollo de formalismos y 
sistemas Otiles y eficientes de procesamiento de leng•JaJe 
natural. 
1. 2 !:l!§!Q!ll8 
De acuerdo con Yehoshua Bar-Hillel, la concecciOn de 
los sistémas de traduccic!•n automática fué concebida a 
pr"'incipios de los af'los 30, peor el ruso P. P. Srnirr1ov-
Troyansky y por" el francés G. B. Artsouni CBAR81J. Sin 
embargo su trabaJO fue ignorado orincioalmente cor no 
existir aún m~quinas ·en las cuales desarrollar (o al menos 
intentar desarrollar> tal tioo de tareas, es decir 111Ao1.1ir1as 
corncutadoras. 
Una década después, en 1946-49, a pesar de aue la 
teorla lingüist1ca estaba rnuy ooco desarrt:•llada y de hec~ci 
no eMistian siquiera los conceotos esenciales oue conocemos 
actualrnente. Warren Weaver y H. üonald Booth cue se 
dedicaban a la generación y mane.Jo de códigos de 
cornoutadora, concibieron aue se oodrlan eMclear las utisrnas 
tecn1cas para sistemas de traducc1ón en el oue el cr1ncioal 
problema era la incorooraci6n de un d1cc1onar10 comaleto oe 
los de•s lenguajes <1dior11as) a traducir <CBAR81J, (,"'1ACBSJJ. 
El resultado de la invest1cación de lo aue ellos 
denominaron Traducción AutomAt1ca <~achine Tr~nslat1on>~ oue 
pretendla simula•· en la comoutador·a las funciones 
5 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMATICA 
desamcePfadas por un traductor humano, fué el fracaso. A ralz 
de esa y otras investigaciones surºieron un sin nómero de 
dificultades pr.!cticamer1te insuperables tanto por los 
escasos conocimientos sobre tevria lingUistica de aquella 
época como por lo rud irnentario de los sistemas de cómputo 
C8AR81J. 
Los problemas más representativos a los que se 
enfrentaron en el p~oceso de traducción fueron: CBARBIJ. 
Muchas palabras tienen varias traducciones 
dependientes del conteHto. 
- El orden da las palabras varia de un idioma a otro. 
- Las expresiones idiomáticas no pueden traducirse 
palabra a palabra. 
Estos problemas obligaron a Weaver a abandc•nar la idea 
inicial de ter1er un sistema que pudiera efectuar 
traducciones entre dos idiomas cualesquiera, mediante el uso 
de un lenguaje intermedio universal al cual llarnó 
'1interlingua 11 CBARS1J. 
Muchos fracasos hicieron que el interés por los 
sisterna.s de traducción automatica se perdiera y sólo unos 
cuantos (principalmente en la !BM y la Ur1iversidad de 
Georgetown) continuaron r~alizando algunos estudios, 
principalmerite ~obre la traducción Ruso-Inglés r.:BAR81J. En 
lugar de intentar realizar las traducciones palabra a 
palabra, los ir1ve~t igadc•res se dedicaron al estudio de 
sistemas de traducciC•n oración a oración y frase a frase. El 
sisteMa de traducción Ruso-Inglés usaba un diccionario de 
250 palabras y seis reglas sintácticas. 
El e><perimer-1to realizado en la U. de Ge..:•rget•:iwn 
demostt"ó que la traducciC•n autofllática es factible CCHABE..J .. 
Surgieron entonces en Hal"vard, el MIT, la Universidad de 
Pennsylvania y otros lugares, proyectos cuya Meta et~a la 
obtenciOn de traducciones Otiles, tipicamente del Ruso. 
En 1955 Bar-Hillel anLtnció en el reporte de la ALPAC 
que ''La traducción automática significa tentadoraMente 
poder pa.sar pc•r medie• de un algor"itmo de un texto fuente que 
pueda entender la m~quina a un texto destino ~til, sin 
recurl'"'ir a la tradl1cción o ediciór1 humana. En este coY1te><to 1 
no ha e><istido la traducci~n autom~tica de texto cientif1co 
genel"al y no hay niY1gUYta er1 proyecto por el me.mente .••• •• 
<CBAR91J 1 CMAC85J).. Ader11ás diJo que Y10 e><istia manera de 
resolver· las aMbigüedades de sentido sin un entendimiento 
profundo de lo que una palabl"a signif'ica CCHA85J. En ese 
mismo a~o, la ''National Science Foundation'' publico el 
"Reporte Pierce'1
, en la cual Pierce dice que r-10 hay rnay1era 
en que la traducción autc•rnática pueda Justificarse en 
termines de resultados practicos, las traducciones 
p~oducidas por los sistemas eran muy difíciles de leer. 
6 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMATICA 
Inclusive la post-edición no lograba que las traducciones 
automAticas se semeJaran siquiera un poco a las traducciones 
humanas. 
Afc•rtur1adamer1te las ir1vestigacior-1es realizadas por N.-,,.m 
Chomsky sobre teoría lir1gUistica, publicadas er1 su libr·o 
"Syntactic Structur"es 11 [CH062J, en las que introduce su 
gramat ica transformacional, permitieron un nuevo desarrollo 
en el anJtlisis de la sintaxis. Los cient1f'icos aprovecharc•n 
estas nuevas aportaciones y se desarrollaron r1uevos 
lenguaJes de programacibn y nuevas estructuras de datos 
<Algol, Lisp, estructuras de ~rbol, etc.>. Esto perm1tiO el 
resurgimiento de la ir1vestígaciOn en el campo del 
enter1dimiento del lenguaJe natural er1 los aP'los 60 y la 
traducción autom~tica en los aP1os 70 CBAR81J. Wilks y Schar-1k 
fueron de los más destacados ir1iciadores en esta nueva 
generación de sistemas de traducción automática. 
Lc•s primerc•s sistemas que se desarrollaron se enfocaban 
Unicamer1te er1 el ar1Alisis sinttJctico pc•r ser m.ls sencillo, y 
se basaban en el maneJo de patrones, evitando as! un 
análisis sintáctico exhaustivo CMAC85J. De los sistemas de 
éste tipo el más conocido es ELIZA, un sistema que modelaba 
el diálogo entre un paciente <el usuario> y su ps1quiat:ra 
(EL IZA>, fué desarrc·-llado por Joseph We1zenbaum en 1966. 
Uno de los primeros sistemas de traducción automática 
que dió resultados alentadores fué el sish=una de traducción 
autornAtica de Yorick Wilks (1973> CEAR81J. S11 sistema 
efectuaba traducciones aceptables del Ingl~<,i al Francés. Se 
basoa en un proceso basado en semántica a partir de 
análisis sintáctico convencional, haciendo uso adernJ!s del 
formalismo de la interlir1gua ideado pc1r Weaver. SegUn W1lks 
su representac~ón semántica fué dise~ada únicamente para 
sistemas de traducciC·n automática, por lo que es inaorop1ada 
para otro tipo de aplicación en el procesarn1er1tc• de ler.yuaJe 
r1atural. 
Estos son los sistemas precursores considerados como 
clásicos dentro dÉH carnpo del procesamiento de leng1..1aJe 
natural, por lo - ~Que se pu~den conte>!t't.!r:tl i ?At" c-r·-..-_. 
históricc0s. Algunos de los trabajos reali..::dUUs 
posteriormente <hasta la actualidad) serar. descritos en los 
capltulos r.a y I.9. 
7 
LENGUAJE NRTURRL .V TRRDUCCION RUTOMRT!CR 
La interpretac:iór1 y generaciC•Y1 er1 el procesamientc• de 
lenguaJe natural requiere de la aplicaciór1 cooperativa del 
conocimiento especifico del lenguaJe a interpretar, del 
conocimiento acerca del uso y orden de las palabras, su 
identificación y caracterizacHm, la estructura de las 
frases y cor1ocimiento del rnundc• real sobt~e situaciones, 
eventos, cor1textos, etc.; Para el lo se hace necesario poder 
obter1er una represer1taciCm adecuada del lenguaje a 
interpretar, tener ~n sistema de reconocimiento o aJuste de 
patrones eficiente, ur1a representaciór1 sernár1tica cornpleta y 
un diccionario ó lé><ico lo mJis completo posible ((CHAB5J, 
CGR086J, CPOL86J, CRIC85J >. 
Un procesador de ler1gUaJe natural debe resol ver los 
problemas de ambigüedad. Tal labor es rnuy complicada debido 
a que el contexto del discurso que restringe la 
interpretación del texto se encuentra especificada 
mayormente en el texto mismo CGR086J. El conocimiento del 
cc1r1texto extralingülstico hace que la solucit.n de 
ambigUedades sea más fácil, sin embargo siernpre ser& 
necesaria la manipulación del conocimiento acerca del mundo 
real. 
Dado que el procesamiento de lenguaje natural es 
sumamente complicado, resulta prActicamente imposible la 
realización de sistemas que efectúen tm ariál1sis completo a 
nivel prih1ordialemente semántico, los sisternas actuales 
procesan textos en lenguaJe natural de áreas especificas, 
cc•mo por eJemplo electrónica, y diversos campos de la 
ciencia de la computación, CNAGB5J. 
Los principales factores que influyen en la compleJidad 
del procesamiento de lenguaJe natural son CRIC85J: 
- La complejidad de la representación final en la que 
el aJuste se efectUa. 
- El tipo de mapeo (uno-uno, muchos-uno, etc.>. 
- El nivel de interacción de los componente~ de la 
representación original. 
Estos factores obligaron que los primeros sistemas 
ótiles desarrollados efectuaran Un1camente un anAlisis 
superficial de las oraciones, cornc• en el caso de ELIZA; y 
que el conocimientc• representado se ubicara en un contexto 
altamente restringido en su sem~ntica, como en los sisteMas 
STUDENT y SHRDLU [R!C85J. 
El procedimiento ger1eral para el procesamiento de 
lenguaje natural consta de 3 etapas CRIC85J: 
a 
LENGURJE NRTURRL V TRRDUCCION RUTOMRTICR 
A> Construit" 
i nforrnac i On 
que se va a 
que represente la 
a ser' comunicada, es decir, decidir lo 
decir. 
una estructura 
B> Aplicar las 
d1álc•gr.:• para 
congruentes. 
reglas del tewto y la estructura del 
construir secuencias de oraciones 
C> Aplicar la información léxica y las reglas 
sinta.cticas que generen oraC'ior1es reales o 
verdaderas. 
Para que una oracibr1 pueda ser interpretada es 
necesario enter1der en primer lugar todas las palabt"'as que 
cc•ntiene la oración y, en segundo lugar Juntar- las palabras 
de manera que formen una estructura que represente el 
significado de la oraciOn. El proeeso de deterrninacibr1 del 
significado correcto de las palabras se, conoce come• 
desambigüedad léMica o desambigüedad del sentido de la 
palabra CRIC85J. 
Para pc•der interpretar un conjunto de oraciones (texto) 
es necesario encontrar la Cs) relillcHm (es) entre esas 
oraciones, pero para ello es necesario teY1er un alto nivel 
de conocimiento sobre el mundo (conteKto> del que se 
discute. R fin de facilitar esta tarea es r1ecesario que 
durante el proceso de utilización del conocimiento se 
enfatice la atención en la parte relevante de la base de 
datos del conocimiento di&ponible y que ae utilu:e tal 
conocimiento para resolver las ambigUedades y la 
realización de las conexiones entre las cosas que se dicen 
<escriben) [RIC85J. 
En la traducción autom.tltica las oraciones del lenguaJe 
origen son mape~das (por lo general) directamente en las 
oracior1es correspc•ndier1tes del lengua.Je destino mediante la 
ayuda de un diccionario del lengua.Je fuente, O del lengua.Je 
destino (o de ambos>, y un modelo siwple de las estructuras 
gramaticales de los dos lenguaJes. Para ello es necesario 
entender el significado dm la oración [RIC85J. 
'3 
LENGUAJE.NATURAL Y TRADUCCIDN AUTDMAT!CA 
Er1 su libro "Teoria de la Información, del LengL1aJe y 
de la Cibernética 11
, JagJit Singh CSIN82J comenta en su 
ensayo sobre máquinas traductoras que: La dificultad 
esta en que r10 existe una clave sencilla y obvia que una los 
dos lenguajes naturales y as! el traducir, distinto de 
convertir en códigos, no es una trar1sforrnaCi6n letra por 
letra. Como resultado de esto, inevitablemente, es proper1sa 
a sufrir pérdidas de conversión más o menos serias en cuar1to 
a sentido y contenido." 
Algunos de los problemas a los que se enfrentan los 
sistemas que no analizan el significado son los siguientes: 
A> Desambigüedad Léxica: El lenguaje origen puede tener 
una palabra de dos o más significados, mientras que 
el lenguaJe destino puede usar dos palabras 
distintas. Para seleccionar la palabra correcta es 
necesario conocer el significado que se le pretende 
dar a la palabra. 
B> Atnbiguedad Gramatical: Cada uno de los significa.dos 
posibles de una oración gramaticalmente ambig1Ja en 
el lenguaJe origen puede ser representado por una 
estructura gramatical distinta en el lengua.Je 
destino. 
C> Referer1cias Ar1afOricas: En el lengua.Je origer1, un 
sol o pror'IOmbre puede requerir di st i nt os pronombres 
en el lengua.Je destino. Para elegir el adecuado debe 
conocerse la re.ferenci• exacta. 
O> Modismos: Ur1 rnodismo en el lenguaje origen debe ser 
reconocido y no debe traducirse directan1ente er1 el 
lenguaJe destino. 
SegUn Bruderer, un sistema de traducción puede 
describirse como consistente en cuatro elementos tJlM86J: 
1) El diccionario CléKico). 
2> Las grarn:.tticas (para los lenguaJeS fuente y 
dest i r10). 
3) El programa de traducción. 
4> El equipo de procesarniento de datos (hardware>. 
De acuerdo con Jimenez [JIM86J, se tiener1 dos er1fcra•.tes 
er1 el proceso de traduccibr1 que deper1den de la relacibr1 
existente entre los programas y las gramaticas: 
- LéHico-prograM~. 
- Léxico-gramatica-programa. 
La segunda de ellas es la más utilizada por ofrecer las 
siguientes ventaJas [JIM86J: 
- La descripción de las grarn~ticas no dependen de los 
prograrnas de traducci~·n. 
- Se puede utilizar el mismo programa para traducir 
distintos pares de ler1guaJes fuer1te-destir10 debido a 
que el programa de traduccit•n es ir1dependiente de !a 
descripción de los lenguajes. 
1111 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMATICA 
- Si las reglas gramaticales o las palabras del léxico 
son cambiadas, el prograrna de traduccit•n r10 es 
afectado. Gracias a eso podernos actualizar y 
modificar el procese• de traduccit.on. 
- Se puede dividir la tarea en dos ~reas distir1tas, una 
para el experto en lir1gUistica y otra para el experto 
en computacit•n. 
De acuerde• a la evolución de estos sistemas, se pueden 
identif'icar distintos niveles en la traducci~in autc•mática 
[JIM06J: 
1. - Nivel léxico. 
2.- Nivel sintActico. 
3 .. - Nivel semAnt i co. 
4.- Nivel Pragmático. 
El rtivel léxico se basa en una traducción palabra-a-
palabra. Este fué el er1fc1que utilizado en los primeros 
sisternas de traducción CJIM86J. 
El l"'livel sintáctico fué el más utiliz~do er1 los af'los 70 
y principios de los a~os 80, y normalmente se limita a 
traducir una palabra a la vez y mc•strandc• córnc• una palabra 
se relaciona con otra, por lo que muy dificilmer1te se pueden 
resc•lver ambigüedades y otros problemas comünes debidc• a la 
falta de informacibn que tiene este er1foque. De hecho, 
solamente genera rechazo si alguna regla del lenguaJe es 
violada ([J!M06J, CRIC05J ). 
El nivel semántico involucra la traducción de oraciones 
tomando en cuenta su significado, norMalmente mediante el 
mapeo de las estructuras sintAicticas y lc•s obJetos er1 el 
dominio correspondiente. Las estructuras que ric• pueder1 ser 
mapeadas son rechazadas ( CJIM85), CRIC85)). 
El nivel pragmAtico se basa en el 
especifico del mi.rndc•, es decir, lo que se dice en un momentc• 
dado es rei r1tP.rpretado para determinar que es lo que se 
quiere decir o dar a entender. Se usa para construir 
sisternas de alt" ""lidad ([J!M86J, rRICBSJ). 
De acuerde• con Jiménez fJIM85J, el procese. de 
traducción se puede dividir en 7 estados: 
1. - Pre-edición (codificación de información). 
2. - Entrada. 
3 .. - Anc\lisis. 
4.- Transformación (traducción). 
s .. - Slntesis. 
6. - Sal ida. 
7.- Post-edición. 
1.- La pre y post-edicit•n norma.lrnente se efectll•n baJo 
interveY1c16Y1 hurn.ana. En su libro "Teorl.11 de la 
11 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCIDN AUTOMATICA 
Información, el LenguaJe y la Ciberr1ética" CS1N82J, 
Singh dice que•• ••• las traducciónes automáticas en 
al ta fidelidad probabler11ente nUnca est arar, al 
alcance de la computadora digital norrnal, aunque 
éstas serán posibles si el hombre y la rnáquina 
colaboran apropiadamente, cc•labor.:ici6n er1 la cual 
el hcornbre puede preeditar el texto de entrada para 
hacérselo rnás asequible al maneJO de la maquir1a o 
postedital"" el de salida para hacerlo rnas 
inteligible al lector''. 
2.- El proceso de entrada consiste basicamente en la 
lectura y almacenarnier1to de la oraci<!•n en la 
computadora. La oraci~·n es separada en palabras y 
almacenada en una lista para ser presentada de esta 
forma al proceso de analisis. 
3.- El proceso de analisis es el mas importante de la 
traducción y se divide en tres etapas diferentes: 
i. - Busqueda er1 el 1 éx ice•. 
ii.- Análisis Sintáctico. 
iii.- Andlisis Semanticc•. 
i) La busqueda en el léxico puede ser de dos tipos: 
El análisis morfológico y el análisis de ajuste. 
El ~na.lisis morfológico, que consiste en el 
reconociri1iento de una ot"ación y sL1 
desglosamiento en palabras y morfemas para ser 
cornparadaa . contra el lé>cico, el cual corit iene 
ünicamente la forma basica de las palabras, y 
por lo tanto los afijos, inflexiones, etc. son 
eliminados. Este enfoque es muy apropiado para 
lenguajes con10 el Espat\ol, en el que sl tie1·.en 
por ejemplo, cor1Jugaciones d1 ferentes para cada 
tiempo, e inclusive las terminaciones de las 
palabras son diferentes de acuerdo al nlimerc• y 
genero. Sir1 embargo, no es apropiado er1 
lenguaJes con pocas ter1111r1acior1es grarnat icales 
como el Inglés. 
El anAlisis de aJuste es muy apropiado para 
ser util1zado en lenguajes como Prolog. Es 
necesar•io que el léoxico incluya tc•das las forrnas 
posibles de las palabras para que la palabra 
cornpleta sea comparada con el léxicc•. Este 
anfoque es adecuado para lenguajes cornc• el 
Inglés. Inclusive eri ler.guaJeS cc•mo ol Espa?\c•l 
es la meJor alternativa al ir.tentar 
irt1ple1r1entaciones en Prolog. 
1i) El objetivo pr1mot·dial de este estado es 
determinar la estructura sint~ctica de la 
oraci6r1, por lo que cada palabra se asocia cc•n 
un elemento especifico de la gram~tica. Para 
el lo el analizador s1r1t~ct 1co construye ur1 Airbol 
12 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCIDN AUTDMATICA 
de ar1Alisis Cparse tree) que puede ser ar1alizado 
en base a las distintas técrdcas de bósqueda 
<depth-first, breadth-first, etc.). 
iii> El an~lisis sem~ntico intenta categorizar las 
pal abras de acuerdo a elerner1tos se111ár1t icos que 
nos pueden dar ir1formaci6n sobre cómo utilizar 
las palabras en la oraci~m, es decir, 
información sobre la compatibilidad de las 
palabras. Por Oltimo se deben resolver las 
distintas ambigüedades er1contradas en el teHtc•. 
4.- El ObJetivo del estado de traducciór1 es la 
transformación de las estructuras del lenguaje 
fuente a las estructuras equivalerites en el 
leriguaJe destino. La transformacitm puede ser 
rnediar1te reajustes, ir1versior1es de elerner1tos 1 etc., 
o bien una transformación léx1ca en la Que se 
efectUa el reemplazo de palabras. Este proceso, a 
diferencia del análisis y síntesis, si es gobernado 
por los idiomas involucrados. La transformación 
r1ormalrnente se lleva a cabe• er1 un s<!•lo ser1tido 
(dirección) debido a que las rut1r1as de ana1is1s y 
conversión de gramáticas sc•n muy cor11pleJas, y a que 
generalmente se rGquieren distintas rutinas para la 
traducci6n eY1 ur10 y otro ser1t idc•. Este 
inconveniente se supera fácilmente con el uso de 
lenguaJeS como el Prolog, debido a que perrnite que 
el ªJuste de valorea en las cl~usulas se haga de 
manera autornAt lea, por le• que el proceso de 
trad1.1cción se puede hacer en ambas direcciories cc•n 
las mismas rutinas. 
5.- En la sintesis se busca obtener, a partir de la 
estructura obtenida en el proceso de transferencia. 
las oraciones en el lenguaje destino. Por lo 
general este proceso se desarrcdla mer1os que lC•S 
modelos de antilisis. En el case• del sisterna 
mostrado en ésta tesis no sucede asi, ya que debido 
a las caracteristicas de Prolog, el estado de 
anAlisis resulta ser el mismo que el de sintesis. 
6.- El estado de salida consiste simplemente en 
desplegar en alg~n dispositivo de salida la orac10n 
correspondiente del lenguaje fuente en el lenguaje 
destino • 
.... • las instrucciónes del programa de la maquina deber. 
ser escritas en el prc•plC• lenguaje 2r1terr1C• de ésta que es 
mucho más preci&o, ordenado y descifrable que cualquiar 
lenguaje humano. Este acuerdo, Qntre el lenguaJe ordenado da 
la m~quina y los lenguajes naturales del hombre, genera c•si 
todas las dificultades de la traducc1t•r1 a: m~quir1a. Er1 cuanto 
13 
LENGUAJE NATURAL V TRADUCCION AUTOMATICA 
podamos convertir nuestro conocimiento actual sobre la 
morfologla, la sintaxis y la sem~ntica de los lenguajes 
naturales en rutinas de acuerdo a un plar1, o procedimieY1tos 
de decisibn, podrlt ser mecariizado el proceso de traducir de 
un lenguaJe natural a otro", JagJit Singh CSINB2J. 
El área más estudiada y desarrollada del procesamiento 
de lenguaJe natural <PLN> es el correspondiente a la 
sintaxis de los lenguaJeS naturales. La investigacibn en 
esta ál""ea concierr1e dos aspectos relacionados: las 
gramaticas y los algoritmos de análisis gramatical Cparsing 
algorithrns>. 
Se puede definir a la gramática Cen este contexto> como 
una especificación finita de un posible lPnguaJe infinito 
que capta sus regularidades. Puede usarse en la generación 
de las oracic•r1es del lenguaJe, en la determinación de si una 
cadena dada pertenece o no al lenguaJe y, en caso de 
pertenecer a este, determinar su estructura de acuerdo a la 
grarnatica. Los estudic•s reali:::ados por Chornsky contribuyerc•n 
mayormente al desarrollo de la teorla gramatical cue se tomó 
corno base para el desarrollo de los lenguaJes de computadora 
( CCH075J, CGR I 71 l, CLEW7Bl, CT REB5J l. 
De entre las gramat icas usadas para el PLN destacan 
( LBAR91 J, [GR096J) : 1 as grarnat icas de estructura de frase 
(phrase structure grnrnMarsl y sus variantes, las gramaticas 
trar1sforr11ac ional es ( tt'ansfc1rmat ion a 1 grammars> 1 las 
gramdticas sistérilicas (systemic grammars> y las gramclticas 
de agregación arb~·rea (tree adJUrict ion grawmars>. 
De acuerdo cor1 Grosz, Sparck y Lynn [GROBGJ, los 
algoritrnos de arra.lisis gramatical especifican corno se aplica 
la gramAtica a ur1a secuencia de palabras para producir una 
representación estructurada o arbol de análisis gramatical 
Cparsing tree) .. Un analizador gri\rnatical <parser) cornprer1de 
una grarnática y un algoritmo de análisis gramatical.. En 
algunos sisternas de PLN el anali:::ador gramatical 1r1cluye un 
proceso <integrado ~ separado> que produce una 
represer1tación del signi f'icado de la e>epresión de entrada. 
14 
LENGURJE NRTURRL Y TRRDUCC!ON RUTOMRT!CR 
La teoria de lenguajes formales introducida pc•r Chot11sky 
en los aP1os 50 fue desarrollada corno un estudio maternático, 
sin embar"go influenció graY1demente el diseP1o de lenguajes de 
computadora y pc•steriormente los sistemas de PLN CBAR81J. Un 
ler1guaJe formal se define cc•rno un conJ•Jr1to (pc.siblerner1te 
infjnito) de cadenas de longitud finita for~ado a partir de 
un vocabulario finito de slmbolos. La gram~tica de un 
lenguaJe formal se especifica en térmir1os de los siguientes 
ec•r1cept os: 
- Las categorias sintácticas, referenciadas CC•HlC• 
simbolos r10 terminales o variables. 
- Los simbolos terminales del lenguaje. 
- Las reglas de r"eescritura o producciones 1 
especi ficar1 las relaciones entre ciertas cadenas de 
simbolos termir1ales y 1"lo-ter1ninales. 
- El símbolo inicial. 
Para la creacie•n de los lenguaJes de coMputadora se 
hizo necesario la formulaci6r1 de nuevos tipc•s de grarnAticas 
propias. 
Tales gramáticas (forrnales), definidas por Chornsky, son 
de cuatro clases o tipos básicos y se diferencian en la 
forma en que las reglas de reescritura pL1eden usarse o son 
permitidas, y sor• CrBRRBll, rGR!71l, CLEW78l, CRICB5l, 
tTREB5l > 1 
- Tipo 0: GrarnAtica de Estructura de 
St ruct ure Grarnmar), muy poco 
finales de la década pasada. 
reescritura sc•n de la forma: 
u : := " 
donde: u esta en V+ 
v esta en V• 
·V es un alfabeto 
Frase CPhrase 
estudia.da hasta 
Sus reglas de 
V+ A ..... 1 unitm A,..2 ur1ibr1 •.• , _A ..... r1 
un10r1 ••• 
V* = A,..0 uniOn A+ 
Es decir, la parte izquierda p~ede ser 
ur1a secuer.cia de sin1bolos, y la parte derecha 
puede ser vacla. 
NOtese que este tipo de grarn5t icas r10 
tienen restricciones en la forma que pueder1 
to1t1ar las reglas de reescritura. 
- Tipo 1: Gramatica Ser1sitiva al Contexto 6 Dependiente 
de Contexto (Context Sensitive>, sus reglas 
de reescritura son de la forma: 
15 
LENGURJE NRTURRL V TRRDUCCION RUTOMRTICR 
xUy : :z= xuy 
donde: U está en V-T 
T =alfabeto de sfmbolos terminales 
x, y están er1 V• 
u está en V+ 
El término sensitivo al contexto se 
refiere al hecho de que se permite reescribir 
U corno u solamente dentro del contexto x ••• y. 
- Tipo 2: Gramática Libre de Contexto <Context Free>, 
surgi6 a partir de las grarttAticas !:lensitivas 
al contexto, y sus reglas de reescritura SOY• 
de la forma: 
u ::= u 
donde: U esta en V-T 
u está en V• 
Se le l larna 1 i bre de contexto porque U 
puede reescribirse como u independientemente 
del contexto en el cual aparezca. En este 
tipo de gramática, una regla puede tener la 
forma: 
u ::=- & 
donde: & es la cadena vacia. 
Si la gramática carece de &, entonces se 
le conoce como grarnAt ica libre de & C &-free 
grammar>. 
- Tipo 3: Gramática Regular <Regular Grarnmar>, cuyas 
reglas de reescritura son de la forma: 
U : : = N o U : : = WN 
dor1de: N esta en T 
U,W estAn en V-T 
Este tipo de gram~tica es muy importante 
en el estudio de la teoria del lenguaJe y la 
teoria de autómatas, pués el conJunto de 
cadenas que genera puede &er aceptado por un• 
m~quina de estado firdto y viceversa 
<rGRI71J, [RAL76J, CTRE85Jl, 
Las cuatro clases estan ir1cre-1ner1talrnente restringidas, 
esto es, e><isten ler1guaJes de estr""uctura de fra11e que r10 son 
sensitivos al c:onte><to, lenguajes ser1sitivos al coY1te><to que 
16 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTDMATICA 
no son libres de conte><to, y lenguajes libres de contexto 
que no son regulares. La fOt"lna de las reglas de r-eescritura 
er1 las grarnaticas tipo 1, 2 y 3, por ser más restringida, 
genera leng1.1aJes correspondientemente rnás sifílples. 
De estas gramAticas, la más usada ha sido sin duda 
alguna la grarnát ica tipo 3 ó libre de contexto pc•r ser la 
gramc\tica más versátil y poderosa para la defirdcibn de 
lenguajes de computadora, <le sigue en uso la gramática 
regular>. A pesar de que los lenguajes naturales son 
lerig•JaJes regulares, y r10 libres de coritexto, Chomsky 
< CCH062J, tCH076J, CBAR81J > ha demostrado mediante su 
grawat ica trar1sforrnat i va que la represer1taciOr1 libre de 
cc•r1texto es ur1a alternativa prometedora en el procesamier1to 
de lenguaJe naturaL De hecho, la mayoría de los formalismos 
mas eficientes se basan en este tipo de grarnAticas. Existen 
sin embargo algunc•s fc•rmalismos basados en representacior1es 
no-libres d~ contexto, como por ejemplo, las redes de 
transición aumentada CRTA, o ATN del inglés Augrner1ted 
Transition Network), que siguen siendo estudiadas y usadas 
en el desarrollo de sistemas de PLN por su buer1 
cc•rnportami en to. 
Tradicionalmer1te · la sem.antica se tc•tna como uy, mapeo 
entre el lenguaje y un modelo que corresponde a un mundo 
real o imaginario. Desafortunadamente los sistemas de NLP r10 
pueden llevar a cabo el mapeo de manera directa. Necesitan 
primeramerite represer1ta.r el signi 'ficado de una expresión, y 
01.Je dicha represeY1taciC.r1 sea entonces ir1terpretada er1 el 
r.11.mdo del modelo { (GROBE.J, (KAT79J). 
Para poder llevar a cabo la interpretación semárit ica es 
f'1ec:esar10 entender primerarnente los conceptos de dominio, 
contexto y tarea CGR086J. El dominio es una parte del Mundo 
(r~al o imaginario) sobre la cual el sistema tiene 
conoc1m1ento general y/o particular. El contexto de una 
expr"es1ól"1 se determina. por la cornbinación de las expresiones 
previas en el discurso, su localizac16n en el espacio, 
tiernpc., creencias, deseos e inter1ciones de los participantes 
del discurso. La tarea del sistema es el servicio que ofrece 
17 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTDMATICA 
al usuario. Es decir, el dominio está asociado con los 
sistemas y el tipo de textc•s que pueder1 enteY1der; el 
c:c•ntexto está asociado cor1 las expresiones y la forma cbrno 
son entendidas las expresiones; y la tarea está asociada con 
los sistemas y los usuarios, o sea con lo que el usuario 
intenta hacer con sus expresiones. 
Brosz, Sparck y LynY1 en su libro "Readir1gs in Natural 
Language Processing'' CGR086J, establecen que 11 La 
representación completa del significado de una expresión 
refleja todos los aspectos del dominio, contexto y tarea, y 
puede ser interpretado directameY1te en el muY1do o modelo al 
que el sistema esta conectado. La representación completa 
del significado de una expresión refleJa su semantica 
léMica, las entidades particulares denotadas por sus 
expres; ones referenciantes, lc•s argumentos de sus 
relacicines, las relaciones adicionales sobre las 
e><plJcitamente especificadas en la expresión, asi cornc• la 
intencior1 del hablante al producir la expresión. Mientras 
que las decisiones sobre algunos de estos aspectos pueden 
hacerse localmer1te, basados simplemente er1 el cor1oc1m1ento 
sintáctico y léMico semántico, otras decisiories requerirán: 
información del discurso, conoc1rniento real particular o de 
sentido comUr1 del rnundo del modelo, o conoc1m1ento acerca de 
las intenc1cmes del hablante". 
Un problema comón es que las expresiones en lenguaje 
natural pueden ser ambiguas e indeterminadas, en formas oue 
no pueder1 ser resueltas localmente. Pueden ser ambiguas con 
respecto a tres cosas: estructura, léxico y alcance. 
Una expresión puede ser indeterminada con respecto a la 
información oue no ha sido explic1tarnente especificada. Dada 
la arnbigUedad e indeterminación de las e¡.cpres1or1es de 
lenguaJe natural y dado que resolverlas puede requerir 
información que ne• es local a la expresión, si un proceso de 
interpretación semántica particular obt1er1e una 
interpretación intermedia, dicha representación ir1terrnedia 
puede a su vez ser ambigua y/o indeterminada en varias 
formas. 
En sus libros ''Syntactic Stt·uctures'' y ''Rspects oF the 
Theory of Syntax" ( [CH062J, CCH076J >, Chomsky propone que 
las gramaticas pueden tener una organización tripartita. La 
primera parte cc•nsiste en una gramática de estructura de 
frase que genera cadenas de morfemas que represrtntan 
oracic1nes activas declarativas simples, cada una con un 
marcador de frase o árbol de der1vac16n asociado. La segunda 
parte cc.nsta de una secuencia de reglas transforrnac1onal11s 
que forman representaciones de toda la variedad de 
orscior1es. La tercera parte consta de una secuencia de 
reglas morfofc•riérnicas que m.apaa.n la reproser.t.ici6r1 de c•da 
oración a una cadena de fonemas. 
16 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTDMATJCA 
En "Aspects of the Teory of SyntaH", Chomsky revisa 
estos aspectos cc1r1ocidos baJO el nombre de 11 teorla estandar 
de la gramática generativa 11 , donde 1 a ger1erac i On de 
oraciones parte de una graMática libre de contexto que 
ger1era la estructura de la orac1~·n y es seg1J1da por una 
seleccibn de palabras de una estructura a partir de un 
léxico. Se dice que la graMática libre de contexto y el 
1exico forman la base de la gramática, y su salida es 
precisamente la estructura profunda. El sistema de reglas 
transfc•rrnacionales mapea las estructuras profundas a 
estructuras superficiales. Las partes base y 
trar1sforrnaciona 1 de la gramat ica forman su cornpc•r1ente 
sintactico. El sorádo de la oración se determina por su 
estructura superficial y es ir1terpretada por el componente 
fcino16gico de la gramática. La estructura profur1da. 
interpretada por el componQnte semántico, deterMina el 
significado de la oración. De ahi que la aplicaci6Y1 de 
reglas transforrnacicmalee> a estructuras profundas deba 
preservar el significado. 
La i nterpretacibn sernant ica es i Y1dispeY1sable para poder 
utilizar la iY1forrnacibn ya sea para interpretaciOn o bieY, 
para su traduccibn de fc1rma apropiada, y debe cor1templar 
tambiér1 los aspectos pragmaticos a fin de superar las 
ambigüedades a que deba enfrentarse CCHA86J. Si tenemos por 
eJernplo: 
Pedro fué a la tienda. Encontró la 
leche en el pasillo. Pagó por el la 
y se fué. 
El problema a que r1os enfrentamos aqui está en decidir 
a qué se refiere el "ella" de la tercera oración, a la 
tier1da o a la leche. Se pueden ter1er casos mucho mas 
cornpleJOS por ter1er varias interpretaciones vellidas posibles 
y no muy obvias dentro del teKto. 
Las transformaci.ones que se lleven a cabo en una 
gramá.tica r10 debe1"1 cambiar el significado, pues si el 
significado carnbiara, entonces la estructura profuY1da no 
rep~esentarla todo el s1gn1f1cado pues algunos serian 
crea.dos por las transforrnac1or1es [CHABóL Esta suposición 
controversial simplifica mucho el manejo de la 
interpretación semántica, pues pen111te ignorar las reglas de 
transformación al considerar corno se ha.ce la iY1terpretaci6n 
sernánt tea. Es necesario que el si gn1 f1cado se ey,cuentre 
especificado en el diccionario o léxico. 
La teor 1 a de la sernc'lnt ica compc•sic1 ona l (CHA86J 
establece que la razón pcir la cual sornc1s caoaces de eY1tender 
un nórnero grande y arbitrario de oraciones, muchas de las 
cuales puede que JarnAs hayamos escuchadc., es porque en 
primer lugar sornos capaces de analizarlas s1ntdct1camente 
utilizando un número relativarnente pequeP1o de reglas 
¡g 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCC!ON AUTOMATICA 
sintácticas y, er1 segur1dc• lugar podemc•s derivar el 
significado de todo a partir de los significados de las 
partes. Para el lci necesitamos especificar tres cosas. 
- El significado de las palabras individuales. 
- Cómo los sigr1ificadc1s de las palabras .ir1dividuales se 
combinan para formar el significado de los grupos de 
palabras. 
- Corno se er1laza todo esto con nuestl"'o analizador 
si ntact ico. 
El enlace entre las reglas sem~nticas y el análisis 
sintáctico se lleva a cabo tipicarnente de dos forrnas 
CCHABGJ: Una de el las es crear la representaciór1 ir1terr1a 
despues de efectuar el análisis sir1tactico. Ello tiene 
ciertas ventaJas, tAles coo10 el no' desperdicio de tiempo en 
la creación de una representación interna para un análisis 
gramatical que everitualrnente falla. Sin embargo, cuando una 
oraci~•Y1 tier1e md.s de una for111a sir1táctica, es pc•sible que la 
semántica gu.le al analizadc•r graroati-:al, es decir, la 
decisión de si 1.ma cierta regla transformacional debe o no 
ser aplicada descansa 'fuertemente en la información 
semánt 1ca que se tenga. La otra fc 0 rma es cc•nst r~1 ir la 
representación interna al mismo tiempo que se establecen las 
relaciones sintacticas. Esto facilita la ir1teracci6r1 e1"1tre 
la semántica y la sintaHis. 
A continuación se describen brevemente las propiedades 
de algunos de los forroal ismc•!i más usados er, el Pt"'C•cesamiento 
de lenguaJe natural. 
1.7.a.- Comparación de Palabras 
<Keyword Matching>: 
Este es un formalismo sencillo y austero que consiste 
s1mplerner1te en comparar las palab1~as dadas, con una serie de 
patrones (templates) de palabras que la computadora es capaz 
de interpretar [R!C85J. Tienen la ventaJa de pet·mitir el uso 
de oraciones de gram~tica 1nc1erta o poco usual. 
20 
LENGUAJE NATURAL V TRAOUCCION AUTOMAT!CA 
I.7.b.- Diagramas de Transición de Estado Finito 
CFinite State-Trans1tion Diagram): 
Una (F1nite-State Transit1on Diagram) FSTD consiste en 
una serie de estados <nodos> con arcos que er1lazan un estadc• 
con c•tro CBAR81J. Un estado es desigr1adc• como el estadc· 
inicial y un subconJunto de estados como final; los arcos 
se etiquetar, cor1 los terrninales de la grarn~tica. Se dice 
entonces que el dispositivo acepta una cadena de palabras 
solamente si, partiendc· del estado irdcJal, s1guier1dc· las 
palabras, se puede alear.zar ur. estadc. fir1al al termir1ar la 
orac:i6r1. Las FSTD Unicarner1te pueden recc•nocer grarndt icas 
regulares <tipo 3>. 
1.7.c.- Redes de Transición Recursiva 
<Recursive Transitic•n Network>: 
Dado que las FSTO Unicamente pueden recc.nocer 
gram~ticas regulares Ctipo 3>, se desarrollo una e>etensit•n 
de las FSTD cor• un rnecanismo de recursiOn oue oermitla 
maneJar grarnát icas libres de conte1<to y se 1 es deoomi nC· 
Redes de Transici<!•n Recursiva <Recurs i ve Trar1s1 t ic•n 
Networks, RTN> y su caracterist1ca principal es que las 
etiquetas de los arcos puederi incluir tanto símbolos 
terminales como no-terminales, estos llltimos denotar1do el 
nombre de otra subred a la cual se le da el control temporal 
sobre el proceso de anal i sis ( CBAR81 J, CW0086J >. 
I. 7. d- Redes de Transición Aumentad.:\ 
CAugmer1ted Transitic•n Network>: 
Algunos estudiosos de la materia concuerdan con Schank 
en que las gramáticas regulares y las gramáticas libres de 
conte>eto son insuficientes para maneJar el lenguaje natural 
CBAR81J. 
Debido a esta consideración, las RTN se exter1dieron 
para generar un ar1al i:-adc•r más poderoso, las redes do 
transición aumentada <Augmented Transi t ion Network, ATN>, o 
GramAticas de Redes de Transición Aumentada CATN Grammars) 
desarrolladas por Wil liarn Woods ero 1970 CBAR81J. 
Las ATN son RTNs e1<tend1das en tres formas CBAR91J 
CWOOB6J: 
1> Se adicior1ó 
inforrnac1t•n 
parcial mente 
subredes. 
un cc1 r1Junto de reg1strc.s par"'a alrnacer1ar 
tal como árboles de derivación 
forrnadog, para lo'S saltos entre 
21 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMAT!CA 
ii) Los arcos pueden tener ademas pruebas asociadas a 
el los que deber• ser sat is'fechas pt"eviamente a la 
torna del arco. 
iii) Se le pueden adicionar ciertas acciones al arco oue 
se pueden eJecutar cuarido este se tc0111a, ger1eralmer1te 
para rnod.ificar la estr1Jctura de datc1s. 
Las ATN resultan por tanto más poderosas por su grado 
de natural id ad y expres1 vi dad, sumamente adecuados para el 
análisis de lenguaJe natural. Son muy aorop1adas para el 
maneJo de gramáticas trar1sforr11ac1c•r1ales. Tienen un al~·=• 
poder generativo, su representación y operat i v1 dad es r11•Jy 
eficiente, además de resultar ser un formalismo muy flexible 
para la experimentación, por lo que es muy usadc· por 
lingüistas investigadores. Las condiciones arbitrarias que 
se pueden poner en los arcos la hacen sensitiva al contexto. 
Una fuerte limitante de las ATN es Sll alta dependencia en la 
sintaxis, adern~s el mecanismo tipo ,top-down' (de arr1ba a 
abaJo> no determ1nlstico es ineficiente cuando sigl¡e 
trayectc•rias de derivación errl!•rreas CCBAR81J, CMAC87J, 
CRIC85J, CW0086J l. 
Las ventajas que proporcionan las ATN corno forr11al isrnc• 
para el PLN sobre f'ornial isrnos anteriores sc•n CW0086J: 
- Lucidez. 
- Podet" geY1erat i vo. 
- Eficiencia en su representac1¿•n. 
- Captura regularidades del lenguaJe. 
- EficieY1cia de opet"'ación. 
- FleH1bilidad para experimentación. 
Shapiro CSHA82J propone una e~tensi6n para las ATN a 
las que denom1r1a "Generalized ATNs", tal extensi6r1 perr11ite 
una fAcil ger1erac1ón y anJilisis de redes semánticas. 
I. 7. e. - Redes de Trans1ciór-1 Aumentada en Cascada 
<Cascaded ATN Grarnmars> ; 
Las Redes de Transición Aumentada en Cascada <RTAC, en 
inglés CATN> desarrolladas por Woods CW0080J, son una 
extensión del formalismo de las redes de tt·ansici6n 
aumentadas. Est~n basadas en las gramáticas de estructura de 
frase <Phrase Structure Grar11Mar!3). 
Las CATN perr111 ten descc,11por1et• un ~mb1ente complejo de 
entendimiento de lenguaje natur~l en una secue~cia de Redes 
de Trans1ciOn ~umentada que cooperan baJO dom1n1os separados 
de responsabilidad y acción CW0080J. 
Se les denorni na en cascadc.1 porque cada estado o 
transductor ATN toma SY entrada a partir de la salida del 
22 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCC!ON AUTOMATJCA 
estado o trar1sductor ATN prE'vio, hac1er1do mas sencillo, 
versátil y poderoso el proceso de análisis gramatical 
(parsing) del lenguaje. Tienen además la ventaJa de que en 
general trabaJa meJor y tiene rnayeor pc•derJc• que 1.ina ~TN 
recursiva. 
Woods asegura ademas CW0080J, que 11 
••• la experiencia 
con las gramáticas de ATN para el lenguaJe natural indica 
que todo aquello que una gram~tica transformaclc•r1a] del 
ler1guaJe natural hace, puede ser- hechc• cc•n una ATN siMple, 
por lo que parece ser que r10 se r1ecesita otra cosa 1nas que 
uri n.:1mer-o finito de estados de ur1a cascada". 
J.7.f.- Marcos de Minsky 
(Minsky's Frames>: 
Marvir1 Mir1sky propuso en 1975 una metodologia de 
representaciór1 cor1ocida cornc• teoria de marcos (fl"'arne theory> 
(MACBSJ. Un marco es una astruct ura ut i 1 iza da para 
representar lma situación estereotipada (contexto>, el marco 
cont i Eme una serie de nodc•s i ritercor,ectados Jera.rou icarnente. 
Lc•S nodos superiores del marco cont i er1en la informaci~·n más 
estable del marco y conf'orme se desc-iende eY• Jerarquia se 
obtienen detalles especif1cos. El marco debe contener 
además, datos que indiquen qué cosas se pueden esperar y qué 
hacer si una situación no es come• se esperaba or1gir1almente. 
I.7.g.- Libretos 
(Scr1pts): 
Schank, A bel son, et al. desarrol l aror1 en 1977 el 
forrnalisrno conoc:1do cc•mo Libr-etos fScripts>. Lc•s Libretos se 
basan er1 la teorla de las Dep&r1denc1as Cor1ceptuales de 
Schank CMACBSJ, 
De acuerde· con Schar.k, ur1 1 i breto es lll'1a 
estructura que describe secuer1c1as propias de eventos er1 •JY1 
contexto particular. Un libreto está formado por 
comoart1m1entos y requisitos sobre Jo Que puede entrar en 
los compart imi er1tos. La estrucura es una ur11dad 
interconectada, y lo que hay en un compartimiento afecta a 
lo que puede haber en otro. Los 1 ibretos MarreJan sucesr:•s 
diarios. No están sujetos a muchos cambios r"ii proporcir:.r·.~n 
Jos elementos o~ra maneJar situaciones comoletaMente nueva~. 
Rsl, •Jn libreto esta predeterrn11'1adc•, esto es, cor1s1ste er. 
ur1a secuenc1a esterec.tipuda de acC'iones que define una 
sit1Jacil!m bien cor1ocida". 
23 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTDMATICA 
l. 7. h. - Redes Sernár1t i cas 
<Setnant ic Networks) : 
La red sema.ntica desarrollada por Ross QuilliaYr 
CMACSSJ, es ur1a grct:l:'fica dirigida er1 la cual los r1odos 
representan cor1ceptos y los arcos relaciorres er1tre ellos. 
Dos caracteristicas importantes de las redes semánticas son: 
- Es intuitivarnente sencillo. 
- Se adapta especialmente bier1 a la recuperación de 
información. 
l. 7. i. - Procesador Sintáctico Ger1eral 
(General Syntact ic Processc•r>: 
El Procesador Sintact ice• General CPSG, er1 ingles GSP> 
desarrollado por Ronald Kaplan es un sistema versátil para 
la generación y análisis de cadenas en lengua.Je natut"al 
tBAR81J. Sus estructuras de datos son intuitivas y sus 
estructuras de control relat ivauiente faci les de implementar. 
El GSP puede emular directarnente otros analizadores, 
incluyendo las ATN y el generador de tewto de Friedman. El 
GSP siY1tetiza las caracter1st1cas formales de diferentes 
métodos de ar1al1sis. 
La estructura de datos basica del GSP e& el marco 
(frame), en esta estructura se puede representar tanto la 
gramatica como la oracitm de entrada. Un marco puede ser 
representado cc•mo un arbol modificado en dos aspectos 
rBARBlJ: 
i) Los arcc•s del árbol har-1 sido rearreglados para 
producir un ~rbol binario. 
ii) Los nodos y los arcos han sido ir1tercarnbiados. 
El marco también puede usarse para representar ur1a 
Cadena de arboles O bosque, es decir, UY1 CCd"'1JUnto de arbc•les 
diSJUY1tos, dandc. corno resultado •Jn conJunto de mUltiples 
interpretaciones para una palabra o frase dada. 
El marco es solamente la estructura de datos y no está 
directamente relacionada con la gram~tica, ónicamente sirve 
como el ''pizarrón'' b~JO el cual opera la gramática. Tiene 
caracter:lsticas talss como recursi6t1, 1'bac:ktracking" y 
movimiento del apuntador a través de la oración de er-1trada. 
El GSP provee una estructura simcle dentro da la cual 
se pueden describir muchos sistemas de orocesam1Gnto de 
lenguaJe, y sus prim1tivc.s sor-1 apenas !5uf1cientes para la 
representación de la mayorla de los elementos de un 
analizador basado en sintaMiG. Su estructut·~ P•rmite qu9 se 
use como herramienta oara comparar y evaluar diferQntes 
sistemas. 
24 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCIDN AUTOMATICA 
1.7.J.- DIAGRAM 
OIAGRAM es una gramática de estructura de frase 
aumentada (sensitiva al contexto) utilizada en sistemas de 
inteligencia artificial para la interpretación de diálogos 
en inglés, CROBS6J. Se usa como ur1a herramienta en 
investigación para encontrar que estruct Ur"as y proC'esos scrn 
necesarios para la ir1terpretación de diálogos. 
Una prernisa básica es que lc•s participantes del diálogo 
interpreten las expresiones de cada uno de los demás tomando 
en cuenta no solamente lc•s si grd ficadc•S de cor1dic1onales 
ciertas de lo que se dice, s1r1c• tamb1ér1 su ir1tenci6n, meta, 
plar1, creencias, estado de conocirniento y foco de ater1ciOr1, 
segOn el texto y contexto. 
DIAGRAM es solamente una gramática incompleta del 
inglés. Analiza tantc• frases simples cornc• cor11puestas y ouede 
e><tenderse indeper1dientemer1te de un dominio particular de 
aplicación. Además el sistema realiza todo el análisis 
sintáctico que corresponde a las arnbiguedades semánticas que 
r10 provienen de ambigüedades léHicas. 
l. 7. k. - Lógica de Predicados de Pritnet"' Or"den: 
La idea es ut i 1 izar la lógica cof'llo un formalismo que 
sirva para la construcción de una estructura cor1ceptl1al para 
el procesamiento de lenguaJe natural. Esto se logra 
traduciendo la informaciOn que esta en lenguaJe natural ai 
una representación de la forma de lógica de predicados de 
primer orden; tarnbién se les conoce como Gramáticas L~•gicas 
(Logi e Grarnrnars, LGl ( [CHA77J, [OAHBl J, [SAN7 I J l. 
Tiene la ventaJa de la fácil rep~esentac16n en la 
computadora, puede usarse corneo una teoría de ir1ferenc1a y 
conocinliento y tiene la posibilidad de maneJO tanto de 
sintaxis como de sema.ritica. Adernt.s, es facilmente 
iMplementable en los lenguaJe~ Lisp y Prolog, dadas las 
propiedades nati.1rales de los mismos. 
1.7. 1.- Grambticas de Metamorfosis 
CMetamorphosis Grarnmars): 
La Gramática de Metarnor fe.sis (Metamc•rohas is Grarnmars, 
MG> es ur-1 formalismo basado en la lógica de predicados y se 
ha dernost rado que e5 muy Ut i 1 en el proces•mi •nto de 
lenguaje natural. Fué desarrollada. por Colmerauer &n 1975, y 
este\ basada er1 la gramc\t1ca tipo-0 de Cho1i1sky ( C:DAH81J, 
C:PERS0J). Sor1 una exter1si6n de las Gramc\t icas LC.gicas. 
25 
LENGUAJE NATURAL V TRADUCCION AUTOMATICA 
Se basa en reglas de sustitución muy poderosas, y tiene 
las siguier1te~ caracter:isticas CDAH81J: 
- Se pueden describir reglas de sustitución sensitivas 
al conte)(to. 
- Cualquier subcadena (substring> de cualquier longitud 
se puede sustituir en cualquier otra cadena <string>. 
- Los sirnbolos de la gramatica pueder1 incluir 
argumer1tos. 
- Se deben especificar las condiciones 
aplicaciOn de reglas. 
- La ger1eración y ar1Alisis gramatical de las 
son provistas por el procesador. 
para la 
oraciones 
Las gramaticas de Metamorfosis pueden ser consideradas 
como una alterr1at iva cor1verdente' al formalismo de las 
Gramat icas Lógicas (Logic Grarnmars>. Sus reglas (libres de 
conte><to> se pueden e><presar corno cláusulas de Horr1 e• 
definida (ver DCG a continuación>, lo cual implica que son 
fácilmente representa.bles en Prolog. 
I.7.m.- Gramáticas de Cláusula Definida 
<Defir1ite Clause Grarntflars): 
Las Gram.\ticas de Clausula Definida <GCD, er1 ingles 
DCG> o de cláu!iulas de Horn son un formalismo apropiado para 
el procesamiento tanto de lenguaJe natural como arti fic1al, 
descrito pc•r Colroerauer y Kc•walsky er1 1975. Expresan la 
grarnAtica en forMa lógica y son una exte~s1ón de las 
Gramáticas Libres de ConteMto (ConteMt-Free Grarnmars, CFG> 
([JIM86J, CPER80J). Forman parte de las Gramáticas Lógicas~ 
Entre sus prir1cipales ventajas se cuenta con que, dadei 
que las DCG sor, una ewter1sión natural de las CFG, adopta 
todas sus características de la teoria de lengua.Je, lo cttal 
implica que la traducción de tma CFG en DCG sigue w•1a 
generalización simple. Además, Prolog resulta ser- un 
lenguaje que funciona adecuadamente corno anali;::ador de los 
lenguajes descr1 tos peor urul DCG ( [JIM86J, CPER80J). 
Pereira y Warren [PER80J, afirman que las DCG son al 
menos tan ef ic1entes como las ATN, con la ventaJa de que las 
DCG son más claras, concisas y pc1derosas. 
Dado que las DCG son uno de los formalismos base para 
esta tesis, en el capitulo III se dará una eNplicación mas 
completa de su filosofJa y características. 
2ó 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMATlCA 
1.7.n.- Gramaticas de Extraposici6n 
<Extraposition Grammars): 
Este formalismo es ur1a eMter1sión de las Grami!lticas de 
Cl~usula Definda <DCG>, y son tambiér1 descr.1tas en base a 
clausulas lbgicas de Horn. Su caracteristica principal 
consiste er1 que los cor1st i tuyentes de extraposiciOn 
izquierda (conocidas asl en la gram~tica transformacional) 
son mlls f.llciles de describir que er1 los otros formalismos 
basado5 en clausulas definidas CPER81J. También son ur1a 
extensión de las LG. 
La extraposiciór1 a la izquierda ha sido usada por los 
lingüistas para describir la forma de las oracior1es 
interrogativas en cláusulas rela'tivas, por le• menos eY1 
ler1guaJeG tales como Francés, Inglés, Portugués; y EspaPfol. 
El propósito de las Grarn3t1cas de Extraposición CXG> es 
expresar dicha extraposición de manera clarc3 y concisa 
CPER81 J. 
Pereira indica er1 su articulo "Extra.position Grammars" 
[PERBlJ que "La extraposición a la izquierda er1 una oración 
de lenguaJe natural ocurre cuando un subconstituyente de 
algún constituyente se pierde y alg~n otro constituyente a 
la izquierda del incompleto, representa de alguna forma el 
constituyente perdido". 
La diferencia fundarnent al entre las reglas de las 
GramAticas de Extrapc•sición CXG> y las reglas de las 
Gramat1cas de Clausula Definida <DCG> consiste en que la 
parte izquierda de ur1a ragla de una Gram.1tica de 
Extraposición CXG> puede contener var1os s!mbolos. 
I.7.o.- GramAtiC:="as de Estructura Mod1ficante 
<Mod i fi er St ruct ure Grarnmars) : 
Las GrarnAt icas de Estructura Modificante <GEM, er1 
inglés MSG> sor, un forrnal1srno para la representac10r1 er1 
lógica de grarnAticas para el procesamiento de lenguaje 
natural CDAHBJJ. 
Las MSG, al 
gramáticas lógicas 
demostrado ser una 
16gicas complejas 
coordina.e ión ( 1 a 
'y' > COAH83J. 
igual que las DCG, las XG y las MG son 
fácilmente 2mplementables en Prolog y han 
base sólida para trabajar construcciones 
del lenguaje natural, táles como la 
construcc1ón con conJunc1ones tales corno 
Verónica Dahl [DAH83J, establece que este formalismo es 
~til aOn fuera del procesamiento de lengl1aje natural 
porque las r1c•ciones de estructlira s1ntáct1c-a e 
27 
LENGUAJE NATURAL Y TRAOUCC!DN AUTDMATICA 
interpretación semár1tica están más restringidas que en 
muchos sistemas previos ••• º. 
Las MSG (basadas en las XG>, son verdaderas gramaticas 
lógicas, pues se puedeY1 traducir directaMente en sistemas de 
cláusulas de Horn, es decir, el formato de Prolog. Un nuevo 
elemento de las MSG es que la formación de las estructuras 
de análisis de las oraciones se hace rnayormente implícita en 
el formalisrno de la gramática. La estructul""a de ar1álisis 
asociada a la oración en ur1a MSG puede ser considerada un 
árbol de estructura de frase, por lo que se pretende que el 
termino ºGramática de Estructura Modificante" sea paralela 
al término 11 Gramática de Estructura de Frase"; y si se le 
restringe la extt"'aposición y la coordinación, entonces se 
tratará de una Gram~tica de Estructura de Frase libre de 
conte><to. 
J. 7. p. - Grarnáticas de Lógica Restringida 
(Restricting Logic Grammars): 
Las GramAticas de Lógica Restringida CGLR, en inglés 
RLG>, son un formalismo basado en las gramAtic•s lógicas que 
imponen algunas de las restricciones sugeridas en la teor!a 
lingüística Chomskiana reciente Cver [LEESSJ, capitulo 17 ), 
y se puede representar eficientemente en Prolog CSTAB7J. 
El formalismo se basa en las XG. Su e><tenci6n incluye 
el uso de un nuevo tipo de reglas denominadas reglas de 
cambio <switch rules>, que son una eKtensibr1 da las reglas de 
rnovimiento izquierdo, con la finalidad de permitir una mayor 
construcción lingüística, y un movimiento a la derecha 
restringido, CSTA87J. 
J.7.q.- GramAticas de Ranura 
<Slot Grammars): 
A este formalismo se le der-1omina Gramatica de Ranura 
<GR, en inglés SG> porque est~ orgar1izada. alredeodor de 
ciertas relaciones gr"arnaticales denornir1adas rii.nurii.s (slots) 
y las reglas necesarias para llenarlas CMcC80J. El 
analizador trabaJa en base a una filosofia de abaJo-hacia-
arriba (Bottorn-up), y mantiene parii. cada frase una list~ 
denominada 'rii.nuras disponible~• (available slots, ASLOTS>, 
por lo que la frase puede crecer teniendo una de las r"anuras 
en la lista de ASLOTS llena por una fr~se adJunta 
permisible. 
Los si st ernas c~·eados ba.Jo este formal i srno puwden 
MarieJar una grar1 variedad de fen0111er1os gramaticales, tal es 
28 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTDMATICA 
como; depender1cias de verbo y estt"'ucturas WH- Cwhy, when, 
"here, etc.) rMcCB0J. 
Los SG se basar, en las Grarnáticas de Estructura de 
Frase Aumentada CAPSG) desarrolladas por HeiQorn er1 1972-75, 
en las Gram.éticas Sistémicas y er1 las ATN. 
I. 7 .. r. - Gramat ica de Estructura de Frase Ger1eral izada 
CGeneralized Phrase Structure Gramrnar): 
La Gramática de Estructul"'a de Frase Genet"'alizada <GEFG, 
en . inglés GPSG> es un forrnal ismo propuesto por Gazdar en 
1978. Las GPSG incrementan el poder descriptivo sin 
ir1ct"'erner1tar el poder ger1erativo de las Gt"amaticas de 
Estructura de Frase C tGAZBSJ, CJOS82J). De hecho, Gazdar 
pretende restringir el poderlo de las GPSG al de los 
lenguajes 1 i bres de cor1texto. Ga:o:dar ir1troduce dos nociones 
importar.tes er1 Dus GPSG: 
1.- Categorlas con hueco> Cgaps) y un conJunto asociado 
de r"eglas derivadas y reglas enlazadas. 
2.- Metareglas para derivar reglas a partir de otras. 
Las categorlas con huecos (gaps> y las reglas 
asociad•s, prActicamente no incrementan el poder generativo 
con respecto al de las Gramáticas Libres d& Cont&xto. 
Las metareglas, a pesar de estar en cierto modo 
restringidas, sl incrementan el poder generativo debido a 
que, por eJernplo, una metaregla puede generar un conJunto 
infinito de reglas libres de contexto que pueden generar un 
ler1guaJEP ser1sitivo de cc•r-1texto restringido. Las rnetareglas 
er1 las grar11:tticas actuales esct"'itas en base a una estructura 
de GPSG estár1 lo suficieY1temente restringidas para no 
increrneritar el podet"' ger1erat i ve•. 
Se considera que las GPSG son un formalismo adecuado 
para llevar a cabo la representación y anál1s1s s1nt~ct1co­
set11Antico de los lenguaJes naturales. 
La GPSG es el seguY1do formalismo usado en el desat"rollo 
de esta tesis, por lo que se discutir~ con mayor detalle en 
el cap1 tul o IV. 
I.7.s.- Arboles de Estructura de Ft"ase 
(Phrase Structure Trees>: 
.Joshi y Levy [JOS82J, proponen un fot"malismo que 
consiste en una eHtensiOn de las GPSG de Gazdar, los Rrboles 
29 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMATICA 
de Estructura de Frase (Phrase Structure Trees, PST>. Este 
forr11alismo ir1crementa el poder descriptivo de las GPSG. 
Lc•s PST tier1en la caracter!stica de retener toda la 
inforrnacit!•n estructural oue tiene grar1des implicaciones er1 
la ger1eración de procedimientos de inferencia gramatical. 
l. 7. t. - GramAt icas de Caso 
<Case Gramrnars>: 
La Gl""amatica de Caso se fundarner1ta en que eHisten casos 
denominados 11 deep cases", qua son la forma básica en que una 
frase r1ominal o una frase preposicior1al pueden relacionar ur1 
verbo, por lo tanto te.dos los verbos deber1 seleccionar su<s> 
caso<s> de entre estos c•.Jatro. 
Un caso es el que indica o seP'fala a la persona o 
11 Agente" responsable de la acción. Otro caso es al 
11 beneficiario 11 o la persona que se beneficia de la acción. 
Los casos "fuer.te y destino" son donde la información inicia 
o termina. Y el caso ''paciente'' es el obJeto afectado de 
algur1a forma por la accibn. 
El concepto de la gr•mAtica de caso ha sido aceptada an 
gran medida para el análisis del idioma Japonés, debido a 
que, segUn ellos, no han logrado encontrar la manera de 
abarcar muchos de los fenómenos lir1gUisticos (excapcior1es> 
de 1nar1era si sternát ica para la traducción automAt ica con 
otros forma 1 i srnos. 
!. 8 
Er1 éste tema se mencionan brevemente algunos de los 
sistemas clasicos y los sistemas de desarrollo reciente en 
esta área. De ser posible se mencionará en Que tipo de 
formalismo se basa el sistema y !SUS princ1pal1t& 
caracteristicas. 
30 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMATICA 
Robert Lindsay desarrolló en 1963 el sistema SAD-SAM 
(Syntactic Applier and Diagramrner-Semantic Analyzing 
Machine) C:BAR81J. El sistema de pregunta-respuesta acepta 
oraciones en inglés, está basadc• en las CFG y fué prograr11adc• 
en IPL-V. y maneJaba alrededc·r de 1700. palabras. SAO 
construla un arbol de derivacibr1 y se lo enviaba a SAM, el 
cual lo analizaba para obter1er la ir1for111ac10n semar1tica 
relevarrte a fir1 de cor1struir Al"'boles genealógicos y 
coritestar las pregur1tas forrnul ada5. 
Er1 1964 se desarrollaron en el Instituto de Tecnolog:la 
de Massachusetts (Massachuset ts Inst i tute of Techr1ology, 
MJT} el sistema STUDENT Cpor Daniel Borrow) dedicado a la 
solución de pequef"'los problemas algebráicos a partir de un 
sistema de patrc•r1es; y el siStema SIR 6 11 Semantic 
lr1formation Processing" (por Bertram Raphael) que realizaba 
deducciorres ser1cillas a partir de una serie de hechos 
CCBAR81J, [MAC85J). 
A principios de los af"'los 60, Bert Green et al. 
desarrollaron el sister11a BASEBALL que consiste básiC'amente 
en un sistema de recuperación de información que aceota 
oraciones en inglés restr1r-1gido y accesa una ba9e de datos 
para obtener la iY1formaciór1 requerida. Está escrito en IPL-V 
CCBARS1J, CGRE86J>. También a principios de los af'1os 60, 
Terry Winograd desarrollo en el MIT el sistema SRHDLU que 
pretendia ser un sistema de PLN de universo limitado, 
espec! ficamente la manipulación de un brazo mecánico. El 
sistema recib!a l~~ ordenes en inglés. Fué 1molementado en 
LISP y MICRO-PLANNER. Desafortunadamente resultó ser tan 
complicado que solarnente fue utilizado por Winograd come• 
i nvest i gaci6n doctoral < [BAR81 J, (MAC85J >. 
Joseph Weizer,baum desarrolló en 196E. el sistema ELJZA, 
basado en ur, esquema de patrones y enfocado a modelar un 
diálogo entre un oaciente <usuario) y su psiquiatra <ELJZA>. 
Este sistema detectaba contextos en base a las respt1estas 
dadas por el usuario. A pesar de que el di~logo establecido 
resultaba estable y convincente, por sus caracteristicas 
Cmuy pobre a~~lis1s s1nt~cl1co y sem~nt1co or1ncipalmente) 
ha dejado de ser considerado por muchos como s1~t~ma d~ PLN 
< CBAR81 J, CMAC85l l . 
Williarn Woods desarrolló en 1967-72 el sistema LUNAR. 
Este es un sistema de pregur-1ta-respuesta que se dedica a 
obtener la información de ur1 banco de datos sobre muestras 
lunares en la NASA. Esta basado en las ATN y lleva a cabe• un 
análisis sintáctico exhaustivo. Fué 2~1olementado en LISP 
CCBAR81J, (MAC85J). 
Isard y Longuet-Higg1ns [!SA71J, 
Universidad de Ediriburgo ur1 sistema 
preguntas en inglés que pueden 
desarrollaron en la 
capa::. de respc•rrder 
involucrar ciertos 
31 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMATlCA 
cuantificadores Csome, every, and, r10). Las preguntas sor1 
traducidas a forma de c~lculo de pt"edicados de pt'"'irner order1 
e interpretadas baJO una representación de estructura 
profunda, haciendo Urdcamerite su análisis siritáct ico.. S~.lo 
traba.Ja cc•n oraciones activas simples. 
Roger Schank et al. desarrollaron en 1975 el sistema 
MARGIE CMeaniY1g Rnalys1s, Response GeY1erat ion, and InFerer1ce 
on English) en el laborator-io de IA de Starifc•rd rBAR81J. El 
sistema pretendla proveer un modelo intuitivo de los 
procesos de entendimiento de lengua.Je natural. Este sistema 
sirvió para demostrar la viabilidad de su teor!a de las 
deper1dencias conceptuales. En 1977 desarrolló JUnto cor1 
Robert Abelson et al., los sistemas SAM <Scriot Apolier 
Mechanisr11> y PAM <Plar1 Applier MechanisrrJ) er1 la Urdversidad 
de Vale para demostrar el uso de 11bretos <scr1pts) y planes 
(plans) en el entendimiento de historias sencillas. Los 
libretc•S de Schank sor1 similares a los marcos de Minsky e• 
los esquemas de Bartlett desde el punto de vista de que 
pueder1 usarse para ar1ticiparse a aspectos de los eventos que 
representa C rBAR8ll, CCUL85J). 
Verónica Dahl et al. [0AH81J <Universidad de Buer1os 
Aires), proponen un sistema en el que se utiliza la lógica 
Csistémas lógicos) como un lenguaje de preguntas <query 
language) interno y como una herramienta de programación. El 
sistema lógico incluye algunas e)(tensior1es de la lógica de 
predicados e5itandar que permite maneJar características 
sintActicas y semAnticas. 
A su vez, Dahl y sus colaboradores desarrollaron 
taMbién un analizador lógico-programado que traduce el 
espaPlol a dichc• sistema. Analiza la cc.ncordar1cia semántica y 
la correcta formación sir1táctica, además de detectar ciertas 
presuposiciones, resolver algunas amb1giledades y refleJar 
relaciones eritre cc•nJuntos. Se basa en el forrnal ismo de las 
Gramáticas de Metamorfosis CMetamorphosis Gramrnars, MG>. El 
sistema está des ... irrol lado en Prolog. 
Warren y Pereira [WAR82J, desarrollaron un s1stema 
basado en las Grarn~ticas de E><trapos1ci6n <XG) e 
ir11plemer1tado eY• Prolog. El sistema se llama Chat-80, y est:t 
dedicado a contestar preguY1tas formuladas en ingl~s. El 
disef'fo lo hace fácilrnente adaptable y eficier1te en una gr.lr1 
variedad de aplicaciones. La filosofia del sisterna consiste 
en traducir la pregunta formulada en inglés al subconJunto 
lógico de Prolog, y la e><prosión lógica resultante la 
transforma rnedi ante un i\l gor1 trnc• er1 lo que denom1 r1aror1 
opt irnización de preguntas <query opt uoi sat ior1) en una basE! 
de datos r-elacional. La representación er1 Prolog s& eJecyta 
finalmente para poducir la respuesta. 
32 
LENGUAJE NATURAL Y TRADUCCION AUTOMAT!CA 
Michael Main CMA183J <Universidad del esta.de• de 
~ashiY1gtor1>, también desarrollO ur1 sistema de pregunta.-
respuesta para lenguaJe natl1ral basandose en la Semant ica 
Denotacional propuesta pc1r Scott-Strachey, y se er1fcrca a la 
cornur1icaciOr1 cc•n ir1ger1ieros y programadores •. El s1sterna se 
basa en el idioma inglés y hace érifasis en la interpretaci6Y1 
sernAnt ica de las preguntas, la cual se tc•ma como una función 
del conJunto de universos dispordbles al conJunto de 
respuestas posibles. Para ! levar a cabo la interpretacHm 
semár1tica hace use• del álgebra Lambda, categorizacic•r1es 
sir1táct ico:•-sernAnt icas y el rnaneJc• de objetos semAnt icc•s. 
Weischedel y Sondheirner CWEI83J, proponer1 el uso de 
metareglas y una estructura de control baJC• la cual 
llamarlas a modo de estructura pára el procesamiento de 
entradas mal-formadas Cill-formed) desde el punto de vista 
léxico, sintáctico, semántico y pragm~tico. La parte 
izquierda de una rnetaregla diagnostica un problema como ur1a 
regla violada y la parte derecha suaviza la v1olacibn y 
establece la forma en que el proceso puede reducirse, de ser 
posible, en su totalidad. Los errores que contempla son 
bAsicamente la 0MisiOr1 de at""tlculos, hombr1irnos, errores 
tipogrAficos, palabras desconocidas, restricciones, 
personificación, etc •• Por otro lado, Fass y Wilks CFASS3J 1 
analizan también las oraciones rnal-forrnadas y su Y'elación 
con la semiér1t ica preferarici al ( Preference Semant ics). 
Granger CGRA83J desarrolló en la Un1vers1dad de 
California el sistema NOMAD. Este sistema se dedica al 
entendimiento de textos "defectuosos", es decir, es ur1 
gistema que detecta y corrige errores cometidos durante la 
ir1terpretaciOn de texto rnal-for-mado s1ntact1ca y 
ser11ar1ticamente. Esta dise?iado para operar en el dominio 
restringido de los mer1saJes barco-tierra Cship-to-shore). 
TrabaJa interactivamente con el usuario para codificar el 
rnensaJe en ur1a forma ~egible de base de datos. 
Masaru Tomita CTDM87J, desarrolló en la Un1vers1d.ra.d de 
Carnegie-Mellon un algoritmo para el análisis de gr·aM~ticas 
libY'es de contexto aumentadas. El algoritmo es b~sicamente 
un analizador gramatical de izquierda-a-derecha <Left-tc•-
Right, LR> que genera inicialmente una tabla de ar1ális1s 
gran1atica1 LR de despla~amiento reducido a part1r de una 
gr-arna.t ica 1 ibre de cor1texto aumentada. Ur1a caracterlst ica 
importante es que puede rnaneJar gramáticas ambiguas. Su 
ef'iciencia se debe principalmente a la 2ntroducc1ón de un 
nuevo concepto, el 'stack' gráfico-estructurado <graph-
structured stack), que permite al analizador LR rnarrtener 
Múltiples análisis sin anal1zat• ninguna parte de la entrada 
dos veces de la misma forma. El an~l1s1s lo realiza en-linea 
Con-line) 1 es decit"' an cuanto el us•.1ar10 teclea la primera 
palabra de una oracibr1, sirr esperar que la teclee por 
completo. Está implementado en Lisp. 
33 
LENGUAJENA!_LÍRAL V TRADUCCION AUTOMATICA 
. l. 9 
Er1 este terna, se describirtlin algur1os de los sistemas 
existentes enfocados a la traducción automAtica. Al igual 
que er1 el capitulo ar1terior, se mencior1arar1 las 
características pr1ncipales de los sistemas y de ser 
posible, el formalismo er1 que se basar1. 
David Weber y Wi 11 i am Mar1n CWEBBl J, desarrol 1 aron un 
prc•yecto muy iY1teresante que cor1sistiti en ir1vest1gar la 
Factibilidad de utilizar la computadora para que realice la 
mayoría de los cambios necesarios para adaptar los teHtos de 
un dialecto dado a otros dialectos, er1 este caso del 
Quechua. El sistema se ha utilizado para la traducciOn entre 
cinco dialectos. Los resultados obten1d•:is demuestran Q•.1e el 
sistema (i) permite que lc•s l.Y1formantes no bid1alectos 
puedan producir las adaptaciones adecuadas sin gran ayuda 
del traductor; (ii> meJora la calidad del teKto resultante 
y; Ciii) reduce el tiempo y esfuer::o tar1to en la adaptacii!m 
como er1 la preparacióY1 del manuscr1 to. 
Bennet y Slocum CEEN85J desarrol larc•n er1 el Centro de 
Investigaciones LingLtisticas CLRC> de la Universidad de 
Texas er1 Austin, el sistema de traduccibn por computadora de 
alta calidad totalmente automatico conocido como METAL. El 
sistema traduce ~nicamente teKtos del Alem~n al Inglés, pero 
se está trabajando actualmente en la extens1~n a los 
lenguajes Espa~ol y Chino. 
Biewer, Fénegrol, Ritzke y Stegentritt [8IE85J, de la 
Universitat des Saar Saarlandes (Alemania Federal>, 
desarrollaron un sistema modular Multinivel para la 
traducción Francés-Alernar1. El sistema se l lar.1a ASCOF 
<Analysis ar1d Syntesis Of French by means of COMSKEE 
CCOMput1ng and String Keeping languagell. ASCOF adopta la 
división clásica del proceso de traducción, es dec1r 1 
análisis-traducc16n-s!ntesis. El análisis se realiza en tres 
fases: (i) anc1lisis morfológicc•, (ii) ident1f1cac1C•n de 
Frases sintácticas no complejas y de la rnacrc1estructura de 
la c•ración y, <i1i) la deterrninac16n de la estructura de 
frases sintácticas complejas y las f1.mc1ones s1ntáct1cas en 
que el criteric• sintáctico y semárit1cc• se usar1. Se apvya. er, 
redes sernánt icas y realiza Un1 carnente traducc1or1es entre el 
Francés y el Al ernti.n. 
Nagao, TsUJll y Nakamura, de la Universidad de Kyoto, 
describen er1 s1J art 1culc• "The Japar1ese Gc•verY1rner1t ProJect 
for Machir1e Trar1slation" CNAG85J, el proyecto fundado cor la 
Agencia de Ciencia y Tecr1olc•gia conocido como "Rssea.rch on 
Fast InformatioY1 Serv1ces between J,:ipanese and Engl ish for 
Scientific and Er1g1neet•ing L1terature''. El prooOsito del 
34 
LENGUAJE.NATURAL, Y'TRAOUCCION AUTOMATICA 
proyecto es demostrar la factibilidad de la traducción por 
computadora de articulos de lndole cientifico y técnico 
entre los dos idiomas, y cor110 resultado establecer un 
sistema de ir1tercarnbio de ir1for'rnacibn rapida para ese tipo 
de articules. Este proyecto se está llevando.a cabe• baJC• uria 
estrecha coopel""ac:-i6r1 entre cuatro organizaC'iones: 
i) La Universidad de Kyoto, responsable de desarrollar 
el software del sistema par'a la parte central del 
proceso de traducc16n Cel sistema de escritura de la 
gramc\tica y el sistema de eJeCuciC1n); li:os sistemas 
de gramáticas para el ar1ális1s-traducciC•Y1-sintesis; 
la especificaciór1 detallada sobre la 1r-.fc•rMación 
escrita en los diccionarios de palabras y los 
manuales de trabaJo para la coristrueción de estos 
diccionarios. • 
ii) La "Electrc•techr1ical Laboratories" CETL> es la 
responsable de la entrada-salida del texto de la 
máquir1a de trad 1.1ccitm, el ar.al is is y s1ntesis 
morfológico, y Ja cor1strucciór1 de los diccionarios 
de verbos y adjetivos basados en los manuales de 
trabaJO preparados en la Univ. de Kyoto. 
iii) El Centro de !nfc•rmación de Japón para la Ciencia y 
la Tecncologia CJICST>, está encargada del 
diccionario de nombres Cnoun dictionary) y del 
procesamiento de térmiY1C•S técnicc•s especiales ers los 
campos cier1t 1 f1co y tecriico .. 
iv> El Sistema de Investigacibn de Procesa1111er1to de la 
Información CRIPS> baJO el ausp1c10 de la Agencia de 
Tecnologia Ingenierll, es la responsable de 
cornpletal" el sisterna de la maquina de traducci<!.in, 
incluyendo las interfaces hombre-rna.quina del sistema 
desarrollado er1 la Urdv. de Kyc.to que perrnitar1 la 
pre y postedición, el acceso a las reglas 
gra1nat1cales y el rnanter1imiento del diccionaric•. 
Actualmer1te el proyecto preicesa Unicamente te>-tos de 
las dreas de electr6nÍca, ingenieria eléctrica y ca111pi::•s de 
la ciencia de la cc1rnputacióY1. 
Vasconcel los y León CVAS85J de la OrgaYdzacit•n 
Panarnericana de la Salud, desat~rollaroY• un s1ster.i"1 de 
trad1Jcc1óY1 Espa?\ol-lr1glés, y C•tro sistetna de trad•.1cc10n 
Inglés-Espa~ol, conocidos corno SPANAM y ENGSPAN 
respec:t1vamer1te. SPANAM ha estadc· er1 operacHm en dicha 
organización desde 1'380 y ENGSPAN desde 1985. Los dos 
sistemas estlin escritos en PL/1, se basan en el fc1r1nalismo 
de las ATN y efectUar1 un ar1álisis sintti:ctico y serniéntico de 
la i nforrnación. Sc•n capaces de procesar al rededc.r de 50, 000 
palabras. SPANAM fu~ concebido originalmente corno ur1 sistema 
de traducción directa, mientras que ENGSPAN es un sistema de 
transferencia sintactica y Jé~ica. 
35 
LENGUAJE NATURAL V TRADUCCION AUTOMATICA 
Johnson, Kir1g y Tc·mbe [JQH85J desarrc•llaror1, J\.tntc• cc•n 
ctros colaboradc•res, el sisteMa EUROTRA. El desarrc•l lc· de 
este s1sterna es ur1 proyecte• de la Cc•murddad Ecor1ómica 
Europea que pretende produc1 r ur1 orotc•t i O•:. operac1 C•r1al 
t"elat1varnente pequeP1c1 de cada ur10 de lc•s. siete idiomas 
oficiales de la comunidad a cualquier otro de los m1sroos 
siete idiomas. El proyecto está dividido en tres fases: 
i) 1983-1984: La defin1ciór1 del software básicc• a ser 
usado por todos los grupos y una definición 
preliminar de la estructura 11ngUist1ca que servirá 
come• la base del trabajo de la segunda fase. 
ii> 1985-1986: La producción del primer sistema de 
traba.Jo, tomandc• los siete idiomas corno ler1guaJeS 
potenciales fuente y destino. El obJetivo es 
demostrar la factibilidad ~el enfoque adoptado y, 
redifinir y estabilizar la estructura lingUistica. 
iii) 1987-1988: Construir el sistema prototipo real que 
cubra lc•S siete idic•mas y maneJe un vocabl1lario de 
aproximadamente 20,000 entidades l~xicas oor 
lenguaJe. 
Jimer1ez [JJM86J, desarrolló en el DepartarJJentc• de 
Ciencias de la Computación de la Universidad de Essex, un 
sistema de traducción lriglés-EspaP'lol bidirecci•:inal. El 
sistema realiza la traducción de oraciones compuestas 
mediante analisis sintáctico, y está basado en el formalismo 
de las GPSG y principalmente de las DCG. Además propone una 
alternativa de extensión del sistema en base a las GPSG o~ra 
llevar a cabo el anális1s sernántico de las orac1cmes a fin 
de obtener un sistema de traducción más efic1er1te. El 
sistema trabaJa er1 una DEC-10 y está implementado en Prolc•g. 
De hecho este trabaJo es el principio y la base para el 
desarrollo de la presente tesis. 
I. 10 §l,!!!!8!HQ 
En este capitule• se mer1c10Y1aror1 los cispectos generales 
referentes a la interpretación de leng1..1aJe natural y a la 
traducción automttt ica. Se habló brevemente sobre los 
antecedentes históricos de la traducción autc•rnática. Se 
mostraror1 los elementos s1ntáct1cos y semánticos más 
36 
LENGUAJE NATURAL V TRADUCCION AUTOMATICA 
importantes a considerar para la creaci6r1 de los formalismos 
usados corno base para el desarrollo de los sistemas de 
procesamier1to del lenguaJe Y1at•Jral y lc•s sistemas de 
traducci6,.-, automAt ica. 
Se rnencior1aror1 ademas algunos de lc1s primeros sistemas 
y de los sistemas actuales más significativos o 
representativos de procesamiento del lenguaJe natural y de 
traducci6Y1 automática, sePfal ande· sus principales 
caracterist icas, su fi losofla y en al g1.1nos casos sus 
formalismos base. 
37 
CAPITULO 11 
GRFIMFITICFI 
Se puede hablar, sin 
embargo, sin cor1ocer 1 a 
gramAtica, y el que habla 
sin cononerla posee 
real merite una grarnAt i ca, 
y habla de acuerdo con 
sus reg 1 as, de 1 as 
cuales, sin embargo, no 
tiene conciencia-
Immanuel Kar.t. 
El análisis gramatical de cualquier idioma resulta 
siempre una labor e>etenuante y cc•mpl icada, sin embargo, es 
posible ilustrar de manera rnuy aceptable, la r1aturale2a y 
comportamiento de un idioma ( lenguaJe> describiendo las 
caracterist icas m~s generales e irnpc•rtar1tes de su gra1r1at 1ca .. 
Naturalmente, los idiomas inglés y espaPlol r10 t1ener1 el 
mismo origen. Mientras Qlte el espaPiol es una lengua romance 
de ralees primordialrnente grecolatinas CTOR7GJ, el inglés es 
una lengua perteneciente al grupo germánico de los idiomas 
indoeuropeos Car1glosaJór1>. Sin embargo, al realizar el 
analisis grarnatical de arobos idiomas es posible apreciar la 
semeJanza entre sus estructuras. Tal set11eJar1za resulta 
surnarnente ventajosa para el estudio ObJeto d11 esta tesis, 
debido a que tarito el an~l is is de la serneJanza y 
compatibilidad de arnbas grarnc'lticas, as1 cc•mo la ger1erac1on 
de los procedirnier1tos necesarios para la traducc10r1 resultar1 
set~ menos complicados de lo que en un principio se podria 
cor1cebir. 
Los estudios que han realizado los lingüistas y 
f1 lOsofos pt~unordialrnente, ha.r1 traldo consigo el de5arrol lo 
da diversas teorias y tipos de grarnAt1cas; de entre ellas, 
38 
GRAMATICA 
la Gramática Generativa Transfor"n1ativa, meJor conc•cida como 
Grar11at ica Transformativa, ha sido la más aceptada por 
describir de manera muy acertada la estructura de la lengua. 
La Gram~t ica Transfc•rmat i va fue desarrc•l lada pc•r Noarn 
Chornsky y fue publicada en su obra "Syntact ic Struct •Jres 11 er1 
1957 CCH0&2l. 
Tanto los estudios de la sintaxis como de la semAr1tica 
Cesta ültima, estudiada a fondo muy recienternente) r1os han 
perm1t1do caracterizar acertadamente la estructura y el 
significado de los lenguajes. Desafortur1adarnente la 
semAntica sigue siendo un campo poco desarrollado 
actualrnente. Por el lo, un análisis semAnt ico cornpleto 
resulta ser ur1a labor algo rnAs que ;rnposible, CNRG85J. 
En este capitulo se verá a grar1des razgos la gramática 
transformacional tomando cc•mo base los idiornas iY1glés y 
espaf1ol, asi como ur1a breve descripción de la sintáxis, la 
semántica y los elementos grarnaticales de dichos idiornas. 
Para llevar a cabo el anAlisis gramatical adoptaré 
primero una definición formal de gram~tica y posteriormente 
describiré las caracteristicas rnas irnportantes que debe 
cumplir una grarnAtica de este tipo, basada en la teorla 
transformacional ista de Chornsky. 
Eriisten un sin nómero de definiciones sobre lo oue es 
una gramática Cver glosario>, y consider·o como la m~s 
completa la siguiente: 
''Gramática es un conJunto de reglas de estruct~ra 
de frase para la derivación de oraciones declarativas 
activas simples, combinadas con un conjunte• de reglas 
transformacionales que, cuando se aplican a las 
oraciones derivadas por las reglas de estructura de 
frase, agregar1, sustraen o modifican el orden dentro de 
ellas, o se cornbinal""1 en fc.rrnas cc•moleJas". CST065J. 
Se puede decir que esencialMente una gram~tica es el 
conJunto de reglas que determinar, el comportamiento de un 
lenguaje. La definiciór, forrnal propc.rc1ona elernentc·s aue 
permiten apreciar las caracterist1cas de tales reglas. 
3'3 
13RFlMFlTICFl 
Desde el punto de vista del uso de la lengua, se puede 
decir que la grarntitica es descriptiva; y desde el pur1to de 
vista de la estructura gramatical es prescriptiva. 
Desde el puntc1 de vista taxor1órnicc1 (CH076J, la 
gramática ccinsiste en ur1a descripciC•r1 de los aspectos 
superficiales en que una oración difiere de otra y una 
clasificación de sus diferencias. Nótese aue nos dice poco o 
nada acerca de cc11nc• tales oracior1es sc•n formadas. Al gur1as de 
las diferencias gramaticales del ir1gles y el espa?1ol sor1 
rsTD65J: 
i) Orden de las palabras: 
Tengo algo que hacer 
Tengo que hacer algo 
La bonita hiJa de Don Juan 
es arniga mia .. 
La hiJa bc•nita de Don Juar1 
es amiga mia. 
have sornething to do 
have to do something 
Don Juan's pretty 
daughter is a friend 
of mine. 
Don Juan's pretty 
daughter is a friend 
of mine. 
11 Tengc1 
compromiso. 
obl i gaciOn, 
algo que hacer'' implica una obligación o 
"Tengo que hacer algo" r10 implica una 
sino m.3S biér1 UY1 fuerte deseo. 
ii> EntonaciC•n. Tiene tres seP1ales principales: 
(a) Une las frases en una sola 1...midad. 
(b) Sep¿,ra las frases que r10 seir1 una sola unidad .. 
(c) Marca ciertos tipos de orac.ic·r1es, tales cc•mo los 
i nterrogat 2 vos. 
iii) Palabras de función. Cada palabra de una c•raci~·n 
tiene orobablerner1te una fur1ción que s~ puede 
especificar. Esta funciC•Y• es en ocasiones más 
semant1ca oue gramatical, y et1 c•tras, más gramatical 
que semar1t 1ca. 
iv) Afijacicin. Este es ur1 proceso por el cual los 
elementos de la palabra (prefijos, sufijos> están 
suJetos a ur-1a unidad léwica, ya sea para seP1alar una 
funcit•n sintáctica (la ~~ de QQ!l~§) o para 
permitirle a una oalabra f•Jr1cior1ar er1 diferer1tes 
clases de palabras Cer1 ir-1glés: ~Ql~, el =iEX de 
ªQiliE.~; en espa~ol: ~ª22;, la =iQªQ de ~ªQª~iQªg>. 
Según StOckwelJ CST065J, desde el punto de vista de los 
grados de agruoamiento de las unidades léxicas en secuencia 
se le puede denominar a la gramática como Grar11át1ca de 
40 
GRAMATICA 
Estructura de Frase (Phrase Structure Grarnmar>. Esta postula 
que dada una secuencia de ur1idades 1 exicas q•..1e cor1st i tuyen 
ur1a oración, es posible deterrnir1ar qué elementos están 
cercanarr1er1te relacior1ados con cuales C•tl""os, asi cor110 
especificar su grado de rel~ciOn. 
Por eJemplo, dada la oración: 
The two boys were playing in the yard. 
Una descripción de estructura de frase pc•stula que "the 
two boys" y "were playing in the yard" son dos 
constituyentes ir1rned1atos de la oraciOn, y cada uno de 
ellos, a su vez, cc•ntiene cc•nstituyentes aún rnas inmediatos. 
Las reglas de estructura de frase pueden verse como un 
modelo parcial de las reglas de forMaciOn por la cual se 
restringe la construcción de oracic•nes. 
Por eJernplo, si para la oración anterior se tienen los 
siguientes elernentos: 
y las 
= Nc1ur. Phrase NP 
VP 
VPl 
AUX 
D 
Ful! Verb Phrase 
Verb Phrase 
ADJ 
= Au>ei 1 iary 
= Determiner 
AdJect !ve 
No un N 
VI 
ADV 
PREP = 
TE 
Intransitive Verb 
Rdverb 
Praposi t ion 
Tense 
reglas: 
5 ---) NP + VP 
NP ---) D + <ADJ) 
D ---) the, this 
ADJ ---) two, r1ew 
+ N +(-s) 
N ---) boy, girl, game, yard 
VP ---) AUX + VPl 
AUX ---) TE (be + ing) 
TE ---) <PAST} 
<PRES> 
VPl ---) Vi + <ADV> 
VI ---) play, run 
ADV ---) PREP + NP 
PílEP ---) in, on, ;,t 
dor1de los sirnbolc•s con rnay~1sculas 1rid1car1 sirnbolos r10 
terminales, los sirnbolos con mir1L1sculas indican slmbolos 
41 
GRAMATICA 
terminales, los paréntesis 11 
() 
11 implican que el eleniento es 
opcional, y las llaves 11
{}
11 indican que se debe adoptar por 
uno u otro elernerito. 
El Arbol generado serA: 
s 
I \ 
,----------' '--------, 
NP VP 
----''''~-- '---/ 1 .. \ \ 
I \ 
D VP1 
1 I \ 
1 I \ 
1 I \ 
Vi ADV 
1 / \ 
1 l \ 
1 I \ 
F P~EP Nj, 
1 . i I \ 
1 1 I \ 
1 .• 1 D N 
.1. 1 1 1 
1 · ., 1 1 
1 1 1 .. 1 
The two be -ing play in the yard 
Figura II.e -1-
Una grarnat i ca de estructura de frase es 
ordenado de tales reglas, y constituyen 
herramier1tas m~s poderosas d.esarrc•l lads para la 
lir1güistica. 
un conJunto 
una de las 
descripcibn 
Con la inclusión de reglas transformacionales se 
poder para rnc•strar las relaciones entre las palabras, 
elirninan rnuchas de las limita.cioY1eB sign1f1cativas de 
modelos gramaticales rnc\s siinples. 
gana 
y se 
los 
GRAMATICA 
11.3 §88~8I1~8 IB8~§EQ8~8I!~8 
11. 3. 1 CONCEPTOS 
Corno se rnencion6 en la intrc•ducci6n de este capitulo, 
la GrarnAt ica Generativa Transformativa, o GrarnAt ica 
Trar1sforrnativa CGT> fue desarrollada por Noam Chornsky y la 
publico er1 1'357 en su obra "Syntactic Structures". Segun 
Chornsky l:CH076J, "Una grarn.ttt ica de ur1a lengua preter1de ser 
ur1a descripcibr1 de la cornpetencia intrlnseca del hablante-
oyente idea 1. Si la grarn:&t ica es2 ademas, perfectamer1te 
explicita, es decir, si no depende de la inteligencia y 
comprensiór1 del lector; antes al contrario, proporciona un 
anAlisis explicito de lo que el lector pondrla de su parte; 
podernos l larnarla Grarn~t ica Generativa". 
Al hablar de competencia, se hace referencia al nivel 
de conocimiento y dominio que de su lengua <gramAtica) tiene 
el hablante-oyente nativo. 
El"• su libro, Chc•rnsky hace dc•s aportaciones irnportant'1s 
< CAIT74J, rCH076l l : 
i> Cuestionó las metas aceptadas a través de las cuales 
la teorla lingUlstica estaba orientada y, redefini6 
el prop6si to y funcic•r.es de tJf1a gramat ica. 
ti> Especificó la forma aue este t1uevo tipo de gramática 
debe tener, y la l larn6 Grarnat1ca Transformacional. 
Chornsky establece también que el sistema de reglas de 
la gram~t1ca puede dividirse en tres componentes, a sabe1·: 
el cornpor1er1te sintActico, el fonológico y el semántico. 
El cornponente sir1táctico esoecifica un conJunto 
infiYiito de obJetos · forrnales abstractos, cada uno de los 
cuales incc•rpora toda la informacit•n correspondiente a 1.1na 
iY1terpretacióY1 Or11ca de UY1a oracióY1 concreta, y coY1sta de 
ác.r!> partes: 
(a) El cornpoY1errte de estructura sintagrna.t1ca, cuyas 
reglas operan con el lexico Cd1ccionario) y sirven 
de 1Y1struccic•r1es para la prcducc10n de la 
estructura profunda. 
(b) El conJunto de reglas transformativas <reglas T> 
que real izaY1 operacioY1es diversas sobre las 
estructuras profundas, conv1rtiéndolas en 
eGtructuras superficiales y apro~imándolas su 
forrna def1n1t1va. 
El componente fonológico (no cc•,.1ternplado en esta tesls> 
deterrn1Y1a la forma fc•nét ica de una oración gener-ada oor las 
reglas SÍr"1táct1cas, es decir, relac1c·na 1..1na estructur"a 
43 
GRRMATICR 
generada por el compones-1te s1r1tactico con una seP'lal 
represer1tada fc•r1et icarnente. 
El componente semántico deterrilina la interpretacic!•n 
semántica de una oración, es decir, relaciona una estructura 
generada por" el cornponente sintactico con ur1a cierta 
represer1taci6n sernAntica. Opera sobre la estructura profunda 
de las oracior1es. 
Asi pués, tanto el componente 
semant ico son purarnente interpretativos 
fonológico corno el 
<(CH076J, (KAT79J). 
11.3.2 GRAMRTICR TRRNSFORMACIONAL 
La mayoria de los lenguajes tienen construcciones de 
estructura superficial diferente y estructura profunda 
sirni lar rAIT74J. 
Si tenernos por eJernplo: 
Pedro patea la pelota. 
y por otro Indo las derivaciones: 
La pelota as pateada por Pedro. 
Pedro no patea la pelota. 
En una gramat 1ca transformativa, tales oraciones se 
derivan siempre de un solo núcleo o 'kernel'. 
+--------------------------------+ 
1 la pelota es pateada por Pedro 1 
+--------------------------------+ 
~ +--------------------------+ 
1 1 Pedrc• no patea la pelota J 
1 +--------------------------+ 
't 
1 1 
#=========================# 
tt Pedro patea la pele.ta .. 
# tnUcleo o kernel) *' 
F1g. II.3 -1-
44 
GRAMATICA 
Corno se observa. la estructura profur1da 'kernel' (Pedro 
patea la pelcit;i) es convertida e• trar1sfor11lada en·, diferentes 
estruct1..1ras super'fic:t.ales <la pelota es pateada pc1r Pedr"o, 
etc.>. Es decir, la graroAtica trar1sformativ.si es Lma 
gt"'amática que cc•rwierte estructuras profundas 
{representa.ci¿,,., lógica fcirrnular del sigr11f'icado) er, 
estructuras superficiales <lo que oimos o vemos escrito> cor 
medio de transfc1r1nacíones. 
Si se tier1er1 pOY' eJernplo los siguientes sintagmas: 
Un vaso de leche. 
Un vaso de cristal. 
Ah1bos tienen la rnisma estructura superficial, pero Em 
real ídad sor1 di ferer1tes. Mieritras que la prirnera se refiere 
a lo que contiene el vaso, la segur1da se refiere al material 
del que esta hecho el vaso .. 
Resur111er1do, las t"'egli!s transformacionales permiten 
hacer lo si guier1te [CHA86J: 
1. - Poner elementos en los constituyentes de UY1a 
oraciC-ri. 
a.- Mover constituyentes. 
3.- Agregar constituyentes. 
4 .. - Etorrat" eonst i t uyer1tes. 
Una diferencia funda111er1tal entr"e la teor!a de la. 
gramática tra-r1sformativa y ott"as teorias CHA07SJ es la. 
convicció~ de que el propósito de una gramdtica no es 
simplemente el de clasíf1car los hechos obserw1dos, lo aue 
de hec:ho haOla la ger1te, sino caracterizar la capacidad 
intelectllal que subyace a su uso de la lengua. Es decir, 
buscar la descrípciór:i del cor1ociu11emto iY1tuítivo qrJe de 511 
propia lengua posee el hablante. 
El término 11 generativa 11 se refiera al hecho de 
.asignarle c:i cualquier orac1ón de la lengua la descr1oc10n 
estructural correcta que muestra la clase de informacj6n que 
el hablar1te ut.:iliza al lr1tel"'pretar esa oración, CCH076J~ 
Nota. - E:! desarrc.! lo de la s1r,taxis y la semá'l"1tic~ 
t~atados en esta tesis, así como las teorias en las Que se 
basa 1 se fundc.1rneY1tan en la gramttt1ca transformativa, poi- lo 
que es probable oue se encuentren algunas discreoar1cias con 
textos oue difíera.n de la tec0r!a transformacior1al de 
Chc.rnsky. 
45 
GRAMATICA 
Para realizar el ar1álisis sintáctico. basado en la 
gratn~tica transformacional, es suficier1te considerar una 
gramAtica sencilla cuyas reglas constituyar1 el componente de 
Estructura Sir1tagmAtica CES> a utilizar tHA075J. 
!. 
2. 
3. 
4. 
5. 
6. 
7. 
donde: 
o ---) SN sv 
sv ---) aux verbal 
aux ---) t (Ml 
t ---) (pasade<} 
{presente} 
<V !SN !pasiva))} verbal ---) 
<cop predr1orn} 
prednom ---> <adJ} 
<SN> 
SN ---) (detl N (pll. 
O = oración 
SN = sintagma nc•mi nal 
SV sintagma verbal Co predicativo) 
aux = auxiliar 
t = tiempo 
M =- modal 
V verbo 
cc•p cóoul a 
prednom predicado r1omi r1al 
adJ = adJet1vo 
det = determinante 
N = nornbt"e 
pl plural 
NOtese que tOdas las reglas de la estructura 
sir.tagrnlitica tienen la forma: X ---> Y Z , que significa: 
reescrlbase (o reemplaze) a X como V seguida de z. 
La función de las oracior1es es simplificar la 
descripcíOn reducier1do varias reglas a una. 
Si se toma por eJemplo la oración: 
i) Pedro pateó la pelota 
y se realiza la sust1tuc16n en la graMAt1ca dada se 
obt ier1e: 
ii> Pedro pasado patear 1- pelota 
46 
GRAMATICA 
La represeY1tacíór1 ( i i) resulta inaceptable corno c•ración 
er1 espaf'tol (obsérvese que el verbo no concuerda con el 
SU Jeto, el articulo deterrni nante ne• concuerda cor1 su nornbre, 
y el tiernpo está represeritado por un strobolo en vez de por 
la termir1aci6r1 ver"bal abierta -et•>. Esta represer1taci6Y1 
resulta de la aplicaciOn de ___ reglas de estructura 
sintagmatica y constituye una derivaci6r1 de la estructura 
profunda 11 Pedrc• pateo la pelotaº. 
El arbol estructural correspondiente es: 
o 
I \ 
I \ 
I \ 
SN SV 
I __ / \ __ 
I I \ 
I I \ 
N aux · v•rbal 
1 I· I \ ... 
1 1 / \ 
1 ·1 I \ 
1 t V SN 
1 1 1 / 'Í 
1 1 1 / \ 
1 1 1 I \ 
1 1 1 det N 
1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 
1 ., 1 1 1 
Pedro pasado patear 1- pelota 
Fig, II.4 -1-
Si las reglas se escriben correcta.Mente, entonces no 
solamente se producir.!l la estructura prc1funda de todas las 
oraciones aceptables (del espa.Pfol PC•t" eJernolo>, sino aue 
también se asignara la descripción correcta de su estructura 
gramatical. 
R continuación se muestra como la orac16n: 
Pedro puede patear la pelota 
difiere de su estructura profunda: 
Pedrc• pateó la pelota 
47 
GRAMATICA 
/ 
N 
' ' ' ' ' ' ' ' 1-, 
' 
/ 
/ 
SN 
/ 
o _____ / \ 
/,:.. -----_, 
l 
r 
\ 
sv 
...; ___ _; \ 
\ 
\ 
verbal 
/ \ 
Pedro · Pré.sente poder patear. 
Fig. 11.4 -2-
' pelota 
Obsérvese que de las reglas se puede derivar, de igual 
modo, la estructura profunda de la nueva oraci<!•ri. 
Las pt"'inc1pales caracteristicas de la estructura 
sintagmatica ~on CHAD75J: 
1> Introducen las categorias gramaticales necesarias 
para caracterizar las ot"'ac1ones (del EspaP'fol y el 
Inglés> y muestran la forma en que van Juntas estas 
categorias pat"'a formar s1r1tagmas y c.racicir1es. 
2) Introducen los elementos léxicos y gramaticales. 
3) Se ocupa!·1 de la estructura profunda. 
4l Pueden ut i 11 zarse para mostrar la estructura 
pr~oful"1d,:; cc•rrecta (normalmente en forma de arbcol) de 
CL1alqu1er oración Cdel EspaP'fol y el I~glés>. 
Las t~eglas tr-ansforrnat1vtJ.s <reglas T>, al igual oue las 
reglas de estr-t1ctura siY1tagmatica, son reglas de 
reescritura, pero difieren de estas el"'• varios aspectc•s. 
Raramente las reglas T tieY1en un sOlo eleMento a la 
izqui1tt"'da y no proporcionan anál1s1s de constituyentes 
CHA07SJ. Las c•Perac-iones que real izan las 1•eglas T son de 
cuatro tipos b~s1cos: adicib~ Co unión>, en la que se agrega 
un elemento a la oración; ren1oción, en l .. que !le suprime un 
elemento¡ pertoutación, e,-. la que se al ter.l el ordGn de los 
eleMentos; y sustitución, en la aue un elemento sustituye a 
otrc1. 
48 
GRAMATICA 
Las tres partes b:&sicas de Lma regla T son CHAD75J: 
a) La Oescripcitm Estl""uctural <DE>, que especifica la 
estructura prof•.1l"1da de las oraciones a las que se 
aplica la regla. 
b> El Carnbic• Estructural <CE>, que se?tala qué cambios 
hay que realizar. 
e) La Condición, que identifica cualquier situación 
especial que pueda haber presente si se va a aplicar 
la regla. 
Si se tiene por eJernplo la siguiente regla 
transformativa: 
PASIVA: 
DE: SN V SN pasiva 
1 2 3 4 5 
Condición: ninguna 
CE: 1 2 3 4 5 ---) 4 2 ser -d- 3 por 1 
y la oración: 
Pedro pateó la pelota 
y le aplicarnos la transformación de 'pasiva': 
PASIVA: 
Pedro pasado patear 1- pelota pasiva 
\ I \ I \ I \ I 
DE: SN X V SN pasiva 
2 3 4 5 
CondiciOn: rii nguna 
1- pelota pasado ser -d- patear por Pedro 
\ I \ ____ / \ I \ / 
CE: 4 2 ser -d- 3 por 
obteriemos: 
La pelota fué pateada oor Pedro 
   
EA. 
  
11.5.1. CONCEPTOS 
La semántica, a diferencia de la sirtaxis oue se ocuoa 
de analizar la estructrura de la oración y su interrelación 
con otras craciones, se encarga de estudiar el significado o 
sertido de las palabras de manera aislada a dertra de un 
contexto. 
Es importante tener presente que la teoria semántica es 
la menos desarrollada de las distintas áreas del análisis 
lingliistico y la naturaleza de las propiedades formales de 
las reglas para la irterpretación de los significados ce laz 
palabras es la que con menos claridad se ha comorendida. 
Existen numerosas craciones que son consideradas como 
gramaticalmente válidas, pero sor; carentes de significado o 
validez semántica, como por ejemplo: 
la flor corre alegremente mientras silba. (*) 
La aceptación G rechazo de oraciones por parte de una 
persona se relaciona con la habilidad de parafrasear, de 
detectar ambigiedades, etc., asi como también la habilidad 
de resoalver tales ambiguedades haciendo referencia al 
contexta y que tiene lugar cuando se contradice lo que 
sabemos hacerca del "“murdo real", 
En una oración como: 
La edificaciórn está a punto de caer. 
Se pueden detectar elementos léxicos individuales que 
tienen contenida, tales cómo estar y caer, y se le conoce 
como sigrificado lexico. A laos elementos gramaticales tales 
como la terminación '-ciór” y las particulas 'a!', *'de', asi 
como las interrogativas, 1mMperat2ivas, etc. son denominadas 
Significado Gramatical (AIT74J. 
Aitchisor ha sugerido que ”...el lexico ligado a la 
gramática transfaormacional debe consistir en elementos 
formados por un cengunto de elementos semánticas. La 
implicación es que tales elementos semánticos son 
universales y la razón de que los lenguajes varien de 
vocabularic es porque los elementos se juntan en diferentes 
combiraciones”. 
Los elementos léxicos de un lenguaje formar un patrón 
coherente. Na se organizan tan rigidamente como las reglas 
de la gramática, pero los patrones son suficientes para
GRAMATICA 
II.5 §~~8~!IG8 
II. . l CEPTOS 
a ántica,  i r ncia e  r1tawis a e  oa 
e alizar  t ctrura e  r ción   1 t r l 16n 
n tras or ciones,  carga e t diar l if do  
1tido e s l bras e anera a o 1trc•  n 
ntexto. 
s portante er r sente a e  ria rnánt1ca s 
 enos sarro lada  s i ti tas as el an~l1sis 
UJstico   r1aturaleza e s i dades ales e 
s las ara  n r t ción e s 1 1f1cados e s 
l bras s  e n enos i ad  a orendido. 
H1sten erosas o i es e n si r das c•Mo 
atical ente a.licias, ero n r1tes e if do  
li ez J.ntica, o or J&mplo: 
La r re rnente ientras a. •) 
a ptación o azo e i nes or arte e a 
rs na  i na n  bili ad e rafrasear, e 
tectar rnbigüedades, tc., sl o bién  bili ad 
e so er l s bigüedades r1do r ncia l 
t tc•  e ier1e ar ndo  tY'adice  e 
os er'ca el 1'mu 1do t"eal 11
• 
n a r ción o: 
a l 1 ic!•n stá  nto e er. 
e den tectar entos Micos i i uales e 
ien r1 t 1c'c•, l s o o tar  er,    oce 
o 1 Yiificado éHico.  e  rnentos aticales l s 
e-a o  rninación - n'  s ic1..1las ', 'd ', si 
o s gativas, i erati as, tc. n inadas 
i nifi ado ramatical C IT74J. 
it hison a erido e 1
' ••• el éMico o   
ática ra c.rrnac1onal be nsistir" in e nt g, 
c•s or n onjunto e entos sem~nt icc.s. a 
plicación s e l s l rnentos Mc\nt1cos c•n 
iversales   n e e lo~ uaJes rien e 
cabulario s rque s entos  J tan  diferen~es 
bi r1acic•nE>s". 
s ern -ntc•s é 1 c•s e n uaJe ar. r. tr n 
arer1te. e•  c-rgan1zar1 ri .t i ente rno u las 
e  rnatica, rc· s patr~·r1es c•n fi i ntes riJ. 
GRAMATICA 
oerrnitir que cada elernento tenga una relacic!m definible con 
todos los dern~s. 
De acuerdo a Aitch1sori. el hc•mbre ne• acut11ula en su 
cerebro un irwer1tar1c• de todas las posibles c•raciones, sino 
una serie de reglas sernár1ticas aue permiten oarle 
signi ficadc• a las oraciones. Estas reglas parecen ser en 
parte, reglas de compatibilidad aplicables tanto entre 
elementos lé><icos, corno er.tre eler11enti:•s léxicos y 
gramaticales. Por eJemplc•, el t1ei-r110•:• pasado es compatible 
cor1 la palabra 'ayer', pero ir1cr:or11oatible cor1 la palabra 
'maP,ar1a'. De hecheo se ha s1.1oer1do Qlle c~da elernentc• léxico 
tiene instrucciones inhe~er1tes a su uso, y dichas 
instrucciones pueder1 ser tantc• sema.;1t icas como gramaticales. 
Las ir1struccior1es gr·arnaticales puederr especificar 
ciertas condiciones gr·8Maticales oue se ~olican donde cuiera 
que ur1 elerner1tC• es usadc.. Por eJemplo, 1..m verbo (patear) 
debe ir acort1paf'fado de lln su Jeto (Pedro> y un objeto 
(pelota). 
sujeto <--- verbo ---> objeto 
Pedro <--- catea ---> la pelota 
Las instrucciones sem~nticas pueden indicar elementos 
que deben estar preseY1tes en los elementos asociad•:is 
mer1cionados en las instrucciones gramaticales (QUI80J. Por 
eJemplo, deterrnir1ar que para el verbo leer, el suJetc• debe 
ser animado, y el objeto debe ser un texto. Sin embargo. el 
estudio del significado de una palabra y,o debe tratarse sOlc• 
como un sistema de relaciones ir"1terY1as, siric· también er1 
relaciOn cor1 el mundo exteric•r. 
Desde el punto de vista transforrnac1onalista se 0~1cdo 
decir que el compbnente sern~ntico de una 9rAm~ti~a 
transformativa se ocupa de asignar significados la:; 
oraciones generadas por el componente sintáct ic•:•. El 
c.-:1r.1po:·r1Er"1te sern,~rd.1 ce• c.per-.:i ~·.:·br·c c~t r·•.ict u1•as profundi.ts. C.:stc· 
se debe a que los elementos de significac10n nan sido 
as1gnado5 mediante las reglas de Estructura S1ntagm~t1ca 
CES>. No hay que olvidar que le• único aue hacen las reglas 
de transformación (reglas T> es sePfalar la forma en que se 
relacionan la estructura orofunda y la super·fic1al, es 
decir, las reglas T no aportan significado a la oración 
((AIT74J, CCH076J, CHAD75J>. El punto fur1damer1tal es que lo 
q•.ie va 1 r1crust ado der1t ro de 1 a est r·uct ura prc•funda, c•1ürH .. 1c. 
un articulo léx1co lnd1v1dual se ha seleccionado pat•a ~1~a 
posición, no son las letras normalmente asociadas a una 
palabra, sino realrner1te codos los rasgc•s s1nt~ct1cc•s, 
5amAnticos y fonológicos los aue caracterizan esa palabr·a. 
51 
GRAMATICA 
SegUn Katz CKAT79l, la situación actual es 
crimordialrnente al resultado del cambio de cor1cepcic!1n 
producido cor la gramática transformacional. Con la 
lingUistica concebida corno estudio del sistema de reglas 
intertot"izadas que constituyen la cornpetenCL"ia l ir1gUist ica 
del hablante nativo, el significado tiene un lugar en la 
estructut"a grarnat ical. 
II.5.2 SIGNIFICADO GRRMATICA~ 
Todos los elemer1tos gt"'arnaticales de la estructura 
profunda contribuyen algo al signiFicado de la oraciOn y 
estos significados lc·s utilizamc.s y entendemos los hablantes 
del espaPtol, por eJernplo, mas o menos en el mismo sentido. 
Una solución al problema de reflejar el significado 
gramatical en nuestra gramática es la de suponer que cada 
elemento gramatical introducido en las reglas de estructura 
sintagmlltica <ES> va relacionado en el diccionario cor, ur1 
significado Co una serie da significados, si es necesat•io). 
El significado gt"amatical debe ser válido de modo q1Je el 
componente semántico pueda as1gnat" significados a las 
orac 1 or1es. 
La operación real de la asignación de signiTicados 
mediante los componentes semánticos todavia no se ha 
descrito por completo. Katz y Fodor CKAT7'3J desct"iber1 el 
proceso corno realizado pot" ur1a serie de reglas de 
pt"oyección, que actUar:-1 sobre las estructuras profur1das .. 
Se deb& considerar al compor1ente semdnt ico de una 
gramAtica transformativa cor.io un proced1rniento, claramente 
fc.r111.al1zado en una serie de reglas ce proyección para la 
asignación de una serie de s1gnif1cados aceptables a 
cualquier oración generada por el cc•rnponente semánt ice de la 
grarnat ica. 
En el caso especial de la capacidad para comunicarse en 
una lengua r1atural, de acuerdo cor1 Chomsky, ter1emos que 
distir1guir entre los asoectos que cor1cierr1en a la 
competer.cia l ingüist ica del hablante, es decir, acJJel lo q•Je 
un hablante ideal sabe acerca de la estructura gramatical de 
su lengua y que le perrnite cornul"licarse haciendo uso de ella, 
y su actuaciór1 lingüistica, es decir, el rnodo en oue utiliza 
su competencia l ingüist ica para CC•Mtin1carse con otr"OS 
hablantes en 51 tuaciones cor.cretas. De aht Que la teoría. 
52 
GRAMATICA 
general 
teorlas 
teorta 
de la comunicación linguistica se componga de dos 
separadas pero relacionadas: una de ellas es la 
de la competencia y la otra la teorta de la 
-aC'tuaci6n. 
La teoria de la 
sistema de reglas que 
lingUisticas ideales 
habla natural. 
competencia 1ingUistica, enur1cia el 
representa formalmente las estructuras 
que subyacer. er1 las locuciones del 
La teoria de la actuación lingüist ica trata de eHol icar 
los prir1cipios que usan los hablantes er1 la producción y 
entendimiento concretos del habla r-1atural. 
Leech establece en su obra ''Semantica", 7 tioc•s de 
significado, el primero de ellos es el significado 
conceptual y sostiene basicarner1te lo que Ka.tz describe cc•tnC• 
significado gramatical. Los otros tipos son: CLEEBSJ. 
- Significado Connotativo: 
Es el valor comunicativo que tiene ur1a e}(presión 
atendier1do solo a lo que ella se refiere, haciendo a 
un lado su contenido puramente conceptual. 
- Significado Social: 
Es lo qua un el er11ento de 1 a lengua expresa acerca de 
las circunstancias sociales de su ernoleo. 
- Significado Afectivo: 
Es la consideración de cOrno ~l lenguaJe refleJa las 
opinion&s y las creencias personales del hablar1te, 
incluyendo su actitud para con el oyente o su postura 
ante algo de lo que se esta hablando, por lo tanto se 
tt""ansm1 te a mer1udo expl ici t.:.:rnente a tt"'aves del 
contenido conceptual o connotativo de las palabras. 
-Significado RefleJo: 
Es aquel que se da en los casos de significado 
concept•.1Al mUltiple, es decir, cuando un ser1tidc• de 
una pal"'bra forma parte de nuestra respuesta a C•tro 
sentido. 
- El Significado Cor1locativo: 
Consiste en las asociaciones que una palabra adquiGre 
al tener en cuenta los significados de las palabras 
que suelen aparecer en su eY1torno. 
- Significado Tem~tico: 
Es lo que se comunica por la forma en qu& el mensaJe 
estA organizado respecto del orden y del énfasis. 
53 
GRAMATICA 
11.5.3 TEORIA SEMANTICA 
SegU.r1 Leech, 
siguienteCLEE85l1 
a) Predecir 
una teoria sernAnt ica debe considerar lo 
los er1unciados b:t.sicos de sinonimia, 
er1traP'le, tautologla, contradicciOr1, etc. pat""a una 
lengua. 
b) RelacioY1ar 
una teorla 
lengua. 
el significado cr:•n la s1ntax1s dentrc. de 
global sobre el fur1cic•r1amier1to de la 
e) Relacior1ar el significado con la pragmAtica. 
d) Tiene que sel"" parte de una teoria rnás general que 
defir1a la naturaleza de las descripciC1J"1es 
sern:.tnticas, y que constituyen por taY1tc1 uY1a 
especificación de los ur1iversales l 1r1gij1st1cc,s. 
Seglln Katz, la teoria semántica debe CC•nter1er [KAT79J: 
a) Un esquema de representación semAntica consistente 
en un vocabulario teorético del c1.1al puedan 
e~traerse los constructos sernáY1t1cc•s requeridos para 
la formulación de interpretacicines ser11áY1t1cas 
particulares. 
b) Un modelo del compc•Y1er1te sern~Y1t1cc• de una gr¿:1.mát1ca 
que debe describir la manera en que las 
i nterpretac1ones sernar,t i cas se proyecta Y• er, 
ahorrnantes subyacentes. Debe explicar lil competencia 
semántica subyacente en la caoac1dad del hablante 
para entender el significado de nuevas oraciones 
elegidas arbitrariamente entre la gama infinita de 
oraciones. 
e> Una especificac10n de la forma del diccionario y una 
especificac1bn de la forma de las reglas aue 
proyectar. representacioY1es sernant teas para 
constituyentes sint~cticos coMoleJoS partiendo de 
las representaciones del diccionartc• cc•n respecte• a 
los sentidos de sus partes sintácticas mln1rnas. 
d) Una especificación de la forma del comoonente 
semántico, de la relación entr·e el diccionario y las 
reglas de proyecc10n, y de la manera en que dichas 
reglas se aplican para la asignación de 
representaciones sernant icas. 
El término aho~,mante semántico se ~ef1ere a la 
representacit•n semántica de une• u otro de los cc•nceptos que 
aparecer1 corno partes de los sentidos. Lc•s ahc·rmantes 
representan los constituyentes s1nt~ct1cos de lds 
oracior1es. 
Los conceptos de la graro~tica tradicional est~n siendo 
reernplazados por ter111ir1•:.s tecn1cos de vocabulario mlls 
convenientes para la expl icaciOr1 y descr1ociOr1 fc.rrnales 
GRAMATICA 
der1tro de la gl""ar11ática generativa, esto se debe a que los 
fen6menos gramaticales se di vi den en un ser1t ido amplio en 
tres clases Cfonol6gicos, sintáct1cc•s y seménticos>, 
rnientras que lc•s conceptos C•rdinarios son ur1a llle::cla de rnás 
de una clase CKAT79J. 
Tal redefinición, establece Katz, pl"'etende obtener ur1 
vocabulario técnico de constructos sintácticos cue refleJe 
los modos er1 que los fenómer1os sintácticos difieren de los 
fer16mer1c•s sernánt icos y de lc•S fenc!•menc.s for1ol 6g icos; asi 
como también un vocabulario técnico de contructos semánticos 
que refleje la difererrc1a de los fenómer1os semánticos con 
los s1r1tacticos y for1ol6g1cos. 
Lc•s fenómenos s1r1tdcticc•s 'tienen oue ver cc·n la 
dispc•sición de objetos tC.néticos u ortc1 grAf1cc•s en 
cor1catenaciones que cc•nstituyen secuencias lineales bien-
formadas. Lc•s fer10mEr1os semant icos t ierien oue ver con el 
significado o conteriido cor1cept ual de tales secuer1cias y sus 
partes. Y los fonológicos tienen que ver cc•n su 
pronunciación. 
Si los fenómenos semánticos tienen aue ver con el 
contenido conceptual, entonces esos fenómenos consi ster1 en 
cosas tales cc•mc• la sinc•rdrnia, la arnbigliedad, la 
significación, la analiticidad, la redundancia, la 
contradicción, la antonimia, y el entraf'le (ver glosario>. 
Principio para determinar si un concepto pertenece a la 
tec•rla sintactica o sernant1ca (KAT7'3J: 
a> Si la representación de la estructura s1nt.éctica 
debe contener cierto conceoto grarnat ical 1~ con 
objeto de que tal o cual fenOmer1c• si r1tact ico sea 
explicado del modo más sirnple y revelador, pero la 
representación de la estructura sem~nt1ca r1c• ouede 
contener @ porque su aoarición 1mcedirJa aue ta: o 
cual fenc!:•rneno. semánticc• fue~e explicado del riic1dc0 r11as 
simple y revelador, entc•nces ·~ perter1ece 
exclusivamente al vocabulario de la teor.ta 
sir1tact i ca. 
b) 81 la representac10n de la estr•Jctt.Jra sern~Y1t1ca debe 
contener cierto concepto gramatical @ con obJeto de 
Que tal o cual fenC:•meno semant1co sea e>iplicado del 
modo rn.é.s simple y revelador, pero la representación 
de la estructura sintActica no puede contener @ 
porQue su aparición impedir.ta aue tal o cual 
fenómeno sir1táctico fuese exol icado de mc•do más 
simple y revelador, entonces @ perte~ece 
e~clusivamente al vocabulario de la teorla 
semar1t i ca. 
e> Si la representación de la estructura sintáctica y 
de la semár1t1ca debe cc•ntener cierto concepto 
gramatical @con obJeto ce ewpl1car sus resoect1vos 
55 
GRAMATICA 
fenómenos del modo rnás simple y revelador, entonces 
@ pertenece tanto a la teorJa sintActica como 
semént ica. 
Al adoptar este principio adoptamos el punto de vista 
de que lo que distingue a los componentes sintacticos y 
5em&nticos es fundarnentalmente su vocabulario técnicc• 
respectivo y no, por ejemplo, los tipos de reglas q•.te se 
usan en esos componer1tes o las condicic•r1es q1Je restringen la 
operación de las reglas. 
Acerca de esta cuestión, part ier1do de los conceptos 
si ntAct icos y, por eJemplo, de los géneros masculino, 
ferneni no y neutro. Los const ructos semárit i cc•s de vi ri 1 id ad, 
femir1eidad y ase><ualidad, que en muchas lenguas tienen ur1a 
distribución similar a la de los rasgos s1ntáct1cos, 
representan su papel en la deterrnin~ci~·n de prooiedades y 
relaciones semár1ticas como la de anal1ticidad, sinc•n1rn1a y 
entraPSe. 
La tradicior1al clasificac10n del genero masculir10, 
femenino y neutro puede e><presarse, según sugiere Chomsky, 
por medio de lc•s rasgos '1 género', '2género' y '3gér1ero' 
respect1varner1te. Si el al""'ticulo lé><ico para un mot"'fema 
contier1e uno de estos tres rasgc•s, se especifica cor el 
género; por eJernplo, el articulo léxico para el morfema 
"muchacho" adoptará la forma CKAT79J: 
(muchacho; C+N, +det _, +cor1t, +anl rn, +h1..1m, 1 género]> 
El articulo léxico para el morférna 11 rnuchacha" adoptará 
la forma: 
<muchacha; (+N, +det_, +cont, +a.ni m, +hum, 2géneroJ) 
V el articulo léxico para el umrféma "oiedra 11 adoptará 
la forma: 
(piedra; f+N, +det_, +cont, -anim, 3géneroJ} 
Cualesquiera que zean los medios oue eliJamos para 
aspecifical""' el género, la gram~t1ca debe dar Clienta también 
del hecho de que las oraciones i-111 son gramaticalmente 
bien-Formadas: 
i) The baby drank its bottle. 
i i) The baby drar1k her bott la-. 
1 i i > The baby drank hi s bott le. 
Estos hechos poner1 de man1f1esto que 
art Jculo léxico Uriico para 1 baby' en 
aparezca uno de los rasgos del g~nero. 
especificar el género equivale a dotar 
no puede haber un 
el que solamenta 
Un modo natural de 
al léxico de tres 
56 
GRAMATICA 
art iculos para 'baby', cada uno de los cuales contiene ur10 
diferente de los tres rasgos del género o qu1za ur1 articulo 
que sea una abreviatura conveniente de los tres. 
Por otra parte, existen ciertas relaciones y 
propiedades lógicas, entre las cuales están las propiedades 
de refleHividad, irrefle><ividad y no-reflexividad EKAT79J. 
Se puede postular que su representacibr1 en la gram~t ica 
puede maneJarse mediante el par de rasgos (+refll y C-reflJ, 
correspor1dier1do el primero a lc•S refle><ivc•s, el segundo a 
los irreflexivos, y a los no-reflexivos ninguno de ellos. 
Este rasgo servira para diferer1c1ar la grarnaticalidad de : 
i) Pedro se incri111inó a ~i mismo 
y la ingramaticalidad de: 
ii) Pedros~ suicidO a si mismo (4) 
Si estc•s rasgos sint~cticos permiten distinguir entre 
los obJetos reflewivos, irreflexivos y no-r&flexivos, 
entonces (-reflJ tambien puede cor-1struirse como 
representando la información sernantica de que Ja actividad 
e>cpresada por un verbo que recibe este rasgo es ur-1a 
actividad que el agente r10 puede realizar sobre sl mismo y 
(+reflJ puede construirse corno representando la información 
sernAntica de que la actividad expresada por un verbo que 
reciba este rasgc• es una actividad que el agente puede 
realizar solamente sobre si mismo CKAT79). Por tanto estos 
rasgos sint~cticos r10 solo sirven para marcar la aberración 
sintáctica, sino también para determinar las propiedades 
lógicas de la reflewividad, la irreflexividad y la no-
reflexividad. Sin embargo, semeJante posición no DLtece 
mantenerse sin predecir incorr·ectamente algunas prop1edaaEs 
sem~nticas y deJar otras inexplicadas. 
Esta claro que iii) es gramaticalmente aberr·ante, de 
ah! que la aberración gramatical en estos casos ter1ga qu"=O 
ser explicada como semant1camente an6r11ala mediantt:> la 
lntroducciOn de restricciones de seleccion adecuadas. Pero, 
si tales restr1cc1ones se agregan a las lecciones de ver·~os 
como ''suicidar'' e ''incriminar'', deJa de estar claro aue los 
rasgos s1r1tácticos [+reflJ y C-reflJ sean necesar-1i:.-·s 
CKAT7'3J. La distir1ción (reflJ parece no tener ahora papel en 
la representación semant ica de las propiedades lógicas de 
reflewividad, irreflex1vidad y no-reflexividad. 
Resulta claro QL1e el análisis de sicnif1canc1a de una 
c·ración ne• se puede realizar anal1zar-1do-las oalabras que 
componer1 la orac1ón de manera aislada. Segun Leech: 11 
••• la 
hipótesis Más sencilla e ingenua a este r~specto dice oue el 
significad>:• de una oración es la suma de lc•s sionif1cados de 
las palabras y de los dtlMás elementos aue las c~mponen, esto 
57 
GRAMRTICA 
es falso debido a que genera 
asignificancias 11
, (LEESSJ. 
otras cosas 
Leech propone deJar de acoplar el ar1álisis semántico al 
molde de las unidades sinttlicticas y buscar en su lugar 
unidades y estructuras que funcionen a nivel semántico sin 
descuidar sus correlaciones (si ntáct ico-sernilnt ico), lo cual 
se logra tc•mando como punto de partida el anal isi s 
cornpor1encial. Entiéndase a éste como la descripción del 
signif1cadc1 er1 base a combinaciones de t"'asgc•s contrastantes. 
El anAlisis componencial se puede aplicar al significado de 
la palabra pero no al de la oración cornoleta. 
Esto no es una limitante fuerte debido a que es cosible 
tomar por eJemplo sintagmas y s1 r1onimias. Por lo tanto la 
urddad sernAr1tica er1 la que se aplica el anAlisis 
compc•r1encial es inferic•r a la de la oraciOr1, pero es también 
poter1cialrnente superior al de la palabra; esta ur11dad 
superior se le denomina predicación. 
El an~lisis componencial de predicaciones permite 
maneJar de rnanera rnás eficiente aspectos come• entraP1e, 
inconsistencia, argumentos nulos, restriccior1es selectivas, 
etc. 
Para construir un modelo del significado oracional, al 
anAlisis de predicaciones aUn le falta ur1 eleManto eser1cial, 
esto es, el elemento 16gico que relaciona las predicacic•nes 
con las af1rrnac1ones sobre el mundo real. Esto se debe a que 
la "lógica natural" que !ie interita describir en la 
lir1güistica no es necesariamente lo mismo que la lógica 
fc1rmal ha desarrollado er. la fi losofia. Pc1r el lo se hace 
necesario encc0ntrar una relación entre "palabras lógicas" y 
11 palabras de conter1ido" mediante el uso de operadores 
lógicos y cuar1t i ficadores, oc•r eJemplo: CLEEBSJ 
nunca 
en alguna parte 
quién 
venir 
ELEMENTO LOGICO 
negación 
cuar1t i f icaciór1 
interrogación 
demc•strat iv1dad 
Tabla. 11.'+ -!-
ELEMENTO DE CONTENIDO 
+tiempo 
+lugar 
+persona 
+rnov 1 mi er1t e• 
La sint&\H1s, al igual que la sern.lntica, RstA Or"ganizada 
a base de oposiciones contrastantes. pero en Pr"1mer"' lugar, 
la sintaxis es mucho. menos rica en cuantc• a diroer1s1on&1\ de 
58 
GRAMATICA 
contraposición que la semántica debido a oue gran parte de 
la estuctura contrastante de la semantica queda absorbida 
pc1r la leKical izaci6n, y en segur1do lugar, mientras que las 
alternativas sintácticas son obligatorias, las semAnticas 
son frecuentemente opc1onales. 
Ur1a teoría l ingüist ica debe especificar para cualquier 
lengua al menos tres cosas (excluyendo el nivel fonológico): 
CLEE85J 
al El conJuntc• de represeY1t ac iones sernént icas bien 
formadas .. 
b) El conJur1to de represer1t ac i c•nes sintacticas bien 
forrna-das. 
e> Las reglas (de expr11siOr1> para empareJar las 
represer1t ac iones sernár:it i cas con las sintact1cas. 
II.G bsH!;;Qt:i 
El dicc1onal"'io de ursa lengua se ha caracterizado 
generalmente ccimo ur1 repertc•r10 de todos lo hechos 
especificas de esa lengua, es decir, aquellos que no se 
pueden generalizar mediante reglas. Los hechos especlficos 
incluyen también irregularidades, o casos oue son 
excepc1or1es a ur111 regla determinada. Tales hechos 
especificas pueden enunciarse en relaciOn a ciertos 
eleroentos Cpiezas léxicas> aue corresoor1den por lo ger'1eral a 
las unidades gramaticales ai..1e conocemos con el nc•mbre de 
11 palabras 11
; sir·· embargc• en alguY1os casos, la pieza léw1ca 
abarca un fragmento de síntax is rnayor que una palabra, en 
c1.1¡•:. caso la der1c•r1unarnos 1d1c•t1srnc•, pero en cualc:u1er caso 
la pieza 1Sx1ca ha de tener su pronunciación y su 
significado Cdefinic10n) perfectamente del1m1tados, y po•~ 
taY1tc•, el d1cc1onaric• ataP\e a lc•s tres niveles: el 
sir1tttct1co, el sernaY1t1cc• y el foY1olOg1co (éste Ultimo no se 
ccintempla en la tesis> CLEEB5J. 
Las palabras tienen asociados pares léxicos mutuamente 
eHcluyentes, y se marcan como ''+" O º-". De esa fc•rma, la 
relac1·~•r1 del léxico para una palabra Cpor ejemplo: hombre) 
incluirá no solarnente los rasgos del d1ccíor1ario tradic1or1al 
((+NJ 1 (+rnascJ>, sino también Rasgos LeMicológicc•s Pr""ecisos 
((+común, +contable, +animado, +huManoJ) C[CH07&J, [HA075J, 
CLEE85J>. 
59 
GRAMAT!CA 
Este tipo de clasi ficaci6n permite establecer la 
distinción entre, oor eJernplo nombres, y esoecificar con 
may.or detalle oué tipos de nombre pueden insertarse en la 
posición correspondiente a , N' er1 cualciuier Arbol 
~struct ura 1. 
com anim cont hum •• etc. 
hombre, ni ~o, etc ••• 
perro, cabal lo, etc .•• 
casa, pistola, etc ••. 
vino, trigo, etc ••• 
Jose, Marco, etc ••• 
Rocinante, Fido, etc ••• 
Francia, India, etc ••• 
+ 
+ 
+ 
+ 
+ .. 
+ ... 
Tabla. II. 4 -2-
+ .. 
+ 
+ 
+ 
A esas fórmulas se les llama Definicior1es 
Componenciales y a las dimensiones mismas del significado se 
les suele llamar Oposiciones Sem~nticas. Es recomendable 
omitir la defirdcitm y uso de dimer1siones neutrales a fir1 de 
evitar un trabaJO de enumerac16n eKhaustivo no fructlfero. A 
este ml!todo de an:..lisis se le der1ornina Al'"1:t.l1sis Componencial 
rLEE85J. 
Para evitar la gener"ac16n de estructuras profundas 
incorrectas (marcadas con un asterisco º*">, que son 
igualmente probables que una estructura profunda correcta 
como por eJemplo: 
Pedro pasado comer 1- manzana 
1- manzana Pasado comer Pedro <•> 
Se espec1 fican, por eJetnplo para cada 'N' de la 
oración, comenzando con el SUJeto, los rasgos que sor1 
apropiados para su oosic1ón en la oraciór1, y son aplicados 
mediante •Jr1a serie de reglas que obligan que se haga ur1a 
elecciOn &ntre los rasgos sintacticos posibles de acuerdo a 
s•J posiciOri. 
La regla léxica general que abarca estas operaciones es 
rHAD75l: 
"Cualq1J1er palabra del léxico puede 
ser sust1tu1da por la serie de rasgos en la 
terr11inaciOn de una rama de ur1 arbol 
estructural, siempre y cuando no e1usta 
cor1tradiccitin de esoeci ficacio1'Hl5 de rasgc• 
&0 
GRAMATICA 
entre el articulo léxico y la serie 
terminal de rasgos". 
En el espaP1ol, por eJer11plc•, la subcategori::ac16n de , N' 
se realiza antes que las subcateoorizaciones de las demás 
categorlas, porque la categoría 'nombre' se considera 
elemento básico de la oración en espa91ol. 
Dadas las reglas de estructura sintagmática que se 
ocupan de la selección lé>cica, se aPfade al conjunte• de 
rasgos 1nherer-1tes dentro del Brbol, leos rasgos contextuales 
que sean r1ecesarios para especificar, en ese con.Junto de 
rasgos, su fur1ciOr1 grarnat ical er1 la oraciOn. Esto se lc•gra 
a~adiendo a cada conJunto de rasgos le>cicos del ~rbol, 
rasgos que establecen: 
a) Las categorlas por encima de él er1 el árbol. 
b) Sus categorlas hermanas. 
Si aPfadirnos por eJemplo C+O, +SN, + _J a la rnatri z de 
rasgo del suJeto, en nuestra oración eJernplo "Pedr"O pasado 
comer 1- manzana" hemos aP'fadido la información de oue el 
nombre en cuestión es el suJeto de una orac-16n y que ne• va 
acornpaf'sado de "det ". Lc•s rasgos afiad idos de esta forma a la 
matriz de "rnanzana" serén C+O, +SV, +vet"bal, +SN, +det_J y 
los de la matri;:: de 11 corner" set"án [+O, +SV, +verbal, +V, 
+_SNJ. La linea de rasgos como C+_SNJ, [+det_J, y C+_J 
seP1ala la posici6Y1 de la matriz que estamos considerar1do. 
Estos rasgos se leer1an respectivamente, "aparece seguido de 
SN", "aparece precedido de un det" y "aparece solo". 
o 
/ \ 
1 1 
SN SV 
_/ \ 
/ I 
N a UH verbal 
1 1 / \ 
1 1 1 1 
~ 1 t V SN 
1 1 / \ 
1 1 / \ 
1 1 det N 
1 1 1 1 
+N J pasado C+VJ t+detJ +N J 
C-com J C+com l 
C+anirnl c-animl 
C-contJ C+contl 
C+hum J C-hum J 
Fig. II. 4 -4-
51 
GRAMAT!CA 
Obsérvese aue para el sirnbolo 'N', -se tiene: 
i) N ---> C+NJ, s. c. 
i i) C+NJ ---> (+-corn, +-ardml 
1ii) C+an1mJ ---> C+-hurnJ 
iv) C+cornl ---> [+-contl 
La primera regla (i) sustituye el slmbolo de categorla 
'N' por el rasgo C+NJ, y mediante las reglas de Slmbolo 
CompleJo <S.C.) estaolece el hechc• de oue ya no describimos 
la estructura cor1stitLtyeY1te, sino mas bien Ja estructura de 
las palabras CHAD75J. Una de las f•Jnciones del slmbolo 
cornpleJO <S. C.> e!i ir1dicar que las reglas que siguen, cuando 
sc•n aplicadas, sirven no para sustituir un elemento oor 
otro, sino para af'Sadir lo q1;.1e sobl-e él ya se ha decidido 
rCH076J. Esto es, para el eJemplo, la regla (i1> requiere 
oue al rasgo (+NJ le sea a?1adido por ur1a oarte r+comJ b 
[-comJ, y por otra C+aniMJ O C-animJ. 
A cada posición del nombre de un árbol se le asigna por 
las reglas i-iv tina cierta combinación de rasgos ir1herentes. 
Desde el morner1to en que esos mismos rasgos son ut i l 12ados 
para caracterizar palabras en el léwico, ya es posible 
9~1stituir palabras en un lugar apropiado del Arbol. 
Tar1to la derivación morfol6g1ca corno la transferencia 
semAntica se pueden enterider coriio casos distintos del mismo 
proceso ba.sico, consistente er amol1ar el reoertor1c• de las 
r~or·icas léxicas [LEE85J. 
Observacior1es adicior1ales s.obre las reglas léxicas: 
[LEE05J 
a) La capacidad de estas reglas para generar nuevas 
rUbricas le><icas es e><traord1nar1amente poderc·sa. 
b) El presentar conJUntamente la der1vac1on 
morfológica, · la conversión y la transfenmcia 
sernAnt1ca como casos del m1smc• fenómeno general está 
rnot i vado por otras ca.racter1 st icas comúnes, aparte 
de por· su productividad par·c1al. 
- d1versidad. 
- r10 defir11tiva cerrazt·n semtrntica. 
- recursividad. 
- bidireccional1dad. 
- ter1dencia a la deforrnacibn de las rObricas 
léxicas .. 
62 
GRAMATICA 
II. 6 §b!~8!l1Q 
En este capitulo se rn•:-straron los aspectos generales de 
la teoria gramatical, asl como la sintaKis y la ser11ár1t1ca 
tomadas como base de estudio para el desarrollo de esta 
tesis. Se describe superficialmer1te la GramA.tica Generativa 
Transfol"'rnacional de Chornsky y la Tec•rla Sem~nt ica de Kat z 
por ser fc•rrnalisrnos gramaticales base para el desarrollo de 
las Gramáticas de Clausula Definitiva <DCG> y de las 
GramAt icas Estruct •.1radas de Frase General izada <GPSG> usadas 
en esta tesis. 
Esto deJa claro QUe no se puede cc•ntar, al menos pc•r 
ahora, con una manera bien definida que oeru1ita deterrn1r1a1-
el limite exacto entre el an~lisis s1nt~ct1co y sem~nt1co de 
la oración. Parece existir siemore uY1a zor1a de tr-aslape 
entre ellos que hace surnamente dificil SI.! estudio. 
Cabe cuestionarse por qué el estudio y analisis del 
lenguaJe natural es tan dificil si el trabaJo Que imolica es 
an~logo al que se realiza con los lenguajes artificiales 
tales cc•mo los lenguajes de cc•moutadora. La razón es 
simplemente oue los lenguaJes artificiales han sido 
concebidos dentro de un conte)(to perfectamer1te 
predeterminado y se han desarrollado a partir de una 
gram3.t ica dada. En el caso de los lenguaJes naturales ne• 
sucede asl, pues la gram:t.tica surgió despues de la lengua, 
lo cual hace dificil una adaptación total y directa, tomando 
en cuenta ademas que los lenguaJes natura.les son ilimitados 
en cuanto al dominio de la información que puede set" 
cornunicada a través de sus orcic iones. 
63 
I II. 1 
CAPITULO I I I 
GRAl'IATICA DE CLAUSULA DEFINIDA 
Alice was too much puzzled to 
say anything, so after a 
minute Humpty Dumpty began 
again. "They've a temper, sorne 
of them, particularly verbs, 
they•re the proudest - adJeC-
tives you can do anything 
wi th, but r1c•t verbs - however, 
I can manage the whole lot~". 
Lewis Carrol l. 
Las Grarnáticas de ClAusula Def1n1da (GCD, en ir1glés 
Definite Clause Grammars DCG>, son un forrnalismo sencillo y 
poderoso para la descripciOn de lenguaJes formales y 
naturales. Este formalismo fue descrito originalrnente por 
Colmerauer y Kowalski en 1975, corno ur1 métc•do paY"a exoresar 
gramáticas en forma lógica, y posteriormente por Pereira y 
Warren [ PER80J ero 1980. 
El formalismo de las DCG es una e>etensi6n natul"'al de 
las GraMáticas Libres de Contexto <ver cap. J.S>, y provee 
ademAs de la descripcibn del lenguaJe, un rnedio favorable 
para el análisis de las cadenas (strings> que se pueden 
generar con ese lengua.Je. Además resulta ser pract icamente 
un programa ejecutable en el lenguaje de prograMaci6n Prolog 
<PROgrarmning in LDGicl. 
Dado que las OCGs son pract icamente programag 
eJecutables del lenguaJe de programación Prolog, podemog 
obtener de ellas un código de máquina eficiente, PC•I"' lo Que 
se pueden in1plernentar procesos de lengu•Je natural 
di rect arnent e cc•mo DCGs .. 
64 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
III. 2 
Como se vi6 er1 el capitulo J. 5, las gra1J1át icas se 
pueden dividir segun Chornsky CCCHD76l CGRI71ll en 4 tipos o 
clases; de ellas el tipo de grarnAtica fundarner1tal en la 
teoria de los lenguaJeS formales es la GraMAtica Libre de 
ConteMto (Context Free Grammar CFG>. El nombre se debe a que 
el elemento a reescribir puede ser reemplazado 
independientemente del cc.ntawto en el cual aparezca, cc•mc• 
una secuencia de slrnbolos terrnir1ales y no-tel"fninales. 
Colmerauer y Kc0walski formularon la idea de traducir el 
formal isrno de las GrarnAt icas Libres• de Cc•ntexto <CFG> en uno 
de pr"opósito ger1eral denominado "lógica de predicadeos de 
primer orden". A partir de ahi, idearc•n un n1étc,do para 
expresar reglas libres de conte~to como reglas lt•g1cas 
restringidas y les denominaron ''cláusulas defin1das 11
, 
''cláusulas de Horn 1
' o ''cláusulas regulares". La ventaJa que 
presenta esta nueva forrnulac1ón es que el problema de 
anAlisis de una cadena (string) de un lenguaje se transforma 
en un problema de cc·rnprobaci~·n de q1..1e un cierto teorema 
parte de los axiomas de cláusula definida aue describen el 
lenguaje CPERB0J. 
La Programaci¿m Lógica se inici<~• a principic•s de los 
afios 70 como una herramienta para resolver problemas de 
demostración de teorer/'las e inteligencia artif1cia.l. En 1972 
Kowalsk1 y Cc1 lmerauer crearon la idea fundamental de oue la 
lógica se puede utilizar corno ur1 lenguaJe de prograr11ac1~•n, 
fué entonces cuar1do Roussel irnplement6 el primer 1nterorete 
PROLOG en la Université de Marseill& en 1972. PROLOG se basa 
er1 la lógica de predicados de prirner c•rden (ClAusulas de 
Hory,) CLLOB4l. 
En su articulo ~Definite Clause Grammars for Language 
Analysis 1
' CPER80J, Pereira y Wart•en establecen aue '' si 
una GramB.tica Libre de Conte><to <CFG> es expresada en 
ClAusulas Definidas de acuerde• con el rnetodo de Colrnerauer y 
Kowalsk1, y ejecutada corno UY1 prc•grarna Prolog, el programa 
resulta ser un anal1:ador ''top-dc 0 wn'' Cde arriba a abaJo> 
para el lenguaje oue la CFG descr·1be''. También establecen 
oue la tecnica para traducir las CFGs en Clausulas 
Definidas tiene una ger1eral izacibn sirnple, resultando en ur1 
formalismc• mas poderoso que las CFGs 1 pero igualrnerite 
tr·atables en Prolog". A este fc1rrnal1sino le der1orn1narc•r1 
GramB.tica de Clausula Defirdda CDef1nite Clause Grarnrnar 
DCG>. 
Algunas de las razc•r1es por las que las CFGs son 
importantes en la teoria de los lenguajes son CPER80J: 
65 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
- Las formas posibles para las oraciones de un lenguaje 
est~n desct'itas de forma Modular y clara. 
- Es posible representar el anidarnientc• recursivo de 
frases caracterlsticc• de pr!lcticarnerite todos los 
lenguajes. 
- Se tier'1e ur1 cuerpc• establecidc• de refn1ltadc1s en las 
CFGs que son muy útiles en el disel'1c• de algoritmos de 
anAlisis gramatical. 
Recorde111os qtte Chornsky (CH076J deu11.1estra cu e las CFGs 
no son del todo apropiadas para la descr1pciOn de los 
lenguaJes r1aturales. Sin embargo, el fc1rroalisrno de las DCGs 
supera er1 rnuchc• tal desventaJa extendiendo las CFGs en tres 
fol"'mas CPERB0J: 
l. - Las OCGs surn1rdstrar1 dep~1dencia de cor1texto a la 
grarnAtica. De ésta forma Ur11carner1te aquel las formas 
de una frase que deoenden del cor1textc• de la 
oració1'1 soY1 permitidas eY1 ciertas partes de ella, 
lo cual resulta ser de gran ayuda para la solución 
de probleMas tales como la ambigüedad. 
2. - Las DCGs perrn1ten la construcción de Arboles de 
estructura en el transcurso del an~l1s1s 
gramatical, lo cual permite proveer una 
representaciOn del significad~ de la oracibn. 
3 .. - Las DCGs permiten la inclus10Y1 de condiciones extra 
en las reglas gramaticales.. Ello per1nite modificar 
el curso del proceso de an.Alisis gramatical 
dependiendo de los resultados intermedios 
obtenidos. 
La extensión que de las CFGs hacen las DCGs es 
bAsicamente mediante la adición de sirnbolos nc•-termir1ales 
con argurnentos, por lo que se tieY1e un rnedio preopic1ci par¡;\ 
el analisis grarnatical de las c•racic·nes de •.m lenguaje. 
1 l l. 3 
Los conceptos que cc•nternpl a este tert1a fuerc•r1 tomados 
prir1cipalrnente del articulo dtJ Pereira y Warren: "Definite 
Clause GraMM~rs for LangL1age Anal1s1s - A Survey of the 
Fc1rrnal ism and a Cornparisori w1 th Augrner1ted TraY1si t ic.Y1 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
Netwot:>ks" CPER80J y de la disertaci6Y1 de M •. en .. C. de Jimenez 
11 Low-Duality Fully Rutomatic Machine Translatior1 by Syntfax. 
Only" CJIMBGJ. · . · ..... 
,' '.·;: . .-:···.' .. '.-.:_ ,'· 
En ur1a Grah1ática Libre de Ccmtextc• (GLC, o Co~t~,~~f/.#fee 
Grammar CFG> se puede observa,.. que cada reg'la .·tie~e'.~ó:la 
forma: ,.;::·.--. ;-.-> 
nt --> body 
donde: nt es un simbolo r10-terrninal. 
body es una secuencia de uno o más elementos Citer11s> 
separados pc•r cornas. 
nota: la terrnir1ologla esta tornada tal cual de los 
teHtos originales. 
11 Cada elernento Citern> es, C• un s!rnbolo no-terminal e• 
una secuenC"ia de sirnbolc•s terminales. El significado de la 
regla es que 'body' es una forma posible para una frase de 
tipo 'nt'. Un slrnbolo nc•-terrninal se escribe corno un atomo 
en Prolog, mieritras que una secueY1cia de sirnbolos terrninales 
se escribe corno una lista en Prolc•g, donde un simbc•lo 
terminal puede ser cualquier término en Prolog". 
A fin de poder observar come• irnplernentar y expresar en 
OCGs la defirdciOn anterior, corisidQrese la siguiente 
gramAtica (libre de contexto) simple: 
sentence --> nour1_phrase, verb_phrase 
noun_phrase --> proper_noun 
nc•un_phrase --> deterrni ner, common_noun 
verb_phrase --> tra.nsi ti ve_ verb, r1oun_phrase 
proper_noun --> [pedro) 
deterrniner --> [laJ 
cc1rnr11c1r1_nour1 --> (pelota) 
transitive_verb --> (patea) 
La grarnAt i ca anter ic.r perr1li te gener-ar la. oración: 
pedro patea la oelota. 
67 
GRRMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
IIl.3.1 CONSTRUCCION DE ESTRUCTURAS 
Cuandc• se lleva a cabo la exoansiOr1 de s:imbolos no-
terminales, las estructuras se construyen progresivarnente 
durante el pr-oceso de uni ficaciOr1 de Prolog C CB0187l, 
rCLOB4J, CJIM86J, rPER80J, CPER81Jl. 
Para obtener la traducción de la grar11At ica anterior a 
ClAusulas Definidas, se le asocia a cada sirnbolo no-terM1nal 
un predicado que cc•ntenga cc•mo parárnett"'os los PLtntos inicial 
y final de la frase; las reglas gramaticales anteriores 
quedartir1 como sigue: 
ser1tence <50, 5) --> noun_phrase (501 51 >, 
verb_phrase(St,S> 
noun_phrase (50, 5) --> proper_noul'1 (50, S> 
r1oun_phraseCS0 1 5> --> determ1r.ercs0,s1>, 
common_nourdSl, S> 
verb_phrase(S0,6) --> transitive_verb<S0,S1>, 
noun_phraseCSl,5) 
prc1per .... noun --> Cpedrc•J 
determine!"' --> (laJ 
cornrnon_noun --> (pelc1taJ 
transit ive_verb --> (patea) 
Las reglas anter1ores se pueden leer cort10, por eJer11plc1 
para la primera regla <sentence>: "una 'ser1ter1ce 1 Corac1¿n) 
se extiende de 50 a S si existe una 'noun_phrase' (frase 
nominal> de S0 a S1 y una 'verb_phrase' (frase verbal) de Sl 
a 5 11 ¡ o como er1 el caso de la segunda regla Cnoun_phrase>: 
"una 'noun_phrase' (frase r1orn1nal) se extiende de S0 a S s1 
existe un 'proper _noun' <nornbre propio) de 50 a S", e~c. 
La representac1t•n de lc•s simbolc•s terrrnnales er1 las 
reglas se hace de forma similar pero con un pr·ed1cado de 3 
par&metros que tiene la siguier1te forrna: 
connectsCS0,T,S> 
donde: connects 
50, s 
T 
es el nornbre del predicado. 
son los puntos inicial y final. 
es el slmbolo terminal. 
Por lo tar1to, las reglas correspor1dier1tes a los 
slmbolos terminales de la gramAtica quedar1 como: 
proper _noun (SQI, S) --> cc•nr1ect s < 501 pedro, S> 
determinerCS0,S) --) connects<S01 la,S> 
common_nounCS~,S> --> connects(S0,pelota,S> 
transit1ve_verb(S0,S1 --> connects<S0,patea,S> 
68 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
Se puede observar que la representac1C:m de una CFG oor 
medio de cláusulas es indeper1diente de datos (data-
independent> desde el pur1tc• de vista de Que la 
representac10n de la cader1a (string> actual a ser ar1ali~ada 
gramaticalmente no es ''conocida'' oor las cláusulas. de hecho 
solamente el predicado t connects' y la meta a ser probada lo 
tornan en cuenta. 51 se desea entor1ces represer1tar el Ul t irnc• 
cor1JUY1to de reglas de forma general e independiel"1te de 
datos, se redefinirá entonces la cláusula 'connects' de la 
siguiente forma: 
connectsC[WISJ,W,S> 
Esta cláusula puede leerse como: ''La posición de la 
cader1a etiquetada por la lista con•la cabeza W y la cola S 
est~ cc•nectada por el slrnbolc• W a la posiciór1 de la cadena 
etiquetada cor1 S". Por lo oue el cor1J1.Jr1to de l"'eglas de los 
terminales seran entonces: 
proper_nounCS0,S) --> connects<S0,W,S>, 
prop_noun(W) 
determiner(S0, S> --) connects(S0, w, 8), 
det !W) 
common_noun(S0,S) --> connects<S0,W,S>, 
corn_noun<W> 
transitive_verb<S0,S> --> connectsCS0.W,S>, 
trans_verb<W> 
De esta forma se logra la tndepender1cia de datos, por 
lo q1.1e las mismas reglas sirven para un léxico más a1o1pl10, 
como por eJemplo: 
prop_nc1ur1< pedro> 
prop_r1our1 <luis) 
prop_nour1 (lucia> 
det (Ja) 
det (los) 
com_nour1 Cpelc•ta > 
com_noun<vidr1os) 
corn r1oun (olatos> 
tra~s_verb(patea) 
trans verbfrornoe) 
trans=verb(lava) 
Con el cc•nJur1to de reglas dadas y el léMico anterior se 
pueden formar oraciones tales como: 
pedro pi'\tea la pelc•ta 
lucia Java los platos 
luis rompe los vidrios 
luis lava la pelota 
pedro rompe los platos 
lucia patea los vidrios 
6'3 
GRAMATJCAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
luis patea la platas <*> 
lllcia rompe los pelota <•> 
etc. 
Dado que 
defir'lidas, se 
acuerdo con 
tPER80J. 
las CFGs pueden ser expr~esadas 'corno cláusulas 
vera ahora la cc•nceptualización de las DCGs de 
la definición dada por Pereira y Warren en 
Las DCGs extienden la notaciC•n de las CFGs de dos 
forrnas: 
i) Se perrnite que los simbolos no-termir1ales sean 
térrtiinos compuestos en adiciór1 a los .\tornos simples 
permitidos en las CFGs. 
i i) En el lado derecho· de ur1a regla se pueder1 te1"1er 
llamadas a prc•cedírnientos oara expresar ciertas 
condiciones que deben ser satisfechas por la regla a 
validar. Estas condic1ones extras se encierran entre 
11 aves <' {' y ' } ' ) • 
De esta forma, si se tiene una regla de CFG corno la 
siguiente: 
noun_phrase(Nl --> [WJ, {rootforrn<W, N>, is_nourdN>} 
y cuya interpretación es: "Una frase identificada como 
el nornbre N puede consistir en una palabra simple W, donde N 
es la forma ralz de W y N es un r1ombre". 
Los sirr1bolos terrninales, no-terminales y llamadas a 
procedimier1tos que se encuentran err la parte derecha de ur1a 
regla son referer1ciados como 'metas 1 <goals>. 
La representación de la regla ar1terior er1 DCG sera de 
la siguiente forma: 
noun_phrase CN, 80, S> :- cor1nect s (50, W, 5), 
roeot for1n CW, N), 
is_nc•ur1(N). 
Esta forma es a su vez, la forma final de las reglas de 
DCG codificadas como cláusulas Prolog. Nóte~e que los 
simbc•los terminales de ar1dad N se traducen eYi predicado:::; de 
aridad N•2 con e! mismo nombre, donde los primeros N 
argwner1tos son los especif1cadc·s en el ne<-terrn1nal t los 2 
argumentc•s e~tra son los utilizados en la traducción de un 
no-terrninal libre-de-conteHto (context-free r1or1-terrninal l: 
las llamadas a proced1rn1er1tos del lado de1·echo se tr·aducerr 
direct¿:\mentE.•, sin cambios .. 
La e~p~nsión de reglas grah1at1cales con a1·gumentos 
extra como parAmet1·os incrementa el ooder1o del formalismo 
7il! 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
de las DCGs por rnedio de 3 rnecan1srnc•S irnoortar1tes necesarios 
para el anAlisis de lenguaJes: 
1) La posibilidad de constt•uir estructuras del tipo 
árbol de anAl1sis gramatical (pdrse tree) 
sirnultaneamerite con el prc•ceso de anal is is 
grarnat ical rnisrno. 
2> La posibilidad de adicionar condiciones extra a lc1s 
elementos de una frase sintáctica. 
3> La posibilidad de tratar la dependencia de contexto 
para evitar problemas de arnb1giJedad. 
A fin de c•btener una gramAtica rnas eficiente, las 
reglas de los simbolos r10-terr11ir1ales adoptan la siguiente 
forma: 
senter1ce < (s, NP, VPJ, 50, 5) --> 1"'1oun_phrase CNP, 50. 51), 
verb_phrase<VP,51,S> 
noun_phrase ( (np, PNJ, 50, S> --) orooer _ne.un ( PN, SIZI, S> 
noun_phrase C Cr1p, DET, CNJ, S0, S> --> deterrnir1er <DET, 50, 51), 
cornrnor1_noun (CN, 51, S> 
verb_phrase ( [vp, TV, NPJ, S0, 5) --) traY1si t ive_verb CTV, 50, 51) 1 
noun_ohraseCNP,51,S> 
Esta forma perrnite roaneJar con mayor claridad y 
eficiencia los componentes a ser analizados por cada regla, 
además de formar un árbc1l de an~l is is grarnat ical fa.el linente 
interpretable .. 
III.3.2 REPRESENTACION DE CONDICIONES ADICIONALES 
Las condiciones adicionales C• e:>«tra, sor1 las 
restricciones impuestas er1 los constituyentes de una reg 1 a. 
Si se tiene por eJernplo una regla oue considera la 
concordancia eY1 tiempo entre ur1 verbc• aiJ~i 1 iar y IJY'• ver be•, 
tal regla sera: 
sentence C Cs, NP, Caux, TENSE, ROOTJ, VPJ, 50, 5) :-
nc•uri_phrase C NP, 50, S 1 >, 
auHiliary([auH,TENSE,RDOTJ,Sl,52>, 
aux_tenseCRODT,TENSE,AGRl 1 
verb_phrase < VP, AGR, 52, S>. 
aux_tense<ser,prcsente,geruridio> .. 
71 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
Tales reglas grar11aticales perrniten que c.rac1c1nes cue 
conter1gan pot" eJemplo el verbo patear, sean cornpat ibles o se 
ajusten en tiempo cc1n la forhta del verbc1 estar, por lo oue 
una oracibY1 val ida serla: 
Pedro esta pateando la pelc•ta. 
III.3.3 DEPENDENCIA DE CONTEXTO 
Los argumentc•s de lc•s simbolos nc.-terr11ir1ales en una DCG 
se utilizan adeMás de en la construcci ór1 de est r-uct uras, en 
el maneJo de ir1forrnación contewtual, es decir en el proceso 
de anAlisis necesario para evitar o al rnenos disminuir las 
ambigüedades sintácticas er1 la oraci¿•n mediante el an~lisis 
de las palabras de entorno. Este• se lc•Qra utilizando 
argumentos que cr.:1ntengan ir1fort11ac1C.Y1 acerca de elerner.tos 
si nt~ct icos ta les corno numero, g~merc., persor1a, etc. 
Para poder ut i l i;;::ar la ir1forrnac10n coritextual es 
necesario agregar a los sirnbolos no-terr11inales 
correspondientes, argumentos e>etra. de tal forrna que, peor 
eJemplo una grarnAtica que contenga: 
noun_phrase ( [r1p, OET, CN, NUMJ 
1 50,S) --> deterrniner<NUM,DET,50,Sl>, 
comrr1on_noun C NUM, CN, 51 1 S> 
determi ner CNUM 1 DET 1 S0, 5) --) cor.nect s < 50, NUM, DET, S >, 
det CNUM, DET> 
common_noun <NU1•1, CN, 50 1 S> --> connects (50., NUM, CN, S>, 
com_noun(NUM,CN> 
det(s1ngular,la> 
det (plural, las> 
com_nounts1ngular,pelota) 
com_nounColural,pelotas) 
perMit ira el aJuste correcto entre, por eJemplo el 
determinante 11 la." y el nombre coml.Jr1 "pelota 11 o er1trG!' "las" y 
ºpelotas", pero no entl"'e ºla" y "pelotas" o "las" y "pelota" 
debido a que no son grarnat1cales (•) pc•r l'1C• ser cc0rnpat1bles 
en numero. 
la pelota 
las pelotas 
la pelotas (•) 
las oelota <•> 
72 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
III. 4 
Se ha demostrado que la DCG no es rnás que un conJur1to 
de cláusulas definidas, y su significado es independiente de 
cualquier mecanismo de eJecución en que se aplique. 
A pal"tir de la semántica de Prolog se puede observar 
que para. analizar ur1a orac16r1, se tiener1 que utilizar las 
reglas gramaticales en base a una política de arriba-hacia-
abaJO <top-dowrd, una a la vez y de izquierda a derecha. En 
caso de e>c1stir reglas alternatívas1 el rnecan1srno de 
"backtrack1ng 11 las anal izara tc•das. La forrna en que todo 
este proceso de analisis se lleve a cabo dependerA de la 
forma y el orden en que se haya escrito la grarnAtica y el 
control que se tenga sobre el mecanismo de ''backtracking''. 
Pat"a poder entender cómo se eJecuta ur1a Gram.\tica de 
ClAusula Definida <DCG> 1 se dascribirA a continuación la 
forrna en que una oración es an.\lizada gramaticalmente. 
Considérese la si guier.te grarnc\t ica: 
english_dcg_parser(SENTENCE,TREEl 1-
senteroce<TREE, SENTENCE, [J >. 
sentence([s 1 NP 1 VPJ 1 S0,S> :-
nc•un_phrase <NUM, PER, NP, S0, Sl >, 
verb_phrase(NUM,PER,TENSE,VP,S!,Sl. 
nc•un_phrase Csi ngular1 3, Cnp, PROP _NOUNJ, 50, S> :-
pt"oper _r,oun <PROP _NOUN, 50, S>. 
r1oun_phrase (NUM, PER, [np, DET, COM_NDUNJ, 50, 9) 1-
determi ner (NUM, PER, DET, S0, Sl >, 
cornrnc1r1_r1our1 CNUM, PER, COM_NOUN, 51. S). 
Yerb_phrase(NUM,PER,TENSE, (vp,TV,NPJ,50,5):-
t rar1s1t1 ve_ verb (NUM, PER, TENSE_AGR, TV, 50, 51) 1 
nour._phrase<NUM1,PER1,NP,Sl,5). 
determ1ner(NUM,PER, Cdet,WJ,50,S>:-
ceormects CS0, w, 5), 
lex(det,W,NUM,PER>. 
commor1_r1c•un fNUM, PER, Ccorn, WJ, 90, 5) :-
ce<nnects <S0, w, S>, 
lex (com, W, NUM, PER, _, _). 
• • • (al 
• •• (b) 
• •• <e> 
• •• (d) 
• •• (el 
• •• (f) 
• •• (g) 
73 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
proper_noun([pn,WJ,S0,Sl :-
corinect s < s0, w, s > , 
lexCpn,w,_,_>. 
transitive_verb(NUM,PER,TENSE, ttv,ROOTJ,S0,Sl:-
cor1nect s ( S0, w, S) , ' 
lex (tv, RDDT, W, NUM, PER, TENSE,_,_, _l. 
CC1nnects ( EW 1 SJ, w, S>. ~ 
(h) 
( i) 
Siguiendc• la notación adopta.da por Pereira y Warren 
tPER80J, las metas (goals> en Prolog se esc:ribiran corno: 
símbolo de puntol a punto2 
donde: sirnbc•lo, es un no-terminal o una lista de 
termina les. 
pur.tol <Pll 
y punto2 CP2), son posiciones en las oraciones. 
Entonces, para la oración: 
Pedro patea la pelota 
l 2 3 4 5 
La regla inicial (al: 
english_dcg_parser(SENTENCE,TREE>:-
instar1cia SENTENCE corno (pedro, patea, la, pelotaJ, lo 
cual significa que se desea una estructura denominada TREE 
para dicha or"aci¿,y, desde 1 hasta 5. La regla (a) llamara a 
la regla Cb) mediante: 
sentence (TREE, SENTENCE, CJ l 
la cual mediante el aJuste <match) 
instanc:i acic•nes: 
TREE 
S0 
5 
y las metas 
Cs, NP, VPJ 
Cpedro,patea,la,pelotaJ 
CJ 
Cgoals>: 
creara las 
noun_phrase<NUM,PER,NP,50,51> desde 1 hasta Pl 
verb_phrase(NUM,PER,TENSE,VP,51,5) desde Pl hasta 5 
la priMera de estas reglas 5e aJusta (match> con la 
regla <e) produciendo las ir1stanc1acic•nes siguie:ntes: 
74 
GRRMRTICRS DE CLRUSULR DEFINIDA 
NP = Cnp,PROP_NOUNl 
NUM = singular 
.PER = 3 
y la rneta: 
proper _nour1(PROP _NDUN, 50, Sl. 
Se aJUSta a la regla Ch) y se expande como: 
connects(S0,W,Sl desde 1 hasta Pi 
lex (pn, W1 _, _, _) 
~mbas resultan exitosas debido a aue la palabra de la 
posición 1 en la oraciC.n es 11 pedro", y se tiene esa palabra 
en el léxicci coMo ur1 nombre prooio; oor lo tanto, la 
soluciOn de la rneta orc•per_nco1Jn es: 
proper _nc•Ltn (pedro, 50, S> desde 1 hasta 2 
y NP está ir1staric:iada ci::.rnc<: Cric, Lpn, pedroJJ, y la rneta 
r1oun_phrase se reali=a cc•r,h.:•: 
noun_phrase (singular", 3, Cric, Cpn, pedro)), 90, 51) 
Prc•lc•g prc•cede er1tor1ces cc•r1 la r11eta verb phrase desde 
Pl hasta 5. Ajustando la regla <e>, ;e creará la 
instar1ciaciór1 sig1.1iente: 
VP = (vp, TV, NPJ 
y las Metas: 
transitive_verb<singular,3,_,TV1 501 51) desde 2 hasta P2 
noun_phrase<N1,P1,NP,S1,S> desde P2 hasta 5 
La pririiera de éstas metas se aJusta con la regla (i) 
instanciando: 
TV = ttv,RODTJ 
y las riietas: 
conY1ects (50, W, 5) 
lex <tv, P.OOT, W, singular, 3, TENSE,_,_,_) 
la cual será exitc•sa, regresando la forma. raiz del 
verco 11 oatear 1
'. Por lo tanto: 
TV = (tv, RODTJ 
y trar1sitive_verb se reali:ar:in como: 
75 
GRRMRTICRS DE CLRUSULR DEFINIDA 
tt"'ansi ti ve_verb Csingu lar, 3, _, Ctv, pateat"'J, S0, Sl > 
entonces la segunda meta de verb_phrase se ajustará a 
la regla (d) creandc• la instanciac16r1: 
NP = Cnp,DET,COM_NOUNJ desde 3 hasta 5 
y las metas: 
determinerCNUMl,PERl,DET,50,Sl> desde 3 hasta P3 
comMon_nounCNUM1,PER1,COM_NDUN,Sl,S> desde P3 hasta 5 
Se puede observar 
no necesita cc•ncordar 
previas de la oración, 
como otros valores para 
metas se ªJustarán a 
eHitosas y regresando: 
que el nc•un_ohrase desde P2 hasta 5 
en nümero o persona con las frases 
por lo que se utilizan NUMl y PERJ 
numero y persona~ Estas dos Ultimas 
las reglas (f) y Cg>·, t"'esultandc• 
NP = Cnp, (det, laJ,Ccom,pelotaJJ 
por le• que la cIAus1.1la verb_phrase se completará como: 
VP = Cvp, [tv,patearJ, 
[np, [det, laJ, Ccom, pelotalll 
y ~inalmente, la estructura completa para la oración 
ser&: 
TREE = Cs, [np,singular,3, Cpr11 pedrolJ 
Cvo, singular, 3, present, Ctv, patear]. 
[np,Cdet, laJ, Ccom,pelotaJJJ 
el cual es el árbol de anAlisis gramatical (parse. tree) 
de la OY'ac-i 6n. 
"La 'variable lC0 gir:a' es w·1 elernentv de lc·s programas 
16gicos· que hace de las DCGs un formalismo ooderc-so para la 
implementación de analizadores prácticos de lenguaje. Las 
estructuras se pueden escribir por partes~ perMitiendo ou& 
las partes no especificadas sean tratadas como v•r1ables. 
7G 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
Rl efectuar el anAlisis de la estructur"'a hace uso del 
-proceso de ur1ificaci6Y1 para llena,... las estructuras 
representadas por variables 11
, [PER80J. 
nc•ta: s1 se desea detallar MAS sobre el proceso de 
unificación c;e rec•::arnienda consultar CRICB5J Cap. 5.4 o bien 
CLLOB4J cap. l. 
Los textos siguier1tes son e)(tractos del art !culo de 
Pereira y Warrer1: ºOefirdte Cla1..1se Grarnrnars- A Survey of the 
Fc:ot"rnal1srn ar1d a Compar1son w1th Augmented Transition 
Netwc.rksº CPER80J. 
Los sistemas prácticos para el anAl1sis de lenguaJe 
natural son necesariamer1te largos Y• complejos. La DCG es un 
foruialisrno fAcilmente er1tendible como una m~quina para el 
análisis y la descripción de un lengua.Je en particular1 ésta 
propiedad la comparten con las GraMáticas Libt·es de Contexto 
lCFG>. Por le• tanto las DCGs SOY• un forrnal ismo lúcido. 
El poderio y grado de generalización que alcanza un 
formalismo por rnedio de la consideración de lo que puede o 
Y10 ser eHp1·esado er'1 dicho formalisrno se puede Juzgar desde 
los puntos de vista teóricc• y practico. Tet•ricamer1te las 
DCGs tienen el poderlo de una mAquina de Turir1g, por lo que 
en ese sent1dc1 es lo ntás general posible. 
Las DCGs son concisas b~s1camente porque son una forma 
de programación lógica, y los programas lógicos son en 
general n1ás cor1cisc•s CLte los programas hechos en lengl1aJeS 
convencionales. El factor princ1pal es el uso de 
reconocimiento de patrones {pattern matching> en lugar de 
operacioY1es explicitas para la prueba de registros y la 
construcciOn de estructuras. 
La eJecución de las DCGs en Prolog provee •Jn mecanismo 
de anAlis1s gramatical tipo ''top-down, left-to-right, deoth-
first'' <arriba-hacia-abaJo, de i:quierda-a-derecha, de 
prc1fundidad-prir11ero>. Las DCGs se eMpresan directamente en 
el ler1guaJe de prol]rarnacit.n Prolc•g. peor lo que se puede 
oec1r que una OCG es un programa Prolog. Las DCGs r10 
req1.11erer1 de 1.m intérprete o cornpi lador esoecial. Pc•r lo 
tant~, par·a trabajar eficientemente las DCGs hay oue 
tt·abaJar eficientemente Prolog. 
A fin de pc0der prc1veer una estructut·a adec1Jada para el 
andl1s1s de lengltaJe, un forrnalisnic• no debe ser tan 
restr1ct ivo qt1e n101da la exoerimentacit.n con nuevas idec>s. 
Las DCG~ ticrner'1 acce5.;:. te.tal al ~1.1bc·:ir""1JUntc• de la lógica oe 
clá•Jsulas definidas cor110 lln ler1guaJe de p1·ograr11acJÓn de 
propósito general, por lo oue la prueba de gramáticas con 
DCGs es mas fácil de eNoerimentar inclusive con estrategias 
de an~lis1s Cpars1ng> radicalrnente diferentes. 
77 
GRAMATICAS DE CLAUSULA DEFINIDA 
Las DCGs son también un formalismo Ut1l para los 
estudios teóricos del lenguaJe, y como consecuencia proveen 
un puente poter1cial entre el trabaJo aue realizan los 
lingüistas teóricos. los filt.sc•fos y aquellos dedicados a la 
ingenieria de sistemas de lenguaJe natural •. 
En una DCG, la estructura obtenida del análisis de una 
frase puede depender de elementos que no han sido 
encc•r1trados durante el transcurso del anAl i sis grarnat ical de 
la oración <concepto de variable lOgica). 
Desde el punto de vista práctico, la claridad y 
mc•dularidad de las DCGs son una ayuda vital en el desarrollo 
de sistemas de ta111aP1c• y compleJidad r1ecesarias para el 
an~lisis real del lengUaJe natural.• 
Oebidc1 a oue las DCGs consisten en pequeP'las reglas 
independientes, es ritás fácil extender el sistema con nuevos 
constructos lingüist1cc•s o modifiC'ar el tipo de estructuras 
que ya se tienen. 
lI I. 6 §\!~8fl!Q 
En éste capitulo se discutieron los conceotos 
ori ncipales del formal isrno de las Gramáticas de ClAusula 
Definida CDCG>, que es uno de los formalismos (J•Jnto cc•n las 
Grarnat icas Estructuradas de Frase Generalizada <GPSG>) eY1 
que se basa éste trabaJo de tesis. 
Se mostr~· la relación que existe entre la DCG y la 
Grarnát ica Libre de Contexto <CFG>, asi corrto la forma en oue 
las DCGs trabajan. Se rnostró tarnb1én una metodologla b.3.sica 
oara la construcción de estructuras y la incluciOn de 
elementcis adicionales para el anál is1s de ler1g1..1aJes 
considerando el contexto, su implementación en el lenguaje 
de programaC'1ón Prolog, y sus ventajas. 
78 
ESTA 
SALJR 
CAPITULO IV 
TESIS 
DE LA 
GRRMRTICA DE ESTRUCTURA 
DE FRRSE GENERRLIZRDR CGPSG> 
Nq DtBE 
oi;;;.íUl'EGA 
La estructura gramatical de 
todos los idiomas implica la 
elaboración perfectamente 
organizada de pilas de 
desplazamier1to descender1te 
(push-down stacks). 
D. R. Hofstadt .. r 
El estudio y la comprensión de la Gramatica de 
Est)"'uctura de Frase Generalizada es en EU<trerno dificil. Como 
~sta te&is no persigue adquirir un conocimiento completo y 
un dominio total de la teor!a, el tema se desarrolla en éste 
capitulo de la manera más sencilla posible, abarcando tan 
sOlo los aspectc•s de interés y con la profundidad r1ecesar1a 
para el desarrollo de la tesis. 
El tema se desarrollb principalmente en base al libro 
"Generalized Phrase- Structure Grammar" de Gazdar, Klein, 
Pullum y Sag (GAZBSJ, el articulo ''From English to Logic: 
ConteHt-Free Computation of 'Conventional' Logical 
Translation" de Schubert y Pelletier CSCH82J, y el articulo 
"Phrase Structure Trees Bear More Fruit Than Vou Would Ha.ve 
Thought" de Josh i y Levy (JOS82J. 
La Gramática de Estructura de Frase Generalizada <GEFG, 
en inglés Generalized Phra»e Structure GramMar GPSG> es un 
formalismo b"'sado en la grarnát i ca generativa, y fue 
propuesto por G~zdar en 1978 como una alternativA a las 
gram~ticaa transformativas. Las GPSG son una eHtansiOn de 
las GramAticas de Estructura de Fr•se CGEF, mn inglés Phraae 
Structure Gramrnar9 PSG>. Los Objetivo& perseguidos por 
Gazdar al desarrollar Ias GPSG fu&ron principalmentea 
79 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
a> Obtener un metalenguaJe restringido capaz de definir las 
gramAticas de los lenguajes naturales. 
b> Desarrollar un formalismo que increM&ntara 1tl poder 
descriptivo de las PSG sin incrementar el poder 
ger1erat i vo. 
e) Restringir tal poder descriptivo-gener•tivo Onicamente a 
los lenguaJes libres de contexto Ccontext-free). 
Las GPSG son capaces de manipular informaci6n tanto 
sintAct ica corno semAr1t ica, permitiendo asi obtener 
traducciones de meJor calidad que aquellas realizadas 
ónicamente con componentes sintácticos. Pero no debe 
esperarse que las GPSG realicen un anAlisis sem~ntico 
compleJo, debido a que ~1 formalismo no logra adoptar todos 
los aspectos que implica el tratar la semAntica. Inclusive 
debe tomarse en cuenta que la interpretación de un lenguaje 
natural estA regido también y en forma considerable por la 
pragmat ica y la fonética. 
Otra caracteristica importante de las GPSG es Ja 
facilidad de g~neración de definiciones recur&ivas. Ello 
permite una mAs fAci J representación e implementaci6r1 en 
computadora digital, asi como un anAlisis más eficiente para 
determinar la validez o rechazo de una oración, adernAs de un 
análisis m~s simple de las estructuras <reglas) que Jo 
forman. 
La gran1At ica transformacional parece ser una teorla 
limitada inclusive para la descripción sintáctica de los 
lenguaJes naturales, debido a que las reglas de 
transformac-ibn y otros elementos tales corno filtros y 
restricciones de rnc•virniento no son del todo poderosos. 
Montague desarrolló una serie de trabaJOS sobre la 
lbgica del idioma Ingléos. Sus trabaJ05 se forMalizaron un lo 
que suele denorninarse Grarn.\tica de Montague, y de acuerdo a 
ellos, la correspondencia entre la estructura sintActica y 
la forma lógica es mAs sencilla de lo supuesto. EGt•blece 
que a cad.:i le><ema le corresponde un térr11ino lógico o 
'functor', y a cada regla de composición s1ntc\ct ica l• 
00 
GRRMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
corresponde una regla 
estructuralmente anAloga. 
·regla (rule-to-rule). 
semántica de composición lógica 
Se le denomino Hipótesis regla-a-
La limitante principal de la grarnAtica .de Montague es 
q•.te trata ünicamente fragmentos sint.lcticos simples del 
l1"1glés. 
La teorJa de Estructura de Frage desarrollada por 
Gazdar y otros surgió a partir de los desarrollos de 
~ontague, incorporando principalmente el enfoque semAntico. 
El segundo apoyo para el desarrollo de la teoria de 
Estructura de Frase es el desarrollo de la teorla 
transformativa de Chomsky, pues se han •doptado diversos 
conceptos de ella, como por ~JempIO: la subcategorización, 
la coordir1aciOn, etc. 
A pesar de que las GPSG tienen su fundamento sintáctico 
principalmente en la teoria transformativa de Chomsky, no 
hacen uso de tr•nsformaciones. Las GPSG utilizan lo que los 
autores denominan como 'Traducciones•; su modo de operar se 
eHplicara a detalle en el siguiente tema <cap. IV.3>. 
La semAntica que maneJan las GPSG no pretende 
determinar la mala-formación (ill-foY'flledness> de las frases, 
sino m~s bien indicar cómo las estructuras de una parte de 
la frasa analizada se interpreta por medio de cierta regla. 
IV.3.1 DOMINANCIA INMEDIATA Y 
PRECEDENCIA LINEAL 
Toda regla de estructura de frase especifica dos tipos 
de relaciones: 
i> Dominancia inmediata <ID>. 
ii) Precedencia liY1eal <LP>. 
Si Be tiene por ejemplo, la regla: 
S --> NP VP 
81 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
La dominancia inmediata nos ir1dica que los nodos NP y 
VP estan dominados de manera inmediata por S, es dacir, se 
forma un arbol local (de profundidad uno) donde la raiz es 
el elemento S. El arbol puttde ser cualquiera de los que se 
muestran: 
s s 
/ \ / \ 
/ \ 
NP VP 
/ \ 
VP NP 
Fig. IV.3 -1-
Una gram&tica debe imponer restricciones sobre la 
precedencia lineal de relaciones hermanas. En notacibn de 
GPSG se utiliza el operador , (' para indicar tal 
precedencia. Por eJernplo: 
VP ( NP 
indica que VP debe preceder a NP. Por lo tanto, para que la 
regla dada sea i ntarpratada adecuadam&r-1ta, debe 
adicionarsele la condición de precedencia lineal 
(normalmente se agrega a modo de regla adicional>, quedandoJ 
il S --l NP, VP 
iil NP < VP 
IV.3.2 SUBCATEGORIZACION 
EHisten restricciones en contextos 
elementos l~xicos que la gramatica debe 
que no pueden reducirse exclusivamente a 
al significado. 
de oct.1rrenc i a de 
especificar, pero 
hechos referentes 
Por eJemplo, para la siguiente regla de estructura de 
frase; 
VP --) V INP> (PPl 
Be presenta el proble1na de poder det•rmi nar cuar"1do expander 
V con un NP, cuando e><panderlo con un PP o cuar1do a>epa.nderlo 
con ambos elementos (o no exp•nderlo>. 
82 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
VP 
/ \ ---/ 
V 
1 _I 
1 / 
1 DET 
1 1 
1 1 
drink sorne 
VP 
1 
1 
V 
1 
1 
(a) 
suicide 
<e> 
\ 
NP ,_ 
\ 
N 
1 
1 
milk 
I 
V 
1 
1 
1 
1 
1 
1 
1 
1 
told 
VP ___ / 
\ ---/ \ 
V pp 
1 _/- \ -
1 I \ 
1 p NP 
1 1 1 
1 1 1 
1 1 N 
1 1 1 
1 1 1 
dream about yo u 
(b) 
VP /I\ _______ _ 
1 \ 
NP PP 
-"- --"--/ \ I \ 
DET N P NP 
1 1 1 1 
1 1 1 1 
1 1 1 N 
1 1 1 1 
1 1 1 1 
the boy sorne news 
(d) 
Fig. IV. 3 -2-
El problema se puede resolver expandiendo la regla de 
.:..c1.,erdo a subcategor·i::acior1es. Estc1 se logra introducier1do 
en las reglas de e&tructura de frase libres de contexto de 
la gr"amatica, slmbolos preterminales tales como CadJ, det, 
prep, ate.>. Estos slmbolos determir1an las posibles 
categorizaciones de la» palabras en las estructuras. 
Gazdar introduce las subcategorizaciones de rnanera 
transparente agregando Unicamente lr1dices enteros al 
elernento SUBCAT de los elernentc•5 preterminales. Lc·s indices 
enteros actUan como apuntadores a las reglas al interactuar 
con el leHicOn, por lo tanto para la regla de estructura de 
fr•ase anterior se tendrA: 
83 
GílAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
VP --> Vtl J 
VP --> VC2J, NP 
VP --> VC3J, PP 
VP -~> VC4J, NP, PP 
IV.3.3 ESTRUCTURA 
Es importante indicar que la grarnAt ica de Estructura de 
Frase no hace uso de transfc•rhlaciones. Consiste 
completamente er1 reglas de estructura de frase, con 
aceptaciones Y1C•dales en lugar de interpretaciones 
ganerativas, suele denomin.:i,rseles traduccioY1es. Pc.r eJemplo, 
la regla: 
C (5) --> (NP> (VPl l 
establece que un fragmento con ral z S, rama izquierda NP y 
rama derecha VP as un fragrnerito admisible de un .t&rbol 
sintActico. Tales reglas de estructura de frase son f~ciles 
de entender y perrniten el uso de rnetodos de an~lisis 
(parsing> eficientes sobre grarn~ticas libres-de-conte)(to 
<conte><t-free>. AdernAs, la grarn:itica dispone de la hipbtesis 
regla-a-regla emparentando cada regla sir1t:i.ctica con una 
regla sernAntica tipo Montague, la cual aporta la traducci~n 
lógica admitida por la regla sintáctica. 
Gazdar sustituye la.s transforrnaci ones con dos elementos 
metagramaticales: 
- Esquemas de reglas. 
- Metareglas. 
Dichos eleritentos permiten operar las generaciones 
lingüisticas que s1Jpuestarnente podlan ser maneJ ad as 
ünicamente mediante trans'fc•rmaciones. 
El uso de categorias con huecos (gaps> es una 
innovación que consiste en eliminar un elemento de una 
categoria dada. Por eJemplo, NP/PP denota un NP al cual se 
le ha eliminado el PP. Tal tipo de categorizaciOn ~e 
introduce con el uso de esq1..1e111as de reglas y rrietal"'eglas. 
En la GPSG, argurnentos tAles corno NP y N !iC•l"l 
como denotadores de conJuntos de propiedades en 
denotadores de ir1dividuo5. 
asumidos 
lugar de 
84 
GRAMATICA DE.ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
Considérese la siguiente regla de Gazdar: 
!. <IS> --> !NP) <VP>; !VP' NP")) 
El primer elemento indica el nUrnero. de regla, el 
segundo elemer1to indica la regla sintáctica, y el tercero la 
regla sem~nt ica. La regla semántica establece que la 
traducción en lógica intencional (lógica de predicados de 
ter. y 2o. orden> del constituyente S está compuesto de la 
traducción VP (como functor> y la traducción NP (come• 
operar1do). 
Como se mencionó anteriormente, Gazdar indroduJC• las 
categorias con huecos y las reglas asociadas. La finalidad 
principal es permitir la . gener'acióY1 de dependencias 
i 1 imitadas (unbounded deper1dencies). 
Una construcc16r1 de dependencia ilimitada es aquella en 
la cual: 
a) Una relación sintáctica de algún tipo existe entre 
las subestructuras, y 
b) La distancia estructural entre 
subestructuras no está restringida 
finito, como por eJemplo que ambas 
sean de la misma cl~usula. 
éstas dos 
a un dorninio 
subestructuras 
Tales constr"ucciones deben conceptual izarse en terrninos 
de geometria de Arboles como constituyentes en tres partes: 
la parte superior, la media y la inferior. La parte superior 
es la subestructura que introduce la dependencia, la parte 
media es el dominio de la estructura que la dependencia 
expande <maneJo de los huecos o gaps), y la parte ir1ferior 
es la subestructura en qt1e la dependencia termina o es 
eliminada. 
Sea Vr1 el conJunto de sirnbolos no-terminales básicos. ~ 
partir de él se define al conJunto D<Vn> de simbolos no-
terrninales derivado como: 
D<Vnl = < @/& 1 @,& Vn> 
Si se tier1e por eJemplo que: si S y NP son lc•s únicos 
dos s!rnbolos no-terminales, entonces D<Vn> consistirA en 
SIS, S/NP, NP/NP, y NP/S. La interpretación de la categoria 
derivada (categoria diagonalizada <slashed) o categorla con 
hueco Cgap)) es corno sigue: Un nodo etiquetado@/& domir1ará 
los subárboles de igual fc1rma que aquellos que pueden ser 
dominados por @, con la e><cepciór-1 de que er1 algún lugar de 
cada subárbol de tipo @/& ocurrira un nodo de la forma &/& 
dom1nar1do un presunto pronc.mbre o la cadena vacia, y ca.da 
nodo que enlace @/& y &/& será de la forma ..,.;&. De ahi que 
@/& etiquete a un nodo de tipo &. De ahi que@/& etiquete a 
on nodc• de tipc•@ que dc•rnina el material aue cc.nt1ene un 
85 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
hueco de tipo&. Pc•r eJemplo, S/NP es una oracic!•n que tiene 
un NP extraviado en alguna parte. 
Las reglas derivadas permiten la propagación de un 
hueco y las reglas de enlace permiten la intr.oducci6n de ur1a 
categor1a con el hueco. Por eJemplo, dada la regla: 
S NP VPJ 
podemos obtener dos reglas derivadas: 
[S/NP NP/NP VPJ 
[S/NP NP VP/NPJ 
Un &Jemplo de regla de enlace és una regla <esquema de 
regla> que intrc•duce un categoria con un hueco de la fornia 
requel""ida para la actualización. 
rs @ S/C!J 
para @ = PP , se convierte en: 
[S PP S/PPJ 
Esta regla introduce una estructura _como la que se 
muestra a continuaciOn1 
,------
pp 
I \ 
I \ 
P NP 
1 1 
1 1 
1 1 
1 1 
1 1 
s 
I \· 
\ 
9/PP 
. I \ . , 
' ,-----.. -----, 
·~~ ~P~P\ 
1 ,---- 1 
1 V NP 
1 1 
1 1 
to Voshi Petar gave a_disk 
Fi g. IV. 4 -1-
\ 
PP/PP 
1 
1 
Esta técnica de uso de categorlas con huecos y el 
maneJo de reglas derivadas y de enlace permite que las 
dependencias ilimitadas Cunbounded dependencies) sean 
utilizadas en la represer1taC'itrr1 de estructLtra de frase. El 
probl er11a de 
tipo @/&. 
conllevan es la gr"an prol1ferac1ór1 de categorias 
ee. 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
Gazdar et. al toman cc•mo base para la inter"pretación de 
la formaciór1 semántica correcta del lenguaJe, el modelo 
desarrollado por Montague, y que se puede considerar como 
consistente en dos tareas: 
i) La especificación de las deriotaciones posibles de cada 
categorJ a de expr-esiór1 si ntáct i camer1te deterrni riada. 
ii) Especificar" la manera en que las denotaciones de 
expresiones compleJaS sor1 producidas corno ur1a fur1ciór1 de 
las denotaciones de sus constituyentes. 
Por eJemplc1 para la ot"'ación: 
Pedro Juega 
se puede determinar la interpretación analizándola de 
la siguiente forma: 
Es Enp PedroJEvp JUegaJJ 
lo que se pt"etende es darle u. dicha foru1a uria 
interpretación relativa al lenguaje ria.tura! involucradc•. Por 
tanto y de acuerdo a (i) se debe decidir que cosas sor~n 
denotadas por cada componer1te <S, NP, VP>. Pero para que las 
denotaciones de las categor1as de la gramAtica sean 
congruentes con la realidad Cuniversc•> que se desea 
representar es necesario especificar c6rno la denotaci6n de 
un elemento se debe combinar con ott"o elemento válido de Ci> 
de acuerdo a ( i i). Pal"' a el lo se puede hacer uso de 1 a 
denominada aplicación funci~1n-argurnento. 
El modelo nos permite entor1ces maneJar dos opciones: 
que las denotaciones de NP sean aplicadas cetrno función a las 
denotacic•nes de VD e• viceversa. 
51 se tiene por eJemplo la s1gu1ente regla: 
5 --> NP, VP ; VP' NP" 
ésta regla permite, tomando en cuel"lta la dorninanc1a 
int11ediata y la precedencia 11neal, la cc•nstrucc1ór1 del Arbol 
local que &e muestra a continuación: 
s 
/ \ 
/ \ 
NP VP 
Fig. IV. 5 -1-
87 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
Si se tornan 
especificadas en 
asignado en S un 
como resultado el 
en cueY1ta las tradu.cciones semAnt icas 
la misma regla., el árbol local tendrA 
VP' aplicado como 'fur1c:tor' a NP", dando 
~rbol interpretado siguiente: 
s, VP' NP 11 
I \ 
NP, NP 11 VP, VP' 
Fig. rv.s -2-
Para ilustrar meJor esto, se puede conside~ar la 
siguiente grarnllt ica rRAD86J 1 
S --> NP, AUX, VP; VP' NP" 
VP --> V, NP; NP' V11 
NP --> OET, N 
La cual genera estructuras con la que se formar 
oraciones como la siguiente: 
s ' 
,----------' 1 \ _____ .:_ _ _:-2::..~' 
NP AUX VP 
--''-- 1 ___ /\ 
I \ 1 I \ 
DET N 1 V NP 
1 1 1 /\ 
1 1 1 / \ 
1 1 1 1 DET N 
1 1 1 1 1 1 
1 1 1 1 1 1 
the dog wil l ch asa tha cat 
Fig IV. 5 -3-
La o~aci6n generada es correcta, pero si en lugar del 
verbo chas e se hubiera utilizado por eJ emplo, el verbo V 
fall, o el nombre N bc•O~<, las orac1~mes generadas: 
The dog w1ll fall the cat • 
The boc•k w111 cha5a the cat • 
resulta ser una oracit0r1 incorrecta. Por lo tanto., para 
superar estos i nconver-1 i ent er> se puede hacer" uso da las 
subcategorizaciones, dfr tal forma que la subcategor1:zacibn 
88 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
asociada a, por eJeMplo el verbo V perrnita especificar y 
determinar adecuadarnente en que tipo de estructura puede ser 
utilizado, por" eJernplo: 
chase: V, [+NPJ 
fa! 1: V, r-NPl 
<-- Vrll 
<-- vr2J 
En éste caso, VC1J es una categorización para el verbo 
transitivo chase y VC2J es una subcategorización para el 
verbo ir1transitivo fall. 
Obviar11er1te para la generación apropiada de oraciones 
con sentido gramatical sernár1tico s& requiere que las 
subcategoriz•cionee sean mAs completas y se incluyan adernhs 
rasgos semAnticos en el l~xic6n°cor110 se ilustró en el 
capitulo IJ.5. En el eJernplo ar1te'r"'ior, para los nombres N 
book y dc1g la subcategorizaciOn en base a rasgos semanticos 
puede ser: 
dog C+anim, +cont, -humJ 
book C-anim, +c:ont, -hum] 
y para el verbo V chase: 
chl'l.se C+NP, +anirn, +cont J 
<-- Nrll 
<-- Nr2J 
de ésta forma book no será aceptado en la estructura para el 
verbo c:hase por Y10 !ler il:nimado. 
IV. :5 
Se desc:ribirA ahora una manera en que se pueden adaptar 
los principios de la teoria de GPSGs en el lenguaJe de 
programación Prolog de acuerdo a sus caracterlsticas, y a la 
forma en que se ha tornado en la implernentaciOn del sisterna 
de traducción preseY1tado en ésta tesis. 
La dominancia inmediata y la precedencia lineal es 
maneJada por Prolog de manera totalmente transparente, pués 
mientras que la teoria de las GPSG establece que para que la 
regla de traducc1on: 
89 
GRAMATICA DE-ESTRUCTURA DE_FRASE GENERALIZADA 
como: 
s -::."-) --· NP VP 
sea i n'~~~,~~-~·~:~d-~ ·,e~~~::· . . 
es 
s 
/,-, 
I - \ 
NP VP 
&SpeCificarlo de· acuerdo a la 
S --) NP, VD 
NP < VP 
ID y LP 
En Prolog se puede especificar la traducción como una 
regla de la siguiente f'orma: 
S :- NP, 
VP. 
La semantica de Prolog interpretarA tal regla 
<traducciOn> de acuerdo a cc•mo lo eHigen la Dominancia 
Inmediata y la Precedencia Lineal, es decir, para que S sea 
aeeptada deben evaluarse satisfactoriamente NP y VP en ese 
orden. Recuérdese que Prolog evalóa sus clausulas de arriba 
a abaJO y de izquierd~ a derecha. 
La subcategorización se maneJa prácticamente de la 
m1srna forrna en la teoria de GPSGs y en Prolog.. En las GPSGs 
se e~tablece que para que la regla de estructura de frase: 
VP --> · v <NP> <PP> 
sea analizada. apropiadamente es 
subcategor1zac16n de la siguie~te forma: 
VP --> VCIJ 
VP --> VC2J, NP 
VC2J < NP 
VP --) VC3J, PP 
VC3J < PP 
VP --> VC4J 1 NP, PP 
VC4J ( NP < PP 
necesaria su 
90 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
El""1 Prolog ünicarnente se evita la indizaci6n (de V en 
éste caso). El desmenuzamiento de la regla de estructura de 
frase es necesaria para que el analizador ProloR considere 
todos los casos, quedar1do: 
VP :- v. 
VP :- V, 
NP. 
VP v, 
PP. 
VP :- v, 
NP, 
VP. 
Er1 las GPSGs sa establece que una regla de traducciór1 
es a su vez un fragmento de otra regla de traducción. En 
Prolog es iherente tal tipo de maneJO de reglas. pues una 
regla puede contener referencias a c•tras reglas que son 
evaluadas al rnornento de su ir.vc1cacióY1. 
El uso de categorías cor1 huecos <gaps > e1"l las GPSGs es 
analizado do forma distinta en Prolog. Mientras que eY1 las 
GPSGs es necesario separar el elemento que se desea anal izar 
por separado e ir1tegrarlo posteriormer1te a la estructura en 
el hueco correspondiente, en Prolog el elemento a analizar 
es analizado total 9 independientemente, y una vez 
concluido 5ll analisis as integrado al resto de la regle\ de 
traducción. Por eJemplo para: 
VP --) TV, NP, PP 
TV ( NP < PP 
se puede estoblecer: 
VP/PP 
indicando que el VP contiene un hueco para PP. 
En Prolog la cláunula equivalente sera: 
como 
argumento 
total; y 
regla una 
VP :- TV, 
NP, 
PP. 
se sabe, Prolog evalua. en prirner lugar el 
TV, posteriormente el NP de manera ir1dependiente y 
finalrner-.te el PP, que es integra.do igualrnente a la 
v~z evaluado de rnar1era indeoendiente y total. 
91 
GRAMATICA DE ESTRUCTURA DE FRASE GENERALIZADA 
IV. 6 §!.1~8!l!Q 
El segundo forrnalismo en que se basa el dRsarrollo del 
sistema presentado en esta tesis e5 la GrarnAtica de 
Eatructura de Frase Generalizada (GPSG>, por lo que en este 
capitulo se hace una descripción del mismo toMando en cuenta 
los fundamentos del forma 1 i smo adoptados ª"' el desar-rol lo 
del sistema. 
Se describen la dominancia inmediata y la precedencia 
lineal como bAses tebricas, la estructura de las reglas de 
traducciOn y la aernantica del formalismo enfocada a la 
interpretación rnisma de las estructuras y no a la 
determi naciOn de mal formaciones sernant icas a nivel 
interpretación de lenguaJe. 
Por ültirno se describe como se 
fundamentos de la GPSG en el languaJe 
Prolog, lenguaJe en qua se desarrolló 
traducción automática aqui presentado. 
adaptaron los 
de programaci6r1 
el sistema de 
92 
CRPITULD V 
IMPLEMENTRCIDN 
AlgOn dia podremos registrar 
argumentos en una máquina del 
misrno modo que ahora hacemos 
los ingresos de ventas en una 
registradora. 
Vannevar Bush 
En este capitulo se describirA a grandes rasgos la 
implementación del sisterna QUe se presenta en esta tesis. 
El sistema es un traductor lnglés-Espa~ol bidireccional 
que analiza las oraciones aintactica y s~mAnticamente. El 
procedimiento principal, los procadimientos de E/9 y los 
analizadores gramaticales <Inglés y Espa~ol> abarcan 
apro>dmadamente 2100 linea.s de cOdigo, y el lexicbr1 
apro><imadarnente 1400 lineas, ocupando en total casi 130 KBy. 
Esta desarrollado en Prolog (Rrity/Prolog V. 4.01 y trabaJa 
en una microcomputadora tipo IBM PC con disco duro (hard 
disk) y 640 KBy de memoria principal. 
La estructura del sistema es del tipo propuesto por 
Jimenez Cver cap. I.4> y consta de 5 etapas: 
1. - Entrada. 
Consiste ónicamente en la interface con el usuario 
para la lectura de la oración Que se desea 
<analizar y> traducir. 
93 
IMPLEMENTACIDN 
a. - Rn~l is is. 
Esta etapa efectóa el desmenuzamiento de la oración 
para poder identificar si las palabras que la 
con1prenden forman parte del lé><ic:o del sistema. 
Lleva a cabo el análisis sir1tactico.de acuerdo a la 
gram~tica establecida y a la concordancia de rasgos 
sintAct icos (corno nómero y persona> a fin de 
deterrni nar si la oración es grarnat ical y 
sintacticamente v~lida. 
Realiza tarnbiér1 el ar1alisis sernar1ticc• a fin de 
deterrninar si la oracibn es cor1gruente cor1 los 
conocimientos del mundo real que contiene el 
sistema y que son determí nados fundamentalmente en 
baue a los rasgos semanticos implementados y a la 
concordancia semántica est~blecida. 
3.- Traducción. 
En esta etapa se reali~a, a partir de la estructura 
obtenida en el analisis de la oración en el idiorna 
origer11 la transformación necesaria para generar la 
estructura de lo qu~ concluirá como la oración en 
el idioma destino. 
4. - Slntesis. 
Consiste en tomar la estructura generada en el 
proceso de traduccitm o trar1sformacibn y obtener a 
partir de ella JUnto con el lexicbr1 la oracibn en 
el idioma destino. 
5.- Salida. 
Es la interface con el usuario destinada a 
desplegar las oraciones fuente y destino. 
Como se mencionó anteric1rrnente, se pretende que el 
sisterna sea capAz de detectar las anornalias sintActicas que 
se presenten en la oración y de determinar la validez 
semántica de la Misma en base al conocimiento que el s1ster11a 
tenga sobre &l mundo real. 
Se puede decir que el dominio del sistema esta basado 
en un léxico de propb9ito general altamente restringidc•. 
Esta caracterlstica se puede Justificar dado que es 
imposible obtener un sistema de traducc10n cornpleto por 
dive~sas rasones, entre ellas: 
'34 
IMPLEMENTACION 
- Dado que los lenguaJes naturales no son fol""'rnales es 
muy dificil obtener una gram~tica 6ptim• y completa 
de el los. 
- La gener-aciC·n de un lexi cC•n que comprenda, ademas de 
todas lC\s palabt"as del lenguaje r1atut"'al ClenguaJeS e,.., 
el caso de sistemas de traducción>, todos los rasgos 
sintctico-semánticos necesarios para su correcta 
interpretación t"'esulta ser una tarea extenuante. 
- La generaci6r1 de las reglas de t,...aducci6r1 para la 
gr-arnatica 'completa', incluyendo el contr-ol de las 
e>ecepciones del JenguaJe y el rnaneJO adecuado de los 
rasgos siY1táctico_ser11ay,ticos es tarnbjér1 una labor 
sumamente complicada. 
- No se cuenta con equipo de cómputo que sea capaz de 
soportar eficientemente el vol urnen de i nfc.rmaciól"'• que 
cotnprenderia el le>dcór-1 y el cc•nJunto de reglas de 
traducción, además de poder procesar la i nforrnacibn 
de tal forma que proporC'ione resLtltados de manera no 
ambigua, rJ.tpida, ecor16mica y confiable, es decir, 
altamer1te eficiente. Parece ser que el procesamiento 
en paralelo es por ahora el camino m~s orometedol"", 
sin embargo al.in no es ur-1 recurso al al canee de 
muchc•s. 
- El sistema mc•strado en ésta tesis se desarrolló en Lin 
EPquipo de cómputo rnuy pequePJo e inefic:ieYite 
(computadora personal), 
- No as obJetivo de la tesi$ la generación del sistema 
completo sino ünicamenta la realizaci¿•n de Ltn 
sistema de traducción que perrnita aorec1ar el contrc•l 
sintáctico-sernántico y determinar la viabilidad de 
los formalisrnos como adecuados par-a el reconoC"itniento 
y entendimiento del lenguaJe natural en un sistema de 
traducción automática. 
Dentro del contexto que nos interesa, ello impliC"a que 
ur1a oraC"ibn que quede comprer,dida der1tro de la grarnat1ca del 
sisteama resulte."~ irwc3l ida por el solo hecho de r10 f'orr,1at~ 
parte de su léxico. 
La validé= sintactica se deterrnir1a, ade111.is de la 
gramaticalidad, mediante el usC'I de tres rasgos sintácticos: 
- nUrnero. 
- persona. 
- género. 
Estos r-asgos perrn1 ter1 operar adecuadarner1te las 
conJugaciones verbales, asi como los adjetivos 
deterrni nativos, pror1ornbres, auH 1 liares y cuantificadores. De 
esa fc•rma se pueden operar y detectar anor11alias er1 oraciones 
tales como: 
pedro JUega en el parque 
los ni~os chicos cantan 
la MUJer vive con el ladrón 
'35 
IMPLEMENTACION 
pocos hombres fumaron 
pedro Juegan er1 el parque (*) 
los ni~o chicas cantan <•> 
la muJer vive cc•n la ladr6r1 <*> 
pocos hor11bre fur11aror1 (*) 
Per'o no es posible detectar anomalias de tipo semantico 
como por eJemplo: 
pedro Juega en la pelota <?> 
los perros chicos cantan C'?) 
la hamburguesa vive cor1 el ladrón (?) 
pocos paJaros furnaror1 <?> 
Estos rasgos se incluyer1 en el lexicón y pueden ser 
transmitidos y heredados por los componentes grarnaticales y 
determinar asl su concordancia sintactica. 
Por otra parte, la validéz ser11ár1tica se determina 
Unicamer1te mediante la concordancia de rasgc•s semánticc•s. 
Los rasgos semánticos utilizados en el sistema son: 
- animado. 
- humano. 
- genero. 
- alas. 
- localidad .. 
- •l imento. 
Estos rasgos permiten que las oraciones incorrectas que 
el analizador 6intActico no detecta <?>, sean rechazadas por 
el analizador semántico. Al igual que los rasgos 
sintActicos, los rasgo!ii s•m4nticos se establecen en el 
leKic6n como una lista de elementos. Por eJernplo, el rasgo 
semAntico 'animado' irnpedirA que la oración: 
la hamburguesa vive con el ladrón C•> 
sea aceptada como válida debido a que en el leK1c6n se ha 
establecido que el verbo transitivo vivir debe consistir 
tanto en el SUJeto activo como en el pasivo de un ser 
ani111ado, y corno 'hamburguesa' contiene el rasgo sernant ico 
correspondiente corno inanimado, la oración es rechazada. 
Los rasgos sernánt 1 cos sef"fal ad os se adoptarc•n porque se 
considera que cc1n ellos es stuficiente para el cc,ntr-ol del 
léxico seleccic1r1ado. Existen otros rasgos semc't.r1ticos corno 
por eJernplo 'cor.table' qi.te perrnite diferenciar entre cosas 
que se pueden contabilizar (libro) y cosas Que no pueden ser 
contabi 1 izadas (agua>. 
En el leHicOn y en el sistema los rasgos sintácticos y 
semánticos sor1 operados como una sola lista ordenada da la. 
siguiente manera: 
!MPLEMENTACION 
t numero, persona, animado, hurnano, gér1ero, 
alas, local id ad, alimento J 
baJ~ la siguiente notación y doMinio: 
n~unero 
persona 
anirnadc• 
humano 
géY1ero 
alas 
localidad 
al irner1tc• 
Por eJernplo: 
singular, plural 
1, 2, 3 
ardm_y, ar:drn_n 
hurn_y, huM_n 
masc_y, masc:_n 
wi ng_y, wi ng_n 
loc_y, loc_n 
rneal_y, meal_n 
lex_adJ (arnerican, [singular, 3, _, -• masc_y, _, _, _J, americano). 
lex_com_noun (airplar1e, [singular, 3, anim_n, hum_n, masc_y, wi ng_y, 
loc_n,meal_nJ,avion). 
le>e_com_noun ( boy, [si r1gular, 3, anim_y, hum_y, maac_y, wi ng_n, 
loc_n, meal_nJ, nil"'10). 
lex_com_r1oun <tacos, tpl ural, 3, anim_r1, hurn_r,, masc:_y, wi ng_n, 
loc_ri., r11eal_yJ, tacos>. 
lex_adJ (tasty, [singular, 3, _, hum_n, masc_y, _, toc_n, meal_y], sabroso). 
lex_det(our, [singular,3,_,_,masc_n,_,_,_J,nuestra>. 
lex_pn<peter, [anim_y, hum_y, rnasc_y, wing_n, loc_n, meal_nJ, pedro>. 
leM_pn(fido, Canirn_y, hurn_r1, rnasc_y, wing_n, loc_n, meal_nJ, fido). 
lex_pn <cancun, [anirn_r,, hum_n, _, _, l oc_y, rneal _nJ, cancun>. 
leK_tv(eat,eat,present, [singular, 1,anim_y,_,_,wing_n,_,_J, 
r _, _, _, _, _, _, _, tnea l _yJ, comer, como> . 
leH_tvCeat,eat,present, Csingular,2,anim_y,_,_,wing_n,_,_J, 
[_, _, _, _, _, _, _, rneal_yJ, cor.ier, come-;;>. 
leH_tv(eat,eats,present, Csingular,3,anirn_y,_,_,wing_n,_,_J, 
r_._,_,_,_,_._,rneal_yJ.corner,ccme), 
lex_tv(eat,eat,present, Cplural,1,anim_y,_,_,wing_n,_,_J, 
e_,_,_,_,_,_,_, meal _yJ, comer, cc•mernos). 
lex_ tv (eat, eat, present, ( pl 1.1ral, 2 1 an1m_y, _, _, wi Y"1g_t•, _, _J, 
[_, _, _, _, _, _, _, meal _yJ, cerner, comei s). 
lex_tv(eat,eat,present, [plural,3,anim_y,_,_,w1ng_n,_,_J, 
[_ 1 _,_._,_,_,_,meal_yJ,comer,comen). 
'37 
IMPLEMENTACION 
El rnOdulo principal ccinsiste en ur1 procedimier1tc1 de 
COY1trol de todo el proceso Ctranslator>, un Procedirnier1tc• de 
cor1trol del proceso de tradL1cciór1 Ingles-Espa.?1ol 
Ctrarislate>, ur1 procedimiento de control del prc•ceso de 
traducci~in EspaPlol-Inglés <traduce>, y los procedirnier1tos de 
maneJo de pantalla y er1trada/sal ida. 
El orocedirnient.:• principal <translator> gobierna a los 
procedirnientos de maneJo de par1tal la, el rnen(t y la 
hwocaci6Y1 a los procedirnier1tos de control: translate y 
traduce. 
I• *I 
I* Mair1 Procedure *I 
'* 4/ 
translator:-
cls, 
bo• <0, 0, Z4, 79), 
repeat, 
mai n_&creen, 
r ! 
read_opt ior1 COPTION), 
"ase( rDPT!ON $F$ -> assert (finish>, 
! J' 
fir'dsh 1 
OPT!ON $fS -) assert(finish), 
OPT!ON $!$ -> trans!ate, 
OPT!ON $ZS -> tradu"e 1 fai J J > 
retract ( f i nish), 
cls. 
Fig. V. 4. 1 Procedirnier.tto Prir1cipal (translator) 
<Arity/Prc.Jog v. 4. 0) 
Este procedimier1to mar1t iene todc• el sistema dentro de 
un hambiente de menú q1.1e itera hasta que el usuario 
seleccione la opc16n de final1:ación. 
Los procedimientos de control del prc•ceso de tr"aducc16n 
Ctranslate y traduce> accesan lc•s procedirn1er1tos de 
entrada/salida, los procedim1er1tos de an~Jisis sint~ctico-
98 
IMPLEMENTACION 
semárit ico de los idiomas~ fuente y 
procedimiento de traducción. Los 'dos 
muestran a cont i nuaci·bn: 
I* */ 
I• English-Spanish */ 
I* *I 
translate:-
retract (end>, 
retract <fin>, 
tscrol l (0, (2, 2), (22, 78>), 
tmove (4, 23>, 
wa (33, 112>, 
dest ir10, y 
proc-edimientos 
write($ ENGLISH - SPANISH 
repeat, 
TRANSLATION Sl, 
C! english_spanish !J, 
end. 
english_spanish:-
input_sentencel <ENGL!SH_SENTENCE>, 
[ ! 
tmove e 15, 3>' 
write_list<ENGL!SH_SENTENCE> 
la 
se 
! J t 
english_parser!ENGLISH_SENTENCE,ENGL!SH_PARSE_TREE>, 
translation!ENGLISH_PARSE_TREE,SPANISH_PARSE_TREEl, !, 
spanish_parser <SPANISH_SENTENCE, SPANISH_PARSE_ TREE>, ! , 
trnove e 18, 3)' 
write_list<SPANISH_SENTENCEl, 
trnove(22, 3>, 
write($CENTERJ$l, 
read_line(0, _>, 
tscroll C0, C7,2), (22,78>>. 
Fig. V.4.2 Procedimiento de T~aducciOn 
(lngles-Esoal'lol l 
(Ari ty/Prol og V. 4. 0> 
99 
IMPLEMENTACION 
I• •I 
I• Spanish-English */ 
'* •I 
traduce:-
retract Cfin>, 
ret t"act C er1d) , 
tscrol l (0, C2, 2>, C22, 79>), 
tn1oveC4,23>, 
waC31,1J2>, 
write($ TRADUCCION ESPA~OL - INGLES $), 
repeat, 
C! spanish_english !J~ 
fin. 
spardsh_er1gl i sh :-
input_sentence2 !SPANISH_SENTENCEl, 
r ! 
trnoveCJS,3>, 
write_list!SPANISH_SENTENCEl 
!J, 
spanish_parser!SPANISH_SENTENCE,SPANISH_PARSE_TREEl, 
translation!ENGLISH_PARSE_TREE,SPANISH_PARSE_TREE>, ', 
english_parserCENGLISH_SENTENCE,ENGLISH_PARSE_TREEl, !, 
tmove ( 18, 3>, 
write_list(ENGL!SH_SENTENCEl, 
tr.iove (22, 3>, 
writ~C$CENTERJ$l, 
read_l i ne C0, _>, 
tscl"'oll (0, <7,2), C22, 78> >. 
Fig. V. 4. 3 ·Procedimientc• de Traduccit!•n 
!Espal'lol-Inglesl 
!Arity/Prolog V. 4.0l 
~mbos procedimientos cont i er.en la llamada al 
proocedi1nier1to de er1trada CiY1put_seritE>r1ce) oue se encarga de 
leer la oración dada por el usuario y cort"esoonde a la 
primer etapa del proceso de t raducci~·n. Las 11 amadas a lc·s 
prc•ced imi en tos de ar1ál i 515 s1 nt.:1.ct lco-semarrt ice• tarit o cara 
an~l1sis como para síntesis <english_parser y 
span1sh_parser) segón el caso corresponden a las etacas 2 y 
4 del proceso de traducción y son invocadas en el s1gu1ente 
orden: la de anJ.]1sis después de haber le100 y validado la 
100 
IMPLEMENTRCION 
oración dada por el usuat"'io (la. etapa>, y la de sfntesis 
después del proceso de traducción. Por Ultimo contienen las 
1 lamadas al procedimiento de sal ida Cwt"'ite_l i st) que 
col"'responde a la Sa. y llltima etapa. Estc•s procedimientos 
tan1biel'm iteran, por lo que para salir de ellas es necesario 
que el usuario teclee como oraci6r1 de entl""ada la palabra 
'end' o 'fin' segón el caso. 
Se puede c•bservar que ambos orocedimier1tos tr"abaJan de 
igual forrna, la diferenC"ia r-adica tan solo en el orden en 
que los procedimier1tos sor1 llamados por- la pt"'ocedimier1tc0 • 
Este módulo es el encargado de la generación de la 
estructura de transformación <~rbol sintactico-•emAntico) de 
las oraciones dadas en ingl~s durante el proceso de 
análisis. Asi rnismo efectüa el proceso de síntesis de la 
estructura obtenida del procese• de transfor111ación para la 
e><tracci6r1 de la oración resultar.te en ingles .. 
El analizador está basado er1 la teoría de las DCGs 
descrita er-1 el capitulo III, la teoria de las GPSGs descrita 
en el capitulo IV y en las teorías semánticas de Leech y 
katz descritas en el capitulo II. 
La gramática utilizada se obtuvo del libro: 
"Transformat ional Syntax" de A. Radford, CRADSGJ Cver f i g. 
V.5.1>. Esta gram~tica, a pesar de ser tan solo un 
subconJunto de la gramAtica del inglés mAs completa que se 
ha desarrollado, perrnite cubrir una variedad sigrdficativa 
de las oraciones del idic•rna. Debe tomarse en cuenta también 
que el sistema no puede anal izar oraciones cornprendidas 
dentro de la gram~tica que contengan palabras no incluidas 
en el lexicón. Todo esto limita en gr~n medida la magnitud 
de oraciones que el sistema puede analizar, p~ro deba 
recordarse que no es objetivo de la tesis la generación de 
un sistema 11 cc•r.1pleto" de traducción. 
101 
lMPLEMEMTAClON 
S --> NP (AUX) VP 
NP --> PN 
PRON 
"DET CADJ) CN 
O <ADJ> CN 
VP --) IV CADVP> !PP> 
VP --) TV NP CADVP> <PP> 
ADVP --> !DEG> ADV 
PP --) PREP NP 
RC --) REL VP 
<RC> 
CRC PP) 
Fig. V. 5.1 Gramlltica "del IngU1s; 
donde: 
ADJ 
ADV 
ADVP 
AUX 
CN 
DEG 
DET 
IV 
NP 
<solo slrnbolos ·-no ,,t,errninales) 
RdJective 
= Adverb 
Adverbial Phrase 
AuMiliary 
= Common Noun 
Oegree Adverb 
Deterrni ner 
= lntransitive Verb 
= Noun Phrase 
PN = Proper Nc•un 
PP Prepbsitional Phrase 
PREP = Preposition 
PRON Prono un 
Q Quantifier 
RC = Relational Clause 
REL Relational 
S Sentence 
TV Transitive Verb 
VP Verb Phrase 
Fig. V.5.2 Simbologia de la Gramática 
102 
IMPLEMENTACION 
A fir1 de mostrar cómo fur1ciona 
tomando en cuenta la teorJa de las DCGs y 
maneJo de rasgos semanticos desarrollados 
y Leech, se analizara la oración: 
la imolementaci6n 
GPSGs, asJ como el 
por Chomsky, Katz 
Peter cut an appl e. 
Las cláusulas del analizador que interesan para 
ilustrar el proceso son las que se muestran a continuaci~·n: 
sentence((s,NP,VPJ,S0,S>:-
noun_phraseCNP,S0,Sl>, 
verb_phrase(NP,VP,Sl,S>. 
r101.m_phrase C (r1p, PROP _NOUNJ, 50, 5) :-
proper _noun < PROP _NDUN15015). 
noun_phraseC[np,DET,CDM_NDUNJ,50,5>1-
comMc•n_r1oun <COM_NOUN, 50, S>, 
deterrninerCCDM_NOUN,DET,S0,S1>. 
verb_phraseCNPJ,Cvp,TV,NP2J,S0,S>:-
[ ! 
transitive_verbCNPJ,TV,50,Sl>, 
noun_phraseCNP2,Sl,S> 
! J' 
notCsameCNP1,NP2>>, 
match_tv_npCTV,NP2>. 
proper_noun<Cpn,W,PN_SUBFEATJ,S0,S> :-
[ ! 
connects(S0,W,S> 
! ) ' 
lex_pn<W,PN_SSFEAT,_>, 
append C [si r.gular, 3J, PN_SSFEAT, PN_SUBFEAT>. 
determiner<ELEM,Cdet,W,DET_SU3FEATJ,S0,S>:-
[ ! 
connectsCS0,W,S>, 
lex_eng_det<W,DET_5UBFEAT> 
! J' 
check_a_an_det<ELEM,W), 
last<ELEM,ELEM_SUBFEAT), 
sameCDET_5UBFEAT,ELEM_SUBFEAT>. 
103 
IMPLEMENTACION 
determiner(ELEM, [det,W,DET_SUBFEATJ,50,5):-
[ ! 
connects<S0,W,S>, 
Iex_eng_de<<W,DET_SUBFEAT) 
! J' 
W \=='a', 
W \== 'an' 1 
last!ELEM,ELEM_SUBFEATl, 
same<DET_SUBFEAT,ELEM_SUBFEAT>. 
check_a_an_det([_,WORDl_J,Wl:-
W == 'an', 
atorn_stri ng <WORD, STRINGl, 
nth_char(0, STRING, ASCII>, !, 
case!CASCII 97 -) true, 
ASCII 101 -> true, 
ASCII 105 -) true, 
ASCII 111 -> true, 
ASCII 117 -) truel fallJ>. 
check_a_an_det([_,WORDl_J,Wl:-
W == 'a', 
atoo1_string <WORD, STRING>, 
nth_char <0, STRING, ASC! 1), ! , 
case(CASCll 97 -) fail, 
ASCII 101 -) fail, 
ASCII 105 -> fail, 
ASCII 111 -) fail, 
ASCII 117 -) fa1ll trueJ). 
common_noun C (cc•rn_noun, W, CN_SUBFEATJ, 50 1 S) :-
[ ! 
conYiect s (801 _, 51 >, 
connectscs1,w,s> 
·' J, 
lew_com_nounCW,CN_SUBFEAT 1 _). 
corornon_noun C ELEM, (cor11_r1c•un, W, CN_SUBFEATJ, 501 S> :-
[ ! 
connects<S0,W,S>, 
last<ELEM,ELEM_SUBFEAT> 
! ] , 
leK_corn_nounCW 1 CN_SUBFEAT,_>, 
same<ELEM_SUBFEAT,CN_SUBFEAT>. 
transitive_verbCNP, Ctv,ROOT,TENSE, 
TV_SUBFEATl,TV_SUBFEAT2J,S0,S> :-
[' 
get_subfeatCNP,NP_SUBFEAT>, 
connectsCS0,W,S> 
104 
IMPLEMENTACION 
! J, 
leu_tv(R00T,W,TENSE,TV_SUBFEATl,TV_SUBFEAT2,_ 1 _>, 
sameCNP_SUBFEAT,TV_SUBFEATll. 
rnatch_tv_npCTV,NP> :-
r ! 
last<TV,TV_SUBFEAT>, 
get_subfeat!NP,NP_SUBFEATl 
! ) ' 
sarne < TV _SUBFEAT 1 NP _SUBFEAT>. 
same!SUBFEAT,SUBFEAT>. 
Fig. V.5.3 Clausula~ del Inglés 
Las cláusulas anteriores pueden análizar oraciones que 
se encuentren dentro del domir'lio de la siguiente gramática: 
S --> NP VP 
NP --) PN 
NP --) DET CN 
VP --> TV NP 
Fig. V.5.4 Fragmento de la gramatica'del sistema 
le~_com_nounCapole, [singular,3,anim_n,hum_n,masc_n,,wing_n, 
loc_n,meal_yJ,manzana>. 
1 e>f_det (ar1, (singular, 3, _, _, masc_y, _, _, _J 1 un>. 
le><_det Car1, (singular, 3, _, _, masc_n, _,_,_Y, unar. 
lex_eng_det <a, [singular, 3, _, _, _, _, _, _J). 
lex_eng_det Car1, Cs i ngular, 3 1 _, _, _, _, _, _J). 
lex_sp_det Cun, (singular, 3, _, _, rnasc_y, _, _, _J >. 
1 ex _sp_det C ur1a, Cs 2 ngu l al"', 3, _, _, masc_n, _, _, _l). 
leH_pn <pe ter, (a ni m_y, hum_y, rnasc_y, wíng_n, loc_n, rneal _nJ, ped.,..o). 
105 
    
       
past, [singular 1, y Hum_Ys aaa da 
Z o a eal_y 7d, cortar, corte). 
¿lexity. cut, Cut, past, singular, 2) + hum Yi ds 
o ls a y meal “y1, cortar, cortaste). 
,past, Csingular, 3,_,hum_y, _, Laa da 
: A a a La 1¡Mmeal_y), cortar, corto). 
  
Fig. Y. 5.5 Fragmento del Lexicón del sistema 
El proceso es básicamente el mismo que se muestra en el 
capitulo 111.4 adicionandole las siguientes caracteristicas; 
Los rasgos sintacticos y semánticos son transmitidas 
a taodo de lista como un parámetro dentro de los 
parámetros que van conformando el árbol sintáctica- 
semántico de la cración 
- Las condiciones extra estár ubicadas ro al final de 
la cláusula, siro en el lugar que se considera más 
apropiado para la correcta interpretación semántica 
ten ocasiones sintáctica). 
-= Los *'parametros hereditarios, cuando existar, serar 
siempre el primer parámetro de la lista. 
-= Los componertes de los elementos gramaticales se 
encuentran en ocasiones en orden distinto al indicada 
por la gramática debido a que tal order de análisis 
permite que la interpretación semartica sea más 
eficiente y apropiada. 
- En caso de existir casos especiales para la 
interpretación correcta de las oraciones, son 
controlados en las ciáusulas correspondientes a las 
siímbalos terminales de la gramática. 
El procesce de *'backtracking' de Prolcg permite que sean 
rastreadas las cláusulas necesarias (todas de ser necesaria) 
para la interpretación y generación del arbol de analisis 
(parse tree). A continuación se muestra el rastreo de las 
cláusulas arnterícres para el aralisis de la cración citada, 
nótese la transmisión de los parámetros hereditarios, el 
orden de ejecución y las condiciones extra: 
nota: los parámetros con formato *_XXXX” hex. son la 
representación en Arity/Prolog de las variables anónimas. 
CALL: englisb_parser (peter, cut,an, apple), _015D) ? > 
CALL: senterce(_015D, (peter, cut,arn, apple), [33 ? ) 
CALL: roun_phrase(_234D, [peter, cut, an, apple), _2379) 2) 
CALL: proper_noun(_2401, [peter, cut, an, applel, 22379) ? > 
CALL: connects(Upeter, cut, an, apple], 2699, 2379) ? ) 
EXIT: cormmects([peter, cut, an, apple), peter, (cut, an, appleJ) 
106
IMPLEMENTACION 
lex..:.tv. (cut; cu~, ast [si gular, 1, _,h _ y,_,_,_, _J, 
:, · '·· :.· "- e_,:_'...;.,"...:.•_,_,_, rnea l _yJ  c•rt ar, rte). 
le~·:.t~.:(cJ·t/~ c·Jt.; p~·s:t Csi ngular, , _, m_y, _, _, _, _J, 
.. · .<·.··>·:·(-: ":':'.·/--. ::: .. -c_,_,._,_,_,_,_,_meal_yJ,cortar, rt ste> .. 
leX~tv .. <cu.tV~U~,"paSt,·tsingular,  , hum_y, _, _, _, _J, 
r_, _, _, _, _, _, _, rneal_yJ, rtar', rto>. 
Fig. _V;. s. 5 r ento el exicón el a 
l r ceso s asi ente l isrno e  uestra  l 
pitulo III.  i andole s ientes racterísticas: 
- os os .cticos  ánticos n ran 1ti c•s 
 r11odo e 1 i t  o n "ámetro trc• e s 
ra etros e an f ando l c·l t ct icc•-
ant l co e  ot" C' i ~·r1. 
as diciones Htra t n i adas no l al e 
 a sula, no n l ar e  nsidera m~s 
r piado ara  rrecta r t ción ántica 
Cen si r1es r1ta.ctica). 
os 'para etros reditarios', ndo istan, ser~n 
pre l 1rner rarnetro e  ta .. 
os poner1tes e s rnentos rnaticales  
cuentran n asi nes  r en i ti to l i do 
or  atica bido  e l r en e an~lisis 
r ite e  r1 ántica a as 
i i nte  r piada. 
n so e istir sos eciales ara  
r t ción rrecta e s r ciones, n 
ntr lados  s l sulas r1dientes  os 
lm olos inales e  r ática. 
l r ces • e 'bac ing' e r log r ite e an 
t das s a sulas cesarias as e r cesario) 
ara  r1terpretacibn  eracit·ri el r ol e alisis 
arse e).  c•ntinuacibn  uestra l tr o e s 
&usulas n iores ara l nalisis e  or cibn i da, 
tese  rar1srnisión e s a etrc•s red1tarios 1 l 
r en e ción  s diciones Htra: 
ota: s r etros n ato , X X' he~. n  
r sentación  rit lc•g e s ariables ni as. 
R L: nglish_parser<[peter, t, ,apo J _01 0)   
L: entenceC_01SD, [peter. t,a , leJ, CJ> '  
L: ioun_phrase C _2340, Cpeter, ut, n, pleJ, > .., 
L: roper_noun<_24C1, [ eter,c t,an appleJ,_237 >  
R L: onnects<Cpeter, t1t,an, ppl J, 2609, 79>   
IT: connectsCCpeter,cut,an,appleJ,~eter,icut,an,appleJ> 
 
IMPLEMENTACIDN 
CALL: lex_pn C peter, _2655, _2659) 7 ) _ . __ 
EX IT: Iex_pn Cpeter, Canim_y, hurn_y, masc_y, winQ_n, loc_n, meal_nJ 
, pedro> · º -
CALL: appendCCsingular,3J, ·. . .. 
Cardm_y, hwn_y, masc_y, wi ng_n, loc ... n, mea l_'nJ, 
2615) ? ) .. :.: 
EXIT: appendC[singular,JJ, 
Canim_y, hum_y, masc_y, wi r1g_n, loc..:_r1, meal_nJ, 
Csi ngular, 3, ardrn_y, hum_y, masc_y, wi ng_n, loc_n, 
meal_nJ) 
EXIT: proper _nour'd Cpn, peter, 
(singular,3,anim_y,hum_y,masc_y,wing_n, 
loc_n,meal_nJl, 
Cpeter, cut, an, applel, [cut, ar1, applel) 
EXIT: noun_phrase ( Cnp, Cpn, pe ter, • 
(si r1gu lar, 3, anim_y, hurn_y, rnasc_y, 
wing_n,loc_n,meal_nJJJ, 
Cpeter, cut, ar1, app l eJ, [cut, ar1, app 1 eJ} 
. CALL: v·erb_:_·phrase ( tnp, Cpn, peter, (singular, 3, anirn_y, hum_y, 
-- masc_y,wir1g_n, loc_n,rneal_nJJJ, 
-2359,Ccut,an,appleJ,(J) ? ) 
CALL: t"t.""ansitive_verb( Crw, [pr1, peter, 
[singular,3,aniM_y,hum_y,Masc_y, 
wing_n,loc_n,meal_nJJJ, 
-3279, (cut, an~ aool eJ, _3290> ? > 
. CALL: get_subfeat ! [np, [pr., peter, 
!singular,3,an1m_y,hum_y,masc_y, 
wing_r1, loc_n, meal_n)JJ, _3485) :> 
EXIT: get_subfeat < (np, [pn, peter", 
(singular,3,anim_y,hum_y,masc_y, 
wing_n,loc_n,meal_nJJJ, 
Cni ngular, 3, anir/\_y, hurn_y, masc_y, wi ng_r1, 
loc_n, mea 1 _nJ) 
CALL: connects((cut,an,appleJ,_3491,_32BD> ? > 
EXIT: connects([cut,an,appleJ,cut,ran,appleJ> 
CALL: !ex_tvC_3431,cut,_343D,_3449,_3455,_34BD,_34CI> '> 
EXIT: lex_tv<cut,cut,past, 
(si r1gular, 3, _ 4801, hum_y, _ 4819, _ 4825, _ 4831, _ 483DJ, 
(_ 484'3, - 4855, - '•961, - 4860, - 4879, - 4885, - 4891, 
m~~l_;J,corta¡-,c01·to) 
CALL: same([s1ngular,3,an1ro_y.huro_y,masc_y,wing_n,loc_n, 
rneal_r1J, 
(s1ngular,3,_4B01,hum_y,_4819,_4825,_4831,_4830J) 
EXIT: sameCCs1ngular,3 1 anim_y,hum_y,masc_y,wing_n, loc_n, 
rneal nJ, 
(51 r1g~l ar, 3, an1m_y, hum_y, masc_y, wi ng_n, loc_n, 
rneal_r-1]} 
EXIT: trans1t1ve_verb( (np, (pn, peter, 
Csingular,3,an1m_y,hum_y,Masc_y, 
wing_n,loc_n,meal_nJJJ, 
Ctv, cut, past, 
Cningular,3,anim_y,hum_y,masc_y, 
107 
!MPLEMENTACION 
wing_n, loc_n, meal_nJ, 
r_4849,_485S,_4861,_486D,_4B79,_4BBS, 
_ 4891, rneal_yJ l, 
(cut, ar1, appleJ, [ar,, applel > 
CALL: nour1_phrase(_32B5, [an,appleJ, CJ> ? > 
CALL: proper _noun<_4COD, Can, appleJ, [J > ':I ) 
CALL: connectsCCan,appleJ,_4E25, (JI ? 1 
FAIL: connects([an,appleJ,_4E25, CJ> 
FAIL: proper_r1our1C_4CDO, Can, appleJ, [J) 
CALL: common_noun<_4CF5, Can,appleJ, [J) ? 
CALL: cormectsC Can, appleJ, _4E'39, 4E9D> ? > 
EXIT: connectsC[ar1,appleJ,cm, [appleJ> 
CRLL: connectsCCappleJ,_4E5D, [)) ? > 
EXIT: connects((appleJ,apple, CJ> 
CALL: lex_com_noun Capple, _ 4E69, 4EBO> ? 
EX IT: lex_corn_l'"IC•lm ( apple, (singular, 3 1 an1m_r•, hum_n, masc_n, 
wi r1g_r1, lc•c_n, meal_yJ, 
r11anzarra) 
EXIT: common_noun C tcom_nour1, apple, (singular, 3, anim_n, hum_n, 
masc_r1,wing_r,, loc_r,, 
meal_yJJ, 
Can,applel, [J) 
CALL: deterrni net" ( Ccorn_noun, apple, Csi ngu lar, 3, anim_n, hum_n, 
rnasc_r,, wi r1g_r,, loc_r,, 
meal_yJ J, 
_4CE9,Can,appleJ,_4D29)? 1 
CALL: connects C Can, appl eJ, _ 4E99, 4E9DI ' 1 
EXIT: connects(Can,appleJ,an, Capplel> 
CALL: leK_Elr1g_det Can, _5669> ? ) 
EXIT: lex_eng_det Can, [singular, 3, _5'3Fl, _59FD, _5A09, _5A15, 
_SA2l, _5A2Dl 1 
CALL: check_a_ar1_det C [corn_noun, apple, 
Csingular,J,anim_n,hum_n,masc_n, 
wir1g_n, loc_n,meal_yJJ, ard ? > 
EXIT: check_a_an_detCCcom_noun,apple, 
Csingular,3 1 anirn_n,hum_n,masc_n, 
wing_n, loc_n,meal_yJJ,an> 
CALL: lastC(com_noun,apple, Csingular,J,anim_n,hum_n,Masc_n, 
wing_n,loc_n,meal_yJJ,_5609) ? ) 
EXIT: lastC(com_noun,apple 1 Csingular,J,anim_n,hum_n,masc_n, 
wing_n,loc_n,meal_yJJ 1 
[s1ngular,3,anim_n,hum_n,masc_~ 1 
wing_n,loc_n,meal_yJJ) 
CALL: sameCCsingular,3,_59F1,_59F0 1 _5A09,_5A15,_5A21,_SA2DJ, 
(singulat" 1 3,anim_n,huM_n,masc_n,wing_n,lo~_n, 
meal_yJ) ': > 
EXIT: same([singular,J,anim_n,hum_n,masc_n,w1ng_n, loc_n, 
meal_yJ, 
(singular,3,an1m_n,hum_n,masc_",w1ng_n, loc_n, 
meal_yJI 
EXIT: determinerCCcoM_noltn,apple, Csingular,J,an1m_n,hum_n, 
Masc_n,w1ng_n, lc·c_n, 
UIE>a.l_y)) 1 
108 
lMPLEMENTAC!ON 
[det, an, (singular, 3, anirn_n, hurn_n, masc_r,, 
wing_r,, loc_r,,meal_yJJ, 
Can, appleJ, [appleJ) 
E~ IT: nouY1_phrase ( Cnp, (det, ar1, [si r1gul ar, 3, anim_n, hurn_r,, 
111asc_n, w1 ng_n, l.c•c_n, meal _yJ J, 
[corn_nour1, c'.l pp 1 e, 
[s1 ngular, 3, anirn_n, hurn_n, masc_n, 
wir1g_r1, loc_n, meal_yJJJ, 
Can, appleJ, CJ) 
CALL: ·r1c•t same C [np, Cpn, peter, 
Csingular,3,anirn_y,hllm_y,masc_y,wing_n, 
1 oc_ri, mea l _nJ J J, 
Cnp, Cdet,an, Csingular,31 anim_n1 hurn_n, 
masc_r,, wing_n, loc_n, meal_yJJ, 
Ccom_noun,apple,· 
[singular~ 3 1 anim_n, hum_r1, masc_n, 
wing_n, loc_n,meal_yJJJ) ? > 
EXIT_:_. ~not same ( Cnp, Cpn, peter, 
Csingular,3 1 anim_y,hum_y,masc_y,wing_n, 
loc_n,meal_nJJJ, 
Cnp, Cdet, an, Cs i ngul ar, 3, anirn_n, hum_n, 
masc_n,wing_n,loc_n,meal_y)J 1 
[com_nouy,, appl e, 
[singular, 3, al"'iirn_n, hum_n, masc_r,, 
wing_n, loc_n,meal_yJJJ> 
CALL: match_tv_npCCtv,cut 1 past, 
[singular,3,anim_y,hum_y,masc_y,wing_n, 
loc_n,meal_nl, 
C_4849,_4855,_4861,_485D,_4879,_4B85, 
_ 4891, meal _yJ J, 
Cnp,Cdet 1 an, Csingular13,anim_n,hum_n, 
ma.sc_n,wing_r,, loc_n, toeal_yJJ, 
(com_noon, apple, 
Csingular,3,anim_n,hum_n,masc_n, 
wing_n,loc_n,meal_yJJ))? > 
EXIT: rnatch_tv_np(Ctv,cut,past, 
Csingular,3,an1m_y,hum_y,masc_y,w1ng_n, 
loc_n, rneal_r,J, 
[singular,3,anim_n,hum_n, 
rnasc_n, 0;; l r1g_r1 1 ! .:.c_Y11 r11c·a ! _yJ J, 
Cnp, Cdet,an, [singular,3,anim_n,hum_n, 
masc_n, wi rig_n, loc_:-1, meal_yJJ, 
Ccom_nc•ur11 appl e, 
Csingular,3,an1M_n,huffl_n,masc_n, 
wing_n,Joc_n,meal_yJJJ> 
EXJT: ve~b_phrase(Cr1p, [pr1,peter, 
Cs1ngular,3,an1m_y,hum_y,~1asc_y, 
wing_n, loc_n,meal_nJJJ, 
Cvp, Ctv,cut,past, 
[singular, 3, anit'1_y, hum_y, masc_y, 
wing_n,loc_n,Meal_nJ, 
[singular,3,anim_n,~um_~. 
masc_n,w1ng_n, loc_n,meal_y)J, 
109 
IMPLEMENTACION 
Cnp, (det, an, [sir1gular", 3, anila_r,, 
hum_n, rnasc_n, wíng_r,, 
loc_n,meal_yJJ, 
rcom_noun, apple, 
Csingulal"", 3, anirn_n, hurn_n, masc_n, 
wing_n, loc_n,meal_yJJJJ, 
Ccut,an,appleJ, [J) 
EXIT: sentence C Cs, Cr1p, Cpn, peter, 
[singular, 3 1 ardrn_y, hum_y, masc_y, 
wing_r1, loc_r11rneal_nJJJ, 
Cvp,Ctv,cut,past, 
[singular,3 1 an1m_y,hum_y,rnasc_y, 
wi ng_r-1, loc_n, mea l_nJ, 
Csi ngular, 3 1 ardrn_n, hum_n, 
masc_n, wir1g_n, Joc_r11 meal_yJJ, 
Cr1p, (det, ar., Cs i ngul ar, 3, ardm_n, 
hum_n,masc_n,wing_n, 
loc_r., meal_yJ J 1 
tcom_noun, apple, 
(singular, 3, ar-.im_r., hum_r,, masc_n, 
wi ng_n, loc_n, mea l_yJ J J J, 
Cpeter, cut, an, appleJ, [)} 
EXIT: english_parserCCpeter,cut,an,appleJ, 
[&, 
Cnp, C pn, pet er, 
Csingular,3,anim_y,hum_y, 
masc_y,wing_n, loc_n,meal_nJJJ, 
Cvp, Ctv,cut, past, 
(singular, 3 1 anim_y, hurn_y, masc_y, 
wing_n,loc_n,meal_nJ, 
Csingular,3,anim_n,hum_n, 
masc_n, wi ng_n, l oc_r1, meal_yJ J, 
Cnp, Cdet,an,Csingular,3,anim_n, 
hum_rr,masc_n,wing_n, 
loc_n,rneal_yJJ, 
Ccom_no•Jn, apple, 
Csingular,3,anim_n,hum_n, 
masc_rr,w1ng_n, loc_r1 1flleal_yJ 
J J J J. 
Cpeter, cut, ar., appleJ, (J) 
Fig. V.5.6 Rstreo de una oración en Inglés 
A mayor compleJidad de la oración, mayor t1ernpo de 
anAlisis es necesario debido a aue el recorrido del ~rbol 
gramatical crece en proporci6r1 al nunH!'ro de palabras oue 
contiene la Ot"'aci6n y al numero de elernentos léxicos qua se 
deben recorrer. 
110 
IMPLEMENTACION 
Si una oración es 2r1cort"'ecta (lo cual implica un 
recorrido extenuar1te del Arbc•l gra111at ical), ya sea pc•r error 
de entrada, por la rnala construcC'i<!1n de la C•t"'aciOr1. pc•r 
incongr~uenc1a semár1tica, o porque alguna de las palabras no 
estA incluida en el le~ic6n; el sistema, desplegará un 
MenSaJe indicar1dc1 que la oraci<!•n es 1ncorrecta. 
El módulo de traducción consiste básicamente en tomar 
la estructura de árbol sintactico-semantico generado pc•r el 
analizador" (parser) del ler1guaJe fuente y generar a part1r 
de él y el le><ictir. la estructura de ltrbol correspc0ndier1te al 
ler1guaJe destino. 
El traductor funciona de manera similar a los 
analizadores Cparsers). Separa el ar bol por- categc•rl as 
gl"'amaticales de manera sucesiva hasta alcanzar las hc•Jas del 
~rbol. En ese Momento realiza las consultas necesarias al 
lexicón para obtener 1 a traducci~·n correspondiente y 
constt"'uir mediante la integración de los elementos 
gramaticales el Arbol correspondier1te al lengua.Je destino. 
Por eJeMplo pat"'a la oración analizada en el tema 
ar1terior: 
Peter cut an apple. 
y para la cual el ar1alizador sintActico-semAr1tico 
Inglés ger1era la estt"'uct•Jra de arbol: 
english_parser((peter,cut,an,aopleJ, 
[s, 
(np, ( pn, pet er, 
fs1ngular,3,anim_y,hum_y, 
masc_y,w1ng_n, loc_n,meal_nJJJ, 
(vp, Ctv, cut, past, 
Csingular,3,anim_y,hum_y,masc_y, 
wir1g_r1, loc_r,, meal_nJ, 
111 
IMPLEMENTAC!ON 
[singular, 3, anirn_n, hurn_n, 
masc_n, wing_n, loc_n, r11eal _yJ J, 
[np, [det, an, [singular, 3 1 anim_r1, hum_n, 
masc_n,wing_n, loc_n,rneal_yJ), 
[corn_noun, appl e, --
[singular, 3, anim_n, hurn_r1, masc_n, 
wing_n,loc_n,meal_yJJJJJ, 
Cpeter, cut, an, applel, CJ > 
Fig. V. 6. 1 Arbol de anál isi Inglés 
Inicialmente la estructura se aJustara (match) a la 
regla de traduccibn: 
translatiori<rs, rnplNPJ, [vplVPJJ, [s, [nplS~i,jPJ, [vpfS_VPJJ) :-
trans_np (NP, S_NP), . .. 
trans_vp(VP,S_VP>. 
la cual instanciara: 
NP e-- Cnp, (pn, peter, Csi ngular, 3, anim_y, hurn_y, masc_y, 
wing_r,, loc_n,rneal_r1JJJ 
VP (-- Cvp, Ctv, cut, past, (singular, 3, ariim_y, hum_y, masc_y, 
wing_n, loc_n, meal_nJ, 
[singular, 3, anirn_n, hum_r., masc_n, 
wing_n, loc_r,, mea l_yJ J, 
Cnp, Cdet, ar1, (singular", 3, anim_r,, hum_n, ma.sc_n, 
wing_r,, loc_n,rneal_yJJ, 
CcoM_noun,apple, Csingular,3,anim_n,hum_n, 
masc_n,wing_n,loc_n, 
meal_yJJJJ 
La clt11Jsula instanciada para 'trans_np' ser~: 
trans~np([[pn,PROP_NOUN,SFEATJJ,C[pn,S_PROP_NOUN,SFEATJJ>:­
trans_pY1(PROP_NOUN,SFEAT,S_PROP_NOUNl. 
de la siguiente forma: 
112 
IMPLEMENTACIDN 
trans_np ( [ (pn, pe ter, [si rsgular, 3, anim_y, hum_y, masc~y, 
wing_n,loc_n,meal_nJJJ, 
[[pn,S_PRDP_NDUN,SFEATJJl:-
trans_pr1(peter, Csir1gular, 3, ar1im_y, hum_y, masc_y~ wing_r1, 
loc:_n, rneal_nJ, S_PRDP _NOU~>. 
la cual instanciar~ a su vez a la cl~usula: 
trans_pnCW, [_,_l[SSFEATJ,SW>:-
lex_pn CW, SSFEAT, SW>. 
de la siguiente forma: 
trans_pr1(peter, e_,_ I [anim_y, hurn_y, masc_y, wing_n, loc_n, 
meal_r1JJ, SW> :-
leK_pn<peter, Canirn_y, hum_y, masc_y, wing_n, loc_n, 
meal_nl, SW). 
que es el nivel hoJa de la regla de traducción para 
NP --> PN, y es en ese momentc• cuando se obtiene la 
traducción: 
leH_pn(peter, Canim_y,hum_y,masc_y,wing_n,loc_n, 
meal_nJ, pedro). 
El proceso es esencialmente el mismo para la traducción 
de la frase verbal (verb_phrase) y los demás elementos del 
Arbol sintb.ct ic:o-sern~nt ico. 
La clAusula ir1stanciada para 1 trans_vp' sera: 
trans_vp ( [ ttv, RDOT, TENSE, SFEATI, SFEAT2, J, [np 1 NPJ J, 
[[tv,S_ROOT,TENSE,SFEAT!,SFEAT2J, 
, [nplS_NPJJ) :-
[ ! 
trans_ tv C ROOT, TENSE, SFEATI, SFEAT2, S_RDOT> 
!J, 
trans_c:hec:k_tvCS_RDOT>, 
trans_np CNP. S_NP>. 
de la formar 
113 
IMPLEMENTACION 
trar1s_vp C C Ctv, cut, past, 
[singular", 3, anim_y, hurn_y, masc_y, wir1g_n, 
loc_n,meal_nJ, 
[singular, 3, ariim_r1, hum_r,, masc_r1, wír1g_n, 
loc_n, meal_yJ J, 
Cnp, Cdet,an, Csingular,3,anim_n,hum_n,masc_n, 
wing_n, loc_n, rneal_yJJ, 
Ccom_noun,apple,Csingular,3,anirn_n,hum_n, 
masc_r1, wi ng_r1, loc_n, 
meal_yJJJJ, 
[ ! 
CCtv,S_ROOT,past, 
[singular"_, 3, anim_y, h1.w1_y, rnasc_y, wing_n, 
loc_n, meal_r1J, 
[singular, 3, anim_n, hum_n, r11asc_n, wir1g_n, 
loc_n,meal_yJJ, 
• Cnpl s_NPJJ) :-
trar1s_tv<cut, past, Csingul ar, 3, anim_y, hum_y, masc_y, 
wing_n, loc_n,meal_nJ, 
Csingular,3,anim_n,hum_n,masc_n, 
wir1g_n, loc_n, meal _yJ, S_ROOT> 
! J, 
trar.s_check_tv <S_ROOT>, 
trans_np ( [ tdet, ar., Csingu lar, 3, anim_r1, hwn_n, rnasc_n, 
wing_n, li:1c_n,meal_yJJ, 
Ccom_noun,apple, (singular,3,anim_n,hum_n, 
masc_n, wi ng_r1, loc_n, 
rneal _yl J l, S_NPl. 
que utilizando las clAusulas: 
trans_npCCCdet,DET,DET_SUBFEATJ, 
Ccom_noun,COM_NDUN,CN_SUBFEATJJ, 
CCdet,S_DET,DET_SUBFEATJ, 
Cceom_nouro, S_COM_NDUN, CN_SUBFEATJ l > :-
trans_cc•rn (COM_NOUN, CN_SUBFEAT, S_COM_NOUN), 
traros_det <COM_NOUN, DET, DET _SUBFEAT, S_DET>. 
trans_detCCN,W,SFEAT,SWl:-
leM_det<W,SFEAT,SW), 
W == 'an', 
atom_str1ng!CN,STRING>, 
nth_char C0, STRING, ASCI 1 >, 
case([ASCII 97 -> tr1Je, 
ASCI 1 l<Z11 -> true, 
ASCII 105 -> true. 
ASCII 111 -> true, 
ASCII 117 -> truel fai!J). 
trans_det<_,W,SFEAT,SW> :-
le•_detlW,SFEAT,SWl. 
114 
IMPLEMENTAC!ON 
trans comnJ,SFEAT,SWl :-
1;~_Com_r1oun <W, SFEAT, SW>. 
traros_ tv CW, TENSE, SFEAT!, SFEAT2, SW> :- . 
lex_tvCW,_,TENSE,SFEAT!,SFEAT2,SW,_>. 
Dando como resultado final: 
tr"anslat ion ( Cs, (np, (pn, peter, [singular, 3, ardm_y, hwn_y, masc_y, 
wing_n, loc_n,meal_nJJJ, 
Cvp,Ctv,cut,past, [singular,3,anim_y,hum_y 
masc_y, wi ng_r., loc_n, meal _nJ, 
[singular, 3, anirn_r-1, hum_n, 
masc_ywing_n,Ioc_n,rneal_yJJ, 
Cnp, Cdet, an, (singular, J, anim_n, hum_n, 
masc_n,wing_n,loc_n,meal_yJJ, 
(com_noun, apple, (singular, 3, ariirn_n, 
hurn_r,, masc_n, wi ng_rr, 
loc_n,meal_yJJJJ, 
ts, Cnp, [pn,pedro, Csingular,3,anim_y,hum_y,masc_y, 
wi ng_n, loc_n, meal _r1J J J. 
Cvp, Ctv,corto,past, Csingular,3,anim_y,hum_y 
masc_y, w1ng_n, lcrc_n,rneal_nJ, 
[s1ngular,3,anim_n,hum_n, 
masc_ywing_n,loc_n,meal_y)J, 
Cnp, Cd&t, una., (singular, 3, anirn_n, hurn_n, 
masc_n,wing_n,loc_n,meal_yJJ, 
Ccom_r1our1, rnaY1zana, (singular, 3, ar11rn_r1, 
hum_n,masc_n,wing_n, 
loc_n,meal_yJJJJ) 
Que son los Arboles de anAlisis (parser trees> 
sintáctico-semantico de los lenguajes fuente y dest1r1c1 • 
115 
IMPLEMENTACION 
Como se mencionó en el capitulo Il, las gramAticas del 
Inglés y del Espaflsol son de origenes distintc•s, sin ernbargc• 
existe una grAn semeJanza en, al menos, las estruct1Jras 
gramaticales básicas; de hecho solamente varia la posicion 
de ciertos elementos grari1aticales. 
En las grarnAticas seleccior1adas para el desarrc1llo de 
ésta tesis, las diferencias sor1: 
1) El AdJetivo <ADJ> er1 la grarnc'ltica del Ir1glés se 
encuentra ar1tes del nombre corntm CCN>, mientras que 
en la gramat ica del Espat101 se encuentra después. 
2) En la frase verbal <VP> que anal iza los verbos 
transit1vc.s <TV>, se tiene ur1 elemento gramatical 
adicional, el conectivo <CONN>. La funci¿.n del 
conectivo (en este caso 'a'> consiste er1 darle 
adecuación gramatical a las oracic•nes que reqüierer1 
de el después del TV. 
Pedt"'o admira las aves er1 el parque. 
Pedro ama a las mujeres hermosas. 
1' 
1 conectivo 
Es evidente oue el Espaf"l'ol es ur1 1dic1rna muy rico en 
expresiones y vocabulario, por· lo que su gra1~Atica es 
igualmente diversa, sin embargo con las reglas graMaticales 
seleccionadas es posible analizar UY1 nümero aceptable de 
C•t"'aciones corour1es. 
A continuac1ón se muestra la graMática seleccionada 
para el an~lisis del Espa~ol: 
S --> NP !AUX> VP 
NP --> PN 
PRON 
OET CN fADJ> 
Q CN fAOJ> 
VP --) IV CADVP> f PP> 
<RC> 
fRC PP> 
VP --) TV CCONNl NP fADVP> IPP> 
ADV P --> <DEG > AOV 
PP --) PREP NP 
RC --> REL VP 
Fig. V.7.1 Gram~t1ca del Espa~ol 
<solo simbc1 lo9 no terminales> 
l!E. 
!MPLEMENTACION 
donde: 
= AdJective 
Adverb 
ADJ 
ADV 
ADVP 
AUX 
Adverbial Phrase 
Auxil iary 
CN = Common Nour1 
CONN z Connective 
DEG = Degree Rdverb 
DET Determiner 
IV = Intransitive Verb 
NP Noun Ph rase 
PN 
PP 
PREP • 
PRON • 
Proper Nc•un 
Prepositional 
Preposition 
Pronoun 
O e Ouantifier 
Phrase 
RC = Relational Clause 
REL • Relat1onal 
S = Santence 
TV ~ Transitive Verb 
VP = V•rb Phrase 
Fig. V.7.2 Simbologla de la gramática 
Dado que las gramaticas de ambos idiomas son similares, 
es de suponer que el· conJunto de reglas de traducci~·n o 
clilusulas sea también !jimilar .. A coY1tinuaci6n !ie muestra el 
conJunto de cláusulas del Espaflfol utilizadas para el 
an
1
Al is is de la oración: 
Pedro corto una r11anzana. 
sp_sentence{(s,NP,VPJ,S0,S>:-
sp_riour1_p/1r.J:se <NP, 50, Sl), 
sp_verb_phraseCNP,VP,Sl,S>. 
sp_r1our1_phrasa C [np, PROP _NOUNJ, 90, 5) :-
sp_proper_no• .. m ( PROP _NOUN, 501 S>. 
117 
!MPLEMENTAC!ON 
sp_noun_phrase([np,OET,CDM_NDUNJ,S0,Sl:-
sp_determiner<DET,S0,Sl), 
sp_cornrnon_noun C OET, COM_NDUN, 51, S>. 
sp_verb_phrase CNPl, (vp, TV, NP2J, 50, S> :-
[ ! 
sp_trar1si ti ve_ verb <NPl, TV, 50, 51), 
check_tv CTV>, 
sp_r•t::••.in_phrase CNP2, 51, S> 
! ) ' 
not(same<NP1,NP2>>, 
match_tv_r1pCTV, NP2>. 
sp_proper _no un ( Cpr1, W, PN_SUBFEA'íJ, 50, 8) :-
[ ! ' 
connectsCS0,W,S> 
! ) ' 
lex_pnC_,PN_SSFEAT,W>, 
appendCCsingular,3l,PN_SSFEAT,PN_SUBFEATl. 
sp_determiner1Cdet,W,OET_SUBFEATJ,S0,Sl:-
C ! 
connects(S0,W,S> 
! ] ' 
Jex_sp_detlW,OET_SUBFEAT>. 
sp_comrnon_noun CELEM, Ccorn_rrour1, W, CN_SUBFEATJ, 80, S> :-
[ ! 
cor1r-1ects CS0, w, S>, 
IastlELEM,ELEM_SUBFEAT> 
! ) t 
lex_com_nounC_,CN_SUBFEAT,W>, 
same!ELEM_SUBFEAT,CN_SUBFEAT>. 
sp_transitive_verbCNP, Ctv, ROOT,TENSE,TV_SUBFEATl, 
. TV_SUBFEAT2J,S0.Sl:-
r ! 
get_subreatCNP,NP_SUBFEATl, 
ccmnects (50~ W, S> 
~ J' 
lex_tv<_, _,TENSE, TV_SUBFEATI, TV_SUBFEAT2, ROOT, W), 
same 1 NP _SUBFEAT, TV _SUE!FEATl) • 
Flg. V.7.3 CJ~usu)as del Espaftol 
Las clausulas anteriores pueden ani\lizar oracic1r1es que 
se encuentren dentro del domin1c1 de la siguiente grarnAtica: 
118 
IMPLEMENTACIDN 
S --) NP_ VP 
"NP ,-_-) PN 
NP _:.:¡ DET_ CN 
-VP -'.:.) TV NP 
Fig. V.7.4_ Fragmentó de la gramatic:a del sistema 
lex_com_noun (apple, Csi ngular, 3 1 anim_r,, hum_n, masC'_n, 
wing_n,loc_n,meal_yJ,manzana>. 
le><_det <an, (singular, 3, _, _, masc_n, _, _, _J, una). 
leH_sp_det Cuna, (singular, 3 1 _, _, masc_n, _, _, _J). 
leM_pnCpeter,ranim_y,hum_y,masc_y,wing_n, loc_n, 
meal _nJ, pedr"O). 
lex_tvCcut,cut,past,Csingular,3,_,hum_y,_,_,_,_J, 
c_,_,_,_,_,_,_,meal_yJ, 
cortar, corto>. 
Fig. V.7.5 Fragmento del laxicón del sistema 
Dado que el proceso de análisis es es&ncialmente el 
misr110 que en el caso dal analizador (parser> del Inglés r .. :i 
se mostl"'ará el proceso correspondiente en Espa?lol. 
Si se analizan con detalle los rasgos síntacticos 
utilizados en el s1stenia desde el punto de vista del 
EspaPfol, resultar~ ser1cil lo entender el porque de la 
necesidad de ellc•s mas que en el caso del Inglés. Ur1 eJemplc.o 
de ello son ]QS verbos debido a que su conJugac1on requiere 
del domiriic• del génet"o, persor1a y Y1t.u11ero. Adem~s de que la 
concordancia sintáctica entre la frase nominal <NP> y la 
frase verbal (VP> está controlada por los rasgos misrnos. 
119 
JMPLEMENTACJON 
El lexicór1 o diccic•r1ario del sistema cor1siste en 
elernentos léxicos que constan de 3 partes: 
1) La versión inglesa como primer paráMetro. 
2) El conJ ur.to de rasgos si ntáct ico-seMánt icos, a· modo 
de lista corno seguY1dc• parttmetro. 
3) La versiOn espaP'iola come• tercer y {tltirno par~metro. 
EHisten 3 excepciories: 
1) Se ti ener1 3 conJuntos de ad Jet i vos determinativos 
Cdetermi ners>: 
- Uno que cumple con el forr11ato establecido 
CleH_adJ). 
- dos que cor1t 1er1en sol amerite algur1a de las 
versiones <espaPfol o inglés) y la lista de rasgos 
si ntáct ico-semánt icc•s < lex_er1g_det y lex_sp_det >. 
2> Los verbos intransitivos y el auxiliar cc•ntienen: 
- El verbo inglés en modo infinitivo. 
- El verbo ingles en modo conJugado. 
- El tieMpo o el 111odo Cnc• ir1cluido er1 los rasgos 
debido a que solamnente se utiliza esta 
característica para la cor1Jugación verbal). 
- El verbo espaP1ol er1 rnodc• ir1finitivo. 
- El verbo espaf'lol en Modo conJ ugado. 
3) Los verbos transitivos contienen los misMos 
elernentos que los verbos intransitivos, cor, la 
modalidad que en lugar de una lista de rasgos 
sintact ico-semár1t leos cuentan cc•l""1 dos listas de 
rasgos. Estos~ debe a que la primer lista de rasgos 
se utiliza para verificar la coMpatibilidad 
sintact ico-sernant ica entre la frase nominal <NP> y 
el verbo transitivo CTV>, es decir entre el a~c .. ·,te 
ejecutor de la acción y el verbo; y la segunda lista 
se utiliza para verificar la comp~tib1lidad 
sir1tActico-sefnantica entre el verbc· trans1t1vo CTV) 
y la frass nominal <NP> contenida en la ft~ase verbal 
(VP>, es decir entre el verba y el agente sc•brP. el 
que se ejecuta la acc1bn. 
El leMicOn es muy sencillo de analizar y actualizar 
debida a que los rasgos están claramente definidos y 
especificados. Para su actualización solam~nte se debe 
encontrar el lugar dentro de la clasificación en que debe ir 
el nuevo elemento, deterr11in""r sus rasgos e incluirlo con el 
for111ato dadc•. 
El lexicón del 
expusieron al in1c10 
consiste 0nicamente en 
- 15 adJetivos. 
5 adverbios. 
sistema, por las raz..:•nes 
da éste capitulo es 111uy 
cue se 
pequef1c•, 
120 
IMPLEMENTACION 
1 auxiliar. 
- 57 nornbres comunes. 
1 conectivo. 
2 adverbios de grado. 
- 18 adJetivos determinativos. 
- 10 verbc•s intransitivos. 
- 40 Y•Of'llbres pro pi os. 
2 preposiciones. 
- 13 pronombres persc•na les. 
2 cuantificativos. 
1 relacii:•r1al. 
- 1S verbos transitivos, 
A cor1t i nuaciOn se muestra un ft"agmento ~el leHic:Or1 
implementado en el sistema 
lex_c:om_r1our1 (apple, [singular, 3, anim_n, hum_n_, masc_n1 wi r1g_r1, 
loc_n, meal_yl, mar1zana>. 
lex_det Can, [singular, 3, _, _, masc_y, _, _,_),un>. 
lex_det <an, [singular, 3, _, _, masc_n, _, _, _J, una). 
lex_eng_detca,Csingular,3,_,_,_,_,_,_J>. 
lex_eng_det (an, [singular, 3, _, _, _, _, _, _J). 
lex_sp_det (un, Csi ngu lar, 3, _, _, masc-_y, _, _, _J). 
lex_sp_detCuna, (s1ngular,3,_,_,masc_n,_,_, _J>. 
lex_pn<peter, (anim_y,hum_y,masc_y,wing_n,loc_n,meal_nJ,pedro). 
1 ex_tv Ccut, cut, past, [singular, 1, _, hum_y, _, _, _, _J, 
[_, _, _, _, _, _, _, meal_yJ, cortar, corte). 
lex_tv (cut, cut, past, rsi ngular, 2, _, hum_y, _, _, _1 _J, 
E_,_,_,_,_,_,_,meal_yJ,cortar,cortaste>. 
lex_tvCcut,cut,past, (singular 1 3,_,hum_y,_,_,_,_J, 
E_,_,_,_,_,_,_, rnea l_yJ, cortar, corto>. 
Fig. V.B. 1 Fragmento del Lexic6n del Sistema 
A continu.:ici6n se muestra la simbolc•gia y una serie de 
cuadros mostrando el léxico irnplemer1tado en el sistema: 
Simbologla: 
Y1Umber 
perscon 
anima.te 
<s1ngular, plyral} 
{!, 2, 3) 
{y, n} 
12! 
IMPLEMENTACION 
ADJ 
human (y, n> 
masculine <y, y,} <-- gender 
wings <y, n> 
location <y, n> 
meal <y, n> 
@ => tiene algür1 valor del dominio correspondiente 
dependiendo del caso en que se encuentre. 
=> hereda cualquier vali.:•r del dc1minio 
correspor1diente deper1diendo de la 
i r1terpretaci6n si ntact ico-sernant ica. 
= AdJective 
--> arnerican @ 3 @ americano 
bad @ 3 @ n malo 
beautiful @ 3 @ l hermoso 
bíg @ 3 l grande 
blac:k @ 3 @ n n l negro 
good @ 3 @ "' l bueno 
intel l i gent @ 3 y n n l inteligente 
little @ 3 y n n l pequer10 
lovely @ 3 - l adorable 
old @ 3 @ J vi e Jo 
pretty @ 3 (! l bonito 
red @ 3 "' n n l rOJO 
small @ 3 n l chico 
tasty @ 3 
"' @ 
n y J sabroso 
ugly @ 3 @ l feo 
ADV = Adverb 
--> c:arefull y 
sincerely 
slowly 
well 
gladly 
AUX = Auxíliary 
--> be estar 
cuidadc•samente 
si r1ceramer1t e 
lentamente 
bien 
alegremente 
122 
LEMENTACIÓN 
CNS Conimon Naún 7 
-=) “airpláne. 
apple 
apples 
ball 
balls 
bed: 
bird. 
birds 
bay 
bays 
burger 
burgers 
butterfly 
butterflies 
car 
cars 
cat 
cats 
coke 
cream 
do11 
dog 
dogs 
garden 
girl 
girls 
glass 
glasses 
hammer 
house 
knife 
library 
man 
men 
milk_shake 
park 
policemar: 
palicemen 
school 
salad 
sofa 
stone 
student 
students 
taco 
tacos 
thief 
toy 
toys 
university 
wamar A
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avion 
manzana 
manzanas 
pelota 
pelatas 
cama 
ave, 
aves, 
rino 
ninos 
hamburgesa 
hamburgesas 
mariposa 
mariposas 
auto, coche 
autos, coches 
gato 
gatos 
coca_cola 
crema 
muneca 
perro 
perros 
Jardin 
nina 
ninas 
vidrio 
vidrias 
martillo 
casa 
cuchillo 
biblioteca 
hombre 
hombres 
malteada 
parque 
palicia 
policias 
escuela 
ensalada 
sofa 
piedra 
estudiante 
estudiantes 
taco 
tacos 
ladror 
Juguete 
juguetes 
universidad 
mujer 
pajaro 
pajaros 
123
1 M P~E:-lENTAC l ON 
N = níÍnon oun 
--) airpia e [ s J.n n y y n n J ion 
ple r s 3 n n n n n y J anzana 
ples r p 3 n n n r. r• y J ar;i:zanas 
all r s 3 n n n n n n J lota 
alls r p 3 n n n n r. r, J elc•tas 
d r 5 3 n n n n y n J e arna 
ird r s 3 Y· n y y n r. J ve, Jarc• 
i "dS r p 3 y n y y r• n J ves, Jaros 
oy r s 3 y y y r, n Y• J ni no 
oys r p 3 y y y n n n J i nos 
rger r s 3 n n r. n n y J rnburgesa 
rgers r p 3 n n n n n y J burgesas 
u terfly r s 3 y n n y .. n J ariposa 
utterfl ies r p 3 y n n y n n J ariposas 
ar r s 3 n n y n n r, J to, che 
C'Br'S e p 3 n n y y, n n J tos, ches 
at e s 3 y y, y y, n n J ato 
ts e p 3 y n y n n n J tos 
k e e s 3 n n n n n y J a_ cola 
 e 3 n n n n n y J a 
oll e s 3 r, y, r, n n n J t11uneca 
g r s 3 y n y y, n n J erro 
gs e p 3 y n y n n n J erros 
rden e s 3 n n y n y n J rdín 
irl e s 3 y y n n n n J i na 
irls e p 3 y y n n n r. J ir1as 
l s r s 3 n n y r. n r. J i rio 
l sses r p 3 n n y n n n J i 1c•s 
mer r s 3 r. n y n n r, J rnart i lo 
use r s 3 n n n n y n J sa 
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ol r s 3 n n y, n y n cuela 
l d r 3 n n r. r. n y salada 
 fa r s 3 n n y r, y n fa 
t ne r s 3 n Y• n n n n i ra 
t ent e s 3 y y y n n n iante 
 udent s r p 3 y y y n n y, t iantes 
co r s 3 n Y• y r. r, y o 
cos r p 3 n ro y n n y cos 
1ef r s 3 y y y n n Y• l 1 
y r s 3 n n y " n n guete 
s r p 3 y, n y r. "' n J guetes 
ivers1ty r s 3 r. n n n y n i ersi ad 
o ar1 r s 3 y y y, n n n rnuJer 
 
. ~ 
IMPLEMENTACION 
wornen 
yal"d. 
CONN = Conriective 
p 3 y y n n n n J rnuJeres 
_s ·3 n n y n y n J pat,io 
--> a (adnlirar, atrapar, .cazar, amar-> 
DEG = Degt'ee Advet'b 
--> so tan 
very rnuy 
DET = Determiner 
--) a [ " 3 J un (a) 
an [ 5 3 J un (a) 
·ali ., [ s 3 l todo (a) .<os) <as> 
,ever-y ;[ s 3 J cada 
hér r 3 - _,J SU, (5) 
hi& [ 3 J su (S) 
its [ 3 J su (g) 
my [ 3 J rmi (&) 
OUI" [ 3 J nuestro (al (os) Cas> 
SOttle [ p 3 J algunos :(as) 
that r " 3 
J ...... (4) 
the r ·3 'J el, la, los, las 
theirs [ p 3 J .eus 
these ·[ p 3 - - - - .;. - l e¡¡ tos (as) 
this r s 3 J s&te (a) 
those [ p 3 J aquel los <as> 
your [ s 3 J tu 
yours [ p 3 J tus, 
vuestro (al <os> (as) 
IV = Intransitive Verb 
--) disappaar [ @ @ - J desaparecer 
fly [ @ @ @ @ y n @ J volar 
live [ @ @ y Yo J vivir 
play [ @ •JI y n n J J ur;ia1~ 
rur1 [ @ @ y - n n n J cc•rrer 
sing [ @ @ y @ @ n J cantar 
sleep [ @ @ y Yo J dOnllir 
s'noke [ @ @ y y n y, n J fumar 
i¿·4 
l MPLEMENTAC ION 
speak [' @ @ y y ro n n j hablar 
stúdy ( @ @· y y - n.'·r,'n J estudiar 
PN = P~ope~· No Un 
--> ale>< [ s 3 y y y n n n aleJar1do 
charles [ s 3 y y y ro n ro car los 
edward [ s 3 y y y n n n eduardo 
eduard [ s 3 y y y ro n ro la lo 
eugene [ s 3 y y y n n n eugenio 
fred [ s 3 y y y ro ro n federico 
gerard [ s 3 y y y ro n n gerardo 
Jim [ 5 3 y y y n Y1 t1 J irn 
JOhY1 [ s 3 y y y n n n Juan 
JOSeph [ 5 3 y y y n n n JOSE 
billy [ s 3 y y y n n n mer110 
pete s 4 y y y n ro n pedro 
peter s 4 y y y n n n pedro 
sam s 3 y y y ro ro ro sarnual 
wílliam s 3 y y y n n n guillermo 
al ice [ s 3 y y ro n ro n J a.licia 
carmen [ 9 3 y y n n n n J carmen 
chris [ s 3 y y n n n ro J cri st i ria 
guadal upa [ 6 3 y y n n n n J guadal upe 
laura [ s 3 y y n n n n J laura 
lucy [ s 3 y y n n n n J }IJCla 
!upe [ s 3 y y ro ro ro n J lupe 
mar y [ 5 3 y y n n n n J Maria 
norma [ s 3 y y n n n n J norrna 
paty [ s 3 y y n n n n J patricia 
priss [ s 3 y y n n n n J pri!»cila 
rose [ s 3 y y ro n n n J rosa 
su san r s 3 y y n ro n ro J susana 
fido [ s 3 y n y n y, n fido 
lassie [ s 3 y n ro n r, n lassie 
neron r s 3 y n y n n r. neron 
piol in s 3 y n y y n ro oiol in 
si 1 ves ter s 3 y n y n n y, silvestre 
california [ s 3 n r, y california 
cancun r s 3 n n y n J cancur1 
cuernavaca r s 3 n n y ro cuerna vaca 
lc•ndon r s 3 n n y n londres 
madrid s 3 n n y ro J rnadrid 
rnex1co 6 3 y, r, y n J rnex1cc. 
Y1ew_york s 3 n n - - y ro J vueva_york 
125 
IMPLEMENTRCION 
PREP = PrepositioY'1',· 
_\'.:'··.': .;·; ., 
!:'': 
>~ '-?-~: PRON P~~-nci.Un 
i~}i 
··'\':" 
~;i i 
,. [' 
me_'.; ~:;:: [ s•'.'i 
you·. -·: [· sC2 
he "· [ 5 :3 
hiM [ s 3 
she [ s 3 
her [ s 3 
i t [ s 3 
we [ p 1 
us [ p 1 
yo u [ p 2 
they [ p 3 
thero [ p 3 
Q = Quantifier 
--> rnany 
few 
REL = Relatior1al 
p 3 
p 3 
--> that que 
y; y'•:.. 
y.y 
YY _ 
y y y 
y y y 
y y n 
y y n 
y y @ 
y y @ 
y y @ 
y y @ 
y y @ 
TV = Transitivc Verb 
--> admire @ @ - y 
adopt @ @ - y 
y -
break @ @ y -
n ro 
buy @ @ - y 
n -catch @ @ y n 
ro - -
cha se @ @ y -
y n 
e lean @ @ - y 
n 
n ri n J' 
"1 -~ ri 'n J 
yo 
C!O~rnigo 
n<.r{·n J tu, conti'go 
el n n 
n n 
n n 
n n 
n n 
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n n 
J 
J 
J 
J 
J 
n J 
J 
J 
J 
J 
J 
J 
J 
J 
n J 
n J 
n J 
n J 
J 
n J 
n J 
n J 
n J 
n J 
el 
ella 
ella 
el lo 
nosotros 
nosotros 
vosotros 
ello& 
ellos 
muchos 
algunos, pocos 
admirar <-- a 
adoptar <-- a 
romper 
comprar 
atrapar <-- a 
cazar <-- a 
limpiar 
cOntigo 
12G 
IMPLEMENTACION 
·Fi g. -V. B; 2': Lexicón. del Sistema 
El sistema está basado originalmente en el forntalisrno 
de las Gramaticas d~ Cláusula Definida <DCG> de la manera 
descrita por Pereira y Warren en [PER80J, en el formalis,no 
de las Gramaticas de Estr1.1ctura de Frase Generalizada CGPSG) 
descrito por Ga=dar et al. en fGAZ85J, y en el s1~tema de 
traducción autornát ica desarrollado por J irnenez [J lMBGJ. 
Durante el estudio de los forn1a]15mos conclu1 aue 51 
las bases para el desarrollo del sistema se tor11abar1 
únicamente de las fuentes citadas. no se podr!a realizar el 
aY1al1sis semar1t1cc• a nivel de determ1Y-1aciór1 de forrnac1c•nes 
congruentes con el mundc• real, por lo que tendrJa er1tc•r1ces 
Q•Je desarrolletr el sistema s1r1 cor1s1derar la malforrnac1ór'1 
semAnt1ca. Cc~10 tal tipo de an~l1s1s es uno de 1~$ objetivos 
primordiales del sistema, me vl en la necesidad de tomar 
f•Jer1tes de docmnentac1br1 aue me permitieran adQ1J1r1r lc•s 
elerner1b:•s y cor1ocimientos r1ecesar1c·s para fc.r-rnular una 
manera de superar esta lim1tante. 
127 
IMPLEMENTACION 
De las tec•r.tas estudiadas cc•mo base de fundamentación 
teOrica sobre gramática, sintaxis y semántica, las teor"ias 
de Katz CKAT79J y de Leech [LEE85J (adernéis del antecedente 
adquirido en 'Thec•ry of Aspects of Syritax' de Chomsky 
CCH076J) son las que me proporcionaron los elementos 
teóricos que rne perrnitieron resolver el problema de 
congruencia sem~ntica mediante la formulaciOn de rasgos 
se111Ant icos <ver. cap. I 1). 
La generacit•n, control y rnaneJo de lc•S> rasgc•s 
semánticos de acuerdo a las formulaciones de Leech y Katz es 
fácilmente implementable er1 Prolog dadc• la faci l 1dad de 
representación de listas que ofrece el lenguaJe; además de 
adecuarse perfect arnent e a los fc•rma l i sr11os ut i 1 izad os. 
Las condiciones eHtra son utilizadas de distinta forma 
a la propuesta por Pereira y Warren CPER81l (utilizada por 
Jimenez (JIM86J >. Er1 ésta implemer1tación, las condicic•nes 
extra son colocadas dentro de las reglas de traducci~•Y1 en el 
lugar que resulta mas conveniente primordialmente para la 
bllena interpretación sernantica; la ir1terpretación sintáctica 
se llevad cabo en base a lM gramática y la cc1rnpat1bil1dad 
de rasgos si r1ttlict icos. 
Los elementos de compatibilidad semántica (en raras 
ocasiones sintáctica) son tran!!feridos entre las reglas de 
traducción mediante un parámetro que, en caso de existir. es 
el primero de la lista. Por eJemolc•, todas las reglas de 
traducciór1 que ar1al1~ar1 las frases verbales CVP) cor1tie1""1er1 
dicho parAmetro a fin de poder determinar la compatibilidad 
semántica de esta cc•rr la frase nominal. 
El anAlisis de las f1~ases preposicionales en una de las 
partes m.\s delicadas del sistema, desde el punto de vista de 
que debe llevarse un control muy detallado de la 
cc•mpat i bi l idad entre las frases nomina les de oraciór-1 y el 
verbo involucradJa 
En la gramática del espa~ol, la discriminac1on oara el 
uso del conectivo 'a' se hace ünicamente en base al verbo 
involucrado y r10 en base a la parte der"echa de la frase 
verbal <VPl. 
Los verbos transitivos contienen dos listas de rasgos 
sint&ctico-sem~nticos, a diferencia de los demAs elementos 
léxicos que contienen una sola lista. El pr"opbs1to de éstas 
es que la primer lista oerMita determinar la comoatib1l1dad 
sint.\ctict:•-sernár-1tica entre el &J9Cutor de la acc11!•r-1 y el 
verbo, y la segunda lis;.ta permita determ1n•r la 
cornpatibilidad er1tre el verbo y el receptor de la acción. 
128 
IMPLEMENTACION 
En algunas de las cor1Jugaciones verbales en el le)(ic6r1 
se dan dos especificaciones para la 3a. persona del síng•Jlar 
y del plural; esto es porque el verbo es v~lido para frases 
r1ornir1ales distir1tas, cuyos rasgos irnpiden su especificaci6r1 
unitaria dentt•o del lexicOn. 
Dado que los rasgos sintácticos y seMAnticos se 
encuentran esoecificados en el leKic6n, la e)(tensión del 
mismo requiere exclusivarner1te de la inclusión del nuevo 
elemento cc•n sus rasgos cc•r"'respondientes. De igual forma, 
para. Incluir eri el sistema la cc•l'"1sideración de nuevos rasgos 
semanticc•s, basta cor1 incluir estos en el le)(ict.n. En arnbos 
casos no se requiere rnodificar el código correspondiente a 
los aY1al izadc•res (parsers) de cualquiera de los idiornas ni 
el traductor; salvo contadas e><ceot-iones en aue los rasgos 
adicior1ados requieran del cord:rol de casos especiales dentro 
del los analizadores. 
Para evitar Qlte se requiera en un momentc• dado de la 
rnodificaci6n de código en los analizadores Cparsers) y/o en 
el traductor de sisterna cuando se agregen nuevos elementos 
lE>xicos, se puede buscar ur1a clasi ficacibr1 adicional de 
elemer1tos sintacticos y/o sern.tlr,ticos que se incluyan en las 
listas eKistentes y que eviten la necesidad de modificacibn 
de cbdigo para el funcic•namiento correcto del sistema. 
v. 10 §!.!~B!l!Q 
Se rnencion6 cual es la estructura general del sistema 
en base a las etapas que lo comprenden dentro del proceso de 
traduccibn de lengYaJe natural, con ~us caracterlsticas. 
Dado que el análisis sirotáctico-semántico es de vital 
irnportanci~ en el sistema, se rnenc1onC• el criterio de 
'EielecciOn de rasgos, su JUst.:f1cac1C.n y su representacitin 
dentro del código del sistema-
Se descr.ibierc•n cada uno de los módulos cue comprenden 
el sisteMa: el mOdulo principal, los analizadores inglés y 
espai'lol, el traductor y el lexicónª Descr1b1endc· ademas su 
operatividad. 
Por ~)timo se hacen ~0Mentar1os acerca 
cons1derac1ones especiales de la implementación del 
de las 
sistema. 
129 
CONCLUSIONES 
En este trabaJo se presentó •.Jn sistema de traducción a 
nivel sintáctico-semántico bidireccional er1tre lc•S idiomas 
Espa'1ol e lr1glés, desar'rollado en base al formalismo de las 
Gramáticas de Cláusula Definida CDCGs>, al formalismo de las 
Gt"amáticas de Estructura de Frase General izada CGPSGs> y a 
las teorías sern~nticas de Leech y de Katz. Inic1alrt1ente no 
se consideró la inclusión de las teorías semánticas para el 
desarrollo del sistema, pero sin esas bases teóricas habria 
sido imposible llevar a cabo el anAI1s1s semántico de las 
oraciones en cualquiera de los idic•mas involucrados. 
El Prolog y los formalismos de las DCGs y GPSGs 
pe~mitieron que el dise~o del sistema tuviera las siguientes 
ventaJas: 
- Modularidad: Cada parte del sistema: el móduli::• principal, 
los módulos de análisis del Esoa~ol y del 
lngl~s, el módulo de traducción y el módulo 
del le~icón, son totalmente independientes; 
por lo que el ar11biente de desarrollo y 
actualización es totalmente flexible. ~dem~s, 
cada modulo est~ a su ve~ perfectamente 
modularizado, de tal manera que su dise~o, 
actu~lizaci6n y an~lisís es muy sencillo. 
- Bidireccionalidad: Una de las ventaJas del Prolog es la 
bidireccionalidad en la instanciación 
de sus variables, qracias a ello. la 
traducción en cualquier sentido es 
automática y no se requiere de módulos 
adicionales para aue se lleve a cabo. 
Esto implica que los Módulos de 
'parsing' del Inglés y del Espa~ol 
sirven tar1to para el ana!isis comci para 
la sintesis de las oraciones y el 
M~·dulo de traducción es Lino solo. 
La viabilidad de las Gramáticas de Cláusula Definida y 
las Gramaticas de Estructura de Frase General izada corno 
formalismos para el desarrollo de s1steh1as de traducción 
automAtica queda demostrada al observarse que el anAlis1s 
sintltctico-sen1~r1tico del sisterna curnple cc•n Ja orientac16r1 
que se pr~tende irnplernentar en la base de conocin11entos y 
las cláusulas, asi como la manera en Ol•e la seff!dr1tica de la~ 
130 
DCGs y GPSGs es maneJada de manera pri\ct icarnente 
transparente por el Prolog. AdernAs las oracic•nes obter"lidas 
son congruentes con el mundo real. 
Es in1portante sePfalar que er1 real ida? las GPSGs r10 
rneJorar1 en rnucho el sistema de traducción, pc•r lo que se 
puede concluir también que con las bases de las DCGs habria 
sido suficiente para elaborar el traductor en Prolog sin 
afectar los resultados obterddos. De hecho, las DCGs 
resultan ser urra extensibr1 practica de las bases teóricas de 
las GPSGs.. El (mico aspecto importar1te de las GPSGs que r10 
se implemento en el sistema fué el uso de metareglas, tal 
ves su implementación le habria dadc• un giro a la conclusión 
referente a ellas. 
El sistema adolece aón d~ muchas deficiencias, pero no 
se pretendió en ningUn momento obtener la meJor y mAs 
completa versión del sistema. 
En el disePfo del sistema se maneJan algunos casos 
especiales, como por eJernplo el control de las frases 
preposicionales, que pueden dificultar la extensión del 
sistema. Una alternativa de solución a este problema puede 
ser la generación de ciertos rasgos seri1ánticos especiales 
eY1focados al control de las preposiciones, a fin de eliminar 
la necesidad de rutinas de control de casos especiales que 
pueden crecer en cierta proporciór1 con el crecimier1to del 
leMicón y deo la ampliacibn de la gramt.itica. 
Considero que un futuro desarrollo ouede ser utili;ar 
los elernentos aqu1 utilizados para iY1tentar obtener un 
sistema que considere en lugar de oracior1es, frases 
completas y detecte el contexto a fin de ooder obte~er un 
traductc.r mas sofisticado, o bien •Jn sistema de oregunta-
respuesta. 
Por Ultimo creo·cc.nven1ente indicar quE" las basas de 
conocimiento personal sc•r1 er1 el area de cc•roputac16Y'! y l'1C• de 
lingi..iistica, por lo que ur1a parte cc•ns1derable del tiernpc• 
dedicado al desarrollo de ~ste ~.-~~~JO coYsis~it on 
conseguir e investig~r tOp1cos r·elacionado~ con la 
linguistica, ademAs de tvner que sel~cc1onar el Material cue 
considerara aprupiadc· pai·u e: en~oque de~eado, oor"" lo q1.1e 
con seguridad el t~·abaJo debe adolecer de muchas 
deficiencias en esa area, pero cc•r-1sidero Cy esoerc.) que el 
trabaJC• puede ser·vir cornc• incer-.ti,¡o para otee personas de 
ambos eY1foques se ir1quieteri y lleven a cabe· cc•nJ•.mtarner1te 
futuro9 des~rrollos que suoeren los be~!óles ce ésta tesis. 
131 
!!bQlH!B!Q 
Actuación.- La conducta lingUistic• f•ctual, al uso real del 
lengUaJR en situaciones concret•s, qu• no pu•de, sin 
embargo, entenderse como refleJo directo de la 
competencia. 
RdJetivo.- Es la parte de la oración qus completa 6 precisa la 
significación del sustantivo al cual se r&fiere. 
AdJetivo1 Calificativo (vi•Jo, grande) 
Detsrminativo1 Numerales Cuno, tercero) 
Posesivos Cmi, tu> 
Indefinidos Cesta, •quel > 
Adverbio.- Son las palabras que modifican el v~rbo o el •dJetivo 
6 Q otro •dverbio, determinando circunatancias de 
lug•r, modo, ti•mpo, c•ntid•d, qua aclaran su 
significado, o der"!otando el c111r~ctar afirmativo, 
negativo 6 dubitativo de la or~ción. 
Caqui, ahi, donde, cuando, como> 
AfiJaci6n.- Proc9so morfológico, •int4ctico y ••m.ilntico. Adición 
de afiJo• a l•a ra!c•• de las palabra• para 
desarrollar form•s d• flexión o d• form•ci6n de 
palabra• por medio d~ la derivación. 
AfiJo.- Partícula que se pone al principio o •l final 
palabrA& para modificar su etgnificado (prefiJo, 
i nfiJO) • 
Ahormante.- Ahormacional • Phraae Structure. 
Ambiguedad.- lndeterminaciOn gramatical, •intactica, ser~~ntica. 
Analiticidad.- Segbn Kant, •• la aserciOn vacia que se origina 
cuando el significado de un prctdicado contiene 
go}o atributo& qu9 son componentes d~l significado 
del SUJeto. 
An•fora.- En oposición a catafora, la recurrenci• hacia atrAs en 
un texto. 
Anomalla.- Irregularidad. 
Una oración •• anOmal• cuando presenta div•rg•ncias 
frant& a las reglas dtt la lengua. Para las 
anomalia• gramatical•• •• emple• pr•f•r•nt&M•nte 
lo• termino• agr•m•tic•lid•d y de gr•doa de 
gr•rnatic•lid•d, y •• re&erva el d• •nom•lJ• para 
designar la desvi•ci6n ••MAntica. 
132 
GLOSARIO 
Antonimia.- Oposición de dos voces diferente5. 
OposiciOn d~ palabras. 
Calidad de antónimo. 
Articulo.- Circunscribe la eHten&iOn en que ha de tomarse el 
pronombre al cual se antepone. 
Auxiliar.- Constituyentes d~ los que se derivan los elementos de 
los tiempos simples y compuestos y de l~~ modos~ 
Caso.- FunciOn que desempetlan loa sustar1tivos, 
pronombre•. 
ad Jet i vos y 
Competencia.- Capacidad lingüística del hablante da la lengua 
materna, su conocimiento interior. incon&ciente de 
su lengua. Los conocimientos del hablante ideal. 
Comunicación.- Es el intercambio verbal entre un hablante que 
produce un enunciado destinado a otro hablante, • 
un interlocutor del qua solicita la escucha y/o 
una respuesta eHpllcita o impltcita. 
ConJUnci6n.- Parte invariable de la oración qu& tiene la funci6n 
de unir dos o mAs palabras u oraciones. 
Co1 u, y, pero, eHcepto, luego, porqu11). 
Constituyent•.- Elementos, componentes de forma& compleJas. 
Con&trucciones que funcionan como unidades en 
construcciones superiores. 
Constructo.- Técnica que designa un obJeto no observado que se 
supone para la explicación de los datos, hechos y 
observaciones¡ loa constructoa forman el plano 
ganot1pico de la de&cripciOn lingüi5tica. 
Cont)"'adiccibn. - Enunciado Y1ecesariamente falso. 
Cópula.- Son la& formas finitas de s.er, estar parecer y a veces 
quedar, que unen el suJcto de la frase con el predicado 
nominal .. 
Declinación.- Serie ordenada de los casos gramaticale!5. 
Derivación.- Proceso de gen~ración 
sucesiva aplicación de 
gram~tic• generativ~ 
través de cadenas 
terminal. 
de la frase, &9to es, de la 
reglas de reascritura de una 
desde la c~dena inicial a 
intermedi~s hasta la cadena 
Entonación.- Linea que deterMina la •~rie de sonido& que 
constituyen una palabra, frase u oración. 
133 
10 
Entrafie.- Si en una oración dada se interpreta un hecho (estado 
de las cosas) descrito como afirmado y otro hecho es 
deducible de éste, entonces éste está entrahado. 
Estructura Sintagmática.- La relación básica de la linealidad er 
: el sentido de contiguidad asociativa no 
conmutativa, análisis de constituyentes 
Expresión Idiomática,. - Creación linguistica peculiar de una 
: - lengua o combinación de palabras. 
Unidad fraseológica cuyo significado total 
no se deduce de los diferentes 
significados lexicos que la componen. 
Fonética.- Parte de la linglistica que se ocupa de describir los 
sonidos de una lengua o de estudiar la evolución de 
los mismos. 
Fonologia.- Ciencia que estudia la relación de los fonémas con su 
significación lógica o afectiva. 
Género. - El género de los sustantivos proviene de la concordancia 
necesaria que deben guardar con una u otra de las 
terminaciones de los adjetivos 
(masculina, femenino, neutro) 
Génera epiceno: liebre, rinoceronte, águila. 
Gramática.- Es un cenjunto de reglas que discriminan entre el uso 
educado y otras formas de uso de la palabra. 
Es una clasificación de seflales que diferencian una 
oración de otra. 
Es un número finito de patrones de oraciones, cada 
patrón conteniendo una o más ranuras en las que una 
clase Correspondiente de unidades léxicas pueda 
reemplazar una a la otra. 
Es una descripción de las relaciones probables entre 
unidades léxicas en secuencia. 
Es una descripción de los grados de agrupamiento de 
las unidedes léxicas en secuencia, 
Es un congunto de reglas de estructura de frase para 
la derivación de craciones declarativas activas 
simples combinadas con un congunto de reglas 
transformacionales que, cuando se aplican a las 
praciones derivadas por las reglas de estructura de 
frase, agregan, sustraen o modifican el orden dentro 
de ellas, o se combinan en formas complejas. 
134
GLOSARIO 
Entra~e.- i  a r ción da  t r reta n cho t o 
e s sas) escrito o r ado  tro cho s 
ducible e este, t nces ~ste sta entra~ado. 
str ctura i t Atica.- a ibn b~sica e  li ad n 
l ti o e nti uid•d &ociativa o 
mutativa, Alisis e nstit yentes 
Exprasi6n Atica.- reación üística Rculiar e a 
l ua  binación e alabras. 
nidad 16gica yo i ifi do t tal 
o  uce e § i r ntes 
i ifi dos l wicos e l  ponen. 
on•tica.- arte e  Uistic• e  upa e escribir s 
ido• e a ua  e t diar  lución e 
• is os. 
onologJa.- iencia e t dia  i n e s omas n  
ifi ción ica  ctiva. 
G~nero.- l nero e s st nti os r viene e  cordancia 
cesaria e ben ardar n a  tra e l s 
i aciones e s Jeti oa. 
C ascul ino, enino, utro> 
énero l noa re, ceronte, ~guila. 
Gram~tica.- s n onjunto e las e i inan tre l so 
cado  tr s as e so e  al•bra. 
s a l i i ción e s~~ale& e i cian a 
r ción d~ tra. 
5 n Umero ito e tr nes e r ci neg, da 
atr n t niendo a  As uras  s a a 
l se c r ondiente e i ades l icas eda 
reempl~zar a   tra. 
s na scri ción e l s l i nes probabl~s tre 
i ades icas n uencia. 
s a scri ción e s r dos e aMiento e 
l s i ades l icas  uencia. 
s n njunto e las e t ctura e se ara 
 ri ación e or ci nes clarativas ti as 
i ples binadas n n Junto e l•• 
tr~nsformacionales ue, c ando s  li an a l•s 
or ci nes ri adas or l a o l•» e t ctura e 
se, regan, str en  odific•n ~l r •n • tro 
e llas,   rnbinan  Mas pl•jAS. 
 
GLOSARIO 
Homógrafo.- Aplicase a las palbras de distinta significaciOn que 
se escriben de igual rn•nera 
Homónimo.- Dicese de dos o mas personas o cosas que llevan el 
mismo r1ombre. 
Idiotismo.- Toda con6truccibn que pertenece • una lengua 
determir1ada y que no posee ningón correspondiente 
sint~ctico en otra lengua (por si las moscas). 
Imperativo.- Modo de expresión de eJecución de acciones. 
Inconsistencia. - Cuar1do dos oracionatS no son rii verdaderas ni 
~alsas, por contradacir~e una a la otra. 
Inflexibn.- Cambio reali2ado an la forma de una 
sehalar su función sintactica en 
generalmente se se~ala por afiJaciOn. 
pal abra para 
la or-aciOn, 
LenguaJe.- ConJunto de sonidos articulado& con los qua el hombre 
expre•a lo que pienga o siente. 
Lexema. - Unidmd léMica, "pillilabra". 
Elemento del vocabulario que puede estar compuesto de 
uno o m~s morfemas libres. 
Unid•d del lexicón con un signific•do lexicogrAfico 
relativamente independiente. 
Lexicalización.- La transformación de un elemento• una unión de 
elementos en un elemento léxico o conceptual 
ünico y eatable de la lengua, P·•J• ferrocarril. 
Léxico.- Diccionario de una lengua o regióY1 (leHicón). 
La totalidad de las palabras o al vocabulario de una 
lengua. 
Modelo.- Representación 
de un obJeto 
especialmEmte 
y funcionales, 
idualizante, esquemática y simplificada 
compleJo o un conJUY1to de obJetos, 
en cuanto a sus propiedades estructurales 
asi como su co1oportamiento, 
Morfema.- Elemento lingüístico cuya función es relacionar los 
semantéroas de la oración o fiJar y delimitar la función 
y significado de las voces. 
Unidad lingüística recurrente minima que tiene ur1 
significado y no puede ser analizada en unidades 
&igr1i f i cat i vas recurrentes inenor&s. 
Elemanto terminal de la estructur-a profllnda &int~ctica 
que se defina por la derivación s1ntActica del término 
inicial oracibn. 
135 
GLOSRRIO 
Modal.- Clase de unidades lingUisticas invariables que modifican 
no el contenido del verbo, sino la concepci6n de la 
oraci6n. 
Modo.- Categoría gramatical asoci•da en general al verbo y qua 
traduc:e1 
1) El tipo de comunicaciOn instituido por el locutor entre 
él y su interlocutor. 
2> La actitud del hablante con re5pecto a sus propios 
enunciados. 
Morfolog!a.- El eatudio de las formas, de las alteracioneg 
formalea de la& palabra&, de las formas de flexión y 
de las clases de palabras, quv ae encuentra 
estrechamente ligado con la sint~wis. 
Nombre.- CNoun>, EHpresión que designa un obJeto. 
Nominal.- CCompleJo CFn>; Noun Phrasa)1 
Aaume en las oraciones la funcibn del noMbra. Es el 
nudo por el que se ponen en relacibn el adJetivo y el 
nombre. 
Norma.- La norma lingüietica contiene las diferencias uvuales, 
normales, tradicic•nalus, no necesariament• funcionales 
del liiatama. 
Nómero. - Es el accidente grarnatica.l de lo!il noMbres por el cual 
adoptan forma diversa eegUn signifiquen 6 s¡e refieran a 
uno o m4s obJetos. 
(singular, plural> 
Parafrasis.- Interpretación amplificativa de un teHto. 
Paralogisrno. - Razonamiento falso, pero sin intención. 
Polisémico. - Apl !case a palabra5 eon plUr"&l idAd d• 
!ligrli fieaeior>es 
Pragm~tico.- Que funda laa Teortas en el estudio de los teHto&. 
Pragmatismo.- Doctrina filosófica •~gUn la cual nuestro 
conocimiento de las cosas solo consiste en •Us 
efectos o en el uso que de ellas podamo& hacwr. 
PrefiJo.- Particula antepuesta •ciertas palabr•• para modificar 
su !lignificado. 
Pr•posici6n.- Particula que subordina un elem.nto sintActico • 
otro. 
ta, ante, baJo, con, contra, d•, daed@l 
136 
  
Las suposiciones que hace implicitamente ur 
hablante con una manifestación se denominan 
supuestos de la oración o presuposiciones. Las 
presuposiciones fijan, además, que candiciones 
hay para el uso correcto de una oración dentro de 
un congunto linguistico.    
  
ronombre Personal.- Son las palabras con que se designa a las 
Pza personas gramaticales, 
(yo, tu, el) 
 
-Pronombre Posesivo.- Indican que la posesión de un ebjeto 
z N corresponde a determinada persona 
gramatical, 
(mio, tuyo) 
  
Proriombre Demostrativo.- Son los que denotan el lugar donde se 
o e encuentra un objeto respecto de una de 
las personas gramaticales. 
(este, ese, aquel) 
Quid. - Razón, punto principal de una cosa. 
Rasgo.- Constructo conceptual, concepto imprescindible para la 
correcta comprensión de la estructuración del lenguaje. 
Rasgo Semántico.- Atomo de significado, elemento del concepto o 
del contenido, que considerado como 
tmicro)estructurado «en si, es el elemento de 
base y constructo de una teoria semántica. 
Rasgo Sintáctico.- Rasgo que especifica la conducta sintáctica de 
las unidades léxicas. 
Recursividad.- La posibilidad de utilizar repetidamente reglas er 
ún apartado de reglas 
Redundancia.- Repetitividad del habla, presentación repetida O 
múltiple, explicita o implicita del mismo contenido 
o hecho. 
Reflexividad.- Propiedad de una clase verbal o de una 
construcción sintáctica en la que sujeto y 
complemento son ¿idénticos referencialmente, al 
dirigirse al sujeto autor. 
Regla de Reescritura. - Una regla de reescritura tiene la forma; 
A —-3) Z1X+0 
dondes X, 8 son cadenas de simbolos 
(posiblemente vacias) y Z es una cadena no 
vacia. 
137
GLOSARIO 
P~es~p~s~r;-i,6!'.:'··- l s osici nes e ce l i i t ente UY1 
blante n a anifestación s  e inan 
s uestos e l  r ción o r &uposiciones. as 
r s posiciones fiJ n, adem~s, é o diciones 
ay ara l so rrecto e a r ción ntro e 
n JUnto li Uistico. 
Pr~~Mbre ersonal.- on l s labras n e &e si na 
•rs nas r aticales. 
 l s 
Cyo, t , l> 
r nombre osesivo.- ican e l  sesión e n o Jeto 
rr s nde a t r inada per~ona 
r atic•l. 
( io, t > 
r n bre emostrativo.- on l s e notan l l ar nde  
cuentra n Jeto ecto e a e 
l s rs nas r aticales. 
ste, se, uel> 
uid.- azón, nto ri cipal e a sa. 
asgo.- onstructo nceptual, cepto i prescindible ara l  
rrecta prensión e l  t t r•ción el la aJ&. 
asgo Aintico.- t o e i ifi ado, ll!rn•nto el cepto  
el ntenido, e si erado o 
( icr >estrueturado u  51, •• l l ento e 
se  nstructo e a ria antica. 
asgo i táctico.- asgo e aa ecifica l  ducta i t ctica e 
l s i ades l Hicas. 
ecursividad.- a sibili ad e tili ar ti ente las n 
un artado.de las. 
edundancia.- epetiti idad el abla, r -nta:ci6n opetid• o 
Mlll ti ple, plicita  i pl ici ti! el is o tenido 
 cho. 
eflexividad.- r piedad 
nstr cción 
plemento 
iri irse l 
e a l e 
i taictica  
n id~nt i s 
Jeto tor. 
et"'bal o e 
l  e a J&to 
ci l ente, 
a 
 
l 
egla e eescrit ra.- na r la e r scritura ti e l  f r a: 
- > I +I) 
ndet , ~ s n enas e si bolos 
( sibler11ente cias> y  s a ena o 
acl•. 
 
GLOSARIO 
Semantema.- Parte del vocablo (raiz o radical) que enciert"a su 
significado (p.eJ. blane-, en: blanco, blancura>. 
SemAntica.- Disciplina que se ocupa del estudio 
significación de las palabras o vocablos. 
de la 
Semántica Filosófica.- Disciplina que analiza las relaciones del 
&igno con la realidad, es decir, en qué 
condiciones se aplica un signo a un 
obJeto, que normas pueden y deben 
observarse para asegurar una significacibn 
verdadera, etc •• 
Sem~ntica Geñeral.- Disciplina que estudia el porqué, el cómo y 
el para qu~ del actb de la comunicación, a 
base de los signos utilizados. 
Semt.ritica LinguiStica. - Toma el lenguaJe, la lengua y el habla, 
no coMo debieran ser o se quisiera que 
fuesen, sino como son, para establecer 
p. &J. r qué es una palabr.D, que relaC'ic•nes 
median entre la forma y el sentido de una 
palabra, porque cambian las palabras de 
significación, cual es el mecanismo de 
sus cambios, etc •• 
De acuerdo con esto, la semaritica 
lingüística part~ de varios supuestos 
aportados poi"' la lingüistica gener,111 
1) El contenido d~l signo lingüisticc• 
Cesto es, el conter1ido de una palabra, 
vocablo, término o dicción) no es de 
orden r1ecesario, Bino arbitrario y 
cor1venc i ona 1. 
2> Estos eignificados no son estáticos e 
inmutables, sino dinamicos y variables. 
3> Estas variaciones r1C• pueden reducirsci 
a "leyes, como las fldicas, o como Jas 
co1""responder1c i as fon~t ico-fonológ icas, 
pel""O sus causas y modo» pueden, si, 
organizarse y clasificarse con cr1ter10 
cientl fico. 
SemiOtica.- Teorla genel""al de los signos y de los lenguajes, 
abarca la pragrnatica, la semántica. y la sintaxis. 
Significado Gramatical.- de una palabra, fra!le o t&"xto es lo que 
se expone y s~ dice, lo que se convierte 
en lenguaje en el proceso de 
comunicación. 
Sintagma. - Grupo o er'1Ci1denamiento d1t palabras. 
138 
GLOSARIO 
Sir1taxis. - Parte de la gran1ática que estudia la ordenación de las 
palabras y su relación en la oración, y la r&lación de 
unas oraciones con otras. 
Sinónimo.- Aplicase a dos vocablos que tienen una 5jgnific~ci6n 
cornpletar11ente idéntica o muy parecida <gusto, pl•cer) 
SinoniMia.- Circunstancia de ser sinónimos dos o más vocablos. 
Subcategorización.- Subclasificación de las categorias lewicas en 
subclases para poder describir la conducta 
sint~ctica de las correspondientes unidades 
lé>dcas. 
Su~iJo.- Particulas que se ahaden a los radicales de algunas 
palabras variando su significado. 
Sustantivo.- Palabra con que se designar1 los obJetos. 
(hombre, piedra, lobo) 
Tautologla.- Enunciado que ha de ser correcto en virtud de su 
Mismo significado. 
Taxonómico.- Propiedad de la gramática que se limita a la 
segmentación y clasificación del habla y por eso 
sólo es capAz de dar cuenta de la estructura 
•uperficial &intactica. 
Verbo.- Es una parte del discut"'so que no tiene flexión casual, 
sino que se conjuga segün tiempo, persc•na y nUrnero y 
designa un• actividad o bién el padecer de una actividad. 
Voz. - Palabra, vocablo. 
La voz es una categorla gr~Matical asociada al verbo y a su 
auxiliar, que ind(ca la relaciOn grarnütical entre el verbo, 
el suJeto o el agente y el obJeto, cada voz se manifiesta 
por f'lexiones verbales especificas (desiY1encias o prefiJos, 
formas diferentes de los auxiliares, etc.>. 
139 
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/111P-> PN, RCt/ 
110011Jiltr"•lfnp1 P!llJll _1111<, RELJ,5',SI 1-
propor_noun !Plllll _lllJ<, 511, SI 1, 
relttiw_cl1US1!P!llP _IOJI, llEl,SI, SI. 
¡1 HP -> PN, RC, P!l t/ 
"'"" _¡1i....., 1[ np, Pll!JP _lllJ<, REL, PIE' Jlil, 51, S l : -
pro¡ier _llOlln!PfllP _lll.H, 51, SI>, 
... 11tiw_cl1U .. IP!llPJO.l<,REL,Sl,S2I, 
Pl'f!l05itiDftll_¡tlrlSOlllEl,P!lEP_ll1,S21 Sl, 
/f)il--)~l/ 
,.,..,_¡tir ... ![np, PEll_l•>U0, 51, Sl :-
pononal_¡n'<lro'Jn!IU_Plm,58, SI. 
/t,,.i--¡ PSl!JI, llC•/ 
"""'Jiltr,.. 1 !"?. IU.PlllJ(, RELJ,51,Sl 1-
pononal_pronoun !IU_l>ID<, 58, Sil, 
"'llll vt_cl1Ll'.e IPEll_P!Di, RE!., SI, S>. 
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noonft,..!Cnp,IU_PlllJ(,REL,~P_llll,51,Sl:­
pononal_¡>rono<ml~R_P!!(J(,51,Sll, 
rtlllivt_chUil IPEll_P!IQC, !El.,SI, 521, 
pn!po1itio111l_¡tirm!REl.,~P_ll1,S2,5>. 
159 
/1 111 -¡ IET1 DI 1/ 
noun_phr ... l!np1E 1IDIJOJO,st,Sl1-
.,_,._""""1COl_lll.tl, se,SI 1 
drhninerlCOl_lll.N,ocr,st,Sll. 
/1 NP -) IET, ADJ, DI 1/ 
nounft ... l!np,IB,MJ,IDl_IO.IO,se,s1:-
oldJectiwlADJ, 911 S2) 1 
dthr1inrr IADJ, lET, se, su 1 
camon_nounf AOJ, CIM)OJ,, S2, Sl. 
11 NP -l ocr, DI, 111: 1/ 
....,_p11r ... 11np11B11D1_10.11,ni,se,s1 :-
.,_,._noun1C01JDJN, st, S11, 
del.,..inerlCOl_lll.ll,!B1S81Sil 1 
rehliYll_tlauSfll:CMJ0.11, REl.1S2151. 
/1 111 -¡ ocr, ADJ, DI, RC 1/ 
noun_phr ... l!np,IB,ADJ,IDl_lll.11, Ral, se, SI 1-
od¡rctivolll>J,Sll, S2l1 
dlll'l"linrrllllJJ, !E, 911 SU, 
t<mOn_nounlMJ, l:!M_IORI, S1, SJ), 
rolll i w_claUSf IC!JIJOM, In, 531 SI. 
/1 111 -) !E, DI, RC, pp 1/ 
noun_phr-1 lnp, E, IDIJll.11, llEl.1 PREJI _AD, 581 SI:-
.,_,.,_nounlllJl_lllJI, 58, 521, 
delrninrrlCOl_lll.N,ocr,se, SI l, 
Nlll ivo_cl1u11 llDl_)O.ll1In,521 531 1 
proposillonil_¡ilr ... 11a1P!ll:P_PH,SJ,Sl. 
/1 111 -) w, 11>.1, 04, lit, pp 1/ 
noun_phrutl !np, IET,ADJ,COl_lll.11, RE!., PllEP_M, S8, SI:-
od¡ectiwliil.11 Sii, S2>, 
delrninerlAllJ,IFI, S81Sll 1 
.,_,._nounllllJJ1IDl_Nl.ll,S1, SJ), 
rohtive_clu .. IC!Jl_IORl,REL, SJ, 541 1 
proposiliOl\ilft ... IFa,PREP _PH, 541 SI. 
/1111-l ll, DI 1/ 
noun_phr111llnp,IUWT,C!Jl_IO.IO, se, SI:-
q...tifi!l'llUWT, se, su, 
ccmon_nounlllRIT ,IDl_lll.11,Sl,Sl. 
/1 llP -l ll, RDJ, DI 1/ 
noun_phr ... I lnp, IUlfl 1 ADJ, COl_IO.tO, se, SI 1-
qU1nl i f ifl' llUHT, se, su, 
old¡ect lvolll!AIT, ADJ, SI 1 521 1 
ccmon_nounlMJ, IDl_IORI, 52, SI. 
)61 
/1111-l o, DI, llC 1/ 
noun_¡tir.,.l[n¡>, ll.All, CIJl_IUM, llELJ, se, SI:-
qL1Jnt1 f1erlfl1WT1st,SJ1 1 
~_no1J111Cl.A{f 1 0Jf)O.lf 1 Sl 1 S21 1 
"htivr_clauselCIJl)O.M, in, 52, SI. 
/111'-l ll, li>J, DI, llCI/ 
noun_¡tir ... 1 Cnc>, ll.All, 001, CIJl_JUM, REll, se, SI:-
qunt i fi.,.llllRIT,911, SI 1, 
old¡K'I iwtllAll,001, SI, S2l, 
c:cmon _l'IOOn IADJ, mt _>O.lt. 52, SJ) 1 
"lrlivo_cliuse!CIJl)«l.11,llEL,SJ,Sl. 
/t lll -l 11, DI, RC, llC, PP 1/ 
"""'Ji!rfftl[n¡>,ll.AIT,CIJl_IO.N,llEL,PJIEP _llil, 58, SI:-
q!Wlli fiorlllAll, 911, Sil, 
"-"'-"""" lll.All, CIJl)DJI, SI, S2l, 
"latiw_clauselCIJIJO.M, in, 52, SJl, 
¡npo<ftionalftaselin,PJIEP_PH,SJ,SI. 
/f "' -) 11, li>J, DI, RC, pp f/ 
roun _¡l¡rHo 1 [ne>, llAll, 001, CIJI )O.JI, REL, PREP _PHl , 58, SI 1-
qlWll if i or ltllRIT, se, Sii, 
ad,Jtrl i ve lllAll, 001, SI, S21, 
"-"1_nounlli>J, CIJl)0.11, S2, 531, 
rtlalivr_cla-ICIJl_iO.Jl, llEl, SJ, SOi, 
¡npo1itionalft..,lll!l,PREP_Al,S4,SI. 
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/1 \Wb "''- f/ 
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/t 11' -1 IV 1/ 
""1>ftastlNP, Cvp, m,se,s11-
intr111Siti VR_ verblNP, 1v1se1 s>. 
/t 111 -l IV, rEN 1/ 
V!'l"'b_~raselNP, ívp, IV, ru:m, sa, S> :-
intr1Miti~_'lft"bOfP, IY,se, SI>, 
_.Ul!lll,Sl,SI. 
1• Vil -) IV, ADYP t/ 
""11,Jil'Hlllll, [v?, IV,rc.l'l,5',Sl:-
intraMitiYe_'m"bfNP1 JV1Sf1SU, 
_.ial_¡llroS1IR!JllP,Sl,SI. 
/1 \'P -l IV, PP t/ 
""1>_¡tor..,!lll, Cvp, IV,P!IEP_PHJ,58,Sl :-
intransit ívt_'t'l'l"b01>1 IV,911 SU, 
P"f1'05f I io ... 1_¡;, .... 11v, PREP _Al, SI ,SI. 
/1 YP -l IV, ro;, W 1/ 
nrb_Jlhr151INP1 [vp, IY,OOll,PIEP _M,st,Sl:-
intransilive_Vlrb!NP, 1v,sa,su, 
ldwrb!Alll',5) 1 521 1 
prepo!l t iONl_¡i!rasel !Y, PflEP _Al, 52151. 
/1 YP -> !Y, ADYP, PP 1/ 
nrb_Jlhrl5flllP, [vp,IV,lllll/P,PIEP_M,sa,s1 :-
intr•nsitive_wrb(NP, JY,Sl,S1J 1 
l<M!rbid_¡iirasellllll/P,Sl 1521 1 
prrpo1ll ionalftiSe 1 IV, PREP _Al, 52, SI. 
/1 'IP -) TV, NP (not!NPl-NJl2)) (!V!-lNl'ó?} t/ 
nrbftl5f!NPI, [vp, TV,Hm,58,SI:-
[! 
tr.risttiw_vrrbCN?J, rv,se, SJ>, 
noW>ftlse IHP2, SI 1 SI 
!J, 
notl .... (llPJ,NP211, 
utdl_h_"!'llV,NPel, 
/1 YP -l TV1 NP, ri11 (not INPl=NJ!ZI) (1VHHP2> t/ 
nrb_¡tir1se!NPJ, [vp1 TV,11'2,AllVl ,58,SI :-
[! 
trwltive_Vlrb!HPl 1 TV, S0, Sil, 
l'Ollllftr ... 1111'2,Sl,521 
!l, 
not( ... (llPJ,11'211, 
utch_tv _np!TV,lfl21 1 
odvrirbl00\1152,SI. 
/1 YP -l TV, NP, lllll/P (nol!NPl<NP21) <TVHHP2l t/ 
nrb_¡l¡rastlNPl 1 [vp, TV11f12,Jl!IVPJ,581 SI :-
[! 
trJMithe_verbtHP1 1 TV,~ 1 SU, 
nounftiSe!HPi!,Sl,521 
!l, 
not l..,INPl 1NP21l 1 
.. tch_tv_np!TV,NP2>, 
odvrirbltl_¡i!rnellllll/P1521SI. 
/1 YP -> TV, NP, PP (not INPl=NP<ll !TVHNPel 1/ 
nrb_¡tir1 .. f)i!l 1 [vp, TV,NP<,PllEP_~J,58,51:-
[! 
trinsltiw_verb!HPJ1 TV1581 511 1 
nowiftr1SOIHPe1 SI, 521 
!l, 
not 1 .... 111PJ,NP21l, 
.. tch_tv_nplTV,NP<!I, 
pr9p05il lond_¡i!rm ITV1 PllEP_Al,52191. 
162 
/1 YP -> IV, lfl, ADY, PP (no! !HPl~)) !IVl->NP2} t/ 
verb_¡t¡rasf(lfll, r.,, TV,hl'Z,11>'1,PREP _ll0,541,S> :-
(! 
transiti'l'!_vtrbCHPJ 1 TV15"1SJJ 1 
noon_¡t¡r•sel~ Sl, S2> 
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notl ... INP1,NP2», 
utc!i_tv_n¡¡ITV,hl'i?>, 
idvfrbCMY1S21SJJ, 
propooilionol_¡t¡rasollV,PilEP_~,Sl,51, 
/1 YP -1 TV, h!l, All'IP, PP !not CNPl<NP2>} !TVl-JHP2} t/ 
verb_pir.isef.NPl 1 (vp, TV 1 N>2 1 MVP 1 ~P_J.W 1 S8 1 SJ1-
l! 
trinlitiw_wrbfNPI, TV15e,SIJ 1 
noon_phrH1lllP2, SI, S2> 
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nol!SMEINPl,NP2l>, 
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.adwri>i•l .ctirHe CADYP, 52, Sl>, 
prTpO<i 1 iONl_¡t¡rue !IV, PllEP _m, Sl, S>. 
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propositi0Nl_(tlr11•I_, Cpr<pjil, Cprtp, PllEP, PREP _!lJlfEATl,HPl ,se, SI:-
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PREJ> i::a 'in', 
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PREP as 'in', 
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cntfCPRCW - 'i' ·} f1il, /1 'with' pnpotition 1/ 
PIJt - 'ht' -) f1il, 
PRll - 'lhe' -) flil, 
~ - '•' -> fiiJ, 
PIDI - 'thly' -> hill tN1tll. 
166 
/t c:!-.d .....,,lit conconlinct bri_, PllfP ml NP in both p.1,...,.. 1/ 
~-prep_l'lptrP)15FEIITJ 1 P _ss=EAT2._, _1 _1 _ 1 _, _J, (Jil> _SSFEATl,Ml _ss:BIT21_ 1 _1 _1 .. 1 _, _]J :-
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IHt (Rfl., TDllll, •, 
hillIDl'l,[[_,l{R!l,_,11!1._!UflATlll, ., 
cJH(f\fRB = disappHr -) true, 
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l{llB - ¡¡,,, -1 COOp.1re_verb2IPa_!llFEAT,NP_StlffATI, 
l{Rll = pliy -1 ~-wrbJllE._!l!FEAT,HP_!l:J!FEATI, 
l{Jm - ""'-1 COlp.ll'O_vwbllPa_!llW'EllT,KP_9.J!FEAll, 
l{Jm = 1ltep -1 "'""'"'-""'bJllE._StllFEAT,NP_stmFEAll, 
l{Jal = wob -1 """""'-verbllllEl._9.JllfEAT,NP_Sl!fEATI, 
l{Jm - •PHI< -1 casp.tre_..,.bllREl._ru!FEAl1NP_SU!ffllll, 
l{Jal = 1ing -1 COOp.lrt!_Yl!T'b!IPa_!UlFEAT1NP_StlffATl 1 
l{Jm - lllldy -1 COOp.ll'O_vorl>lllE._Sl.llFEAT1 NP_!l.J!FEATI 1 f•illl. 
/t dJfdJ .....,,¡¡< conconlinct bol-. !Y and PP ..,.115 t/ 
casp.tre_iv_n¡illY,NP_!UFEATl:-
hilUY1CVERB1_,JY_9.IFEATH, !, 
c11rCMRB s::i: diU:PfJNJ' -) true, 
l{Jm - fiy -1 roopa,.._..,..bllPa_!lJIFEllT,ll'_StlffATl 1 
l{Jal - llYIP -1 roopare_verb21Pa_!UFE!lT,NP_!Ul'EATI, 
\lORB = pl•y -1 roopa,..._verbJllE._!UFE!lT,NJ>_9.Jll'EATI, 
l{Jm - 1'1111 -1 C<10p.1re_vorbl1Pa_!UFE!lT,NP_!UFEAll, 
llORB - sltep -1 CllOp.l,.._vorbJllE._StllFEAT1111_9.Jll'EAll, 
l{Jm - '"°"' -1 roopare_..,.l>lllE._5UBFEAl1NP_!llfEAll, 
l{Jm = sPN)c -1 roopa,.._vwb41REl._!UflAT,NP_!UlfEAll 1 
l{R8 = sing -1 CllOp.ln!_Yl!T'b!IPa_!UFE!lT,NP_StlffAll, 
llOR8 = lludy -1 COOp.lro_YOl'blllE._StllFEAT1NP_!lJ!FEAlll f•illl. 
/t chtdt SMUltic ~ bl't~ TV 1nd PP verbs t/ 
COll'in!_IY_n¡l((_, 1{1!81 _ 1 _1 [_1_1 TY _5SfEATll 1 [_1 _lll!l_SSfEATll :-
cnw(C\DS .. adopt -> u.OIJ_~ 1 r1nie_y 1 _ 1 _ 1 _ 1 _,_)) 1 
\{R8., idlire -J um0CPJ5'ESIT1_) 1 
~RB = bruk -> saelNP .. ~T,!ani• .. r1t .. 1 .. 11ünq_n,lcc_n,_ll, 
l{R8 - 1>uy -1 ...,rNP_S!HAT, TY_ssrnm, 
l,{J!9 - c1tc:h -1 u.fNP_~r,r_,_ 1 .. 1 _,loc .. n,_]> 1 
\fRS - mue-> 1aa1fN>_ss:tAT,c_,_,_1 _ 1 1oc_l\i_H 1 
\fJ!B ss clNn -> uwlNP_ss:tAT1C•ni•_ftt_1_1_,_,_]), 
\fRB - cut -) ~IHP_S9=EAT 1 f•ni1_n,htm_n 1 au~J 1 Wing_n, Joc_n.1e¡J_nJ) 1 
\!ER8 - dtferd -) u.OtP_SSF'EAT1 [•nia_y,_1 _ 1 _ 1 _ 1 _JJ 1 
'r{RS .. Nt -) uaeflG' ... SSF"ERT,C_,_1 _ 1 _ 1 _,KNI_yJ), 
l{RS ~ find -1 .-OIP_SSfEAT,_1, 
~m - twr -> s.fNP_SSfEAr,r_1_ 1 _,_1 Joc_n, ... 1_ru1 1 
i.{R9 - Jilt~ -l uetHP_S9='EAT,C1nia_y1_,_1_1_ 1 _J> 1 
'.{RB - Jcww -> N11IJIJ_~r 1 r_ 1 _ 1 _,_,10C"_n,_l>, 
~ - 118 -J smlll> ... 59=!AT,) 1 
\l0119 - study -1 ,,..1HP_~1,r_,hwt_n,_,_,1oc_n, ... 1_nJ11 l•illJ, 
167 
vance rules ja both parsers t/ 
sam (SGFEATE,MPLBSFERTIO, 1 
same (SSFEATZ, NP_SSFEATE). 
compare verbálí_y_y y SSFERT 4 40.9 Lo a POSEER, y 4 4 J)0> 
same (SSFEAT, O_ESFERT). 
74 check semantic concordance betieen verb and *in! PREP +/ 
check_loc (LOC) :- 
lex_pmiLOC, Ly 4.1 s loc y, 14). 
check_locfL.DC):- 
Mn. 
inbransitive_verb(ND, Li v, ROOT, TDXSE, 1Y_SUBFEATI, 58, 5) 1- 
c 
pet_subfeat END, NP_GUBFEAT), 
connects (59, Y, S) 
2 
lex_iv (ROOT, M, TENSE, IY_SUDFEAT, y _)a 
sanz NP_SUBFEAT, 1Y_SUBFEAN. 
¿5 ON a 
aóverbiCadw,W],59,S)5- 
0 
conmects (58, Y, 9) 
Y 
lex_advíH,_) 
10 ONO al 
adverbial_phracet(advp, DES, ADV), SO, 5h- 
Ú 
degrer (DES, 90, 51) 
2 
adverblADY, 31,8). 
¿4 DES e/ 
degree([deg, NJ, 99,5) 1- 
0
/1 .....tle ~ r les i• l  ¡rsers •/ 
C'OllpUl'_wrbl 1 e_,_,_,_,_,_, ~T,J, e_,_,_, .. 1 .. 1 .. 1HP _S!FEAT, J> i-
... 159'EA1, NP _ssrnm. 
CC9pare_ wrb2'( C .. 1 .. 1SSFERT1, _, _, _, _, _l, e_,_, NJ _SSFSnl, _, _, ..... ,J) 1-
NRIS9'EATl, ll' _S!fDlll ), 
ccepue_vtrbll l .. 1 .. 1 _ 1 _1 _, _,SSfEAT11 SSFERT2l1 C_, _, .. 1 .. 1 _1 .. t NP _!~if'EAT1, NP _SSFEAT2lJ :-
,...1!9'!All,NP _SSFEA11), !, 
,..IS5FE T2,hl' _S5FEAT2), 
/1 d1fdt -le~ bol...., vwb ar<! 'i ' PllEP 1/ 
dltcl<_locll.O > 1-
ln_pnC C, r_, _,_, _, lOC..Y1J1J• 
ctet: l clUX:> 1-
l1a: ... C011 .. nounlLOC, C_, _1 _ 1 _1 _1_, loc_y,_l, _). 
/1 IV 1/ 
1.t ... siliYO vvrl!I P, li , IDlT, m!i , lY !llfEATJ,se,s> ·
[! 
gol Mbfoat Oll>, P JllfEA >, 
comechl58, W,S> 
!l, 
llll_MRO ,11, TEN5E,l _!ll BI ,_, >, 
-ol'_!IJFEAT,IV_!UfEJlT>, 
/1 All\I 1/ 
..,_blCidv, l,st, > :-
!! 
C.'CMl!Cb 158, w, SI 
!l, 
Je .idvlll,_). 
/1 ffJIP 1/ 
l<IYOrbill_¡tir ... ( Clllvp, IEl, lill'l, se, s> 1-
l ! 
<i119rW ICES, 58, S 11 
!l, 
odm'bl ll\l,9 ,Bl. 
/1 ! l 1/ 
dtgret 1Cdr¡¡,lll,58, Sl 1-
C ! 
168 
C:O!lllllC:hlst, W, 51 
!J, 
lrx_"'1!1W,_), 
/t 1V t/ 
trwitiw_mblNP, [tv,llllT, TElEE, lV_Sl.IF!ATl, 1V_!ll!FEJIT2l,5e,51 :-
[! 
get_subfNt lllP,NP_Sl.IF!ATI, 
cornctslst,W,5J 
~ l, 
!11_ IYllDIT, W, ID&, lV _!UFr.<!TI, 1V _!l • .IFEJlTZ, _,) 1 
,,_lll'_!llFr.<111 TV_!UllJlT!I. 
/1 d>«ll SBUnlic corcordUICe bol-. 1V vid llP in both parsers t/ 
"'tdl_tv_nplTV,NPI 1-
[! 
lutlTV, TV_!llFEJ!TJ, 
;ol_iUbfNI lllP,NP_!UFEJlTJ 
!J, 
,...(TV _!l.JIFEAT 1 llP _!lllFEJlTJ. 
/tllJl 1/ 
milhrylllP, r ... ,urr, TE>G:J,st,511-
[! 
flll_'®fNt INP,NP_!UJEATJ, 
t'OrllOCl1lst,W,SI 
!l, 
l111_1W< l IU!T 1 W, ID&, llJl _ !UFEJlT 1 _, J 1 
... tllP _9.B'Elll, llJX _9.IFEllTJ. 
/1 dleci< lj'llllCt ic ~ bol...,, !ID •rd vtrb t/ 
c.lltcl<_gm¡rdl[_, [_,_,¡orundl)l_ll. 
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/1 llH5CE!l1reoos P.ooti~ t/ 
/t far both paivn. t/ 
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flrst IUl_l, 11, 
l111l!ll, 11 :- " 
lntl[_IYl1 111-
lntfY,ll. 
169 
hlll[_IYJ, YI, 
get _subfHI la.DI, 9.a'EAT> 1-
hil IELfll, 19111), ... 
fintlltJC.11 1TDPCJ, ~. 
lnt ITEllP2, !la'El!Tl. 
l7t 
te Traductor Sintáctico-Sesiántico  Bidireccional . 
de Inglés-Español Basado en Eramdticas de Cláusula — */ 
de Definida 1DC6) y Grasáticas de Estructura de + 
  
de Frase Generalizada (5996). s 
ts . 
he PARTE 3: Proceso de Traducción Y 
de y 
ls Alfredo Masanao D. Maeda ll 
Je Ing. en Computación, UNAM y 
1 fbril, 1963 Mex. D.F. u 
li y 
/ +. 4 4 . 
PERRERA / 
74 This routine perforws the / 
/e English (—) Spanish Y 
18 traralation process. Y 
14 Y 
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assert (end), 
assertífin). 
JS —) NA, VP (=> 5 —) MP, VD 6/ 
Srarslationíís, (np1N9), CvpIYO1), Es, Enp!5_MP), Evp1S_YPIDD1= 
trans_np (NP, S_MP), 
trens_vpiW?,5_YM. 
14 S —) KO, AUX, VP (—) S —) MP, AUX, VP */ 
tramslationiEs, np IMPJ, Cai ADO, EvpIVP23, (s, Emp 1S_NS), CauxiS_AUX), CvpIS_VPII) 1> 
trars_np(KP, S_NP), 
trara_auxiKP, AUX, S_AUX), 
trars_ypIVP,S_VP). 
A 
trans_npl£Lpn, PROP_NOUN, SFEATIJ, ECpn, 3_PADO_NOUN, SFEATII) 3- 
trana_pr(PROA_NDUN, SFERT, 5_PROP_NOLK), 
JE NO —) PRON (—) NP —) ORON 
trara_ne(Llppron, PER_PRÓN, SFEATJJ, Llppron, S_PER_PROH, SFEATI1)3> 
trans_prontPER_PRON, SF AT, S_ PER_PRON), 
10 NO —) DET, TN (—) NO —) DET, 0M es 
trens_npttCdet DET, DET_SUBFEAT), Ecom_noun, C0M_MOUN, CN_SUBFEATI), 
Uidet,S_DET, DET_SUBFEATI, [com_noun, S_CCM_NOLD, EN_SUBFEATID) 0 
$rara_com (C0M_NOLN, EN_SUBFEAT, S_COM_NOUH), 
trans_dek (D0M_NOUN, DET, DET_SUEFEAT, S_DET).. 
17%
/Hffffffffff 1U11111111111111111 f f. l l ltft+lffH.ffffH+tffl/ 
H ~ 
/1 rt vctor i U t ico- oo.!nt leo B teei nll 1/ 
/1 l t k-úP"l'ol a .. ado "' 6'-il&ltim  ll sula 1/ 
/1 ll fi i a lll GJ  r>MltciS  st ct ro  1/ 
/1 r15f -•lizld  16P$J, •I 
/1 1/ 
/1 l! E 1 r crso e  d bn 1/ 
/1 1/ 
/1 !fro o ll&MNO . llol a 1/ 
/1 J g.  ol¡>ulacibn, !J ! 1/ 
/1 Abril, 811 x. . . 1/ 
/1 1/ 
/11111111111111111111111111111111111111111111111 lfffft-tffff/ 
/Htfffffffffffftfffffffffffff/ 
11 l il o!int rfonn ! e 11 
1 rltlh  1-J anilh 1/ 
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natrtl"1dJ1 
11...-tlfinJ, 
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/1 S -J P, P 1-J  -J NP1 VP 1/ 
lrtl'A &ti nl rs, f!9 11Pl 1 ( l'lllll, r , (f!9ISJIPl 1( l l'Pll>1-
lrans_"91N 1 _ll'I, 
lrtM.Vl'll'P  S PJ. 
/1 s -J MP, ll! , P 1-J s -J NP, rux, VP f/ 
l 1Mlll H1, (f!9lll'l, (1UJlll!Xl, (Y1>il'Pll, 1 [f!9I Pl, ( lS_íilll, (Y1>15.l'Plll -
1M_np01J1S)I», 
rms_•u.xfNP,M, )lll'l1 
lrllll.V l\' 15_\'Pl, 
/t 11' -J PN 1-J 1CP -J PN 1/ 
ran l([ ,PRIJl ICl.tl, Ft<mJ, (( n,S_PllOPJl'.l.ll,S llTJJJ 1-
rw_pnlP!l'.JPJClJI, llT, S OP_IOJll, 
/1 llP -J !D1 1-J NP -J Pll!Jj 1/ 
lrtrs_n¡1IJ[ppron,PER_~SfE!lTll, ([ pnin, _IU_PllW,!nllTJlJ1-
lr...,_pronlPEllJ>R!JC, EllT, _ R_Pll!JCJ, 
/1 NP -> ET, 01 1-J NP -> OCT, DI t/ 
lrtrs_n¡1I ( (drl , EI, lfl _9. ' JlTl, (""-""'"' IJ!_J[UI, OI !1.! t<ITl l1 
11c1o1, s_ocr, ocr ! Tl, r o oon, s Dl_N I, ouuro1m> 1-
tr1ra_C0111CD1 1Cl.t1, Ol !lllf' JIT, CDIJOJO, 
l tn1  del 10'.JIJ JI, ET, ET _! ' T1 [El >. 
1 
/1 11P -l !ET, rilJ, DI <-> 11' -) !ET, DI, AllJ 1/ 
tr.,,._npl!Cdrl, llET,DET Jllfllln, Cid¡, AllJ, AllJ_9.l!FEllTl, Ccoo_noon,ClJl_"111, Dl_!Uft'lnl, 
[ Cdrl, S_l)fT, DET _~n. Ccoo_no<m, S_ClJl_IQN, Dl_&J!l'EllTJ, [ad¡, SJIDJ,ADJ_SU!fEllTJl) :-
lrans_coo ICIJl _IQJI, Dl_!W'EllT, S_CIJIJOJO, 
tr.,,,_drl <CIJIJQJI, !ET, llETJUHAT,s_ocn, 
tm,._idJ CrilJ,rilJ_!W'tAT, s_ADJ>. 
/1 11> -l 11, DI <-> 111 -l g, DI 1/ 
lrans_np < C Cqt11nl, CUJIT, CUllT _!Uft'lTl, Ccoo_noon, CIJl_IOJI, Dl_il.iflATl l, 
ccq .. nt, s_GUWT, IUWJ _!UIFEllTl, ccoo_noun, s_ClJl_llXJI, D1_9Jlf'E.111ll > :-
trms_qu.mt <llAIT, lllVIT _!llFEllT, S _il.11/T), 
t ,..,,._coo ICIJl _IO.H, Dl_mEllT, S_COl)O.Jll. 
/1 11> -> 11, rilJ1 DI <-> D, DI, ADJ 1/ 
trons_"ll 1 C Cqt11nt 1 Ll.AIT, IDM _5lO'EATl, Cid¡, rilJ, AllJ _5Uln.llTJ 1 Ccoo _noun, CIJl_ IO..ll, DI _SIJlfEATJ l, 
[ Cq..m, S_ll.1111', llAIT _9.llfEJITl 1 Ccoo ."""', S _llJIJOJl, Dl_!llfflln 1 [ad¡' S_llDJ, ADJ_Stlf!lln l) ·-
trans_qtllrt llll.RIT,IXUIT _SW'EllT,S_ll.IWT> 1 
tr.,..._cooCCIJIJOJl,Dl_!tlfEllT,S_CIJl_lflJll, 
lr.,,._id¡ lrilJ,Ml_5lllF!'.llT, S_AllJl. 
/1 11> -l ~ RC 1-l NJl -l ~ RC 1/ 
¡,...._"!llCCpn,PID>JilJl,SFE.l!Tl, Crel.u .. ,llEl., Cvpll'Plll, 
C!pn,S_Pfll!l_IOM,Sf!'.llTl, !r<l•U51, S_llEl.1 [vplS_YPllll :-
lrinl_pn lPllJP)ilJl,9'!.llT1 5_PRlJl_lllJll 1 
lr"'5_r1!l l11El., YP,S_llEl.15.YPl, 
/1 111 -> Plll)t, RC l-1 lll -> Pf100, RC 1/ 
tr.,._119ICCppron,PER_PIUl,!HllTl1 [r<llUH1 llD.1 CvplYPlll, 
C!p¡ron,S_PER_P!l!Jl,!f!All, Crel.u .. ,S_llD., CvplS_YPllll :-
lrons_p'On lPER_Plllll, Sf!'.llT, S)l:R_fltlClll, 
lrons_N!l lllEl.,YP,S_llEl.,S_YPl. 
/1 lfl -> llET, DI, RC 1-l llP -l DET, DI, l>.C 1/ 
lr"'5."lll CCdel 1DET111ET_!Uf!'.llTJ, Ccoo_noon, rol_IOJl1 Dl)lKEllTl1 [rehuse, llEl, Cvpll'Plll, 
CCdot,S_DET,llET _!UFEllTl, Ccoo_noun,S_llJIJllJC,D(ru!J!JlTJ 1 Cr<l•.,.., S_llD., Cvp IS.YPll l l 1-
lr.M_coolCIJI _IO.ll, Dl_&J!J!llT, S_IDl_l«!ll 1 
trrn1_1Sel ICIJIJ0.11,llET,llET _!lllffJlT, S_llETl, 
tran5.,rel IJEL, YP, SJEl.1 S. VP) • 
.'• "' -1 !IET, ADJ, DI, RC 1-l llP -l llET1 DI, AllJ, RC 1/ 
lriM."!l!C Cdol,DET, llET_!l.if"EllTJ, Cld¡,AllJ,AllJJll!IFEATl, Ccoo_noon, Wl_IOM, Dl_!VIFI.<lTl, 
Crchvse,llEl., Cvpll'Plll, 
[[drl, S_!IET, !IET_!Llf!lln, [coo_noun, S_Clll_lll.N, Dl_!lllfl.llTJ, Cid¡, S_AllJ,ADJ_SUlfEllTJ, 
Crell ... , S_IE., CvplS_YPllll 1-
lrors_coo ICIJl _'°-11, Dl_!lJFEAT' S_fl)l_ 1(1.NI. 
tron1_1lot 1CJ1 _ IDM, !ET, llET _!llFEllT, s _ocr >, 
lr.,,._ld¡ ll'ilJ, AllJ _!UiFEllT,S_MJl, 
trms_,..l lllD., YP, S_IEl, 5_ l'Pl. 
172 
/1 11P -) Q, DI, RC 1-1 11' -1 Q, Dl,RC 1/ 
tr1n1_119! e Cquant, !UJIT, llRIT _!UFrATJ, Ccoo_,..,., llll)llJI, DI _!lllrnm, 
Cn:l1uw,REL, Cvp!YPlll, 
!lq....t, S_llAIJ' llRIT _QMATJ' [coo _nO<ll'o s_llll_llJJ¡, DI _!l!HIITT' 
[n:hu.e,S_REL, [vplS_YPlll> 1-
trans_q.....t lll.IJIT, llOO _!llfEAT, S_llAITI 1 
lr.,.._c:oo lllll_llUI, Dl_!iLIFEAT, S _!Ill_IOJO 0 
l..,.._,..¡ llE.1YP,S_IE.,S_YPI. 
/1 11P -> Q, ADJ, DI, RC <-> ll, DI, N>J, RC •I 
tr1ns_np([[qU1nl,llM,llRIT_!UfEATJ, (ad¡, ADJ,ADJ_9JllffilTJ, lcoo_l'O<IJI, llll_~ Cll_SlJ!FEl)TJ, 
!n:l111 .. ,REL, [vpll'lllll, 
e Cquant, S_llRIT, ILlllT _!UfEATJ, CC09_novn, s_llll _IO.Jt, Cll _!illFtATJ, Cad¡, s_ADJ, ADJ _!UFIATJ, 
Crchuu,S_REL, CvplS_YPlll > 1-
tr.,.._qumt llUWT, ilJWT _Sl.llFfllT, S_IUHI> 1 
lrans_e<:a lllll_IOM, Dl_!lmllT, S_llll _lllJll, 
lr1ns_ld¡ UIDJ, ADJ _!IHEAT, S _ADJI, 
lnM.rel UE.1 YP1 S_IE., S_YPI. 
I• 11' -> PN, RC, PP 1-1 NI> -> PN, RC, PP •/ 
lrans_np([[pn,Jl!Ul_lllJ4,!FEATJ, Crcl1ust, REL, [vpll'Pll, [pro!O_¡lllPIEl'_Alll, 
CCpn,S_PROP )QJi,SFBlTJ, lrclause, S_IE., [vplS_ YPll, lprep_¡tilS_PREP_Rllll 1-
lrans _pn IPID' _IDJI, !FEA! 1 S.PID' _10.10, 
lr.,.._rtl IREL,YP, S_IE.,S_YP>, 
lransJltep Jll IPREP _ru, s_PIEJI _ ru1. 
/1 11' -) P!Dj, RC, PP (-> 11' -> PIDI, RC1 PP t/ 
lrare_np!CCWon,PER_PR!Jl,sram, lrcl111H, IEl, Cvpl\'Pll, Cprep_¡til PREJl _Alll, 
[[ppron,S_PER_PIOC,!FEJITJ, [rehuse, S_IE., [vplS_ YPll1 [pre¡o_¡ll IS_PllEP _Rill 11-
tr1,._pronlPER_Jl!Uj,!FEAT,S_PER_~>, 
lr.,._rel un, YP, S_IE.,S_YP>, 
lraMJl"llP.JlllPPrP_ll!,S_P!U_ru>. 
/t llP -> DET, DI, RC, PP 1-1 NP -> DET, DI, RC, PP t/ 
1,..,._npl!Cdol1 llET1DET_!llFEJ!Tl1 fc:oo_""""llllJO.ll,Ol_!UFFATJ, Crcl1u&1, IE., CvplYPll, 
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CC<Wl,S_llET,llET_!UlfEATl, Ccoo_noun,S_llll_IO.Jl,Dl_!UFtim, Crclause,S_IE., lvplS_YPll1 
Cprep.JlllS_PREJl_IWlh-
lnns_coolllll_l0.11,Dl_Sl.IFrRT, S_llll_IOJll, 
lrilOS_del ICO!_IClll, CET,CET_sun<rr,s_DETI, 
lr,,,._,..l llE., YP,S_IE., S_l'P>, 
tnr6.J!l'efl.¡lllP!IEP)IJ,S_PllEP_ru1. 
/1 11P -> DET, ADJ, DI, RC, PP 1-1 llP -> ro, Dl, Rnl, RC, PP t/ 
lrillS_npl [ [drt,DET,DET _&J!FEATl, l1d¡,ADJ,ADJ_SllfEllTJ, [COO_"°""o llll_'°1l, Dl_!l!FIATJ, 
[rchu1t,REL, [vplYPll1 [pro!l_¡tllll!EP_MJ, 
[[drt,S_DET,DET_9JFEATJ, Ccoo_"""" S_llll_>0.11, Dl_!lJ!F'EllTJ, [ad¡,S_ADJ,ADJ _!ll!Fmn, 
Cn:hll<IP,S.IEI., CvplS_YPll, [prvp_¡tilS_PREP_Rllll 1-
lm1S_c:oo lllll)O.N, Dl.a.fFEllT 1 S_llll _IUlll 1 
lnM_dot lllll_JOJI, DET, CET_!IHEAT ,s_Drn, 
lr1M _lld¡ IADJ, ADJ _Slllf'EAT, S_ADJI, 
trJM ... rel UE.., YP, S)E .. 1 S_VP) 1 
lram_1"9 _¡ll IP!IEP_ ll!, S_ PREP_ ru>. 
l7J 
/111> -> 11, CM, RC, PP <--> 11> -> 11, CN,11:, pp 1/ 
lriN_njJl!{l¡uanl,IUJIT, ll..AIT_!llfEATJ, [C<lll_noon,IDl_lllJ<, Dl_!ll!FEllTl, [rehuse, RE!., [vpl\'Pll, 
[prep_¡lilPAEP _PHll, 
rrq .. nt, S_IUJIT, llRIT_Slln!ITJ, ¡"""-"°""' s_rouo..11, Dl_!iJlltlln, rrchuse,S_IE., rvplS_Y!lll, 
[prop..PllS_P!IEJIJ~lll>:-
trw_q\llnl llllM,lllJllT .!UflllT, 5_11.JWT>, 
lrtN_C<lllllDIJOJl,CN.9JFEAT,S_IDl_IOJO, 
lrans_rrl llE., VP,S_IE.,S_l'P>, 
lrons..lftlJ..PllPIEP _Al, S_PREP _Plll. 
/1 11' -> 11, ADJ, CM, 11:, PP 1-> O, DI, RDJ, RC, pp 1/ 
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/t 11P -> PN, RC, PP •I 
sp_noun_¡tlrllfllnp,Pl!OP _I0..11, IE.1 ~P_IW 1 S8 1 SI1-
•P..J!l"Oper_noonlPl!OP _lll.ll, Sll,511, 
sp_,..i.t i .,,_ol ause IP!llP _IOJI, REL, SI, Si!l, 
sp_preposi llonal_¡tiraselllD.1 ~ _ru, Si!, Sl. 
/t llP -> PIDI, RC t/ 
sp_noun_¡tlme I lnp, PER_Proi, Rru, se, Sl :-
IP _personál _p!'OllOUll IPEll_PIDI, 511, SI l, 
1p_M!l 1I ive _el auselltR_ PRl:H, RD., SI, Sl. 
/t NP -) ~. IC, PP ti 
5¡1_noun_¡tim1 l l"(J, PER_PIDI, llD.1 PREP _AO, se, Sl 1-
IP _pe!"SOMl_pronoun IPEll_PiDI, se, SI l, 
sp _rel •ti ,._clluHlltR_PRl:H, RD., Sl, Si!) 1 
sp _preposi ti onal _¡time IRD., ~p _Al, 521 Sl. 
/t ICP -1 OCT, ~ 1/ 
sp_noun_¡tirnellnp,IE,Clll_Nll0,Sll,Sl1-
1p_utl'!'lli norl!E 1 Sil, SI) 1 
1p_~_nounl0€T,Clll_!Oll,Sl,Sl. 
182 
/t 1111 -> E, CM, AOJ 1/ 
1p_noun_phrHOlll'4',IET,IDl)0.111AM,58, S> :-
sp_61tll'Wirorrl!ET, se, 51 >, 
sp _,_,.,_nounlE, IDl_lllJI, SI, 52>, 
1p_td¡ectivt!IDl)DJ4,ADJ, 52, 51. 
/t JIP -> E, CM, RC t/ 
:.;._r .... ur1Jllrolse Hnp, E 1 aJIJDJ(, EJ, 91, S) 1-
1p _dehni rwrl!ET, 58, 51), 
sp_.,,.,.,_,,,..,IE,IDIJDll,51,521, 
1p _rellti vo_clluso llDl.}IUI, E., 52, Sl. 
I• ND -> D€T, CM, RD.J, RC t/ 
sp_noon,P>r ... llnp,E1Wl_lllJl,ADJ1 IE.l,SI, Sl 1-
sp_del.,..irwrlDET,58, 511, 
sp _ comoft _ ncxm CIET 1 cnt _NJ.N, SI 1 52> 1 
sp_od¡ectiwllDl)DJl,ADJ,521531, 
sp _Nlltivtr_<l•....,llDl_IDll, IEl., SJ, Sl. 
'• .. _, PfT, CM, RC, pp ,, 
sp_noon ,PlrHO 1 lnp, DET, IDl_lllJ4, REL, P!IEP _All, SI, SI 1-
sp _delereirwrlDET, 511, Sl 1, 
sp _.,_.,_noun IDET, IDl_lllll, 51 1 521, 
•p _rel 11 ivt_C)IU'8 llD!_l(DI, IEl, 52, 531, 
5P.Jll"fpo<itiONl_¡:llm•IREl., P!IEP _Al, SJ,51, 
/t 11P -> E, CM, AOJ, RC, P!1 t/ 
sp_noon_¡:nr,,.l(np,E,WIJllJl,ADJ, E., PAEP_All,Sl,SI :-
1p_deleninerlDET,S11, 511, 
sp_~_noanlE,IDIJOJt,Sl,!121, 
sp _od¡ect ivo llDl_lllJt, ADJ, !2, 531, 
sp _rthtivt_elluwunuo.,., FE., SJ, 8'J, 
sp _prepo<itiONl _¡:llmo lllEL, PllEP_Al, SI, Sl. 
/t NP -> PllOt •/ 
1p_,..,..n,Plm•llrci, PER_PllOO, 00,Sl 1-
<P..Jlf"IOl\ll_""""""IPER_PllOI, 58, 51. 
'• w _, a, 04 ,, 
1p_noun_c:nr ... 1 lnp, llAIT1IDl_)DJO, 91,51 :-
sp_quint ifiorlllRIT,SI, 511, 
sp _comon_ nounf aoíl' 1COl)OJI,51 1 S). 
,, llP -1 o, CM, AOJ ,, 
sp_noun_¡:llmollnp,lllRIT,llJl_)Clll, JilJJ, Sl,Sl :-
sp_quintili.,.lllRll,58, SI 1, 
sp_~_..,unl!IAIT,IDl_ICIJt,51,521, 
sp _od¡ect ivt llDl_)IJ.Jt, ADJ, 52, Sl. 
/t JIP -> ll, CM, RC t/ 
•p_,.,.,,_¡:llmo 111'4', llRIT, COI _)l. .JI, IE.l 1 SI, SI 1-
sp _quant i f irr f~ 1581SJJ1 
183 
1p_.,__,,.,.,lllAIT,IDl_IO.tl,Sl,52l1 
sp_ntllliYO_ol•-llDl_lll.N, REL, 52,SI. 
/t NP -1 01 [)j, Aru, RC 1/ 
•p_novnft•HI Cnp, llAIT,IDl_IO.N,ADJ, llELJ,se, SI·-
sp_qumt i f i.,.lllAIT 1S8,SI11 
sp_.,_.,_nounlllAIT1 IDl_Nl.11, SI 1521 1 
sp_old¡eot iw llDl_I0.11, RD.1152, SJl, 
sp_ntl•I lve_ol illl,.ICDf_JO.li, llEl, SJ, SI, 
/t HP -) Q, [)j, 11C, pp t/ 
sp_novnftr ... ICnp,llAIT,IDl_I0.11, llEl, PllE.P _l'Hl151,Sl 1-
sp_q.,nlifiorlll.IM',58, Sil, 
sp_.,__"°""lllAIT1IDl_JO.li,Sl,52l, 
sp_rel •I i ve_chuM!IDl_ID.N, llEl, 52, SJ), 
sp_i>'fpo&Í ti OMl_~r .. elREL, PllEP _Ri, SJ, SI. 
/1 NP -) O, [)j, ADJ, 11C, PP t/ 
sp_noun.~r.,.ICnp,llAIT, IDIJ0.11,RlJ, REL, PllEP _llll,se,S> 1-
sp_q.,.llfior!ll.IM', 58,SI >, 
119-~-"°'"' llUllT, IDl_IO.N, Sl, 52! 1 
sp _ad¡eot i"' llDIJO.N,ADJ, 52, SJl, 
1p_.-l1live_olou1el!DUD.N,REL,SJ,Sll, 
sp_prtposl 11..,.1_~r1se IREL, PRE.P _Al, SI, Sl, 
,, 1/ 
/t Yllrb Aime 1/ 
/t t/ 
/t l'P -) ¡y 1/ 
1p_YlrbftrH11Jll1 Cvp, l\ll1Sl,SJ 1-
1p_lnl...,,.lli\11_1'1!rblll', IV, S8, SJ, 
/1 l'P -l IV, rtN t/ 
sp_vrrb_~nstlll' 1 Cvp, IV,0.'1151,Sl 1-
sp_lntransi 1 i vr_ Vl.'rbf ll', IV, se, SI l, 
sp_ildvrrbillDV,Sl,Sl. 
/1 l'P -l IV, Rl\'P t/ 
sp_v..-b.~r ... 111'1 Cvp, IV,lllll'Pl,51,Sl 1-
sp_intr1Mi ti vr_ verb OP, JV1 511SU1 
1p_oldm'bhlft ... IRDVP, SI, SI, 
/t l'P -1 IV, PP 1/ 
sp_v..-b.~r ... IHP, Cvp,IY,PllEP_ll!l,58,Sl1-
sp_lnlr111Silivr_vrrb 111', Iv,se, Sil, 
sp_prrposl ll°"'l-~rose I IV, PflfP _Ai, SI, 51. 
/1 l'P -¡ IV, ADV, PP t/ 
1p_verbftruelll', Cvp1 IY,ADV1PIEP_llfll,91, SI 1-
1p_intnnsill\11_vorblll'1 IV, se, Sil, 
sp_ld,...blADV, Sl 152l, 
sp_pro¡>osi 1i°""l-~rne1 IV, Pll:P _Al, 52, SI. 
184 
/t l'P -> JY, ¡¡¡w, PP t/ 
s¡i_verb_~rHflNP, !vp, !Y,AllYP,P!IEP_IW, 91, SI 1-
sp_intransiti vt .. vwblfl>, IY, 58, SI} 1 
sp_.idverbiilftlRIAllYP,Sl,S2>, 
sp_,.-.positicn1l_~mellY,P!IEP_~S2,SI. 
, ' ,; -1 lV, HP !notllV •> '•' C<ll\llOC\iYfl) !notlhl'l.¡¡pe)) !IV 1-> HPel t/ 
sp_vr!"b.P°lriiSl'INP1 1 Cvp, lV, NP2.l,58,SI ¡-
[! 
sp_tr•nsitive_Vl'f"'blNPI, lV191.,S1>, 
cllecic_tv!IVJ, 
s¡i_"°""_phr,..lli\?, SI, SJ 
~ ] t 
notlsaelHPl,M'ZIJ, 
.. tch_tv_npllV,li'C), 
/t l'P -J IV, llHI, NP (lV •J '1' conrwctiYI} {notOO'l>lf'2)} {lV 1-) 11!'2} t/ 
1p_Yl!'b_~r ... IHPI, [vp, 1V,C!Nl,NP2l,S8,SJ1-
!' 
sp_trwitivt .. Yerb01>1 1 TV1511511 1 
not ldlf<k_tvllV>J, 
t'O!VWlelivo!CIHC,Sl,S2>, 
s¡i_""""ft""lli\?, S2, SJ 
!l, 
notl...,IH!ll,NPZ>J, 
Nlch_lv_npllV,fi'CJ, 
/t YP -J IV, 11', rtN {notllV •J '•' COMeC!ivoJl !notlhl'I-)) {IV 1-J NP2l t/ 
s¡i_vorb..Jlhr ... 01111, !vp, TV,ll'i!,AD\ll,se,s11-
c! 
s¡i_trai.itivw_..,.b1J111, IV, se, su, 
check_tvllVJ, 
s¡>_1>oun_~rnell!P2, Sl,S21 
!], 
notluwlNPl,NP2JI, 
.. tch_tv _np llV,NP2>, 
s¡i_.idverblAllY,52,S>. 
/t l'P ->IV, llHI, 111', rDI {lV •) '•' nmocllvol !notlNPloflll!)} <TV 1-> NP2l t/ 
sp_vorb_phr1,.UCPI, [vp, 1V,aHl,llP2,ADl'l, st,SI :-
[! 
:;:_transitiYT .. \l'l!t"bOl>t, TV,St,SIJ 1 
nollcho<:l<_tvlTVJJ, 
ccmrcti ,.laHI, SI, S2>, 
sp_ll0l11l_~r1selll'2,S2,SJJ 
'l, 
notl.,..INPl,NJ>i?IJ, 
Nlch_tv_npllV,Jf'e), 
sp_O<!verblAllY, 53, SJ, 
185 
/f yp -> TV, HP, llJIP (notllV •) '•' CO••>•<liY•» (no\INP1sf!P2>l (!V (-) NP2} f/ 
sp_wri>ft• .. IHPI, [vp, TV,11'2,Alll'Pl,Sll,S>:-
C! 
1p_trmsitiw_vrrblHPl, TV1 58,SIJ, 
dllck_tvl!Vl 1 
sp_noun_¡tiriselNP2, SI, 521 
!l, 
notl.-INPl 1HP2)) 1 
.. tch_lv_"911V,HP2>, 
sp_iilveri>lal_¡i!r ... IAllVP1 S2, Sl. 
/t YP -) TV, llNI, NP, AD\IP (!V•> '•' connectivd (notlNPlsfl'i!)} <TV 1-l Hile} t/ 
sp_vori>_phri .. 111'1 1 [vp, TV1aJtj,NP2,ADYPl 1581S>1-
C! 
sp_tr1n1lli,._wrblHPl, TV,se,S1> 1 
not lcloeck tv ITV)), 
romecti_; l!lJfj1Sl 152)1 
•P-""""-¡timelN'2, 5215.ll 
!l, 
notlsuelNPl 1NP2)) 1 
.. tcto_tv."911V1N'2) 1 
sp_ldverblll_¡l'1r ... 1ADYP15.J,Sl, 
/t YP -> TV, NP, PP (notlTV •l '•' <:Ollfll!rlivw)} (no\INPl«e>;!)} (!V (-) JG'2) t/ 
1p __ b_¡tir ... INPl,[vp, TV,NP2,PllEJl_IW,Sll,Sl 1-
C! 
1p_tr1n11itivo_mblNPI, TV,91,SI>, 
clltclc_lv11Vl 1 
sp_""'11_¡tir.,.INPZ, Sl, 52l 
!l1 
notl,..IHP1,NP2», 
llllcll_tv ."911V1 HPi?l, 
ip.Jll"OPO'li ti0Nl _¡tim1 ITV1 Pm' _Al, 52, Sl, 
/t YP -) TV, 1D11, NP, PP !TV al '•' connectivwl (no\INPl-IR!)} (!V H HPZ> t/ 
sp_verbft ... INPI, [vp1 TV, IXNi,llP21PllEJl _PHl 1 SI, S> 1-
[! 
sp_lrimSitiw_verblNPl, TV,Sll,Sll, 
"'t lchocl<_lv ITV l >, 
comect i w llll .. , St, S2>, 
sp_noun_¡timelNPZ, 52,5.JI 
!], 
notl,...INPl,NP2» 1 
utcll_lv_"911V1NP2l 1 
sp_[ftPOSi t iooal _¡tiriSe ITV, PREP _Al, S3, S>. 
/t YP -1 TV, NP, ft/11 PP !notlTV •l '•' comocii,.)} (nolllfllsll'21} !TV H 111'2! t/ 
sp_vwrb_¡tir1seOIPI, [vp, TV,NP2,ADY,PllEJl_1'!0 1Sll,SI :-
[! 
sp_trlMitiv._~bfNPJ, TV,91151) 1 
dllck_tvlTVI, 
sp_noun_¡timelNP2, Sl,521 
!], 
186 
r<>t 1.-INPI, N!l211, 
utch_tv_nplTV,11'21, 
sp_ldVl'l"blJiJl./1 S21 SJ>, 
•P.Pl'fllO!illiDNl_¡ilrutlTV,PREP_Al,SJ,SI, 
t• \IP -1 TV, CIJfj, llP, Al11, PP CTV •I '•' CO!l'lldlvtl lnollNP1""'2)} <TV 1-1 NP2l '1¡ 
sp_vrrl>_¡:itr ... 111'1, [vp, TV1CIJfll,llP2,A171,PllEJl _All,Sl,SI 1-
[! 
sp_lr1Mitive_vrrl>INPl, 1V151, Sii, 
nol lct«k_tvllVI 1, 
cornclivel~,st,52>, 
•p_l'Olln_¡:itme IN'Z, 521 5.11 
!l, 
nol l,...INPl,Hl'Zll, 
utch_tv_npl1V111'21, 
sp_adYft'l>llllY,53, 541, 
sp_prl!>Olit ion1 l _¡:itrUf l1V, PREP _Al, S' 
/t \IP -1 TV, NP, llNP, PP CnolllV •I '1' corwctlw)} lnollNP!oflll2)} {TV H l!Pel t/ 
sp_veril_¡:itr ... INPI, [Vl't TV,NPe,AllYP, P!EP _PHJ, SI, Sh-
[! 
sp_transitive_wrblNPl1 TV,st,Sll 1 
cllldc_tvllVI, 
1p_noonp ... 11ai2,Sl152l 
!l, 
noll.-ílCPl,11'211, 
utch_tv_npllV,11'21 1 
sp_111!w•bid _¡:itrtullllM', S2, SJ) 1 
sp_"""'"'i hon1l_¡:itmel1V, PllEP_Rl,SJ, SI. 
I• VI' -> TV, CIJfj, llP, NM', PP CTV •I '1' corN!:tiwl Cnot lllP1""'2l l <TV H 11'2> t/ 
1p_Yft'l>_¡:itr-Ol'J, [vp, TV1CIHl,11'2,NM'1 P!IEll_All,58,Sl:-
[! 
sp_tr¡mitive_m-bitl'l 1 TV,st,Sl>, 
cllldc_tvlTVI, 
CO!W<tiwlllHt,Sl 1S211 
1p_l'Olln_¡:itr ... lllP2,S2,SJI 
!l, 
noll.-INPl 111'2ll 1 
1at~)·1 _r.plTV,NP2>, 
sp_adwrbl11ft-IA171P,531Sll1 
sp..JNPOSi tion1l_¡:t¡r1HITV, PllEP.Rl,Sl1 SI. 
!• •I 
I• C<.pl-.hry Roul i nes 1/ ,, ,, 
/1 PN 1/ 
•P.IJ!Wft' ."°""Hpn, W, AIJllfElln, SI, 91 1-
I ! 
cawwc:tl lst, W, SI 
!J, 
ln_pnl_, PNJiSfEAT,WI 1 
1ppord 1 Csingul1r, Jl 1 PN_!l!HAT, PN_!UfEATl. 
/1 PfDI 1/ 
s¡J_pl!'IOl'lll_¡ronounlCp¡ron,ll,Pl'lllJl_!lJfEATJ151,Si 1-
C! 
tomlt'lslSl1 W,SI 
~J, 
ln_¡rail_,PPRIJf_!lifEAT1 WI. 
/1 JET 1/ 
!p_dot.,..iner I Cdet, 11, JET _!UfEATJ, 911SI1-
C ! 
cmwctslSl,11,SI 
!J, 
lu_sp_dot 111, JETJl&tAT). 
/1Dt1/ 
1p_co.in_noonla.EJ1, r.:o._"°""' w, ouumm, 911, s1 :-
C ! 
c:om1chlSll,ll,SI, 
list IELEJI, El..EllJUHATJ 
!J, 
l11_coo_noon 1_,Dl_!UHAT,WI, 
.-IEl..Ell_!iJ!HAT, Dt_!lllFEATJ. 
/1 lllJ 1/ 
sp_ild¡l'clivelEl..Ell, Cild¡ 111,JIOJ_!UfEATl151,SJ 1-
C! 
COMl!C'tsf91,W1 S>, 
IHllEWI, El.DI &llfEATJ 
!J, -
IH_ildJ 1_, RDJ _!UfEAT,WJ, 
... 1El..Ell_!la'Ellr, AIJJ _!UfEAn. 
/1 g 1/ 
sp_qu.mli fi.,.Uquant, W19_!UfEATl 1511SJ 1-
[! 
c:omochlSl,W,SJ 
!l, 
lex_quinl 1_1 Q_!UfEAT,WI. 
/1 11: 1/ 
sp_M!bllve_c:l1usolEl..Ell, Crc:l1,..,ll, Yl'l, CVISIJ1 SJ :-
lrx .. rell .. ,W>, 
sp_l'lf'b_¡l!rHll!_,ELEIO, 1/1'1 SI, SJ. 
la& 
/1 pp 1/ 
sp_pNp05i 1 ional Jlhr ... lllfl., ! l'N9_!M, C prop, PllEP, P!IEP_!i&Ft<ITJ, lfll, 51, SI 1-
C' 
""""'1sCSl,PllEP,Sll1 
PSEP • 'con' 
~ J, 
lrxJftlll_, PllEP _Sl&'EllT, PllEPI, 
(! 
sp_noon_~rnefNJ, SI, S), 
ctlMf<!sl5l 1 P1101, S2J 1 
sp_coop.i,.._pronlPllOl,521, 
got_l<lbfNI 111',ll'_!UFt<ITI 
!l, 
,_ IPllEP _!UF'EllT, NP _9.B't<ITl, 
C'Ollpo1Tt!_l'N9_nplPllEP_!l.lll'EAT111'_!llFEllTl, 
sp_coop.1re_rtl _np lllEl., 11' _ Sl&'EllTI. 
sp_pNpOSiliONlft,..lllEl.,Cprrp_¡to,Mll,51,511-
[! 
CON'«lslSO,Jlllm,51, 
~: 'cawigo' 
!11 
sp_noun_?ir•sefN', 911 S) 1 
got_subf NI IMl, Ml _SllF'EllTI 1 sp ___ rol_npl!El, Ml _ 9.IF'EllTI. 
•P..Jll"POSi liOllilft-lllEl.1 C¡np.Pi,Jl!J,51,911-
[! 
ctlMfCI ' 1 se, PRIJi, 51, 
PO• 'contigo' 
!l, 
sp_noon_¡in-Helll', se, 51, 
got _subf!ll llf!, NP _!UIFERTl, 
sp ___ rel_npllEl.,lf! _9.IF'EllTI. 
sp_preposilion1l_¡tor¡s11JV, C¡np_¡li, C¡np,PllEP,PllEJ!_5llFEATl,lfll,st,6l1-
!! 
comocl1191,PllEP,Sll1 
~=·~n' 
~ l f 
¡.,_P"fl!I_, PIEP_!lWEllT,PllEPI, 
!' 
sp_novnJl1rn1 fJrll,SJ, S>, 
COMe<hl5!1 P!l!Jj,S2l, 
sp_coop.1rt_pronlpf0j,S2J, 
got_11lb1NI IMl,Ml_!UFEATl 
!l, 
,_IPllEP_!iJ!Ft<IT,NP_!UFt<ITl, 
C<IBpil"l_¡np_nplPllEP_Ut<IT,lll'_!lllFt<ITJ, 
1p_cmpl1'9_ív_npl!Y,HP_!UFEATl. 
lll'J 
1p_preposi 1 ional _¡nr ... llY, [pr<p_¡tr, ll'l, se, SI 1-
[ ! 
COrftchlS9,~S) 1 
PROf • 'corwigo' 
!J, 
sp_""""_p1irneu11,se,s1, 
got_1UbfHI INP,NP _!18'EATI, 
sp_CCIO(>IM!_iv_~UY,ll'_!iJ!FBITI, 
sp_proposilional.P>riSellY, f P'"9_ptr,N>J, se, SI:-
f ! 
cornchl911, ~SI, 
PRB1 a 'contigo' 
!J, 
sp_"""11_(tirtRlll', se,s1, 
got _1ubful lll',NP _Sl.IHATI, 
sp_«wiJiT') v_~nv, HP _!iJ!FBITI. 
sp_(ll't¡>OSillonolftlMITY1 f P'"9_itl1 Cpnp, PREP, PREP_Sl.IHAn, ll'l, se, SI 1-
[! 
comech1Bt1PREP,Sll, 
PREP • 'con' 
!l, 
l•x_propl_, PllEP _!UFEAT, PPEPI, 
[! 
sp_noun_¡tiru•IHP, Sl1S1, 
C'CMl!ch!Sl,~52), 
1p_C<>Opll'0-"""'1~52), 
gel_IUbfHI 0111, HP _Sl.IHATI 
D, 
._ IPllEP _!il!FEAT1 HP _!l..IFEAT>, 
sp_COl¡>ll'l_tv_~ITV,HP_Sl.IHAT>. 
•p_proposl t ionolft ... ITY, c __ ptr, N>l, se, s11-
C ! 
rov1ects1se,~s>, 
PfDf • t ccqigo' 
!J, 
1¡1_noun_¡tir.uolJll, se, S) 1 
grl_subfeat IN>,NP _Sl.llFllm, 
sp_coopare_tv _~ ITV, NPJl..IFl'.llT>. 
sp_prepositionol.P>r ... ITY, Cpr<p_ptr,N>J,se,s11-
C! 
t'OIVll!Cls!Sl,PR!H,SI, 
PfOf. 'Ca'lti¡o' 
!J, 
ll¡J_llOlln_¡tlrHOlll', se, SI, 
got_subft1l lll',N> _lilllfEATl 1 
sp_COllpll'l_IY_~ITV,ll'_!UFEAT>. 
198 
1p_prtpooi lie>111l_plr ... 1_, lprtp _ph, !prep, PllEP, PllEP _!UFfJUl, 1111, se, 511· 
!! 
c:omrct1 l5e, PllEP, SI 1, 
PfEP ;: '"'', 
lrx_prtpl_,PllEP _!llfiAT,PllEPI 
!], 
sp_noun_P,ruelNP, 51 151 1 
[! 
get_subfNl 111',ll'_SllfERTl, 
,._IPllEP _!l.l!FEllT, MP_!IJIFfJITl, 
connttlllSl,UX:,_) 
!l, 
sp_cho!ci<_locfl.OC). 
sp_prtpoSili°""l_phrKfl_, Cprtp_¡tl, !P"P, PllEP, PllEP.9/lffJITJ, ll'l, SI, SI 1-
[ ! 
.,,......,i11se, PllEP,5n, 
MP• 'en', 
ltx_prtpl_, PllEP _9B'f.ITT,PllEP) 
~ l, 
5P.""""_¡tir1selHP,Sl,5), 
[! 
got_subf•d lli>, 11'_5W'fJITI, 
,..¡PIEJI _!l.IFfJIT,NP _!llFfJln, 
COMlthlSl,_,521, 
<:omrr:ts 152, UX:, _I 
!l, 
sp_dltd<_loclUI:l. 
I• <lltdc syntoclic ~ bol- '•ilh' PllEP ni Pll!ll t/ 
sp_._.._l"'O"IPR!Jl,511-
C! 
corw111<h IS, DI, 1 
!J, -
CHelIPDI .. 'yo' _, fiil, 
I• for CM'ICI use of 1/ 
/t 1Ni\h1 prtpOli\ion t/ 
PtOf cr; 'h' -> ltr_CC9_nounl_,_,D01truel>. 
IEXT = [] 
!l, 
Cüe ((PR()i .,. 1 tJ' -) tMll', 
pAl)i -- '•ll•' -) tr.11, 
~ - 'nosotro11 -> tra, 
PO - •nosotrn1 -> tr"\111 
PIOC - 1 11los' -> tne, 
PIDi - '111"' -l lrllOI f1llJ). 
1p_"'"""'_prmlPl!!Jj,_l 1-
l11J11l.,_,PIDO, 
191 
I• cNcl: NUntic ~ brlllft!I 11' Irá PP mi>I t/ 
s¡>_cooporo _rel _!'lllll!l111' _!UFFATI 1-
losl IREl., TOIJll I, !1 
hil ITEllPl, [[_,IHl,_,llEl._9.&'EADll 1 !, 
c~IC\09 =- ~ -> trw, 
\OS - voll!' -1 "'"1"l'9_vwrbl lll!l_!llFEAT111' _!UFERTl 1 
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~ ::: lispiv- -> soaelNP_ss.rEAT, (¡ní1_n,_,_ 1_ 1_ 1.,.n, 
~ - toriar -1 ... 1MP_S5FERT,Cmi•_n,1><s_n,auc_y,•in;_n,loc_n,INl_nll, 
\D9 a: dffl"n6fr -> ,_,INP_SSF'EAT,Cini1_y1 _1 _,_,_,)>, 
\€RS =- C"OEf" -) UElhP_SSfEAl1 [_1 _ 1_ 1 _ 1 _ 111Hl_y]) 1 
\H9 = l"l'C'Ontru -> u•!f>P ... SSFEAT,_} 1 
~-= oir -> 1Mel.i>_S9tm1 t_,_1_,_1 loc_f\DIH1.nJl 1 
'r{!m - P5C'udlolr-> ü11tlHP_SSFEAT,C111ia_y1_,_1_1 .. 1_l>, 
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\U4I; - wr -> saaelNP .. S!nRT, ), 
~ ~ estu:liar -> u.e1HP_!i:Sf'EAT1 r_1h ... _n,_1 _ 1 loc_n,•1l .. "l)1 f1ill). 
192 
O o REN 
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EST 
sp_intransitive_verb(NP, Civ, ROOT, TENSE, IY_SUBFEATI, 58,5) 3- 
o 
pet_subfeat (NP, NP_SUBFEAT), 
connect g (58, Y, 5) 
2 
lex_iv(_,_, TENSE, IV_SUBFERT, ROOT, U), 
sane (NP SURFEAT, 1V_SUBFEAT), 
13 PON el 
sp_adverbiCady, 4), 58, 5)3- 
o 
cormects (58, Y, 5) 
2 
hex_advi_W. 
40 BOND s/ 
sp_adverbial_phraselLadvp, DEG, ADVI, 99, 5) :- 
14 
sp_degree (DEB, 99, 51) 
J 
. 
sp_adverbiAWW, 51,5). 
[9 DES s/ 
sp_degreel [deg,W), 50,5) :- 
E 
consects 153, U, 5) 
Y 
lex_deq(_¿Wl. 
14 W04 
sp_transitive_verb (RD, Etv, ROOT, TENSE, TV_SUBFEATI, TV_SUBFEAT2J, 98, 5) 3- 
t 
pet_subfeat (NP, RO_SUBFEAT), 
cormects (58, , S) 
2 
lex_tv(_,_¿TENSE, TV_SUBSERTI, TV_GUEFEATO, ROOT, M),
vane [NO _SUBFEAT, TU_SUBFEATI), 
193
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s c odc_loc:ILOCh-
lrx_pn 1 _, C_,_,_,_1 loc.J,), LOC). 
sp_chodc)oc:ILOCI :-
lex_ccm_nounl_, [_,_,_,_,_,_, loc_y,J,LOCJ. 
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1  .. i t 1 itive_vl'f" lHP, i ,R T, ~, IV 9..líf' ATJ,seJ,S> 1-
C! 
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,_ot  _!lJlfEJlT 1 IY _ WlffJITI, 
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sp_o6vorb1Cidv1Wl 1991 l1-
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s¡:_idvlrl>I D\1151151. 
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ogrtelC g, l,se,Sl :-
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/1 Definid• IOCGI y 6r~ticn de E>lructura de t/ ,, Fm• Ge!>ec1lim!a IGP561, t/ ,, t/ ,. l'M1f 51 Ltwitlin. t/ ,, •I 
/1 Rlfn!do 111,.nao D. 111.ed• •! 
I• In¡. rn Coopuh<:illn, LNlM •I 
!• Abril, 1968 lléw. D.F. ., 
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I• id¡l'Clires t/ 
/t t/ 
lu_1dJ la11er1c1r1, {1ingular1J, _,_,u¡c_y1 _,_, J,.,.icanoJ. 
ltx_idJ IMM"íc¡n, (1ingular, 31 _1 _11.nc_n, _, _, _) 1.-ericin.ll. 
lrx_ldJCa.ricani Cpliir-•1 1 31 _ 1 _,usc_y, _1 _ 1 J,nericu.os:l. 
lo_~Jltllll'f' ic•n.. [plur11, 31 _, _, usc_n, _, _, ), a.wric•na.sl. 
lrx_adJlbid, C1ingul11"131 _ 1 _,muc_y1 _, loc_n, _] 1 iw.lol. 
ln_adJI~ C1i~Ju,J 1 _,_,&KC_n,_ 1 lcc .. n,J 1ulal. 
lrx_ldJ(bid1 Cplur11 131 .. t _, u.sc_y1 .. t loc_n1J 1ulos>. 
ln .. idJlbAd, [plurll,3, _1 _,a.isc_n._1 loc .. n,_l,aalas), 
lt:e_idJ lbNuti ful, {si~ulzr,3 1 _ 1 _ 1.asc_y, _, _, ), hfnloso). 
lex_adJ lbNut iful1 Csinguhr131 _1 _,aa.sc_n, _, _, J,~l. 
l1>1_¡1dJ lbeauh ful, [pluril, J._, _,.asc.J, _,_, J, henloscsl, 
lex_idJ lbN!lt 1 ful, fplur•1 1l¡_,_, .isc_n, _1 _1 _11 hlnOSlsl. 
ln .... ¡dJ lbig, [singular, 3, _, _1 _1 _1_,,J, gr1ndeJ, 
lu_adJlbi!h Cplur1l, 31 _, _, _, _, _, _] 1 gnndesl. 
:e~ .. a~J '.t; ,;c~ 1 !sirg•Jlar, 31 .. 1 .... ,aasc_y, _1 loc_ri, llfal_rJ 1 r.egl"'O), 
l1x_a6J lbl.c:k1 [singular, 31 _1_111sc_n, _, loc_n, 1eaJ....nl1 negra), 
lex_idJ lbl.ack1 fpluril, 3, _,_, usc_y, _,loe_ ni 1eal_nl, negros). 
lu_adJ lblici<, [pll.n"a 11 31 _, _, usc_n, _, loc_n, ll'al_n], n!grnl, 
ln_idJ Cgood, {•inguhr1 3, _, _, auc_y, _, Ioc_n,_l 1 buenol. 
lu_ldJ Cgood, Csingu lar1 3, _1 _1 aasc_n, _, lcc_n, ) 1 buena), 
lex_idJ IQO(X11 Cphrral 1 J._,_, 1ucj',_, lcc_n,J, buenoll. 
lr•.•dJ IQ00.:11 [plirt1l, 3, _1 _111sc_n,_, loc_n,) 1 OOen.Jsl. 
lri_&dJ lil"ltel 1 ig«1t1 [s1ngular1 31 ani•_y,_,_,_, loc_ni seal _nl, 1n~el iqtnttl, 
lu_ldJ fi ntell igent, rolural, 3, &ni• ...Yt _,_,_, loc_n, ..al_rJ, int~l ig!'l'ltesl. 
195 
A A 1 
lex_ady(1lit$le, (singular, 3,anis_y,_,_,_,1oc_n,me21_n), pequena). 
lex_adj (little, Cplural,3,ania_y,_,_,_,10c_n,weal_r], pequenos), 
lex_ad) (little, (plural, 3,anim_y, .,.,_,10c_n,seal_n), pequenas). 
   
lex_adjlold, [singular,3,_,_,masc_ys_s_, J viejo). 
lex_ad]fold, (singular, 3, ,_masc_n,_,_, y vieja). 
lex_adjlold, fplural, 3,_, masc_y,_y_, 1, viejos). 
lex_adjtold, [plural,3,,_ymasc_n,_, y), viejas). 
lex_ad] (pretty, singular, 3,_,_,m250_y;_,_, bonito). 
lex_ad) (pretty, (singular, 3, _, ¿m35c_n,_, , ) bonita). 
lex_ad; (pretty, plural, 3  _,_,masc_y,_,_,_J,bonitos). 
lex_adj(pretty, [plural,3,_,_ymasc_m_, , ) bonitas), 
lex_ad] (red, Usingular, 3,ania_n,_,_, ,loc_n,seal_n),roj0). 
lex_ad¿tred, (singular, 3,2nim_n, ,_,_,10c_nymeal_n),roja). 
lex_ad; (red, Eplura), 3,aniw_p,_,_,_¿loc_n ae21_n7, rojos). 
Jex_ad¿(red, (plural, 3,anim_a, , ,_yloc_n,meal_nd, rojas). 
lex_adj(seall, [singular,3,anim_D, ; y +, 2 chico), 
dex_edjtesal), [singular,3,amim_n, y y y, dy chica). 
lex_ad¿(ss211, plural, 3,anim_n,_,_,_,., 2 chicos) 
ldex_ad¿(saa11, (plural, 3,ani_M ys, -3.2,chicas). 
lex_ad)(tasty, (singular,3, ,hus_n,masc_y, _,loc_n,weal_y), sabroso). 
lex_ad](tasty, [singular, 3, ,hus_naasc_n,_, loc_n, meal_y), sabrosa). 
lex_adjitasty, (plural,3, ,hum_nmasc_y, y 10c_n, 081 y), sabrosos). 
lex_adjitasty, (plural, 3, , huw_nwasc_n,_,1oc_n,ea1_y], sabrosas). 
lex_ad)1ugly, [singular, 3,_, ¿asc _yy_s 1), fe0). 
lex_ad(ugly, (singular,3, ,_,ma5c_n_, , 3, f03). 
Jex_ad]lugly, Uplural,3,_, asc _y,_1 9), f808). 
lex_ad¿fugly, £plural,3,_, masc_n_, 1 J,fe25). 
  
  
/e + 
/6 adrerbs $/ 
78 t/ 
lex_advicarefully, cuidadosenente). 
lex_advisincerel y, sinceramente). 
lex_advíslowly, lentasente). 
lex_adv (well, bien). 
lex_adv(gladiy, alegrenente).
Jn_ldJ f little, [singular, l, ini•_y, _, _, _, loc_n111Nl_nl 1 peq~). 
leJC_idJ Uittle1 Csir.gular,J,1 1 1 _1 _1 _ 1 Joc_n, meal_nl1 peourn.a>, 
r adJ l liU le1 [ l 1l  i• y1 _1 _1 _1 loc_n,1eal_nl, pequrrcs). 
h11r_1dJ U itt le, [ l ral1 1 ni•_y, _1 _1 _, loc_n, 11eal_n) 1 pequen.is), 
lex .. &dJ Clowly, [singular, 31 _ 1 _ 1 _1 _ 1_,_J, idorable>, 
lex_ldJ ClOV!ly1 [pluri11 1l, _, _, _, _, _,J, ador1bles>. 
ir l J Cold, sinqular,31_, _, .asc_y, _,_, _J, vi1JO). 
H J Cold1 [ ular, 1 _ 1 _ 1 a s _n, _, _, J, 1eJa>, 
Jn_ J fold, [ , 31 _1 _, a sc_y1 _, _, _J, i J s>. 
n_ Jfold, (  1 1_1 _,.asc_n, _1 _1 _] 1 it1Jas>. 
r l J fJrftty, [singulu1J1 _, _, 11sc_y1 _, _, _]1 bonito>. 
l ir adJ l re ty, [ ingulu1J 1 , _, •uc_n¡ _1 _, , nita), 
l r ICtJ l~ty 1 [pl al1 1 _1 15asc_y1 _, _, 11 onitos>. 
adJ(prftty, Cpl r l 1l  , _, .uc_n¡_, _,_],bonitas>. 
t l J l d1 [ ular1 1 n1• .. "1 .. 1 .. 1 _1 loc_n11eal .. nJ 1 roJol. 
n .. dJ lred1 [ ular, 1111i•_n, _1 _1_1 Joc_n,1Hl_nJ, ro Ja J. 
eir &dJ Cred1 [ l,31 ani•_n, _1 _ 1 _ 1 1 1 IH  .. nl 1 ro Jos>. 
IH .. i Jlnd, [ l 1 31ani1 n, _1 _1 _,loc_n,Eal_nl, J s>. 
n_ JhiuJ 11 ular,31 .ni• .. n, _, _, _,_,J, chico), 
J11r_adJ f ual J, qular,J, . i• .. l'Li .. t _, _  _,),ch a). 
11 ICtJ Csul 11 [plur1 1311ni _n,_1 _, _, ~ 1 l 1chicos). 
J11r_adJ Csul )1 Cplural, 1 : i•_n, _, _, _, _,_J,thicn>. 
J i J Chsty1 [ ular,31 _,h1.11_ni11sc_y1 , l n, • l yl 1 Jlbroso). 
i J lhsty, ular, J, _,h1.11_n,11sc_n,_, l c_n,. 1l_yl 1 sabrosa), 
J r l J(tilsty, l r1l 1J1 _,tua_n.¡uscj',_1 lcc_n,meal.Jl1 u r sos). 
n_l J fhsty, C ural 1 1 _, 1.m_n,•uc_n,_ 1 loc_n,meal_yl,1o1bro as), 
11 _idJ f u;Jy1 CsinguJar1 l  _1 _t .. sc 1 _ 1 _ 1 ), f ol. 
n_i J f uqly, [ ular, J, _, _, as , _1 _ 1 _1 1 fe1). 
11 adJ lugly1 Cplural 131 _ 1 _ 1 J&aSC..Y• _, _, _] 1 eos l. 
rx J (UJilly, Cplural 1li _, _1 1asc , _1 _ 1 _) 1 feas l. 
/1 1/ 
lid'mbsl/ 
/1 / 
ox_advlc1rofully,cuid.l-tel. 
r dv (a rare! y, eru te>, 
rx vl1ll>fly, talftltel. 
_advl,.11 1 bienl. 
1M_1dv gladly, •IO!lrnenhl. 
196 
/t t/ 
!• mili1ry l'lf'b l!lfl'undl •I 
/t t/ 
lex_1u•Cbe, u, P"'fSfnlt CsinguJu, 11 _, _, _, _, _,_],estar, estoy>. 
ln_au• lt•, U"f1 ~t, Csintul1r,2,_ 1 _ 1 _ 1 _,_ 1 _l,fiti1',~tas), 
ln_1uxct•, is1 P"'fS!1't1 C1in,g11hr131 _, _, _, _, _, _) 1 estar,estal. 
lt1_1u1I~,1r1, pt"'Hf'l'l\1 Cplural1 11 _, _, _, _, _,_] 1 estar,esti90tíl, 
le11_au•fbe1 •rt1 present, Cplural,2, _1 ... 1 _,_1 _ 1 _], e!tar,e!itaisl. 
ln_awc lbe, an, present, Cplural, 31 _1 _, _, _,_1_),estar,estan). 
Ju _uuc lbe, ~, past 1 Csingulu,1, _1 _ 1 _, _, _1 _J,esbr1f'!ituVI!). 
l11_awc lbe1 ..ere, pat, [singular,21_,_, _ 1_ 1 _ 1_} 1 estar, estuviste), 
le1_111xlbe1 ..as1 past 1 Isingulu,J,_1 _ 1 _, _, _, _] 1 estar,estuvol. 
ln_aux fbe, ..ere, past, Cplural 1 11 _, _1_ 1 _ 1 _, _1 1 Mtar,estuvi10Sl. 
ln_11U(fbe,llll'r"'f1 past, Cplural,2, _, _1 _ 1 _ 1 _, _J,estar1estuviste1sl. 
br_aUJ (be1 N!'N'1 p.ist 1 {plural, 3, _1 _ 1 _ 1 _, _, _) 1 estar,estuvier-onl. 
/f f/ 
1•~ rcuns t/ 
/1 t/ 
Jr11_ccm_nounlairph~, Csingwlir,J. ania_n, hUJ_n, masc_y, wing_y, loc_n. meal_nl1 avionl. 
lr11_rom_nountappl11Csir.gulu1311ni•_n,h1J1_n1 NSC'_n, wing_Jli loc_n,IHl_yJ, .mun.1l, 
ltx_com_rmmlapplH1 !pl1D"111 J. ani•_n, h1.11_n.aasc_n, winq_n, IOC_f'lt.e.il_y) 1 llo!nzanasl. 
llll_ccm_noc.mlb.1111 C.ingular, J,1ni•_n1hta_n,11asc_n,wing_n, loc ... 1'111Nl_rtl1 pelota l. 
1P ... Ct9_notlftlbal Is, Cpha•l,J, i&ni•_n, hua_n,USC"_n.1ánq_l'lt loc_l\E•1l_nl1 pelotas>. 
ler_a:m_nounlbed, Csingul1r, J, 1ni1_n, htm_n,casc_n11ong_n, loc_y, .eal_nl,ca&al. 
ln ... tU1_nounlbird1 (siNJ:ular,3,ani•_y, hU1_n,anc_y1wing_y, loc_n,.eal_nl 1 paJaro>. 
lex_C09_nounlbird11 (pi uril 1311ni1_y, ht11_n, aasc _y, Ming_y1 J oc_n, .ea l_nl 1paJaros1. 
1n_tUl_nounlbird1 (siNJ:llh:r,J,ani•_y, hUJ_n,Nsc_y, wing_y, loc_n,meal_nJ, ave). 
lex_ccm_1'IOUJ\lbin:ls1 [pltn'al, 31 •nii_y, hi.m_n.usc_n, wing_y1 loc_n,...al_nl, avl'SI. 
l111_C'Olf_nounlboy1 (1ingular1J1 anin_y1hu1_y11<JSC_y, lfinq_f'lt loc_n.•al_nJ, ninol. 
lH _com_noun !boys1 [pi ural 1 ~ ani1_y1 f\UJ _y 11.1sc_y, MÍ ng_n, loc _n, lll'al _nl 1 ni 005). 
ltx _ctW_noonlburgeT 1 [singular 1 31 ani1_n. hU1 _n.1.1sc _n, wing_r.1 1 oc_ n, ea] _y )1 hubu,,uesa). 
lex_Ct9_001Jnlburgert, Cplural, 31 .ini•_n.h.u•_n, u"' .. "' wing_n, loc_n, .eal_yJ 1haaburguesas), 
ltx_coe_nounlbuttlf"fly1 (sinqulir131 111i1_y1hum_n,aasc_n1 Ming_y, loc_n, 1eal_nl 11ariposal. 
!ew _r~""- l'C'J"'.ft-•Jtterfl ies1 (plural, 31 an11_y1 hU1_r1i11asc_r1, wi ng_y 1 loc_ri,~al_n; 1 aariposasl. 
ltr_cce_noon fcu, rsingularl 3, 1ni1_n, hun_n, li!K"_.Y, 1'11\1}_1'1¡ loc_n, mt1al_nl, auto). 
lex_cce_nounfcus, [pl ural,31 an11_r, ht.11_n11asc_y1 lfing_n, loc_l'l,JH l_nl 1 autosl, 
lu_C'C9_nounlc.ar, Isinqular, J,1ni1_n1 h1.!a_n1aasc_y1 wir1v·1, loc_n1 ._...¡ _nl1 codwl. 
:<'• _:om_nounlc•rs, [plur1l ,J, ani1_n,hU1_n 1 1asc_y,wrng~n, loc_n11eal_nJ 1cod-.es>. 
l11_eo1_noonrcat 1 [sjngula:r, 31 ¡ni•_y1 hU1_n1 .asc_y, wing_n, loc_n, ~al_n), ;atol, 
ln_C'09_not!'llc1ts, fpl lD"d 1 3, .mi•_y, h1.11_r111o1.sc_y1111ing_n, loc_n, real_nJ, gatos). 
lu_com_not1nfcokl1 [singular, J1m1a_n, huit_n, .. sc_n, 1ong_n, loc_n, me-al_yJ, coca_col•l. 
hx_cm_nounfcn!M, r_,3,ini•_n, hwa_n,aasc_n,11ing_n, loc_,, meaJ_y), CT'l'Nl. 
IH _caz_nounfdog1 [singulir1 3, ani•j', h1.S_n1 ..a~_y, w1nq_ n1 loc_n1 llN:_nJ, perrol. 
Jtx_cm_noul'l{dogs. [plural, 3, an11_y1 hUl_F"tUSCJ1 wing_r; loc_n,meal_nJ1 perros l, 
ll'r_C'C9_noonldolJ, [11ngulir1 31 •nia_n1 hus_n, N.SC_n1 Ming_n, loc_n1 .eal_nJ, llUne<'i l. 
Jtx_com_nounlgirdfn, [singular 13,ani•_n¡ h1.1.1_ri, aasc_y, winq_n, lec _y, 1eal_n}1 J1irch nl. 
l11_to1_nounlg1rJ 1 [sir.gulir1311nia_y1 hlll_y, iaasc_n11111nq_n, loc_n11eal_nJ1 nin.11, 
197 
l11_coe_nounlgirls, (plur1l1J, iini11_y1hus_y1 aasc_n, wing_n, loc_n, 1Pal_nl1 nina.s>. 
l11_coa_ro.mlglas.s, [5ingul1r,J11ni1_n,hU11_n, NSC..J1 •ing_n, loc_n, 1Nl_n.l1 vidrio). 
llx_coe_nounlgluses 1 (sinqul1r1J1 ani1_n, hU1_n,&1~_y, wing_n, loc_n, aeal_nl, vidrios>. 
lrx_coa_rounl~, Csingular 13,1ni11_n,'"'9_n, 1asc_y,wing_n. loc_n, .eal_nl, aart i l lo). 
ln_COll_NXmlhoua, (singul¡r 1 J,in11_r~ h1.111_n, aasc_n,•i nq_n, loc_y, 1eal_nl1 cas.11), 
lex_eo11_rcunlkni f1 1 (si~ulir,3 1 i1ni11_n,hU11_n, li5C_y,wing_n. loc_n, .eal_nl, cuchillo>. 
ltr_COll_noanfl ibr&ry1 (singulu, 31 ini•_n1 hum_n, .asc_n, wing_n, loc_y, Eal_n) 1 biblioteca). 
11•_C011_r'ounlaan, Csingulu,3, ir'li1_y1 00.J, aasc_y,wing_n, loc_n,.eal_nl, hol'nl. 
ll!'•_C09_nounl11en, (plvr1l, J, ani1_y1 hum_y1a¡sc_y1 winq_n, loc_n, .e1l_nl,ttc.bresl. 
lrx_c-o._rounl1i lk_shike1 (singular, 3, ani11_n, hU11_n, aasc_n1 "ing_n, loc_r1t..eal_yl 1 salteada\. 
le•_C'Oll_rountp¡:rt.. Csingular,J1ani1_n, hUJ_n, lli:SC..J1 •inq_n. Ioc_y, aeal_nl, parque>. 
ler_C"'09_noYTllpol iCte.1n, CsingulM1311ni1_y, hlll_y1 m1sc_y, wing_n, loc_n111Nl_nl, poi iciil, 
l1x_C011_1'10\111fpol it1!M\ (plural,J, ani1_y1 hus_y1 .asc_y1 wing_n, loc_r\¡ Eil_nl, policías). 
J11_t'C*_nounl5dlool 1 Csingulu, J, ania_n, hUJ_n,aasc_n, wing_n, loc_y,.eil_nl, escuela>. 
Jp_cm_nounfUJid, C .. ,3, an1•_1\ 00._n,NSt_n, MiNJ_n, lOC."i .ea}_y] ,ens'aJada) • 
lex_CQl_rounl!Ofa., [_,3, ani•_n, hul_n.,aasc,.Y1 wirq,n.. Ioc_y,seal_nl, sof a). 
lu_C01JiC>•.mlstone1 (singuhr,3,1ni•_n. hU9_n1 .asc_n, •inq_n, loc_n, .eal_nl, piedra), 
lex_co._roun(student1 fsingu1ar, 31 ani•_y, hU11_y111i:SCJ1 •ir.g_n, loc_r.. Eal_nJ, e-studiante). 
ln_C011_rounlst~t1 1 (plurll, 3, ani1_y1 hua_y,.asc_y1•ing_n, loc_n, wal_nl, estudiantes>. 
Jrx_ci._nounlt«"C, [1ingu}¡r, J, ini1_n,ht.t1_n,Msc_y1 •inq_n. Ioc_n,meal_yl, tar:o). 
1H _t'Olf_1'()(ntlt-'COS1 (plur1113, 1ni1_n, hum_n,llisc_y1•ihg_n, loc_n, .eal_yl, tacos>. 
lei_co._ncun lthitf1 (singular, 3, ll''li• ..J1hUl'_y, aasc_y, wing_n, loe_!\, 1e1l_nJ 1 ladron). 
l11_coit_~1toy, hinqt.tlir1J,ani1_n1hUD_n, .ase _y, win~Ln. loc_n,.eal_nJ, Jugl.lriel. 
ltx_COl'_nowtltoys, [plur1113, 111i•_n,h1.m_n,aasc_y11nNJ_n, loc_n, aeal_nJ, JU!Juetes>, 
111 _cm_nowthmi Yl'r'Si ty, (singulu,J, .:r'li•_n, h1.111_n, aasc_n. wing_n, loc_y, .-eal_nl 1 un1 venidad), 
ln_CCll_~IJIClUJ\r C1ingular1 3, ani•_y1 tw.m_y,aasc_n, wing_n, loe.ni -..I_nl,l\IJerl, 
lrx _~_nocml~ [plur1l 1J, ani1_y1 hull_y11MC_n,wing_n, loc_n,8Nl_nl 111JJirres:). 
l11_car_noun.lylrd1 (1ingul1r1 J,1nia_r,h1m_n, usc_y1 wing_n, loc_y11Hl_nl1 patio), 
/1 ,, 
/ t ec:nec:t l vt H 
,, 1/ 
/1 ,, 
/t cltgl'fi ldvlril 1/ 
/t •I 
ln_cltglso,hnl. 
1 .. _drgl"'l1'"'1'>· 
,. ,, 
/t doll!'W!N!rs •/ ,, t/ 
ltx_dltli. hingul1r1 31 _ 1 _ 1 NSC_y1 _ 1 _ 1 _l1 un>. 
lr11_dtt111 hi~ulu,3, _, _, IUiC_n, _, _, _1 1 tm1). 
lu_dttl¡n, (s1nquhr131 _ 1 _ 1aasc_y,_1 _ 1 _] 1 unl. 
ln_dritin. (11riguhr,J, _,_,1uc_n._,_1 _l,t1ni1J. 
196 
ln_drt lall, C1ingul1r,l, .. ,_1 usc_y1 _ 1 _,_l, todo). 
lt•_det C.tll, (1inguli1r, 31 _ 1_ 1 aasc_n,_, _, _l 1 tod.iJ. 
leJC_det 1111 1 Cplunl, J,_, _, aasc_y, _,_,),todos l. 
llll_det fil 11 Cplural,J, _, _,NSC_n, _, _, _l, todAS), 
lex .. dft (.v!I"')', [singulu,J, _1 _, _ 1 _, _, J,c&d1l. 
leJC_det (509e1 tpluril, J, _, _,aasc_y,_, _, J, algunos>. 
ln_dri lsc., Cplural,J, _1 _,1Jsc_n, _
1 
_ 1 _l, algunas), 
lu_detlmy, [singular,3,_, _, _, _,_,J,•i ), 
lex_det lyour, (1ingul1r1 3,_1 _1 _ 1 _,_,_], tuJ, 
ln:_drt (his, (1tngula:r131 _, _, _, _, _,J, su), 
l1x_dtt lhlr1 (sin;ular,3, _, _, _, _, _1 _1 1 sul, 
lex_dlt Cits, Csingular131 _, _ 1 _ 1 _ 1 _, _1
1 
su>. 
lH_det Cour, Csinqular1 31 _ 1 _ 1 usc_y, _, _, _J, nustrol. 
lH_det(o.,.r, Csinquli1'1 J,_,_1 .asc .. "1_1_,_J, nuestra), 
ln_dlt fyours, [singular,3,_, _, NSC_y, _, _, ), vm-trol. 
lex_det f)'O<l1'S'1 Csingular1 J, _1 _ 1 aasc .. flt .. 1 .. 1 _],vuestra>. 
leJC_drt ltheirs, r_, J, _1 _ 1 _ 1 _, _ 1 _l, sus>. 
l•• .. dri fmy, (plurat,J,_ 1 _, _, _, _, _l 1•is). 
1111 .. det ()"O'IT'11 Cplural 131_ 1 _1 
_1 _, _1 _1 1 tus), 
ln_dtt lhis, Cplur1I, 31 _, _, .asc_y1 _, _, _l, 1us). 
lex .. detlhf!r-1 Cplural,J,_,_,1JSC'_ft,_,_,_l, su1l. 
Ju_dlt fih1 Cplural,31 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _, _} 11u1). 
ln_dri: lovr, Cplura 11 J, _, _1 IJSC _y1 _, _, _] 1 nuest rot>. 
ln_det Cour1 Cplural 131 _, _,aasc_n.,_1 _ 1 ) 1 fKIKtrasl, 
ln_dtt lyovrs, Cplural 1 3,_, _, .uc_y, _,_, _l, vuestros>. 
lex_dlt fyour11 Iplur11 1 31_ 1 _, ... sc_n, _, _, _l, vut1trul. 
1111 .. det lthlirs, (plltr•l 1 J, _, _, _, _, _, _] 1 1u1>. 
Jrr_det lthat, [lir~ul•r,J, _, _, NSC..J1 _, _, _],IHI, 
ln_dtt fthit, Clingu111", l,_, _, aasc_n,_1 _, _l, esJ), 
lrr_det ltnote, (plural 131 _, _ 11NSC..J1 _, _, _l 1 l'505). 
lrx .. det (those, Cplur.11 1 J, _, _,usc_n, _, _, _l, esas>. 
lrx_dri: U hit, hiriguli1"1 3, _, _, Nsc_y, _, _, _] 1 aquel>. 
lex_dtt Uhat1 [1ingular, J,_, _1 &i1sc_n.,_1 _ 1 _1 1 aquel lal. 
hx_drt tthos.11 [plural,l,_, _,usc_y, _, _, _J, aquvl los). 
ln_det Uhou, tphrr1l, 3, _, _, ..asc_n, _, _, J, aquel las>. 
l11_det lthi11 hingul1r1 J, _, _, usc_y, _, _,_],este), 
lrx_dri: lthil1 !singular,3,_1 _,1ouc_n.¡ _, _, _], Mh). 
ln_dtt lthelt, [plural, J, _, _, ILHC.J1 _, _, J,ts,osl, 
1111_det ltt\1111 (plur11 1 31 _1 _,Msc_n1 _ 1 _, _] 1 !5bsl. 
ln_drt tthe, [1ingular,J,_, _, Nsc_y, _, _, _1 1 tU. 
lH_~ UM, [sinqulu, J.,_, ... • Ns.e .. ~_,_,_], lal. 
ltx_dri: tthf1 Cplural,31 _, _, .. sc_y, _, _, ), losl, 
lu:_dri: Uht1 (plural,3, _, _, .. ,c_n, _1 _,_],las l. 
19'l 
/1 english dehrslMn 1/ 
llx_eng_det I~ [singular,J,_, _, _,_, _, _l ). 
le11_rng_det (an, [1ingular, J, _, _, _, _, _, _)}. 
lex_eng_det 1111, c_, 3,_, _, _, _,_,) >. 
lex_eng_dft: Crvrry, [sinqular, 31 _1 _1 _1 _, _, _]). 
11!11 .. fn!J_dri f1a1e, [plural131 _1 _ 1_ 1 _ 1 
_, _)). 
Jrx_eng_det Uhat 1 (sjngular, 31 _ 1 _, _, _,_,_)). 
lH_lng_dri lthe, [_1 J, _, _, _, .. t _, _J>. 
lo:_irng_dri Ut>ne, {plural 131 _, _, _, _ 1 _,) ), 
ltx_eng_det lthi51 [singular, J, _, _, _1 _ 1 _,_)), 
lex_eng_dtt lthose, Cplurü, J, _, _, _, _,_,_)), 
11x_~dl'tlr¡, c_,l,_,_,_,_,_,_J). 
ltr_tng_Mt lyour, Csinqular, 31 _, _,_,_,_,JI. 
l!X_et\g_det lhis, [_, 3, _, _, _, _, _, J). 
l!X_enq_dri 1tier, r_,J, _, _, _, _, _, J>. 
ln_eng_dñ lits, e_, 3, _,_, _, _, _, _n. 
lrx_ef\9_det!ovr, c_,3,_,_,_,_,_,_]), 
lRX_eng_dri'fyours, Cplwal, J,_,_,_,_,_,J l. 
lex_eNJ_det ltheirs, [plurll, 31_1 _ 1 _1 _1 _,_H. 
ler_sp_det lun, Cs i~uJ.,-, 31 _ 1 _, USCJ'1 .. 1 _,_]). 
lex_sp_det luna, [singular, 31 _,_, •uc_n. _, _, J>. 
11x_19_dtrt ltodo., [§i11Quli1r, J, _, _, MSC.J1 _1_1 _1 ). 
lrx_1p_det <toda, [singular, J, _, _1 .asc_n, _1 _1 J ). 
ln_1p_det !todos, Cplur¡l 1 3, _, _, sasc_y, _, _, JJ. 
ln:_1p_dft !todas, [plur11 1 J. _1 _, usc_n, _1_1_)). 
Jex_sp_det leida, (singular,J,_1 _ 1 _, _, _, _]), 
Jn_1ip_6it l1Jgta'I05"1 CpJur1l, J, _, _1.llnt'_y,_, _, _]}. 
ln_sp_dri l1lgunas1 [plural, l,_,_, .. 1e_14_1 _,_)J. 
lex_1p_det le.e, (sing:ular, 31 _, _, USCJ1 _ 1_, _l>. 
ltx_1p_Mt l.s., [singular,J,_, _, 11.1sc_R, _1_,_]). 
lu_sp_detl1quel1 hingul1r1 J, _, _1u1e_y1_1_,_]). 
ln_sp_det l¡qu.el l~ [singular,J, _, _, NSC_r\ _, _,_l>. 
l1x_sp_det lel, (singular,J, _, .. 1 NSC.:J1 _1 _1 _l>. 
lex_sp_det lla, lsingular, 31 _ 1 _1 .asc_n, _
1
_ 1_J ), 
lrx_sp_dltllos1 (plur111 3, _,_,Nsc.:J1_ 1_1_)). 
lex_1p_detUas, [plural,J,_1 _ 1sa1e_n, _1 _,J>. 
lex_1p_dirt lntos, Cplurll,J, _1 _ 1 1.1scJ1 _1 _, _)). 
111_sp_dll !esln, [phr1I,J, _,_,1asc_n, •1• 1)). 
lex_sp_det leñe, [singular,3,_1 _ 11ascj',_, _1 _) ), 
lex_sp_dfot tntA, [sin;uhr,l,_, _11U!SC_n. _,_, _)). 
ltx_sp_dri (nos, Iphr1l,J1 _ 1 _,usc_y,_1_ 1_}). 
ltx_19_dlt fe-v.as, Iplura11 3, _, _, -.¡sc_n, _1 _, _)). 
11x_1p_det f1que1Jos1 [pi ur11 1 J, _1 _1 USC.J1_,_,_]}. 
l1x_1p_drt l¡,qurl In, Cpl 11r1l ,J,_ 1 _,~sc_n, _, _, _l ), 
l1x.1p_det l1i, Csin;ulu,J, _, _, _, -'-' _)), 
ltx_sp_dft (li 1 1 [p)UN} 1 J. •1 _, .t _,_, _) ), 
Jtll_sp_dlt ltu, (singular, 3,_, _, _, _, _, _)), 
lex_sp_det ltus1 Cplurll, J, _, _, _,_,_,JI. 
lu_19_dft lsu, [singular, J, _1 _, _, _,_,)l. 
lex_sp_det lsus 1 Cplur•l 1 J,_,_,1a1c_)'1 _ 1 _,_H. 
lex_sp_dri lsu_ fsingular,3,_, _1 _ 1 _ 1_ 1JJ. 
lex_sp_det lsus1 Cpluro1il 13,_, _, aasc_n, _1 _ 1 JI. 
ltx_sp_dft <su, Csingular,3, _, _1 _, _, _, _l ), 
lrx_~_det (sus, c_, 3, _, _,_, _, _,)), 
lrx_sp_det lnuestro1 [singulir13, _, _, NSCJ1 _1 _1 JI. 
lric_sp_dft lnuHtr~ [singular,3, _, _1 1c1sc_n, _1 _ 1 _]J. 
ln_sp_det lvUHtro, Csingulir,3, _, _, aasc_y, _,_,_JI. 
lex_sp_det lvuettra. !singular13, _, _,usc_n, _, _,_)). 
lrx_sp_det CnuKtros1 [plural,3, _1 _1 .asc_y1 _,_,_l l. 
lex_sp_det lnuestrn1 (plural,3,_1 _1 .asc_n,_,_, _]l. 
ln_sp_det lvuerlros1 (plt.ral, J,_1 _1 .asc_y1_ 1_,_l l. 
lrx_sp_det fvUKtras, [plural 131_ 1 _, usc_n,_, _, _)1, 
!• ,, 
/t Intransitivo l'orbs 1/ 
/t t/ 
ln _j v ldi"PPQ1"1 disapprar1 '"5Mt1 (singu lir 1 11 _, _, _, _, _, ), desap1recw 1 desilparezrol. 
ltx_ivCdiuppe¡r 1 d.iuppeiu 1 ~ 1 [sir.qular 1 2¡_ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _l 1 d~ 1 desaip.1~sl. 
lu _ivld iu.ppeo1ir, di sappe.1rs, present 1 Cs ingular 1 31 _ 1 _ 1 _, _, _,) 1 de'!ap¡T'!Ct'f"'1 desip.¡.rect!). 
lrw_ivldillPPNT1 di11~r 1 preserd 1 [plural,1 1 _, _, _, _ 1 _, J,dHip.1.rtcet,drsa~). 
ltxjv (dinppur1 diUPPHf'1 ?"fS'n\1 (plur1l,2, _1 _, _, _ 1 _1 J 1desap¡recer1 desaparectisl. 
lu:_1vldiJ.tpf:ffr 1 diuµpHr 1 ~ 1 Cplurd 1 3 1 _ 1 _ 1 _,_ 1 _,_] 1 ~p.1rteer,desip1rt'C!'n). 
ln_ivldiu.ppHr,dis.tp(leartd, p¡st 1[siNJular1 11 _1 _ 1 _1 _1 _1_l 1dr.iapu«W1desiparec1 l. 
ln_ivldlM.ppHr 1 di~ 1 pist, lsinr;¡ular, 2, _, _1 _1 _, _1 _],desJparecer,desip1recistel. 
lt11_1v(disapi:eo1ir1disappurtd, past, [singular, 31 _ 1 _ 1 _, _, _, _l 1 desap.tr'ft'fT'1 dK.lpareciol. 
ltx_ivCdiuppeu, diuppelNld, past 1 (plural,1 1 _, _, _, _, _, ) 1 ~parKl'l"' 1 dtsapareci9051. 
lex_iv(dis.ppE!'ar 1 disipp1an!d 1 pa'5t 1 [plura1,2,_,_ 1 _ 1 _,_ 1 _l 1 desa~ 1 ~parecisteis>. 
lex_ivld1sappe-¡r, diul)PHred, past 1 (plural, 3, _, _1 _ 1 _ 1 _,_], de'Ojaparteer,df'S¡p.1.recieronl. 
ln_ivCdiu.PtJear 1M1ll_diupprar, future, [5ir.gulu1 11 _ 1 _1 _ 1 _1 _~ _l,desapaN!C1.'1" 1 d~paN.'C'el'1!), 
lt1_ivldis.1ppe-ar,111i ll_diuppur, future1 [singular, 2, _, _, _, _1 _ 1 _l 1desip.¡recer1 dts11>41receras). 
IPjv(disap;rv, will_diDppHr1 hture, [singular,31 _, _, _, _, _, _J 1desapaf1.'C'fr1des.Jparecera>. 
lex_~ •!di sa~?fª'' 1111ll_rhsappear1 foture 1 fpl ural, 1, _1 _1 _ 1 _, _, _) 1desaparecer 1 desap.¡rerer~·S i. 
lrx_i vldisappear,•il l_disaPPHf', fdu", [pluril,2,_, _, _, _, _1 _], desap¡l"fC't1r1des.Jparecereis). 
h•_i vldisappeir1will_du¡ppear 1 hturv, [plural, 3, _1 _1 _, _, _, _], desapd.r'ee'er,dec.apaffl't'l"'anl. 
lrw_ivlfly, fly, present, (singular, 11 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 loc_n, ) 1 voh.r, •tuelo>. 
ltx_iwlfly, fly 1 ~ 1 Esingular1z._1 _ 1 _1 _ 1 loc_n.J 1vohr,vuelul. 
ln_ivlfly, flirs 1 ~t 1 [singulr, 31 ini•_y, hum_y,_ 1winL,n, loc_n,llNl_rU, volar, Yutbl. 
111_1vffly, fhn, pr"Hl'nt1 E11ngul1r1 J. _,h~_n,_, wing,J, loc_n. _} 1 vo)¡r, Yuela), 
ln_l vlfly, fly, prfll'l'lt1 Cplurd, 11 _, _, _, _, toc_n, _1 1 'l'Olir, volUOtl, 
211 
Jex_iv CfJy, fly, present, [plur•l 12,_, _, _, _, loc_n,_1, volar, vohi1). 
lex_ivCfJy, fJy, prHent, Cplur•l131 ani•_y, hWl_y1 _1 •ing_n, loc_n, mN1 _nl 1 volar, vuel•nl. 
lex_ivlfly, fly 1 present, Cplurill,J, _, hu.11_n1 _,111ing.J1 loc_n, ), volar, vuelanl. 
J1x_iv(fly1 flew,past, (singular, 11 _,_, _,_, loc_n,_l, volar,.,.olr), 
lex_iv(f ly, fJ!'W1 p.i1t, Csinqular121 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 loc_n, _) 1 volar, vohstt!}. 
lu_ivlfly, flett1 past 1 C1inguli1r1 J, ani•_y1hua_J1 _,Ning_n, loc_n,wal_nJ, vohr1 volo). 
Jn_ivlfly, flew, put 1 [singular, J,_, hu.11_n,_1 wing.J1 loc_n, _} 1 vol u, volo>. 
lex_ivlfly, flett, pat, Cplural, 11 _, _, _ 1 _, loc_n, _}, volHOS1 volar). 
le11_ivlfly1 fle141 past, Cplural, 21 _, _, _, _, lcc_n, _] 1 volar, volasteis>. 
h~x_ivffly, flew, pHt, [plural 131ania_y1 hua_y, _, •in;_n, loc_n, .eaJ_nJ, volar, volaron>. 
lex_iv(fly, fleN, past1 Cpluri111 3¡ _1 hU11_n1 _, w1ng_y1 lcc_n,)1 volar, volaron), 
le.11_ivCfly1 •il l_fly, fut ure, [singular, 11 _ 1 _ 1 _ 1 _, loc_n, J 1 volar, volare>. 
lex_iv(fly1 Ni ll_fly1 f ut ure, (singular, 2, _, _, _, _, loc_n, _1 1 vohr, volaras>. 
lex_ivlfly1 Nill_fly1 futurt1 Csin;ular1 J1a1U•_y1 hu._y1 _ 1 Hing_n1 loc_n1 •atnJ1 volar, volara), 
lex_i vf fly1Ni l J_fly, future1 CsinguJar,31 _1 l'H.ttt_n, _,wing_y1 loc_n, J, volar1 volara), 
le.11_1vlfly1 wi l l_fly, f urure1 !plur1l, 11 _, _ 1 _, _, loc_n, J 1 volar, vol are905), 
lu_i v(fly1 •il l_fly1 future1 [plural 12, _, _, _, _1 loc_n, _1 1 volar, volare1sl. 
l•x_ivlfly1 wi l l_fly1 futvrt'1 !plural, 31 an1a_y1 htm_y1 _ 1 wing_n1 loc_n, DNl_nl 1 vol¡r1 volar¡n). 
J1.11_iv(fly1wil l_fly1 future, [plt.a'il,3, _, htt11_n, _1 wiriq_y, loc_n, _} 1 volar, volmtnl .M 
ln_ivf fJy 1 flying 1 gerund1 r_, _, ani1_y1 l'l1.11_y, _, wing_n, loc_n, 1eiil_nJ 1 volar1vol1nfo). 
lH_iV(fly, flying1 Ql!'l'Und 1 (_1 _1 _1 hta•_n, _, MÍl'lq_y1 loc_n, _l 1 volar, vo]ardQ), 
Jn_iv(Jift1 live 1 ~ 1 [singular, l 1 ania_y,_,_,_, loc_n,J, vivir, vivo), 
Jrx_ivUh'i1 l i ve1 pret.mt, (singul1r1 2, aniD_y, _1 _ 1 _ 1 Joc_n, _J, v1 vir1 vivtsl, 
lex_iv(Jivv, l1m1prnnit, [Sil'!gulu,3,ania_y,_1 _ 1 _, loc_niJ 1 vivir, vivtl. 
lex_ivflivt, liVl!1p-nen\ 1 !plural,1, 1ni1j'1 _ 1 _, _, Joc_n,_) 1 vivir,vivhml. 
le• _ivfl ive, live1 pl"'Kt'ftt, [plur11 12, i1ni1_y, _, _1 _ 1 lcc_n, ), vivir, vivisl. 
lex_i vUive1 Ji ve, prtSl'nt, (plur11 1 J,1ni•_y1 _, _, _, loc_n, _] 1 vi v1r, viviml, 
11.11_i vi lira, li W!'d, past 1 !singular, 11 aní•_)'1 _, _, _ 1 loc_n, ), vi v1r1 v1vi>, 
le11_ivll ive1 lived1 put, [singular, 21 1ni1_y1 _, _, _ 1 loc_n, )
1 
vivir, vi viste), 
ln_i vUive1 liwd1 past1 [singular, l, ani1_y1 _, _,_, Joc_n,_1 1 vivir, viviol, 
lex_ivll1vr1 liwd1 past, [plural, 11 i1ni1_y1 _ 1 _ 1 _ 1 Joc_n, _} 1 vivir, vi vi10SI, 
lex_ivflive, livE'd,pa¡t, fplur11 121 v11a_y1 _ 1 _ 1 _, loc_n,), vivir, vivisteis). 
lex_iv(J ift1 li 'ift,past, [plural,3, ani1_y1 -• _, _, Ioc_n, _},vi v1r1 vivim>nl, 
lex_iv( live1 1ti 11_1 ivt, futur11 {s1nguliar1 1, ani1_y1 _, _ 1 _, loc_r~ _J, viv1r, vivir.), 
lex_ivlli't'11 NilJ_l h't', f utm1 Csi~lar 1 C..•ni•_y1 _, _, _, loc_n, ), viYir, vivirasl. 
lex_ivClive,wi ll_livv, fuhre, Csingular,3, ani•_y, _, _, _, loc_n, J, vivir, vivir•>. 
ln_ivUive,will_live, foture, Cplural,J,ania_y,_, _1 _ 1 loc_n,J, vív1r,viv1rnosl, 
Jn_iv<1ivr1 •ill_livt, future, !plural,211n1a_y1 _ 1 _, _ 1 loc_n,J, vivir,vivi~is), 
lei_ivllive1 •ill_live1 future1 Cplural 1 J,1ni1_y1 _, _ 1 _ 1 loc_n, ), vivir, vi viran>. 
le11_iv(p}ly1 pl,¡y,prf'Hf'lt1 [singular,1 1 _,_1 _ 1 _ 1 lcc_n,11Nl_nl 1 Jugar 1 J~I. 
Jn:_1 vlphy, play1 prHlflt 1 {singular1Z1 _, _,_, _1 loc_n, Eal_nJ, JUQirtJuegasl. 
lex_ivlphy, phys, (rHent, [singular, 3, ani1_y1 _ 1 _ 1 _ 1 loc_n,_.a l_nl, Jugar, JUegal. 
Je11_ivlphy1 play,present, (plural, J1 _ 1 _ 1 _ 1 _, loc_n,1eal_nl 1 Jugar, JUg.osl. 
lex_1 't'lphy1 phy, present, (pluril 1 21 _, _, _, _, loc_n, ll!al_n), Jugar, Jugais). 
lH_ivlpl•y,phy, prn.mt 1 fplural, l,i11i1_y, _1 _1 _, loc_n,11!al_nl 1 Jugar, JUtg•nl. 
ln_ivlpl•y, pl•yed, p,¡st, (singular, 11 _1 _ 1 _ 1 _ 1 loc_l\¡.e-al_nl 1Jugar, Jugue), 
ln_1v !play, pl•yed, put, hingular,21 _, _, _, _, loc_n, 111eal _n) 1 Jugar, Jug•stel, 
lrx _iv(phy1 playtd, put, [singular, 31 ard11_y1 _, _, _, loc_n, Ed_n) tJugar,Jugol. 
lr11_jv lpb.y, playrd, p¡st, (pluril 1 1, _1 _ 1 _ 1 _ 1 loc_~Nil_nl, Jugar, Juga.osl, 
le.r_iv(phy1 pl•yed, past 1 (plural,21 _1 _1 _, _1 loc_n, Eal_nl1 Jugar, Juguteisl, 
lrx_iv(play1 played1 p¡st 1 (plur•l,3, a:nia_y, _1 _ 1 _ 1 loc_n. wal_nl, Jugar, Jugal"'Onl, 
lP_ivlphy, wil l_pl1y1 future, [singular, 11 _ 1 _, _, _, loc_n,Eal _n.l .Jugar; Jugare). 
lex_1vlplay, •i ll_play, f uture, Csinquhr12, _, _1 _ 1 _ 1 loc_n, Eil_nl 1 Jugar, Jugaras), 
lrx_i r(pJ1y,wi JI _play, future, (sir.t;;ul ar,J., ani•_'Ji _1 _, _, loc_n, 11eal_nl1 Juga:--, JUgaral, 
Jr11_1vCpl•y, w1l l_pl•y, future, (plural, 11 _ 1 _, _, _ 1 loc_n, wal_nl, JUgar, Jugare905l. 
lrr_ivlplay, wi.Jl_phy1 future, lplunt,21 _ 1 _, _ 1 _, loc_n, .eal_nJ, Jugar, Jugareis), 
lu_ivlpby,•i l l_phy, futurt'1 [plllr'al, 31 ini1_y, _1 _ 1 _, loc_n, ae.il_nJ, JUgar, Jugaran), 
In _ivCNn, f'UntprMent, (1inqul1r, l,ini•;y, _, _, _, _, _J, C'On"fr', C'OfTOI, 
l11_ivhim 1 1'1lJ'i~ 1 [1in¡¡ular1 Z. tni•J, _,_,_,_, _J 1 C'Or'Tff'1COM"e5). 
ln_ivCrun, runs, i;rtStnt, (singvlar13, ani1;y1 _, _ 1 wing_n, loc_n. .e•l_nl, l'Ol'Tt'r, corrtl, 
lex_1v lrun. run1 pl"'MeTlt 1 [plural, 11 ani•_y1 _, _, _, _, J, C'Of'Tt'r't corre.os l. 
ln_iv lrun, r\111prHent, Cplu:ral,2.¡ 1ni•_y, _, _, _, _, ),C'On"tT", corre is l. 
l11_ivCrun1 run, prewnt, !plllr'al, 31ini1_y1 _, _ 1 •inci_n, loc_n,..al_nl 1 correr, COM't'fll, 
lrx_ivlnm,ril'lt p,¡st, [singular, 11 i1ni1_y, _, _, _, _, ),corrv", corril. 
lrx_iv lrvn, r1n, pnt 1 Csinguhr12, ini•_y, _1 _, _, _ 1 _] 1 C'Of'Tel"1 COl"'T'i ste), 
lex_iv(~ ran, p¡st, lSll''IQUlit,31 ani•_y, _, _1 wing_n, loc_n1 .eal_n) 1 C'OTT'er, corr1ol. 
Jeir _1vlrun,rm, p.ast 1 (plur•l,1, l!'li1_y, _1 _ 1 _ 1 _ 1 ),co~r, corrJIOSl. 
l tx _i v lntft, titl, ptit1 (plural, 2, ani• _y,_,_, _1_1_] 1 corrt'T"1COM"i5tei1), 
lex_iv(run, ran, past 1 Iplaral,31 1ni1j'1 _ 1 _ 1 wing_n, loc_n. sul _n.l, C'Ol"ft'l",corrieron), 
ltr_ivlrun,•ill_rvn, futt8'e1 Cs1ngular1 1,ani1_y1 _ 1 _ 1 _, _ 1 ) 1 C'Ot"1"er 1 co~l. 
le.1_1v<run, 111ilJ_nJn, futurt', [singular, 2, ani•..)', _, _, _, _, J 1 correr1 corn?ras>. 
lrx_iv lrun.•i l l_rvn, f uture, [singular, 3,ani1_y1_ 1 _, win.q_n, loc_n,meal_nJ, correr,correral. 
:e.i_• • {rJr.,111 l l_n.m, f utwe, [plural 111 ana_y, _1 _, _, _1 ) 1 correr, C"OTT'il"'e90l. 
le11_ir(ru,,..,i I l_run, fotUN, [pl ur•l, 2, iania_y, _, _1 _ 1 _ 1 _1 1 C'On'1'1"1 COM'l'f"fisl, 
ln_iv(run.,.,ill_rur.¡ f uture, (pllD"il 131 aní•_y, _1 _, winq_n, loc_n, lllHl_nJ, correr, C'Orttl"¡n), 
ltx_ivC1ing1 sing1 present, [singular, 11 _ 1hlLIJ1 _ 1 _, _, J,c•ntar,cmtol. 
lex_iv lsíng, sing1 pr'Mel'rt 1 [singul•r1 2, _1htm_y1 _, _, _ 1 _] 1 canhr
1 
c1nhsl. 
JH_iv(sing1 si ngs, present, hinguhr, J, ani•..Y1 ht19_)'1 _, •inq_"i Joc_n, INl_nJ, cintar, cinta J. 
Jex_iv lsing1 sings, present 1 [sjngular, 31 ini1_)'1hUJ1_n1 _, wing_y1 loc_n, )
1 
cantar, Cinta). 
Jex_iv lsing1 sing, prt'Sl'nt 1 (plural 1 11 _ 1 hU11_)'1_ 1 _,_,_],cantar, canta1tOSl. 
lex_iv lsing1 sing, ~. (plural 121 _, htm_)'1 _ 1 _, _, ), cantar,cantaisl. 
lex_i v(sing1 sing1 present, (plur¡l 1 J, ani•J1 hwr_y, _1Ning_n, Joc_n, Wi!l_n), cantar, cantan). 
le11_i v lsing1 sing1 present 1 [plural 131 ¡n111_y1 hUl'_n, _1 wing_y1 Joc_n, _], canhr, cantan), 
hrx_iv(sing1 sang, past, [s1ngular1 1, _,hwr_y1 _, _ 1 _ 1 _) 1 cantar, cantel, 
lex_ivtsing, ung, p.1st 1 (singular, 21 _ 1 ht.111_y1 _ 1 _ 1 _, ), cantar1 cantastel. 
Jn_ivfsing, sang, past, Csirw;¡ula.r,31 anis_y, hu1_y1 _ 1 "1ng_n, loc_n, &eal_nl, cantar, canto). 
lex_iv lsinq1 SU'lg 1 pat, hinqular1311ni•J1 htm_n, _,wingJ1 loc_n, _],cantar, canto). 
Je.1_i v(sing1 sang, pa:st, [plur1l 1 J1 _ 1 htt.1_y1 _ 1 _ 1 _ 1 _],cantar, canto1905), 
lex_ivCsinq1 sang, p.ist 1 Cplur11 1 21 _, hut_y1 _, _, _ 1 ), canhr, canhsteisl. 
Jex_i v!síng1 sang, p.1st 1 Cpluril,31 anl•j', htm_y1 _, •ing_n., loc_n,.e1J_nJ, cantar, eantironl. 
lllC_iv lsing 1 ~ng, p.ist 1 {plural 1311n1•_)'1 hU11_n1 _, •ing_y1 loc_n, _],cantar, cantaron). 
lex_i vC1irig, w1 l l _sing1 f uture, {singular, l 1 _ 1hua_y1 _ 1 _ 1 _,),cintar, C'ilntarel, 
Jex_iv(sJnq1wj l l_sinq1 ftJturet [singul1r1 2, _,htm_y1 _ 1 _ 1 _ 1 _] 1 cantar, cant1ral. 
lex_i vCsing,will_sing 1 future, [¡inguhr,J, ani•_y, htm_y1 _,wing_n, loc_n, 1eal_nl, canhr1 cintar al. 
lex_i Y (sing, will_sh~ 1 future, {singular, 31 vii•_y1hWl_n, _,wing_y, loc_n, _] 1 cantar, cantara), 
Jew_ivfling1 wi ll_sing, futlD'1!'1 [plural 1 J1 _ 1 h1111_y, _,_,_, _l 1cantar 1 cant1reo::1Sl. 
Jex_ivhing, Ni ll_sing, future, (plural 12,_,hum_y, _, _, _, _] 1 cantar,cinhreis). 
11x_ivfling1 wi ll_sing1 future1 (plural 1J 1 1ní1_y1 hU11_y, _, wing_n., loc_n, 11Nl_nJ1 canhr, cantaran>. 
IH_iv<1ing1 wi ll_1ir.g, future1 lpJural 1 31ani11_y,hU1_n, _, Minq_y1 Joc_n1 _} 1 cantar, c•nhrml. 
lrx_iv(sing1 si nging, gerund, r_,_1 ani1y1ht11_y1 _ 1 •irq_n., Joc_n,11Hl_nJ 1 canhr
1 
c1nhrdo>. 
JH_iV(Sing, sinqing1 gerund1 {_1 _1 ill'UI...)'¡ hua_n, _1 WÍ"9J't }oc_n., _} 1 Cinhr1 Cinhndo), 
lex_iv(sJeep,sllf'P1 P"'l'5ft\t 1 (singular,l1ani1_y, _, _, _, loc_n, _} 1 donu r1 duel"9:)), 
JH_JvCslevp1 1lepp1 ~t, [singuhr,21 anl•_y, _, _, _1 loc_n, _} 1d0!"9ir
1 
duene.;l, 
Jex_ivfsleep1 sleeps. present, Cs1ngular1 31 ani1_y, _1 _ 1 _, loc_n, ), dorw1r, dul"!"'llE'l. 
lrx_ivhleep, sleep, pr'fSl'l'lt 1 [plural, 1, ani1_y1 _, _, _ 1 loc_n, _} 1 dorli r, donuals), 
Jex_ivCsl"1)1 slnip, prtSent, Cplural,2, ini•_y, _1 _ 1 _, loc_n1 _) 1 dcnir1 dOl"'lli sl. 
lrx_iv(1bep,11Hp1 ¡:nwnt, Cpl1Jril,J,i1ni•..Y1 _, _,_1 loc_n,_J,donir, duf't"W'n>. 
Jex_i v(1lt1!'91 1lept, p.a¡t, (singulilr'1 J, .mi1_y1 _ 1 _, _, loc_n, _) 1 donlir1 dOl"'8i), 
JH_ivf slf'f91 slept, pa;st, (sir,qulu,Z.. ani•_y1 _, _, _ 1 loc_n, _], dor11r, don1istel, 
ln_ivCsleep, 11~, PHt, [singular, 311ni1_y1 _, _, _, loc_n1 ), dortir1dtsn1iol. 
Jex_ivhltl!1>15lept,put, [plur11 1 l1 il11i•_y, _, _1 _, loc _n, J,do,..ir,don1i1od. 
le•_ivfll~, 1l1pt, pa1t, f plur11 12, ani•_y1 _, _, _, loc_n. _] 1 dontir, dcntishis), 
lrx_hC1lttp1 slept, p¡st, Cplur1l 13, ani•_y1 _ 1 _ 1 _ 1 loc_n,_l1 dormir, d1U11ifl""Of'I). 
Jex_iv fsleep1 11i l l_sll'&'P, f uturr, (sin.guiar, 11 ini•J1 _ 1 _, _ 1 loc_n, ), dor.ir, dof"lirtl. 
Ju_iv<sl1tp1 Ni l l_slrep1 future1 hingulilr,2, an1u_y1 _, _, _, loc_n,), dontir1 dcn1r,u;), 
ler_ivC1l11e91 •il l_tleep, future, Cungulir, 31 •n11_y1 _, _, _ 1 loc_n, J, dorwir1 doram1l. 
Jex_ivhleep, NI l l_sltep1 f ut L!r"'f1 Cpl ur•l, 1, ¡n1•_y, _, _, _, loc_r\i J 1dorwir1 dcn1 rnosl. 
1ex_iv(sleep1Mil l_tltep1 future1 Cplut.d,2, ,¡ni•j'1 _, .t _, loc_n,_J 1dor-.ir1 donrirtls). 
lu_iv(sle.p, Mi J J_11Mp1 f uture, [pJ ur•l, 31 •n11_y1 _ 1 _ 1 _, loc_n, _] 1 don ir, dorwir1nl. 
Je.it_i y(smokf, MOke, pretent1 !sinquhr1 J, _1 hü1..J1 _1_1_,_] 1 fwr, f\180), 
le.it_iv(uoMe1 ~e, prHt'flt 1 !singular121 _1 hua_y1 _, _, _, _J 1 fU1Gr 1 f uaasJ. 
Jei_ivfsaoke1 Sll:>kes1 pt"t'Sent 1 [singular, J, ani•_y1 hu._}'1 _,wing_n, loc_n.. 1e•J.nl1 fu.ar 1 fW1o1). 
•ex_Jvl~e, !i80.lie1 present 1 !plural,1 1_,hu._y, _, _, _1 _J, fu.ar, f~J. 
Jex)Yfseoke, smo~e 1 present 1 !pJ ural 121_ 1 hu•_y, _, _, _, _1 1 fuaar, fuaais>. 
Jex)v fS110ke, sao~e, present1 fpJ ura11 31 anu_y, ht.11_y, _, winq_n1 loc_n,llflal _n] 1 fusar, ftac1n>. 
lex_i vf 5aeke1 5a)OKed1 p.ast 1 [singular, J, _1 hU9_y1 _, _, _ 1 _) 1 fU11ar 1 flll!le). 
let _ivfSJMJ.ke1 yio¡,.fd, past, [singular, 21 _ 1hUl_y1 _, _, _ 1 _J, fuaar, fumaste), 
Jex_i ~ íS110ke1 sro~ed, past 1 [singular, J, ani•_y, hu•j'1 _, wing_n, loc_n, .. l_nJ 1 fuaar, fWIO), 
Je)' _iv /5aJ~e 1 590~ eC 1 past 1 fpJural 1 J, _1hu.1_y1 _, _1 _, _] 1 fuaar, ÍllScDOS). 
:e• _JV <s.:v..ke 1 Sl!'A.'.lked, past, [plural 121 _,hU11_y1 _ 1 _ 1 _ 1 _J, ft.mar1 fLIAlsteis). 
le11_1v 1 s.co~e 1 s-o~ed, past, [plural, 31 ani1_y1 hu._y, _, llfin~_n, loc_n,aeal_n1 1 fUSclr1 fu.aron), 
Jex_1 vfsao~e,w1 l l_5110ke1 f uture, Csingular1 J, _, hWlj'1 _, _, _, ) 1 fwwr, fu.are). 
le·1 _!vfs..,.lie,wt J l _s.oke1 future 1 Csingular121 _ 1 hUlf_y1 _ 1 _ 1 _ 1 J 1 fuaar, f1&1r1s), 
lel!_l.,. (590.ke,wi ll_~e, f uture1 [sinqul.Jr1J1 •ni•_y1 huw_y, _,wing_n,. loc_n.llE'llJ_nJ, fuaa.r1 fuaar•), 
Je11_ivísll0ke 11fi l l _SllOke, future 1 ípl ur.11 1 1, _,hia_y1 _, _, _, _J 1 fUNr, fuaar!llOSl. 
!t'x_i y(S«ike 1 111i ll_SMOke1 f uture1 fpJ ur•l 121 _ 1 hut_y, _, _, _, _1 1 f-.r, fu-..M!is), 
Je, _ivísde,"i J J _smoke 1 f ut ure1 CpJur•l, 31 .Jni•_y1 hwr_y1 _, wir!g_n, loc_n, 1uJ_nJ, f111a.-1 fi.ar1n). 
Jex_i v(speak, speak, present 1 [singular,J 1 _ 1hu._y1 _, _, _, _l,h•blar,h•blo), 
le1e_iv(speak1 spe.ak, pr"PSent 1 Csingular12,_1hU11_y1 _, _, _, _J, habl•r11u:blul. 
lex_i v(speak1 speaks, present 1 Csingular131an11_y1h1U1_y1 _,111ing_n, Joc_ny.KJ.al_nJ 1 ~bhr 1 NbJ¡), 
Jer _i Ylspeak, SPN~, ~t, Cplur•J 1 11 _,hWl_y,_1 _ 1 _,) 1 hablar, habla.I05l. 
!e.or_i v(speak, speak1 pre-sent, (plural ,2, _1hu•_y1 _ 1 _ 1_ 1 _J 1 h.iblar1h•blaisl. 
lex_i ~ fspea~ 1 speak1 prt""Sent 1 (plural, 31 ani1_y1hU11_y1 _ 1 wi ng_n1 Joc_n,aeal_nJ,h•bl•r, t?.lblanJ. 
l!:!x_i vCspra~ 1 spokB1 p.¡st, [singular, J, _1ht1.1_y1 _ 1 
_, _ 1 _] ,habl.ar1habl e). 
'.ei _:, ';;-e:i:., s,:.::-!'E, ;¡<i::t. [s;ngul.ir, 21 _1hua_y, _1_1_,) 1hdb}dr 1hi1t·!bteJ. 
Je11_ivfspe1~, spo~ 1 past, !singuhr, Ji ani•_y, htmj' 1 _ 1 lfi ng_n. loc_n, meal _ nJ 1 hablu-1 hablo). 
le•_nfs¡;iea~, s~e, f)dst 1 [pforaJ, J,_,hu•_y1 _, _, _, _l 1hablar 1h.lbla.:isl. 
!e.11_1 vfspeak, spol...e1 p.ist, rpl r.:ral 1 2, _, hu•j', _, _, _,) 1hablir,h•bJ,¡stei sl. 
·E·_.,· ~;E:i~, soolle1 past 1 Cplur.il, J, ani1_y,h1:11 _y,_, lfir.q_n, Joc_ n,9e.il _rU ,h•bhr1hablironJ. 
l e1C_1 vlspe-.i~ 1 "1 ! l_sPt"ak, f irture, f s1n;:;Jnr1 l,_ 1 h~_y. _1 _ 1 _ 1 _J 1h.Jbhr,habl•r'1), 
l!•_ivíspea~ 1 w1 Jl_spe.iL-, foturt> 1 [sn·.gul.ir,21_,hu.sJ'1 _, _, _ 1 _l 1 h•blilr,~bhr,as), 
Je~ _h'Í5PE'.J~ 1 •l l I.s~ak, fut ure, Cs1ngul.1r, J, .inu_y, hUJt_y, _1 w¡ ng_ n, lcc_ n,..al _nJ ,habl •r, hablar•>. 
:er _1vís;ieaL- 1 w1i J_spe,¡k 1 future1 CpJural, J,_:h~_y, _, _, _, J,Nbl1r,h•blar~J. 
l P~_1v (sped' .. , MJ l l_speak, f uture, Cpl ural, 2, _, hua_y1 _, _, _ 1 _J 1 '1.lbl ar,h¿b:Jarea). 
l e"'_i vls;ieak1 wi l l_5pt'dk 1 future, Cpl tsr•l 131 ani1_y, "iwr_y, _, w1 ng_r>1 loc_ny llE'iil _n) 1h•bl •r1h•blar•nl. 
Jex_i v(study, study, present, !singular, 11 _,hwr_y, _, _1 _,_l,estudiar, estudio>, 
lex_iv(study, study, present, rs1ngular,2, _,hua_y, _, _, _, _) ,estud1ar,estudas). 
l~_i vCstudy1 studies 1 present, (singul.Jr1 31 _1 hU11_y1 _,_1 _, J, estudiar, estudia). 
teK_ivCstudy1 study1 prt'ser.t 1 Cplural,l1 _1hu.1_y1 _, _ 1 _ 1 _],estud1ar,estudiM01), 
le.ir _i vf study, study1 present, [pi ural 1 2, _,hu• _y,_,_,_, _] 1 estudiar, estudiaisJ. 
lex_iv(study1 study, present, CpJural, J, _1 hU11_y1 _, _ 1 _ 1 _],estudiar,estudian), 
le.ir_iv(study1 studied1 p.ist, f singul.Jr1 l, _, hu._y1 _, _, _, ) 1 estudbr,estw:lie>. 
Je11_ivfstudy, studied, past, Cs1rigular, 21 _ 1 hu._y, _, _, _,_],estudiar, estudiii;te). 
le.ir_ivCstudy, studied, past, (singul.Jr1 31 _, hu1_y1 _, _ 1 _ 1_] 1 ~h.diar, estudio), 
lex_i vfstudy, studied1 past, [plur11l, l, _, hu.1_y1 _, _ 1 _ 1 ) 1 estudiir1 estudinosl, 
lex_iv lstudy1 studied1 past, [pJ unl, 21 _ 1 hU11J'1 _ 1 _, _ 1 _l, estudiar,estudiashisl. 
Jex_i v fstudy1 studied1 pist, CpJ ural 1 31 _ 1 hum_y1 _ 1 _, _1 _) 1 estudiar, Hludiaron), 
le11_i vfstudy1 wi l l _study, f ut UN1 !singular,1 1 _ 1hll.lt_y1 _ 1 _ 1 _, J,estudi•r, estudiar-o). 
Je11_ivfstudy1 Hi1 J_study1 future, !singular, 21 _ 1 hUJ1_y1 _, _, _, ) 1 estudiu, l!'Studi1r11sJ. 
le11_i v(study, 111! 1 l_studyt futvre1 (s1~ular 1 J 1 _,hW1_)', _, _, ~• _} 1 l!'Studiar, estudiara). 
le11_ivfstudy1 wi l l_study1 futurt', (plural 1 1, _1hUAIJ1 _, _1 _ 1 J,1!'Slud1ar1 estudiareti0sJ, 
1 e.ir_iv(study, Mil J_study, future1 [pluraJ 1 2, _,h1.111_y, _1 _ 1 _ 1 _J,Htudhr,estudiareisl. 
Je.ir) vCstudy, wi J l_study1 future1 [plural,J,_,hum_y, _, _, _,_1 1 rsttJdiar,estudiaranl, 
le11_ivfstudy, smoking, gerun:f, r_, _, _, hua_)', _, _, _, _J, estudiar,ntudiandoJ. 
!• •! 
/t Proper nouns t/ 
,, f/ 
le.ir _pnCa 1 u, rani•_y, hU1_y 11t.1sc_y 1 wi nq_n, Ioc _n, .,l _nl, al l'Jiindro>. 
lex_pnfcharles, [ani•_y1 hU11j'1 MSCJ'1 Wing_n, Joc_n, W!al_nJ 1 culos), 
le11_pnfedward, rani•_y, hua_y ,11.isc_y,winq_n, loc_n,aedl_nl ,edu.irdo}. 
le•_pn fedHard1 [ani•_y, hua_y, •.1sc_y1 •ing_n, loc_n, 1teal_nl 1 lalol. 
Jex_pn(eugel'l!'1 [ani•_y1 hUl'_y,11.isc.:t 1wing_n, loc_ n, meal_nJ 1eugenio). 
le11_pnf fred1 (ani•_y,hu1_y, ~sc:_J, •ing_n1 loc_n,mNl_nJ, fedrrit"Ol, 
Jex_pnfgerard, [ani•_y, hUJ'._y, 11Jsc_y1 .,1nq_n, Ioc_n, aHl_rü 1ger•rdol. 
Jex_pn(Ji•1 !ani•_y1 hUl_y1 .. SC..Y1 "ing_n, Joc_n, meal_n) 1 JI•), 
lex_pr:f Jotm, fani•_y1 hwi_¡·,1:asc_)'11dng_n1 loc_n, aeal _nl 1JUinl. 
le•_pnf Josepll1 [•ni•_y1hv•j',11asc_y1 w1~_n, loc_ rl, .eal_nliJO"'Al. 
le11_pnCbil Iy, Canu_y,hu11_y1 11c1scJ'11dng_n1 loc _n, 11eal _nl, 11?10). 
le11_pnfpeter1 [ani11_y1 huaj'1 •ast_y1 wrng_n1 loc_n,11eal_nJ 1 pedrol. 
lex_pnCpete, (an1•...Yi hUJ_y 1usc:_y1 w1nq_l\i loc_n,~l _nJ, pedro), 
Je11_pnf!iat1 (anim_y1h!.!lj't S.l~_f 1 Ming_n1 Joc_n.,1e,a}_n} 1 SdlllJelJ, 
Jex_pn(Hi llia, (an1• _y,>ntst_)', sasc_y, •1ng_n, loc_n., lll'al _nl, gu11Jtr"m), 
le~_pnCal ict"1 !an1•_y1 hu.e_y, ...asc_n, w1ng_n, loc_n, 1teal _nl, •l 1ci,al, 
le11_pn fcaraen1 [ani•_y, hu.1_y111asc_n, wi nq_n, loc_n, ••l_nl,c1rwn>. 
le•_pnCdiris1 Cania_y, h1m_y, 1.1sc_0i wing_n, loc_n, •Hl_nl1 crii;t irw}. 
le•_pnfguadalupe, [ani1_y1 hWtJ'1•nc_n,1111ng_l'lt Joc_n, INl_nl, guadailu;iel. 
Je .. _pnClaura, Cani•_y,hu•_y, usc_r., t1ing_n, loc_n, ••ll_nJ, la11r1), 
le11_pn f tupe, C•nia_y1hua_y1 .asc_n,wi nq_"1loc_n,1Hl_nl 1 l upr). 
  
- LY o Lar 
len Tonínarsa, £ Canim_y,hus y,Baso_r wing ny Hee m,neal _n),rorwa). 
lex_pnipaty, fanis_y, num y masc_n,w: n_n, loc_n,weal_n), patricia). 
lex_pnfpriss, la is_y, hun_y,sasc_n,wing_n, loc_n,meal_n), priscila), 
lex_pnirose, lanis_y,hur y, wasc_n, wing_n, loc_n,meal_n), rosa), 
lex_pntsusan, [ania_y, hus_y,sasc_n, wing_n, loc_n, meal_n), susana). 
 
lex_pnffido, fanim_y, hus_n,sasc_y, wing_n,loc_n,meal_n), fido). 
sex_pntiassie, lanim_y, hus_n,wasc_n,wing_n,doc_n,seal_n), lassie), 
lex_onineron, lanyr_y, hus_n,nasc_yywing_n, loc_n,mea1_n], nero). 
lex_pntpiolin, lanim_y, hua_n,masc_y,wing_y, loc_r,meal_n3, piolin). 
lex_pontsilvester, lanim_ y, hur_n,wsasc_y,wing_n, loc n,meal_rd, silvestre), 
lex_pnicalifornia, fania_n,hus_n, ,_,loc_y,seal_n), california). : 
lex_pnteancun, lanim_n, hur_n, _,_, 10c_y,seal_n), cancun), 
lex_pntcuernavaca, [anim_n,hum_n, _,_,loc_y,wea1_n), cuernavaca), 
lex_pnilondon, fanis_n, hua_n,_,_,1oc_y, ne21_n), Jondres). 
lex_pntzadrid, lanis_r,hus_n,_,_,1oc_y,se21_n), madrid). 
lex_pnívexico, fanis_n, huss_n, y _,1oc_y,meal_n)ymexico). 
ler _ontrew_york, (ania_n, hus_b, _, _, loc_y, meal_n), nueva_york), 
qe uy 
1% Prepositions */ 
te / 
lex_preptin, Uy y 1.5.1 .110C_y, 3,0), 
lex_prepinith, Isingular, 1, _, y 1 _,1oc_n,_),coresigo). 
Jex_prepímith, (singular, 2,_,_,_s_aloc_n,_J, contigo), 
lex_preplmith, Lys 1; e y loc_n,_3,c0m), 
le el 
14 Proncuns +/ 
/ y 
lJex_pronti, [singular, l,ania_y,hue_y,_¿m11g9_n, loc_nweal_n), yo), 
lg. orentee, (singular, 1,anim_y, hum_y,_¿ming_n, loc_n, meal_n],corarigo). 
lex_pron(you, [sirgular,2,aním_y, hu _y  ywing_n,loc_pyweai_nd, tu). 
Jex_pron[youw, (singular, 2, anio_y, hus y, ,wing_n, loc_n, meal_n), contigo). 
lex_pronthe, [singular, J,anis_y, hus_y,wasc_y,wing_n, loc_n,se21_0),e1). 
lex_proníhin, (singular, 3, anis_y, hum _ywasc_y,wing_n, loc_n,me2l_n), el). 
lex_prontshe, (singular, 3,anis_y, hun_y,masc_nywing_n, loc_n,seal_rd, ella). 
lex_pronther, (singular, 3,anim_y, huas_y, masc_n,wing_n, loc_n,s2a1_n), ella. 
lex_prontit, (singular, 3, ,3,e110). 
lex_oroniwe, Iplural, 1,anir_ y, asc y, wing. n, loc_a, sea]_n), nosotros), 
lex_prentee, folural, l,anim_y, huse_y,wasc_n,wíng_n, loc_n, me21_a), nosotras), 
    
El
lel( _pnflucy, ru111_y, hu.m_y,1asc_n, •lng_n, loc_n,Jeal_nl, lucia). 
!ex _pnlaary1 [anit_y1hUIJ11asc_n, •ing_n, Joc_n, .eal_nJ, aada). 
le•-~lnor.a 1 ~ani•_y 1 ht.111_y 1 aasc_ri, wing_n, !oc_n,meal_nl1 roni¡l, 
!e11_pnlpaty, !ani•J• .,UJl_y, 1o1sc_n! w1ng_n, loc_n, 1eal_n)1 pat~1c~al. 
IH_pt1f p.-iss 1 :an1•J,hU1_y, aasc_n, wing_n, loc_n,M"al_nJ, pr1sc1la). 
Je11_pnlrose, [ania_y1hlll'_y,1asc_n1 ing_n, loc_n, 1eal_nJ, rosal. 
leic_pnf susan1 rani•_y1hlttlJ11dSC_rl.¡ lfing_n, loc_n, ..eaJ_n), liUsaM), 
!ei _pnf fido, r11'1i •_y, hut_n,sasc_y, •ing_n. loc_n, llNl_nJ, fido). 
:eor _prd !assie• !ania_y, hu1_n,1t.1sc_n1 wi ng_n1 loc_n111eal_nJ 1 Jass1el. 
lex _;mlner'C11", ran11_y,hi.mi_n, 1asc_ , w1ng_n, loc_n, •al nl, ~ron>. 
lex_pnfpiol in, [ani1_y1 hU1_n, .asc_y, winq_y1 loc_n, lf'lll_nJ 1 piol in). 
lex _pnf51 Jvestl"I', (an111_)', hU1_n, aasc_y, wing_n, loc_n.111Nl _nJ 1 silvr.itre>. 
!ex _pnlcal i fornía, [ani1_n,htm_n, _1 _ 1 loc_y1 ..al_nl, t'al ifonlial. 
lei _;mlt'ari:un, [an11_r11 hut_n, _, _, Joc_y11eal_nl,cancunl. 
ll'X_pn(cuern.avaca, [an11_n,h!a_n, _1 _ 1 loc_y, .eal_nJ,euernav,;aca), 
le<_pn!london. rard1_n, hui_n, _1 _ 1 loc_y,1ei1l_nl, JondresJ. 
le11 _pnfaadr1d, fani•_n, hU1_n,_1 _ 1 loc_y,eeal_n1 1.adridl. 
lex _pnl1exico, (a í• n1 hus_n, _, _, l c y1aeal_nl,meiit'o). 
!e• .onfre _yorll, (a i1_n, 1.9_n,_, , loc_y1 aeaJ.nl1 nuev•_york), 
/1 •! 
!• rtposihom t/ 
/1 •/ 
lex_prep(in. r_, _,_, _,_,_, loC'J1 _],en), 
ll!x_preplw1th1 hingul1r111 _1_ 1 _, _, loc_n. ) 1CON1i90l. 
le prrplwith 1 CsinguJar,2,_,_,_,_, loc:_n._],coniigol. 
lei _prf'p{with:, r_, _,_, _,_, _, loc_n, _l, conJ. 
!• t/ 
I• Pronc.•Jr,s t/ 
!• ,, 
le• r nl11 fsin liW1 l,an1a_y1 hu.w_y, _,111nq_n, Joc:_n,wal_nJ, yoJ, 
: ~ • _;---:r. 'ae1 [siNJular,1 1 .1n11_y1 hua_y, _,wing_n, l c_n, Nl_nl,cor•igoJ. 
le r nfyoo1 Csi nguhr12,ani•_y, hlll'_y, _, wirig_n¡ loc:_n, Ral_nl, t l. 
lex_pronl)'Ol.11 fsingula:r, Z1 ini11_y1 hu._y, _, 1ung_n¡ loc:_n, aeal_nJ 1conttgoJ. 
lex_pront~, Csingular,J111ni1_y1 hU1..J11ist.J1 wing_n, l c , Eal nl, el>. 
le.e pronlhi11 [si ngula:r, 3, an111_)', hu1_y, 1asc_y1 winq_n, loc_r\i IN:l_nJ, el>. 
l r r nfshe1 [ i ular, 1 11_y1 UIJ1 Nsc.n1 wi nq_n, 1 r:_n11e11J_nJ, el l•). 
le11 _pronlher1 {si gul.ir, J, irli•_y1 hwt_y1 .asc n. winq_n. I c , ••l .J, el J,¡), 
ler_pron! 1t, [singular, J, _, _, _, _,_,),el lol. 
l - _pronl..e, r l ur.1], , •ni1_y, hu1_y, laSC_)', 111inq_n, l c_n¡ le-.lil_nl, l'lOSOtrosJ, 
lt~ _prc11 !..e, (plural, 1, an11_)'1 hws_y, a.asc_n, Mlnq_n, loc_n., llHl_nl, rm.otrül, 
217 
lex_pronfus1 Cplural1 J, •ni11_y1 hua_y, MSCJ1 winq_n. loc_n, 11eal_nJ, nosotros>. 
Jex_pron(us1(plural 111 ani•_y, hua__y1 fisc_n, •1nq_n. Ioc_n, meal_nl, riosotrasJ. 
Je11_pronfyou1 [plural 121 ani•_y1 hu1__y1 &Hc__y1 •ing_n, loc_n111eal_nl1 vosotros!. 
le11_pronfyou, (plural 12, ania_y, hwu·, aasc_n, wing_n, loc_n,meal_n}, vosotras). 
lex_~roncthty 1 (plural, 3, anin_y1 hut_y1 aasc__y, •i ng_n, loc_n, Eal_nJ, el losJ. 
Jex_pronlthey, fplural13, ani•_y, hut__y1Msc_n1 •ing_n, loc_n, 1eal_nJ,1l lu>. 
le11_¡:rronUhes1 Cplural, 3, ani•_y, hui__y1 aasc_y1 winq_n, loe_n, 1eal_nJ, el Jos), 
lex_pronfthe-1 [plural, 31 ani•_y, huaJ1 masc_n1 wing_n, lcc_n,K'il_nJ,ellu>. 
I• 
,, 
/t Quantifiers t/ 
/f ,, 
Jex_qUJnt Caany, Cpl IJJ"al, 3, _1 _ 1 .asc_y, _1 _ 1 ) 11uchos). 
h!11_quant 1Nny1 [plural,31 _1 _, aasc_n, _, _,_] 11udl•sl. 
Jex_quant lfl'tll1 [plural, 3, _, _,aasc_y1 _, _,_l 1 •lgunos>. 
lex_quant (few, fpl1JJ"il 1 31 _ 1 _ 1 sasc_n,_,_, _] 1 algunas), 
lH_quant Cfew1[plural,31 _, _, .. sc_y, _1 _1 _] 1 pocos), 
lex_quant lfew1 Cplural,31 _1 _, .. sc_n, _1 _ 1 _)1 pocuJ. 
/t f/ 
/t relatior.il 1/ 
/t t/ 
lex_rel lthat1que). 
/t 1/ 
I• Transitive VrTbs 1/ 
,, t/ 
lex_tvladlire1 adaire1 present, (SUVi1ular1 11 _,hU1t_y, _1 _ 1 _ 1 _l 1 _ 1 id1ir1r, id•iro), 
ltw_hf&dllire1 idlire, present, [singul•r1 21_ 1h111_y, _1_ 1_ 1_) 1_ 1 acl1irar1 ldmiras). 
lex_tvCldeire, ad1ires1 p~nt, (singular, 3, _,hua_y, _, _, _,J, _, 1dliiru,dir1), 
lex_tvfadtire,ad•ire1 present, [pi l11"al 1 l, _, hUJ_y1 _, _, _, J 1 _1 idlliru1 adwiruos>. 
lex_hlldaire,ildtlire, ~erit, (p)IJJ"al 121 _, hUJ_y1 _, _, _, _) 1 _,achrir1r, id•ir•is). 
lex_tvladmire, adlire1 present, (plural 1 31 _, h1.a_y1 _, _ 1 _ 1 _) 1 _, id11rar1 tdl11ranl. 
Jex_tvlad1ire, ad11red, p¡st, (sin.guiar, 1, _,hua_y, _,_1 _ 1 _l 1 _ 1 i&dll1rir, .Oir91. 
lex_tvfad1ire1 ad1ired 1 past 1 [singular, 21 _1 hU1_y1 _, _, _, ), _1 ad1ir1r, ada1ruttl. 
le.11_hlad1ire1 ad1ired, p.ast 1 (sinqular,3, _1hUJr_y1 _, _, _, _J 1 _ 1i.de1r1r,"'•irol. 
le11_tvlad1ire1 ild1ired'1 past, fplural, 1,_,hUJ_y, _,_ 1 _ 1_) 1_ 1 aO.tr•r, •ir.:>SJ. 
lex_tvf.d1ire1 ad1ired, past, [plur11,21 _ 1 hus_y, _, _, _, _], _11d91r1r1 .S11rnhit>. 
ler_hfadlire1ad1irf'd1 p.¡st 1 [pJur11 131 _ 1hus__y1 _, _, _, ) 1 _ 1 adt1rar,ldil1ruon), 
le1_tvlad•ire,w1 l l _adllire, futurt, (singular, 1, _,hu_y, _, _, _, _J, _, id•ir1r1ad11rilt'2). 
Ju_tv f~ire, 11i l l_adl1rf, futurt, tsu·.guhr, 2, _, hwa_y, _, _, _, ), _, ild•iru, 1dl1raras). 
le11_tvlid1ire1 11i ll_ad81rt, f uturt', (ungular1J1 _1h!J.9J1 _, _, _, ), _, id1irar1 ad1irar1). 
:e._tvlidlire, w1 l l_a:d1i re, future1 f plur1l, 11 _, hua_y, _, _, _, ), _, ad1irar, id1ir1rNOS). 
le•_hlid1ire, w1 l l_.&d11re, futurr, Iplural,21_, hua_y, _1 _, _, _], _1 ad1irar1ad1irareisl. 
le1C_tvladli~,•il l_adw1re, futllrf, tplural 1 31 _ 1 hU11J1 _,_, _, _], _, id1irar1 ICluraran>. 
le1C_tvladopt, adopt, oresent, [singular, 1,_, hu_y,_,_,_,_l, e_, _,1ni1_y,_, _, _, _, _], 
adoptu,adop'tol. 
lex_tvlaCo?t, adoirl, present, (singubr,2, _1 hti1_y1 _,_,_, _l, [_,_1111i1_y1"_,_1 _1 _, _] 1 
adoptar, adopt1sl. 
lP_tvladqrt, 1doph, Ol"'t5fflt 1 [sing11l1r131 _,tw1_y1 .t .t.t ) 1 [_,_, 11'1il.,Y1 _1_1_1_1_] 1 
adoptar,1d<lptd. 
lell _tvl idopt, idopt, present, (plural, 1, _, hU1J1 _, _, _,_],e_,_, ani1_y,_,_,_,_,J, 
adophr,adop\IOOS), 
;,, _tvfadopt, adopt, present, {plur1l, 2, _, h119_y¡_,_,_, J, c_, _,ant1_y,_, _, _, .. 1)1 
o\dotrlar,ado¡rtais). 
lex_tvlidopt, adopt, pr"'Hent, (pltrr1l, J, 1ní1_y, hum_y, _, _, _, J, c_,_,1ni1_y,_, _, _, _, J, 
adophr, adophnl. 
ler_tv l.oopt, adopted, put' (singular, 1, _,h19_y, _, _, _, ), c_, _,1ni1_y, _, _, _, _, ), 
•dophr,adop\1), 
le•_tvl~ 1 idop\rd 1 put, hirigul1r, 2,_1 ht.11_y,_1_ 1 _, ) 1 (_1_111\i1_y1 _1 _1 _1_, ), 
Jdcptar,idof¡taste>. 
le•Jv(td°'1t1 idopttd, past, [1inguhr, 3, an1•..Y1 hU9J, _, _, _,_], c_,_,lfli•_y, _, _, _, _, J, 
adoplu,ad<lp\ol. 
lell_tvlldopt, adopted1put1Cplur1l,1, _1hUIJ1_1_1_1_]1 (_1_111d•_y,_1_1_1_,J1 
adoetar, adoptl.IOS>. 
le1C_tv (¡dopt, .tdopted, plst, (plural, 2, _, h1.111_y, _, _, _, J, c_, _,ani•_y, _,_, .,, _1 _], 
adoptar, ildopt.steisl, 
lell_tvladopt, 1dopted, past, [plur1l, 3, an1•_y, hllllj'o _, _, _, ), c_, _, 1ni•..Y1 _, _,_, _, _l, 
adoplar,ado¡t.mml, 
}P _ tv(Jdopt 1 Mill_adopt, f utur.1 [singular,1 1 _1 hdJ1 .t • 1 .1)1 (_1 _ 11ni•..Yt .. t .. 1 _, _ 1 _], 
aCop~ ar 1 .s~:.~ tare l, 
ln_tv{adopt, 111ll_adopt, futwe, [s1~ular12,_,hui1_y, _, _, _, ), c_,_,1ni1_y,_,_,_, _,_l, 
adoptar, adoptaroHl. 
le()vllláo¡rl:, wil l_idopt, f utt.nt, [singul.ir,3, an1•_y1 hU1J1 _, _, -·),e_,_, a:nf1_y, _, _, _, _, _J, 
.ulvp~ar,~o;¡hra\. 
le•_tvlidopt, 11il l_idopt, foturt, [plurtl, t, _, hUl_y, _, _, _, ), r_, _, an1a_y, _, _, _, _, _), 
adoplu,aoopt.,._51, 
ler_tv!Jdopt, will_idopt, futur1 1 (plural,21_1ht.11J1_, _, _, ), [_,_, iif'111_y1_,_1 _1_,_l, 
,¡dopt.tr1 ldoptare1sl. 
lfK .. tv(adopt 1 WI} l_adopt, f tftlJl'i'1 (p}i.rl} 1 J1 an¡a_y1hU.._J1 .. t .t .. I ), (_1 _1il'll•_y1 _ 1 _1 _ 1 .. t _) 1 
adopt1r,adoptu•nl, 
lt1J'l'lldo9't,adopt lf'lg, ~ur.d, r_,_,ani1_y,h1.111_y, _, _, _, _1, e_, _,ani1_y,_, _, _, _,_l, 
adoptar 1 ~pt1n0o>. 
l eJr_tvCbte1k, brwk, present1 CsinguJar, l ,ani•_y,_1 _ 1 _,_,_J, C_, _, ani•_n,_, _, _, loc_n, me1l_nl, 
roeper, l"Olpo). 
Jex_tvfbteak,break,present, !singular,2, ani•_y, _, _, _, _, ), r_,_,111i•_n, _, _,_, Joc_n, llHl_ftl, 
rooper,-l. 
le.-_tvctrreak, breaks, presttnt, Csingul1r,J,1ni•J1 .. 1 _1 _, _, _J, c_, _,.nJ1_n,_, _, _, Joc_n,••l_nJ, 
roeper, rarpe ¡ . 
lH_tvfbreak 1brnJc,present 1 Cpll11'al 111 aniaj'1 _ 1 _, _, _, _]1 (_1 _ 1 ania_n, _1 _ 1 _ 1 IOC'_n,1e11 .. nl 1 
ro.peor, ralf,aOS). 
lex_tvfbreak1 break, present1 Cpll11'al,Z,ania_y, _, _,_1 _ 1 _11 C_,_1 ani1 .. n, _1 _ 1 _ 1 loc_n,1e1l _nl 1 
r'ClmPfl"' 1 ~isJ. 
Jex_tvCbreak,break,present 1 Cpl ural,J,ani•J, _, _, _, _, ), C_, _, ania_n, _,_,_, Joc_n, ••l_nl, 
rooper, roopenl • 
lex_ tvfbrNk1 broke1 p.ist, Csingular111m1•_y,_,_1 _ 1_ 1 _J, C_, _,ania_n,_1 _ 1 _ 1 Joc_n, llNl_nl 1 
l"'Olper,~i), 
leir .. tvfbreak1 broke,past, Csingular12, 1ni•Jr _1 _1 _1 _1 ), r_1 _ 11nJ1_n, ·'-' _, loc .. n, aNJ_nJ, 
l"Oaper,twpi&te), 
lex_tvU:n•k1 bt"okr1 put, Csingular,J,an11_y1 _,_1 _1 _, _J, c .., _11nia_ri,_1 _1 _1 Joc_n,••l _nl, 
roopor,l'OO!'lol. 
Jex_tvfbrNk,~e, p11t 1(plural,1, 1ni1_y, _,_, _, _, _], r_, _,•ni•_n, _, _, _, loc_n, ..al_nl, 
l'OO¡lOl',roo¡>l..,.J. 
lex_tvfbrflk1 brok!1 past, Cplur.1,2, ania_y, _, _, _, _1_1 1 C_, _, t111ia_n, _, .. 1 .. 1 lot• .. n, mNl.nJ, 
n»per, ro.pJstei s). 
lrw_tvfbre•k 1 btoke 1pist, C pJ ural 1 J, an11_y, _1 _ 1 _,_1 _J, e_,_, ani•_n, _,_1 _, loc_n,•al_nl 1 
roaper, ro.pilftln). 
lell'_tvlbreak,wil1_'""1k, future, CsfnguJ1r, 1,ani1_y1 _ 1 _,_1 _,_) 1 C_1 _ 1 1n1•_n._1 _ 1 _, Joc_n, .. l_nl, 
romper, rm:pere). 
Je..-_tvf treak,wil J _bttaJo:, future, [sir.Jular, 2, •ni•j',_, _, _,_,) t r_, _, illÍlf_F\ .. 1 .. t _, loc_n, llHl _nJ, 
rcoper, ro.peT"H) • 
lex_tv fbreak, wJ l J_ln.lk, f uture, C11 ngul •r,3, ani•_y, ·' -' -'-' _] 1 C_, _, in11 .. n. _1_ 1 _, loc_n, 11Hl_nl1 
rcscer, roepera 1 • 
lex .. tv (brfak 1 wjJl_t:ttak, foture, Cplur.11 111 i1ni•_y1 _, _ 1 _, _,J 1 (_1_ 1 inJl_n,_1 _ 1 _ 1 loc_I\ mtil _nJ, 
rccper, ro.perN05). 
Jex_tvCbrtiak, wi J l_treak, f ut urt>, Cplur.11 ,2, ania_y, _, ·' -' -' ), C_, _, 1n11_n, _, _1 _ 1 Joc_n, 9Nl _Pll 1 
ro1per,ro11pettisJ. 
Jex_tyfbr'fak 1 wj} J_tnilk1 f utUN¡ (pJuraJ 1 J1 ani•j'1 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _} 1 (_1 _ 1 ilni• .. n, .. 1 .. t .. t Joc_n, 8Nl _nJ 1 
l'Olper, t"Cllper~). 
Jex_tvCbreik 1 br·ea.king,~ 1 C_,_,i.ni1_y1 _,_1 _ 1 _ 1 J 1 C_, _, •nia .. n, _,_,_,IOC'_l\iEil_nJ, 
l'OlpeT"1 ro.piendoJ. 
Jrr_tvCbuy1 buy, prHtnt, hingul1r1 J1 _,h111_y, _,_,_,), r_, _, _,h1.m_n,_ 1 _ 1 _ 1 ),~ll",C"Cl90f'OJ. 
lex_hfbuy1 buy1presrnt 1 Cs1ngular121 _,h!aij'1 _, _ 1 _ 1 ), !_, .. t _,hr.m_n, _1 _ 1 _,J 1C'CllPf'U1COllP"S). 
Jex_tv(biuy,buy¡,prwiser.t, rs1ngul.ir,J,_,hut..)', _,_,_, _], r_, _, _,hum_n, _,_,_,).~•r,C'Q9pt'".i). 
Jex_tvur.,y,buy, prl'Wnt, Cplur1l, J, _, hUl_y1 _, _, _,_J, C_, _, _,hut_n, _,_, _,_}, C'09?".,.,C'C991'"_,..I. 
h•_tvlbuy, buy, pr'951nt, (plural, a, _,h1.a1_y, ·' _, _,),e_,_,_, hus_ n,_, _, _, ), C'OllP'.,.,~.isJ. 
lexJvfbuy, buy, prestnt, (pJ ur•l ,J, _,hU1..Y1 _, _, _,),e_,_,_, ht.m_n, .1 _, .. 1) 1cc.ptilr,~tn). 
218 
ler_tvlbuy, !>ovght, past, [singul•r, J, _,hU11..Y1.t _, _,),e_,_,_, hUJ_n, _,_,_,J, cc.pr"il',cospre). 
lu:_hlbuy, booght, past, Csingul.ar, 2, _,ht.11..Y1 _1 _, _, ) 1 C_,_, _, h111_n. _, _1 _, ),coeprir, compriste). 
hr_tv(buy, bought' p.ast t [singul.ir, J, _,hwt_y, _, _, _,),e_,_,_, hUl_n, _, _, _,_l,C011pr•r,C099r0). 
lrx_tvfbuy, bouqht, past, [plural, J, _, hU11..Y1.1 _1 _1 _J, e_,_, _,hUl_n, _, _, _, J, C'(Wprir, C'Ollpra1J05), 
ler_t 'll!Ny, bought, past, (C1}1Jroll, 2, _, hUl_y, _, _, _, _J, e_,_,_, hUJ_n, _, _,_,_1,ctllprar, CC.pr•ste15), 
Jex_tvlboy, bought, past, [ph11'il, 3, _, hUlj', _, _, _, _l, r_, _, _, hi.._n,_, _, _, _l,C'Cllprar, C'Ollpr•ron). 
le11_hlbuy, •i 11.00y, future, Cs1nqular1 11 _ 1 h1.11_y, _, _,_, J, C_, _, _1ht111_n, _1 _ 1 _ 1 J, CC9~ir, rorpr•rel, 
:C"~_: .. :cuy, w1 l l_l>uy1 future, Cs1ngul.ir1 2, _,hut1_y1 _, _,_,J, t_, _1 _,hwr_n, _1 _, _, _], C011pr1r1 ccspr¡r15), 
!ex_hlbuy, wtll_buy, future, [singular, 3, _, hu._y, _, _, _,),e_,_, _,hUll_n, _, _, _, _], C'c»~•r,coepr•ra). 
]t'.w_tv(buy, 111il l_buy, future, [plural, J, _,huaj', _, _, _,), c_,_, _,ht19_n, _, _, _, ), carprar, cc.prar('ll()S), 
lu_tvfbuy, •i ll_t>uy, future, (plural' 2, _,hUJ..Yt _, _,_,J, e_,_,_, h1.11_n, _, _, _,_], ca¡ru,ccoprarejs). 
Je1r_tv fbuy, 111ill_buy, future, (plural, J, _, htz1_y, _, _, _, ), c_,_,_,hua_n, _,_, _1Jt!'09P'"i1'1C'09P"'lriln), 
lti:_tvkatch,catch, ~t, Csir~ular 1 l,1ni•..Yt _, _, winq_n, _, J, C_,_,_1_ 1_ 1 _1 loc_n,_l, 
•tr•par1 atrapo). 
le.w_tvlcatdl, c1tch, present, Csingular,21 ani1_y1 _, _, 1ting_n, _, _J, C,,,_1 _,_ 1 _1_, loc_n,J1 
1tr1par1 •tr•pasJ. 
lu_tvfcatch,c1tc:hes, present, Csingular, J, ¡nja_y, _, _,1dng_n¡ _,J, r_, _, _, _,_,_, loc_n, J, 
1tr1par, atrapd. 
ler_tvk•tch, c1tch, sresent, (plur•l, 1, 111i1_y,_, _, wing_n, _, J, r_, _, _,_, _, _, loc_n, _J, 
1tr1par11tr•p.1i905J. 
Jew_tvrcatch,c1tch, tl"'Kl'nt1 [p] uril, 2, 1ni1_y, _, _, 111ing_n, _, J, c_,_,_, _, _, _, loc_n, J, 
atrap¡r 1•t r•pai 11. 
ler_tvfcatdl 1 catch, present 1 [plural 1 J 1 •nia_y1 _, _, winq_n1 _, ) 1 [_1 _,_, _, _, _, loc_"'i _l, 
atr1par,•tr1pan). 
lex_tvkatch, caught, prast, [ungular, 1,ani1_y, _, _, wing_n¡ _, _J, r_,.,,_, _,_, _, loc_n, _J, 
1trapar, ltrape). 
ln_tvfcatd'l, c,aug¡t, pnt, ílint;ular,2, ini1_y1 _,_, wing_n, _, ) 1 [_,_,_, _,_1 _1 loc_n, J 1 
1trap.¡r,•trapute). 
le1r_tvlcltch1 c1ught1 put, Cslnguhr, J, •nia_y1 _1 _, winq_n,_1 _] 1 [_1 _1_,_, _, _1 Joc_n, _1 1 
1trapar,i1tr1poJ. 
ll!r_tvfc1tch,c1u;trt, put, (plural, 1, i111i1_y, _, _, •ing_n¡ _, _J, e_,_,_,_,_,_, loc_n,_l, 
atrapar,atrapuos). 
Jex_tvlcltdl1 CiUJjht1 piSt 1 [plural, 21 .mi1_y1 _1_1 winq_n, .. t )1 (_1 _1_ 1 _1 _1_ 1 loc_n,_J, 
atrapar, atrapastei sJ. 
le~ _tv Ccatd1 1 cau~ht 1 p.ist 1 (plural, 31 iní•..Y1 _,_, •ing_n,_,)1 C_1 _,_,_, _1_1 Joc ... n, _J, 
1trapar1 itrap.1ron), 
Jer_tvkiltch, lfi J l_catch, futlD"V, (singulAr, J,ani•J, _,_, 111ing_n,_,J, r_, _, _1;..1_1 ;..t loc~n.J1 ;- --
ltr1p,u,.1tripMeJ. 
Je1.hkatd'11 1ti J J_Cikh, fut1D"t"1 (singular,21 ani•_y, _1 _ 1 wing_n,_1) 1 (_1.,.1_1_1_1 .. t Joc_,i.), 
1trapar,•tr1p.1rH), 
le•_tvíc1tcti, •i l l _c•tch, futurw, Csinqulu, J, anJ1_y, _, _,.,ir.g_n, .. 1 J, r_, _, _, _,_,_,loe~"' J, 
1tr1pal'1atraparaJ. 
le.w_tvfc1tc:h, 111ill_c1tch, future, Cplur11 1 11 an11_y1 _, _11ting_n.i _, ), r_,_1_,_1 .. , _t loc_l'ltJ, 
1tr•par1 1trap.aret:X>s}. 
Jex_hkatch,wilJ_catch, fvture, CpJur1l ,2¡ ani•_y,_, _,wing_'\ _, • .lt C_, _1 _,_,_.,_,loe .. !\, _l 1 
11trapar1atr1pil"'!isJ, 
Je11_tvCci1tch,Hi 1 J_catch, fvture, Cplur•l, J,~J._y, _, _,winq_ft, _, _J, e_,_,_,_,_:,_, loc_n. _J, 
atrapar, atraparinJ, 
Jex_tv{catch, catching, ;erund, e_,_, ani•_y, _,_,wing_n,_,_J, e_,_,.;.,_,_,-' Joc_n. _J, 
iltrap,¡r1 atrap.¡rdo). · 
lex_t vfchlll", chase, preseint, CsinguJu-1J ,ania_y, _1 _ 1 _ 1 _ 1 _11 e_,_, .l1'lj1..J,hU11_n, _, _, _, J, 
cazir,c•20J. 
Je.11 .. tvCdlase,chase, present, Csingul.,.,2-t ania_y, _, _, _, _,_) 1 C_, _, 1ni•_y~h•_n. _1 _, .. 1 _l, 
cazar, cazas>. 
lrx .. tvCchue1 chues, present, Csinguh:r131 •n11_y1 _ 1 _ 1_ 1 _, ) 1 C_, _,ani•..Y1hm_n. .. 1 .. 1 .. 1 J, 
cazar,caza). 
lex_tvtchase, chase, prestnt, [plural 1 J ,ania_y, _, _, _, _,_),e_,_, •ni•..J,hd .. "i _, -'-' _], 
caur1cazill0ti). 
lex_tvtd1&51,cha~, p!"'Hlnt, fplural,2,ani•_y, _, _,_,_, J, c_, _, ani•...Y1t111i1_n, _, _, _,J, 
caur1cazais>. 
lex_tvlctliSB1 cha~, ~t, Cpl UN11 1 31 ani1_y1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 _) 1 [_1 .. 1ania_y1h1.111_n. _1 .. t _, )1 
cazar,cazan). 
Jex_tv(cha5" 1chased1 put 1 (singular, I, ania_y, _1 _ 1 .. 1 .. 1 J, C ..1 .. 1in11_y,hua .. n. .. 1 .. 1 .. 1)1 
razar, ene). 
JeK_tvCchase, cha sed, piast 1 Csingular,2,1ni1j', _, _, _, _,_J, c_, _, 111i1_y1h .. _n, _,_, _,J, 
cazar,caz¡ste). 
Ju_tvfchase, chastd, put, Csin~ular,J,1ni1_y 1 _, _, _ 1 .. 1 .. J, C1 _ 1 ani•..Yt hUl_n, _, _, _, ) 1 
cazar, cazo). 
Jex_tvtchue 1chlStd,past, Cplur•J 1 J, •nia_y1 _, _, .. 1 _,_J 1 C_1 _ 11ni•...Yt hUl'_n, _1_ 1 _ 1 _J, 
caz•r1 C'azall05). 
Jex_tv(dw:se, chastd,p.ist t (plural t 2, •ni•..)'1.1 _, _, _, J, e_,_, ania_y,hia_n, _,_, _,_J, 
razar,cazasteisl. 
Jeir_tvtchase, chufd,past 1 (plural, J, •ni1_y,_, _, _,_,),e_,_, 11ti1_y,him_n, _, _, _, J, 
c1zar,ca11ronJ. 
J e>c_tvfchue, 111ill_chi!Sl>1 futun•, Csi~uli11" 1 l 1anj•_y, _, _,_,_, _}1 C ..1 _, ani1_y,hW1_n,_, _1_, J, 
cuar,cuareJ, 
lex_tvfdl¡se,•il l_chase, futurt!, Cs1ngular121 an1•_y, _, .. 1 .. 1 .. 1 J, r_, _, 1111i1.,y,h•_n. _, _, _, _J, 
cuar,cazaruJ. 
Jex_tvfchase, wil J_chase, future, [singular, J,an11_y, _, _, _, _, ), c_, _,l.1\i1_y,hUl'_n, _, _,_, ), 
razar, cazara), 
lex .. tvlchue, •i J l_chase1 future, lpl IU'il 1 l1 ania_y,_1 _, _,_, _)1 [_1_1111í1J1hw_n, _, _1 _1 ), 
caiar,cazU'tBOSJ. 
Jex_tvfchll81 Mil J_cflase1 fUtUre1 [p¡uraJ 121anJ•_y 1 .. 1 .. 1-1-t _) 1 [_1 _1 inia_y1htm .. n, _, _, _1_l I 
cuar,cn.veisJ, 
JeK_tv (ch1s.1w1 l l _ch¡s.e-1 future1Cplura:J,31 an11_y1 _, .. 1 .. 1_,J1 (_1 .. 1 ani•_Y1ht11_n, _, _, .. 1 ) 1 
cazar,cazaranJ, 
JeK_tvfchas1,1,cN5ing, gtn.11'11, C1 _, .uua_y, _, _, _, _, ), c_,_,a.ni•_y,hm_"' _,_, _,), 
cuar,razarx:jo), 
212 
lm•_tvfcJNr; CJ!.tn, preteftt 1 [singular, J, _,hia,.Y, _, _, _,_l, [_,_,anl•_n, _, _, _, .1 J1 
limpilr,Ji11910J, 
Jex_tvlC'IN11,clun, present, [s1nqular,2, _, hUl.,J,_,_,_, J, r_, _, ani•_n, _, _, _, _, _), 
lirpur1 lJ•p1uJ. 
le•_h kl!'al'\¡ cluns, ~. [singuJ&r, J, _,hu1_y, _,_, _,J, r_, _,ani•_n, _, _,_,_, ), 
li9PiU1 Ji•puJ. 
Jex_tY(CJtan1cJNn1pr'f'Hnt1 [pJuraJ, J, .1hl9J1.1 .t .I _], (_,_, lnit_n,_, _,_, _,_l, 
Jiapiar, JimpíBOSJ. 
Jn_tvfcJHn,cJNn, present1 [pJuraJ,2, _,hU9..J1.t-t .t Jt (_,_, lnÍl_n.¡ _, _, _, _,_J, 
limpiar, l11q11a15J, 
Jer _hfcJean,clNn, pl""IWnt 1 (pJural,J, ini1_y1him_y1 _, _, .1J1 C_, _1 ani•_n, _, _,_1 _ 1 _] 1 
JJ9')i1r,Jiapian). 
11u_tvfclN:n,cJNned1 past 1 (!iirigulir1 11 _ 1 htll,.Y1 .l .t-1 ) 1 [_1 _ 1 tnit_n,_,_, _1 _ 1 _) 1 
Jiapur,li1p11). • 
Jer_hfcle.m,cle.ined, past, [5ingular, 2, _,hU1,.Y, _, _, _, J, e_,_, •ni1_n, _, _, _, _, J, 
1 iaoiar, li•oiastr>. 
Je11_tvfclean,cJNJ'led, p.¡st, [singular, 3, ani•,.Y,hu._y, _,_, _1 J, r_,_, 1ni1_n, _,_,_,_,J, 
J i1p1u1 J i•pio>. 
ltx_tvfcJNn,cJNntef1 pi.St 1 (plural,11.1flm..Y1.1 _ 1 _ 1J, f.1.1ll'li1_n,_,_,_,_,_) 1 
liapiar, Jiapj.,,), 
lH_tvfC)Nn, cJNned1 pnt, [pJuraJ,2., _,hU.,.Y1 _1 _1 _1 J1 [_,_1ani•.n1 _1 _,_,_1 _)1 
Jiapiu1 J1mpieteisl. 
lex_tvCclran,cJHned1 put 1 (plural, J, Ani•,.Y1hU1..)', _,_1_ 1J 1 [_, _, ani•_n, _, _,_, _, ), 
limpiar, limp11ronl, 
le11_tvlcl!'an1 wi l J_clHn, fuh~·e, [singular, J,_1hllllJ'1 _,_1 _1J, [_,_, •ni•."'t-t _, _, _,_J, 
1Í9Pi•r1 1 i91pilrel. 
lex_tvfelrar., w1J l_C)Nflt futw-f1 [singuhr121 _1hw_y1 .t _1 _, _], [_,_,ej1_n,_, _1 _ 1 .. i_l1 
lupi1r1 Jiapurasl. 
ln_tvlclun, will_clN:nt fut1.n, (¡ingular, J,1ni1j',h!Jl_y,_, _, _,),e_,_, 1ni1_n,_, _, _,_, J, 
lilpill", J iapiirl). 
Je11_t'llclNl\ilfl J l_ClNn, future1{plural,1, _,hu._y1 _1.1 _, ), [_, _1 an11_ftt _1.1-t .. t _)1 
li•?iar111.ptirtmSI. 
le•_tvrclun,wil l_clsn, fatVTI', Cplural,2., _1h•J, _, _1 _, J, (_, _,111i1_n, _1_, _1_1 _J, 
li1pi1r 1 11~i1r1i5). 
Ju_tvfc1Nn1 lfi} l_CINn1 future, (pJur11 1311ni1_y1 h!.11..Yt-t _1 _ 1 _l 1 [_1 _ 1 anii_n, _1 _1 _1 _1 )1 
l iapiV"1 l impi1r1n), 
":e1_t·~ 1 clear., cieanr.1ri9 1 geruro, [_1 _, .ini1_y,hu.1_y, _, _, _,), !_,_, ani1_n,_,_1 _ 1_,_l, 
l i1Pi•r, li•piirdo). 
J1i_tvkut 1 cut, pr9Sl"nt, [singular, J, _, h1.t1_y, _, _, _, ), C_, _, _, _, _,_, _,-.I_yl,corl:ar,corlol. 
lrx_h fcut, cut, present, (11ngular, 2, _, hu._y, _,_, _,),e_,_,_,_,_,_,_, .. J_yJ, corhr,cortu>. 
ler _tvkvt, cuts, present, Csir.guhr,J, _, h41•_y1 _, _, _,),e_,_,_,_,_,_,_, .aJ_yl, corlar, corhl. 
ler_hkut, cut, prHmt 1 [plural, 1
1 
_ 1 hum_y
1 
_
1 
_1 _1 _]
1 
C_, _, _1 _, _, _, _,1Nl_y1
1 
ccrtar-
1
ccrt.HOSI. 
11•_tvrcut, cut, prwvnt, [plural, 2, _,hum,.Y, _, _,_, _J, r_, _, _, _, _, _, _,llNl_yl,cortar,cortaisl. 
ll'r. tvrcut, cirt, pr"Hf'9'1t1 (p] ural, J, _, hlJ!l_y, _t _, _, _1, c_, _, _, _, _1 _. _, 1eal_yJ 1 ccrtir, cortan). 
213 
Jei_tvCcut,CYt, put, Csinqular1 J, _,hua_y, _, _, _, ), f.1 _, _, _, _1 _1 _,11r1l_yl,cort•r1 corte>. 
Jrr_tv(rut,cut, past, Csingular,21 _,hua_y, _, _, _,),e_,_,_,_,_,_, _, •• 1 _yJt corhr,cortnteJ. 
Jex_tvfcut 1 cut, pat, ísingular, 3, _, huaj', _, _, _, _],C_1 _, _ 1 _ 1 _, _ 1 _, 8Nl_y),corl•r1 corl:o). 
Jn_tvírut, C'\Jt, !)dst, CpJur•l 1 J ,_,hu•_y, _, _, _, _J, (.1 _ 1 _, _, _, _ 1 _,11eal_yJ 1 corhr,corl:i*)S). 
Jr1_tvCrut, cut,past, íplur•l ,21 _ 1 ha_y, _, _, _, _], r_, _, _, _, _, _, _1••1_yl ,corhr, corhstrJSJ. 
ltr_tvCcut ,cut, p,ast, Cplur•l, 3, _,hu._y1 _,_, _, J, r_, _, _,_,_ 1 _ 1 _ 111e1J_yl, cu·hr1 cort.aronJ. 
Jex_tvfrut, lfi JJ_cut, future, ísingUJir1 l ,_,hua_y1 -'-' -' _1 1 f _1 _ 1 _1 _ 1 _ 1 _, .t INl_yJ,cortir,corhrvJ. 
lii•_tvfcut, will_cut, future1 ísinguJ ar,21_, hr.m_y, _1_,_, _J, e_,_,_,_,_,_, _,••l_yJ 1cor1..,., corhruJ. 
Jex_hCC'Ut 1 wi ll_cut, fUture1 Csingulir,31_ 1 hua_y, _1 _1 _, _J, C_, _, _,_, _, _, _,JtNl_yJ.cortar, cori•r.aJ. 
le._hfcut,111Jl1_cut, future, íplur•l, J, _,h1J11_y, _,_,_,J, r_, _,_,_,_, _,_, •• 1_yJ,cort1r,r:ortarMOS}. 
lrx_tvkut, wj JJ_cut, futurt, [plur•l ,z, _,htm_y, _, -·-·),e_,_,_,_,_,_,_, llNlj'J, cortar,cortiJ'til). 
li1•_tvfctrt11i11iJJ_eut, ftrture 1 CpJ ur•l, J 1_ 1htm_y1 _, _,_,), [_1 _, _, _, _, _,_,-.al..Yl 1 corhr,torhril!J, 
J ex_tvCdeferd1dlferd, ~' Csinqular, J ,a11i1_y, _, _11unq_n, _, _J1 C_, _1 an11_y, _, _, _, _,J, 
defl!nder,defirndol. 
lex_tvCdefl'l'd,dffeM, preent, Csingular,Z, ani1_y1 _, _, •ing_n, _, ) 1 C_, _,ani1_y1 ·' -' ·'-' _J, 
def.....,.,defumóesl. 
h•_tvCdefero, defm:ft, pr"f'SIJ'lt, Csinqular,l, .ui1•_y, _, _, wing_n, _,),e_,_, an11_y1 _, _, _, _, ) 1 
deíeMtr,defilmde>. 
Jn_tv(defend,dtferx:t,pr'fllnt, [plur•l' 1, 1ni•..Y1 _, _, wing_n, _, _J, r_, _,aru1_y, _, _, _,_,_J, 
11ere00er,defl!nd"""J. 
J er.hldefrnd 1 def~ 1 prffent, Cplur•l 1211ni1_y1 _ 1 _, wl ng_n, _1 _J, C_1 _ 1 1ni1..)'1_ 1 _ 1 _, _1 _J 1 
def erw1fr1 dtf lff'JMi sJ. 
1H_tv(defencJ1dríefrd 1 pr"e:Sel'r\ 1 (pJuraJ 1 J1 anj1_y1 -1-1 wir.g_n1 _ 1 _J 1 f _, _11n11.J1 _1 _1 _ 1 _1 _} 1 
deferoer,def ,.,..,.,,¡, 
lex_tvCdef PTld1 deferw:Jed 1past 1 Cs1 ngul •r, l 1 ani1_y1 _, _ 1 winq_ n, _, _J, C_, _,a.n11_y1_1 _1 _, _, _J, 
def Prder1defeM1 J. 
Jex_tvfdeferd,defrrded, past, !s1~uJdr,2, •n11y, _, _, ... znq_n, _, _J 1 e_,_, 1ni1_y,_,_, _, _, _J, 
deftM~ 1 defendi strJ. 
lex_tyfdefl?l'd1 dtfefl6ed1 p.Ut 1 [SJ nquJ.lr,J1 dtill_y1 _ 1 _ 11r1ng_n,_, _J, [_1 _ 1 ani1_y1 _ 1 _ 1 _ 1_ 1 _J 1 
defond<f',d•fe<'diol. 
lex_tv(deferd,drferded, p.st, !plural, l, .u111_y, _, _,w1ng_n, _, ), r_, _, ani1_y,_,_, _, _, J, 
def erider, deferdi1C1sl. 
l••_hfdefend, defended, p.r¡t 1 [pJur•l ,C, ani•..Yt _, _, wing_n, _, _}, c_, _, ani•_y, _, _, _, _, ), 
def PJV1er1defendistti sl. 
leK_tvldefend1defrtGMl1 past, fpl ur•1131 an11_)'1 _, _, wing_n, _1 _], (_1 _1 an11_y1 _, _1 _1 _1 ), 
def-..,clfferdieronl. 
Jex_tvfdefrnd1 Hj J J.defrrd1 f!Jture1 fsttiguJ¡rt J1 anJ1_y, .1-I lfJ1'19_n, .! _) 1 [_,_,lnil_y1 .t.t .. t _t _], 
defond<f',clell!ndml. 
l eK_tvldefend, HI JJ_drfend, futUNt1 lstngullr,21 an11_y1 _, _,wi ng_n, _, J 1 [_, _, •ni•..)'1 _, _, _, _,) 1 
defender,drferderu>. 
Jex_tvrdefl'Tid,wi JJ_drftrd, f ut1tr1, fs1nqultr, J1 1n1•y1 _, _, winq_n, _, _}, [_1 _,•ni•_y, _, _,_, _, _l, 
~fender,deferDlraJ. 
Jew_tvfdef~ 1 Nill_~flftl1 1 futurti, CplwraJ, l,an1•.J'i _,_,•aiq_n1_,_l 1 C_,_,•nia_y,_, _, _,_,J, 
def.nder, def~). 
214 
JtxJvldefend1 lfl ll_dt!frnd1 flltllrf1 {p}ural121 lrli•Jt _, _,Ning_n, _, )1 Í_t _,i1ni•J1_1 _1_1 .1 _], 
dof...i.r,dofrrder9is>. ·. : 
Jei_h f0ffrrd1 wi J l.defend1 ÍUtta"e1 [pJuriJ 1 J1inl•j'1 .1.1Ning_n, _,_l, f.1.t lnÍ•_y¿;_, .t-t J1 
~f~, defemer•nl. 
lex_tvfdefend,deferding, gertind, c_,_,t111i•_y,_, _,wing_n, _,J, r_,_,111i•J, _,_,_,_,J, 
defendf!',defendi...SO), 
lex_tv!Nt1 Nt, preseont, hi~ul1r 1 J 1 111i•j' 1 _, _1 wil'lg_n, _,_],e_,_,_,_,_,_, _,mal_yl, cc.r,co.o). 
Jtx_tvfNt1 Ht1 ~t [s1ngul1r12. ani•_y, .t _,wing_n, _, ), [_, _, _1 .t-t .t _, .. J_yJ,~,i:omsl, 
Jrx_tvlut, NtS. ?"f'SITlt, hingulu,;i. ini•_y, _, _,wtng_n, _, ) 1 c_,_,_1 _1 _1 _1 _1 mul_yl1C1m't"1C'C8!1. 
ltx_tv1Nt1Nt 1 ~' [plur11l, 11 ani•_y, _, _,wing_n. _, _J, (_, _1_ 1 _1 _1 .'1 _1 .,..l_yl 1C'c.'!"1co..ol). 
Jn_tv1Nt1 Ht 1 prnent1 [pJuraJ1 4 mi11_y, .t _, wing_n,_, _] 1 [_1_1_1 _1 .t.1.1 .. lJJ1COET'1 COEJtil, 
J1x_tvlrat 1 eat, prHfTl't, Colural, J, mi•..Yi _, _, wing_n, _1 _11 e_,_,_,_,_,_, _,9Nl_yl, ~, C\*'nl, 
)l"X_hfNt, atr, put1 [singulil7'1 l,ini1_y, _1 .t wing_n., _1 _] 1 [_1_1 _1 _1 _1 _1 _1•al_y]1ccmr1ctmi }, 
lrt.hfNt1 atr, pnt1 Csil\gUlir121¡ni1_y1 _1 .t wing_n., _1 _11 (_1_1_1_1_1 _1_1Rll_yJ 1 ~ 1 C'8iftf}, 
)pw _tvfNt, 1tr, pnt, (1intuJ1r,J1 ini•Jt .t _, wing_n, _, _J, [_,_, _1 .i.i .t .1.uJJ]1ccmr1coajo), 
lei_tvlut, at11 put, (plur•l 1 l,•ni1_y, _, _, winq_n. _, _J, (_ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _,...al_yl, ~,co.ims). 
lrx_tvfNt1 •tt1 put, (pi ur11 1Zt 1ni1_y1 _, _,wing_n, _, ), (_1 _, _, _, _, _, _,.,.J_yJ,ccar, coeistlis), 
ln_tvCNt 1 •h1 p.ast 1 (pJuril 1J 1&ni•J1 _ 1 _,wift!L"i .t _] 1 (_1 _ 1 _1 _ 1 _, _,_,~l_yl 1 C'<9f!" 1 cm:itrerl}, 
lrx_h(Nt 1will_e..d 1 futura, C1ingubr1 1,.ni•_y1 _, _ 1 wing_n, _, ), !_, _,_,_,_,_, _, .. l_yl, c-=-r1rtmrt). 
lex_tv(rat 1w1 ! J_Nt 1 futurt1 [1inguJ&r121 ini•_y1 _1_1wing_n, _1_J1 [_1_1_,_,_1_1_, .. J_y] 1 ctmr 1 ~U}, 
Jrx_tv(Nt 1 lfi J J_e1t 1 futllM!1 [singular, 3, &ni•_y1 .t _1 wing_n. _1 _) 1 (_1 _ 1 _ 1 _, .1 _ 1 _, .. l_y) 1 COllT'1 C'C911"&), 
ln_tv1Ht1 wi JJ_ Ht1 future, (p)ur11111 mi•_y1 -' -' wing_n, _1 _) 1 (_1 _1 _1_1 _, _1 _, .. l_y)1 Ctm'l" 1 ~). 
Jrx_h fNt1 Ni} }_Nt1 futurr1(pJunl,2,1ni1_y1 _1 _1Wing_n, _1_l 1 {_1 _1_1 _1_1 _, _,EIJ_y] 1 co.r,~15), 
l11_hfNt1 wi J J_elt, futUN!1 [pJur1J1 31 mi•_y1 _1 _1 wing_n, _1 _] 1 (_1 _1_1 _1_1_1_11NJ_y)1 ~,IXW'l"&n). 
ln_tvffird, find, p!"'l'Rftt, Csinqvlu, 1,•ni•_y,_, _,wing_n, _,),e_,_,_,_,_,_,_, J, 
ercor.tru1 E'l'ICUef'ltrol. 
Jn_hlfirrl, f in:J, present, f5in;ulu,Z,U1i1_y, _, _, trinq_n,_, _], C_,_, _,_,_, _,_,), 
~trar,~U!ntru), 
lrx_hffind1 firlfs, prlMPnt, [1irqvllr1 31 ini•_y, _, _, wing__n, _1 ), [_1 _,_,_,_, _,_,Ji 
encc.nt r•r 1 ercurntr1). 
Jn_tvff ind1 f1nd, present, Cplur1J 1 1111UIJ1 _, _, wing_n, _, ), C_,_1 _1 _1 _1_1 _,J, 
f'f"IC'Cfltr•r1f'N:'Ontr1'IOS), 
lrx_hffind, find1 pre5f'n\1 Cplur•l1 Z, ani•_y, _1 _,•llinq_n, ... 1_11 e_,_,_,.,,_,_,_, _11 
tntontrr, encontri1isl, 
lex_tv(fJrd, f 11'(!, preserit, (p] i.ral, J, ani•J'1 _, _, wirq_n, _, ), r_, _,_, _,_,_, _, J, 
ll"C'Ontr•r,encuentran), 
Jtx.tvífirif, f~I p.iSt1 (51nguli1r1 l,anil_Yt .1.1Wi~_l'l,_1J1 r.l.l.1-t-1-t-l_ll 
ft'Ctlltru 1encontrel. 
le11_tvf find
1 
found, past, {sinqular121 ani1_y1 _, _, •ing_n, _, _], C_,_1 _ 1 _ 1_ 1 _ 1 .. 1J 1 
~rar,e1'1C'Ontrutel. __ 
tex .. tv(find1 fotmd, past, [singular,31 ani•_y, _, .. 1 •in;_n, _, J, C.1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. í-J1 
enr:ontr1.r, encorit rol. 
lex_tvCfind1 found1 past, Cplural, 11 anie_y, _, _, •ing_n, _1_] 1 C_,_,_, .. 1 .. 1 .. 1 .. t ), 
lnCOfttrar, l'flC'OntrMOS). 
}IJ1 .. tv(find1 found1 past1 [p)ural,21 ani•J1 .1 .. 1 Nin;_n, _,_J, ( .. 1 .. 1 .. t-t .. 1 .. 1 .. 1 J1 
mcontrar,f'flC'Ofltruteisl. 
lex_tv(find1 fotmd1 past, (plural, 31 ani1_y1 _,_, Ning_n, _1_l 1 !_1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 ... 1 .. 1J1 · 
rrcontrar, encontraron>. 
ln,.tv<f ind,wi ll_find, future, [sir.guiar, 1,ani•..Y1 .. 1 ..1 win; .. n. _, _l, c_,_,_1 _1 -' -' _, _l, 
m:ontr1r,E!T'ICOTrtr1rt). 
ln,.tvCfind,•i 11..f ind, futura, t1irigulu,2,1ni1_y1 _, _, win; .. !'li .. 1 ) 1 r .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1_, _, J, 
IT'COr'llrar, l!'C'Ofttraras1. 
ln,.tv(f i~ will_f ird, futt.n·ti, [singular1J,ani1_y1_, _ 1 wing_n, _, J, C ..1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. t .. t J, 
encontrr,encontr1.ra>. 
lex .. tvlfind1 lfill_f ind 1 futl.D't', !plural, 1,ani1_y1 _, .. 1 wing_n, _,J, (_,_, .. i .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. l1 
enc:ontru,encontrare.:>sl. 
ln_tv(find,will_find, future, (pJural,2,1ni1_y, _, _,wing_n, _, J, c,., _,_,_, _, _, _, _l, 
~rar 1 1'nC'Ontr1r1h>. 
11x_tv<find1 Mi ll_find1 future, Cplural,3,1ni1_y1 _ 1 _ 1 •inv .. n. .. 1 _l, (_,_,.,.,_, _, .. 1 .. 1 J, 
l'flCOntr•r, rncontr1r1n>, 
l111_tvCfind
1 
finding, gerund
1 
C .. 1 .. 1ani•_y1 _, _, wing_n, _,),e_,_,_, .. 1 .. 1 _ 1 _,J, 
l'f'ICOntru, encontr1ndo). 
ln_tvlhe1r
1
heir"
1
present
1 
!singular, J ,anj1_y1 _ 1 _,_1 _,J, [_1 _ 1 _ 1 _ 1 _,_, loc_n, .. J ... nl, 
oir,oi;o>. 
Jex_tvChHr,he1r,presmt 1 [sinqulo1r1 2,ani•_y, _, _,_,_,_), !_1 _ 1 ... 1 .. 1 ... 1 .. 1 loc_n,te•l .. nl, 
oir1oyes>. 
lex_tv(he.Tir,he.trs, prewntt !siN]t1la,., 3,ani•.Yt-1 _, _,_, ), c_,_,_,_,_,_, loc_n..eal_nl1 
oir,oyeJ. 
Jn:,.tv(he-ar,heu, present, Cpluril, l, ani•_y1 _, _, _, _ 1 _) 1 (_1 _ 1_ 1 _ 1 .. 1 _, loc_n,meal .. nl 1 
oir,oi10SJ. 
ln_tvChNr
1
hrar, p!"'e'SB'lt1 (plural, 21 ania_y1 _, _, _, _,_l, C_, _,_, _, _, _, loc_n,Eal .. nl, 
oir,ois>. 
ln_tv(hHr
1
hear
1
pr"l'Rftt
1 
[plural, 31 •m•_y1 _, _, _, _, _J, [_,_, _, _, _1 _ 1 loc_n,INl .. nJ, 
oir,O)"E'nl. 
lrx .. tvlhHr1hHnf1 past, [singular, 11ani•_y1 .. t ... t .. t .. 1 _] 1 t .. 1 .. 1 ... 1 ... 1 ... 1 .. 1 loc .. n,11Hl .. nl, 
oir,oU. 
}eit'_tV(heir1heard, pj.St, [singular, 21 ani1_y, ... t .t .. t _ 1 _1 1 [_1 ... t .. 1 ... 1 .. t ... t loc .. n, IE!il_nJ, 
oir,oiste>. 
J111 ... tvlh!ir1heard1 paSt 1 {singular, J, 1ni11_y, ... 1 _, _, _ 1 _} 1 [_, ... 1 ... t ... t .1 _, Joc_n,Eal ... nl, 
oir1oyo1. 
ln ... h(hear1hurd1 pa1t, íplural, 11 ani1_y1 _, _, _, .. • J, !_1 _1 .. 1 .. , _, _, loc_ri, •11 .. nl, 
oir1oh1os>. 
IH_tvlhear
1
hurd, past1 [plural,2,ani•_y, _, _,_1 _,J, r_,_1_ 1_1 _ 1 _1 Joc_n,.al_nl, 
oir,oistr1s). 
216 
lexJvChHr,heard, prast, CpJuraI,J, ani•_y, _, -t _, _,_l, r_,_,_,_, _, _, Joc.n, IHJ_nl, 
oir1oyrron). · 
l1PxJvChfo¡r1•1 ll_ ~ear, future, fsínqul.,., 1~ani1,J',_,_ 1 .. 1 .. 1)1 [_,~'-'-'-' .. 1 loc~n, ... ~ ... nJ1 
oir,01rel, • 
JnJvO>ear1 Nill_ l'\ear1 future, !sirigular,21 ani•.J1 .. 1 _,_,_, ), t .. 1 ... 1 ... 1 .. 1 .. 1 _1 Ioc .. n, Mll .. n1 1 
oir,oiras}. 
Jex_tv(hear, wi l l _hlar, future, !singular, J~ani•..Yt _, _, _,_,),e_,_,_,_,_,.;,, loc .. n,eral_nl, 
oir,oira), ' 
11!1' .. h(hiear, wi Jl_tiear, fvture, [plural, J 1 ani•,J', _, _, _,_,),e_,~,_,_,_,_; 10c_n,aieaJ_nJ, 
oir,011"IP905l, 
Je:r_tvfhHr,wi ll_hiPar, future, Cplural 12, ani•_y,_,_,_1 _ 1 _J 1 C ..1 .. 1 .. 1 _ 1 _1 _.1oc_n111eal .. nl1 
oir1 oire11). 
lex_tvlhNr1 wi l J_hear, flltur.1 Cpl1D'al 1 J, iani•..Y1 .. 1 .. 1 _, _,J, c_,_1 _1 _1 _1 _, loc .. n,meal_nl, 
oir,01ran). • 
lex .. tvChNr1hffring 1gerufd1 C .. 1 • 1ani•..Y1 ... 1 _,_1 _ 1 J 1 C .. 1 .. 1 .. 1 ... 1 .. 1 .. 1 loc_n,1eal_nl, 
ofr1o)'l'l"1o>. 
lex_tvr listen, listen, ?'fSl'l'lt, [singul.ar, J 1 .. 1hu..Y1 .. 1 .. 1 _, _], c_, _,.n1•..Y1 .. 1 _,_, _, _], 
ftCl.dwr,rscucho), 
Jl!'l'_tv(Ji1ten, Jishn1 P"'15tnt1 fsinguJtr121 ... 1hUJ'1 .. 1 ... 1 .. 1 )1 ( _1_1anÍ•Jt .. t .. t -•-t Jt 
lf.C\l:h,¡r,1KucN1J, 
l•r_hUistrr; littrns, ~ 1 Csingular, 3, _,hU1.J1 .. 1 .. 1 .. 1 ), C ..1 .. 1ini•..Yt-1 .. 1 .. 1 .. 1 _l t 
na.ctwr' KCU:tw) • 
lrr_tvrlistfftt hsten, ¡:resrnt, Cplur1l 1 11 _, h1.11_y, _1 _, _, _], l_, _,ani•_y, _, _, _, _, J, 
escw:har, esct.rf'luosl. 
le1_hllistrn.. l istPftt pr"Htnt, lpluraJ,z, _, hU1.J1-1 .. 1 _, _l, r_, _, ani•..Y1 _, _, _,_, ), 
KCUCN.r, lSCudwisl. 
lex_tv IJ isten, listen, presl'nt, [pJuul, J, 11nia_y,tllJl_)'1 _,_, _, J, r_, _, ¡nia_y, _, _. _, _,_l, 
fSCoch.i r 1 tsCUChc1 n) • 
ln .. hllisten, llstened, past, Csingul.ar, 11 _, huaJ1 .. 1_,_,J 1 r_,_,ani•.J1 .. 1_,_,_1_l 1 
tscuchir
1
Keudlt), . 
ln_tvCJ htrr; listened, past, f singular,2, _, hua_y, _,_, _,J, r ..... 1 ani•,J'1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1.J1 
ncuchar1 ncuchaste>. 
Jei_tvf listrr; I 1sterlfd, past, rs1n9ular, 3, aniMJ'1 hu._y, _, _, _, J, e_,_, ani•..Yt .. 1-1 .. t-t-lt 
ncuchu 1 !'SCUChol. 
ln_t vil tshn, listened, past, lplur.al, 1, _, hu1_y, _, _, _, _,, r_, _, ani~_y, _, _,_,;.,Jl~---­
rscl.Char, escucti..oos). 
lew - tvf llstrn, lJ stened, p.nt, (plural, 2, _, hitaj', _, _, _, _l, c_,_,ani•_y,_,_,~,_, )¡ 
fSCl.dwr,rscu:h.nteisJ. · :, · " .. 
111 .. hlJ isten, Hstl'fW'Cl1 past, Cplural, J, ani•_y1hua.J1 _1 _1 _1_11 e_,_, ani1_y, _,_, ~;:~ 1 .) 1 
ncuch.ar, ISC1.rfwron). · 
11.1r_tv1Jísten,w1ll_J1sten1 fuhre, Cs1~11Jar, l1 .. 1him_y1 _ 1 _1_ 1) 1 C_,_,,ru(.r1 .. 1 ~ 1 :. 1 .. 1_l 1 
KCUC'h.ar, rscicNre>. 
J11_hfl i1tln,•1 J J_J istrn, future, rs1~ul•r,z, _,ht.tt_y, _, _, _, J, r_, _, ani•J,_,._, _, _,_J, 
KC\.CNr 1 escu:N ruJ, · 
IH_tvfJ istrn, wj J l_l 1stlfl, futurt, {singular, J, .an11_y, hua_y, _, _, _, ), c_, _, •ni•_y, _, .,.,_, ,.,J, 
1SC"t.dllr,escucNr1>. . 
le1t_tvllistert,M1ll_listen1 foture, [plural 111 .. 1hUll..)'1 _,_1_1_]1 C ..1 .. 1ani• .. Yt~ 1 .. 1_:1_;_l,. 
escuch1r1 tstuchal"80S). 
lflf_tvn isteft,Mi 11_1 is ten, f uture, (plural, 21 _,nu•_y, _, .. , ... 1 ), t_, _, añi1_y,~L 1 .. 1 .. 1 ), 
HC«'har, estlCti.lrtis>. .. . · :: ·. "' 
111t_tY ll tstrn, Ml 11 .. J isten, future1 [p}Uri),3,anil.Jt hlll..J1 .. 1 .. 1 .. 1.Jt [ .. t .. ,éJa..Yt .. t .. t .. 1 .. 1-J1 
KCucNr, escucharan!, , 
lp_tvU istrn, listeniN';I, gerund1 (_,_, ani11_y,hU11J1 _, _,_,J, t .. 1 .. 1 ani•J1 _~:it~ 1 _,·j; 
tscucNr, rscuchlr.io>. 
lex_tvClove, lo\'e,present, [singular, t,_, hU1..Y1 .. 1 .. 1 .. 1.J1 e_,-'-'-'-'-' 1od~~j;·-~ ;'~. 
illNJ'¡ ltlO). . ___ - -~ -- . ---
le•_tvl lOYR, }ove, present, (&ingular, 2, _1hUIJ1 .. 1 ... 1 .. 1 .. lt C ..1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. t loc~"1'J1·': 
uar1 nas), ... -........ _· -,-. 
lex .. h<love, loves, present, {singuhr, 3,_1 hU1.J1 .. 1 .. 1 .. 1J, t .. 1 .. 1 .. 1 _1 _1 _, l~_n,) 1 
illllr1aaal. . .",.:. 
le11_tvUOYl'1 l0Yl'1 ~.[plural, 1,_,h1.111_y1_ 1 _1_,J, c_,_1 _1_ 1_ 1_,loc .. ~.;.~ 1 
Mlr1ua.osl. '"· 
lex .. hllove, lo...-e1pt"eSl'rlt1 Cplural121 _,h111_y,_1 _ 1 _,J, [_1_ 1.,1 .. 1 .. 1 .. t l.~-~/-:> 1 -
Mar1a11ai5>. - - - -·- -· ,,__ 
lex_tvnOYf, lOY!, present, [plural,3, _, htmj', _,_, -~ _l, c_, _,_,_ ....... t loc_~-J; :>· --
-..r, .. anl. ., 
lex_tv(lcwr, lo'lfd1 pnt, [singular, t, _, hua_y, _,_,_,_l, e_,_,_,_,_,_, loe~n, J,·, 
-.ar1ue>. "'"----
lu .. tvClove, loYed, past, rsingular,2,_,hUl.J1 .. 1_,_,J, C ..1 .. 1 .. 1 ... 1 .. 1 ... 1 loC_.!'ltJ1 
i11Nr1a.tstel. · 
ln .. tvllove, lo't'!'d,past, (singular, 31_ 1 hua_y,_1 .. 1 ... 1 .. ] 1 C ..1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 _, loe ... n,J 1 ., 
.ir,aao>. .. 
le;e_tvUovft lOYed, past, (plural, 11 _ 1 h111..)'1 _ 1 _ 1 _ 1J, C .. 1 .. 1 _,_,_,_1 toc_n,-J, 
...,.,....,s>. 
lex_tvl love, loved1 pa.st, [plural, 21 _, h1M_y,_1 _ 1 _ 1 _J 1 [_,_,_, _, _,_, locj1
1
:J
1 
a.ar1 nasteis>. 
lex .. tv(love, lowd,past, Cplural, 3, _, h1J1_y,_1_1_,J, [_,_,_,_,_,_, toc_n,J1 
Mlr"1Mb"On}. 
ln_tvllove,Mill_love, futu:re, Csingul<1r 1 11 _ 1 hu1_y1 _ 1 _,_
1
_1 1 C_,_,_,_,_,_, loc .. n,J, 
••r1 aaart). 
lex_tvtlove1Míll_l0\'1!1 future1 {sinqular121 ... 1hUl_y1 _1 _1 _,_l, C ..1 .. 1 .. t .. t.,t .. t loc .. r;_l, 
Jlllr1tur•s). 
lex .. tvllove1Mil}_love1 futttre1 {singular,31 .. 1 h111_y1 _ 1 .. 1 .. 1 _], [ .. 1 .. 1-1 .. t .. t .. t lOC .. ftt)t 
.. 1',.IM?"i). 
lex_tvflow1witl_love1 future1 [plural 1 l1_,hi.m_y1_ 1 ... 1 .. 1J, ( .. 1 .. 1_1_1 .. t .. 1 lDC .. ftiJ 1 
-.ir,.wa:i"t'llOsl. 
lex_tvllOYr1 •ill_lO"le1 future1 [plural, 21 .. 1hUIJ1 .. 1 .. t .. t J1 C,.1 ... 1 .. l .. t .. 1.1 loc.n, )1 
-..r,•arti1). 
le11_tV1lOYl!'1 MÍl}_loYW1 futu~ 1 (plural 1 31 .. 1 hLm.J1 .. t .. 1 .. tJt Í .. 1 ... 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 IOC .. fti.Jt 
uar, a1u•n>. 
218 
l1>1_tV( Jove1 }OVlf\g1 gerund1 [_,_, .. 1 hU•J1 .. 1_1_1Jt (_t .. t -t-t _, _, loc_n1J1 
..w.r,aundo>. 
tn_tvllft, K'f, preRnt, [singular, 11 ani1_y1 _, _, _, .. 1 ) 1 L .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. t .. ~J,·~' 
V!'f'1V1), ··.-'. 
l11e_tvlset
1 
sae, pr95fftt1 [sinqular,2,1ni1_y1 _, _, • 1 .. 1) 1 [_,_,_,_,_,·~·-:.:, )t 
wr,vts>. . ,._.,,- :. 
lex)vlset, seu, present, Cungular, 31 anll.J1 .. 1 .. 1 .. t .. 1 J, [_,_,~'-' ::.t :, ... ,J; 
Ylf',v.I. -·· -
11>1_tvlSN
1 
IH, present 1 Cpluul,1 1 anj1_y1 _1 _1_ 1_1 _] 1 C_, _1 .. 1 .. 1 _ 1 _~ ~¡J 1 
ver,vmosl. .·:~ ·>: 
lex .. h(SH1 Sft'1 pr'f!'Seflt, Cplural,21.ni1_y, _, .. 1 .. 1 .. 1J1 f .. 1 .. t .. 1 .. 1 ~1~1 .. /J.; 
ver,veisl. . ·· , 
lH .. tvfSH1Ht'i p!"'Ml'flt, [pluril, J, anil..J1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1J1 C .. 1 .. 1 .. 1 _:~ .. t .. i~t )1 
m 1vml. 
In .. tvlsee1 Sclll1 pnt1 [ungular, l1ani1_y1 .. 1 .. 1 .. 1_,J, (_,_,_,_, ... -.~~-~; )t-
Y'rl'1 v1I. , ~. 
lex .. tvtStt
1 
saN, past, tsingular,21 ani1_y1_ 1_ 1_ 1_ 1_] 1 c_,_1 _1 _ 1 _1 _~·~t.:,.~, 
vet1 vate>. _- ·<:-
lrr_tvlset1 MM, put, [singular, J,tni1_y, _, _, _,_,J, c .. , .. 1 .. 1 .. 1 _,_,-_, J, 
ver,viol. . .... ___ . 
lvr .. tvt1111 UM1 put, Cplur1t11,ani1_y, .. 1 .. 1 .. 1 .. 1) 1 C ..1 .. 1 .. 1 _,_, ~ 1 :, J, 
ver,vi10SI, 
le•_tvlMW
1
saw
1 
past, Cphra1 1211ni1_y1 _1 _1 _1 _, _1 1 r_, _1 _1 _1_,_1 .. 1_] 1 
Y'rl'1visteis), 
1.-_tvlsee,s¡w,pasi, [pluril, 3,iani1_y,_,_,_,_1J1 c_, _,_,_,_,_,_,,J, 
ver,víeron>. 
lex_tvlsee, 1n l l_set, f uturt1[singular,11 ani•..Y1 .. 1 _, _1 _1 J, e_,_,_;_,_,_,_, J, 
vvr,vrnl. 
ln_tvlsee111ill_see1 futurr, {1inqular12, ,ani•..Y1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1-11 C ..1 .. 1 .. 1 .. 1.1 .. 1 .. 1..11 
m 1 vrl"'K). 
ler_tv1see,•ill .. lff1 future, [singu11r, J,ani•..Y1.1 .. 1 .. 1_1J1 c_,_,_,_,_,_,_,J, 
ver1 vet"1>. 
lex_hl1N,11ill_see, futur91[plural,1, ani•..Y1 .. 1.1 .. 1.1J1 C .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1..lt 
1er1,erEttOsl. 
IH .. tv lset,•i 1 l.see1 f uture1 [plural, 211ni•..Y1 .. t _,_,_,_], f .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1J1 
Vft'1 verris). 
ln_tv fsn 1 •i U_1et', f uture, (plural, 311ni•...Y1 _1 _1_1 _,J, C ..1 ... 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 .. 1 ), 
11:!r1 ,e'l"Vll. 
Jex_h(set1 Sftlt'lg1 gCT\ll'.d1 [_1 _, a.n͕..Y1 .. t .. t .. 1 .. 1 )1 C ..1 .. 1 .. 1 .. 1 .. t .. 1.1J1 
m,vierrlol. 
1111.tvlshdy, study, prtSent, [sinqular, 11 _ 1hW1_y1_, _,_, ), C ..1..t .. 1 _, _, _, lc.c_n,•al_nJ, 
Htudi1r,~tod1ol, 
l1t_tvlstudy,study1 ¡:l""f58lt, Csingular,2, _,hUJ_y1 _1 _1 _1 _J, [_, _1 _,_, _,_, loc_n,aeal_n1, 
tstudiu, Htudi.n), 
lra_h fstucty, studJts1 presrnt, [singul•r,3, ani•_y1 hUJ_y, _,_,_, _} 1 [_1 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _, loc_n111eaJ_nJ 1 
rstudiar1estud1i1l. 
lex_tvlshdy,stiujy1 presrnt, [plural 1 l1 _, hus_y, _1 _ 1 _1 _1 1 [_, _,_, _1 _ 1 _ 1 Ioc .. n,111al_nl 1 
esturh•r1 Kt1Jdi1a:>1l, 
ln_tvtstudy, dudy1 present, !plll1"al,2, _1 hUl_y1 _, _,_,) 1 [_, _. _, _,_1 _ 1 loc .. n,1e1l_nl, 
rstudur, estudi•is), 
lt11_tvlstudy, study, cnsent, [olur11. J, ani•_y,hu1_y,_, _, _,_l, r_, _, _,_, _, _, loc_n., ••l_nJ, 
rstudi ar, est udi 1n). 
Ju_tvf1tudy1studi!d1 e>ast1 [singuJ1r1 11 .. 1 hUIJi.1.1.1)1 [ .. 1 .t .. 1 .. 1.1 .. 1 loc .. n,1Hl_n), 
tstudiar, estudie). 
ln:_tvlshdy1 studJtd1 past 1 Csingular,4 _1 hua_y, _1 _ 1_,J, [_, _1 .. 1_ 1 _, _, loc.,.r1,E11 .. nl 1 
Ktudh:r11studi1Stf), ' 
1H_tvlshdy1studied1 past 1 fsinguJ1r, 31Mli1_y,hU1..J1 .1 .. t .. 1 .. l1 f .. 1.1.1 .. 1 .. 1 .. 1 IOC .. r\i meal .. nl, 
ntudi1r,PShxhol. 
lnJvlltudy1 studitd1 past, Cplural 1 J1 _ 1hull_y1_,_ 1_ 1_l 1 C_ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _ 1 _, loc_n, 1eal_nl 1 
estudill', ntudilm'J). 
J11 .. tvlshdy11tuditd1 past1 (pJural,2, _,hua_y1 .. t .. 1.1)1 f .. 1 .. 1 .. 1.1.1 .t Joc .. n,1Hl .. nl, 
estudJar,Ktudiuttisl. 
lrx_tvlstudy, studied, pat, Cplural, 3, ani•..Y1 hU11_y1_1 _, _, _J, C_,_, _,_,_,_, lc:c .. n, .ul_nl, 
Ktudiar,estudiaron). 
ln_tvlstlldy,1dJ J_stlldy, future, [singular, J,_,hul_y, _, _, _, J, e_,_,_,_, .. t ... 1 Joc_n,.eal_nl, 
Hlllll1r1HIClli;nJ, 
ln_tvlstudy, lli l l_st!Hfy, futurt, [singulu,2,_,hua_y,_, _, _, _l, e_,_,_,_,_,_, loc_n, •al_nl, 
tductiar, rstuditras). 
ln_tvf stldy,11il l_study, íllture, lsingul11",3, ania_y,hu.a_y, _,_, .. ,J. r_,_, _, _, _, _, loc ... n.••l_nl, 
Ktl.d1 &r1 ftt ud Íll'I), 
Jrx_tvf1hdy111il}_study1 firtl.ft, [pltiral1 11 ... 1hu.l,.Y1 .. 1 ... 1 .. 1 J1 [_, .1.1 .. 1 .. 1 .. 1 Joc_n, Mll_nl, 
tsh.diar11Stud11r1m1>. 
Jn_tvlshdy1wi1 l_study, futurt, Cplur11,2,_,hUl_y1 _, _, _, _], C_,_1 _ 1 _ 1 _1 _, loc ... n.. mral .. nl 1 
tstudi1r1 ntudi1reis), 
lex_tvtstucty,11il l_study1 futwrv, (plural, J11ni1,.t1htm_y1 _, _, _, _) 1 C_, _1 _, _, _1 _, loc_n, weal_nl, 
estudiar, rstudi•ranl. 
Jp_h(1hdy11tuding, gerund, [_, .. t ania_y1hua_y, .. 1 .. 1 .. 1 .. lt (_, .. t ... 1 .. 1 .,.1 .1 JOC .. n,1Nl ... nl1 
ntlllior,HtudimloJ, 
APENDICE B 
PRUEBAS !-ECHAS Rt. SISTEMA DE 
TRADUCCION AUTOMATICA 
<?21 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type ir1 the ser1tence: 
C1 end' to finish> 
Alex spoke 
alex spoke 
aleJa.r1dro hablo 
[ENTERJ 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in the ser1ter1ce: 
<'er1d 1 to finish> 
fido spoke 
fido !lpoke 
**** Inval id Engl ish Ser1tence **** 
(*) fido spoke 
[ENTERJ 
ENGLISH - SPRNISH TRANSLRTION 
Please type in the sentence: 
<'end' to finish> 
Peter that sings emoked 
peter that sings smoked 
pedro que carita fumo 
[ENTERJ 
ENGLISH - SPRNISH TRRNSLRTION 
Please type i y, the sentence a 
<' end' to finish> 
Susan that played in the yard will_run 
susan that played in the yard will_run 
aueana que JUQO en el patio correra 
[ENTERJ 
222 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in the senterice: 
l'end' to finish) 
Chr1s spoke so sincerely 
chris spoke so sincerely 
et"istina hablo tan sincerarnente 
CENTERJ 
ENGL!SH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in the seY1tence: 
C'end' to finish> 
the car speaks with the boy 
thQ car speaks with the boy 
*~** Jnvalid English Sentence **** 
(•) the car speaks with the boy 
CENTERJ 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in th• sentence: 
P end' to fi ni sh> 
Alice fly in California 
alice fly in california 
**** Invalid Ef.glish. Ser1tence **** 
<*> alice fly in california 
CENTERJ 
ENGL!SH - SPANISH TRANSLATION 
Pl eas& type i Y1 the ser"1tence: 
f'end' to finish) 
#Hice flies in Califc•rnia 
alice flies in california 
al 1cia vuela en c~l i fc1rr11a 
CENTERJ 
223 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATIDN 
Please type in the seY1tence: 
C' end' to fi ni sh) 
Sam runs very well 
sam runs very well 
sari1uel cc•rre rnuy bieY• 
CENTERJ 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type ir1 the ser1tence: 
Pend' to finish> 
Norma lives with John 
norma lives with JOhn 
norma vive cc•n JUan 
CENTERJ 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in the senter1ce: 
('end' to fininh> 
they that sMoke sang 
they that smoke sang 
el los que fufllan cantarc1n 
CENTERJ 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type 1Y1 the ser1teY1ce: 
<' end' te• firnsh> 
somQ apple diGappeared 
sorne apple dísappeared 
**** Invalid Engl1sh Sentence **** 
<•> some apple disappeared 
CENTERJ 
224 
ENGLISH - SPRNISH.TRANSLRTIDN 
Please type ir1 the ser1tence: 
<' end' te• finish) 
some apples disappeared 
some apples disappeared 
algunas man~a:nas desaparacierc1n 
rENTERJ 
ENGLISH - SPRNISH TRANSLRTIDN 
Please type in the sentence: 
(' end' to finish) 
the policernan slept il"'1 the park 
the policeman slept ir1 the park 
el poi icia durmio en el parque 
rENTERJ 
ENGL!SH - SPRNISH TRANSLRTIDN 
Please typ& in the sentence: 
('end' to finish) 
Lucy adrnires. the birds in the yard 
lucy admires the birds in the yard 
lucia admir• a las aves en el patio 
rENTERJ 
ENGLISH - SPRNISH TRRNSLRT!DN 
Please type in the seY1tence: 
(' end' to finish> 
CMarles loves Laura 
charles loves l~ura 
carlos ama a !aura 
rENTERJ 
225 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in the s&ntence: 
C'end' to finish> 
Mary lives with Sam that smokes with the thief 
mary lives with sam that smokes with the thief 
maria vive con samuel que fuma con el ladron 
CENTERJ 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in the sentence: 
<'end' to finish) 
the intelligent man will_study in the university 
the intelligent man will_study in the university 
el hombre inteligente estudiara en la universidad 
CENTERJ 
ENGLISH - SPANISH TRANSLATION 
Please type in the sentence: 
<'end' to finish> 
the intelligent dog will_study in the univers1ty 
the intelligent dog will_study in the university 
**** Invalid Engl1sh Senter1ce **** 
<*> the intell1gent dog will_study in the university 
CENTERJ 
226 
TRRDUCCION ESPRhOL - INGLES 
Por favor teclee la oraciOn: 
(1fin' para terminar> 
Jose fuma contigo 
Jose furna contigo 
JOseph smokes with~you 
CENTERJ 
TRRDUCCIDN ESPRhOL - INGLES 
Por favor teclee la oraciOn: 
('fin' para terminar> 
Piolin volo lentamente 
piol in vol o lentarnente 
piolin flew slowly 
CENTERJ 
TRRDUCCIDN ESPRhOL - INGLES 
Por favor teclee la oracibn: 
('fin' para terminar) 
el gato vuela en el parQue 
el gato vuela en el parque 
**** Oración Espa~ola Incorrecta **** 
(*) el gato vuela en el parque 
CENTERJ 
TRRDUCC!DN ESPR~OL - INGLES 
Por favor teclee la oracibn: 
('fin' para terrninar) 
La»sie corre con Fido 
lassie corre con fido 
lassie runs with fido 
CENTERJ 
227 
TRADUCCION ESPAhOL - INGLES 
Por favor teclee la oraciOn: 
<'fin' para terminar> 
nosotros vivimos con ellas 
nosotros vivir11os con ellas 
we 1 i ve wi th thern 
tENTERJ 
TRADUCCION ESPAhOL - INGLES 
Por favor teclee la oracibn: 
('fin' para termi Y1ar> 
Juan corta las hamburguesas can un cuchillo 
Juan corta las hamburguesas con un cuchillo 
John cuts the burgers with a knife 
tENTERJ 
TRADUCCION ESPAhOL - INGLES 
Por favor teclee la oraciOn: 
<'fin' para terminar> 
el auto duerme en el 5ofa 
el auto duerme en el sofa 
**** Oraciór1 EspaP'lola Incorrecta **** 
<*> el auto duerme en el sofa 
tENTERJ 
TRADUCC!ON ESPAhOL - INGLES 
Por favor teclee la oracibn: 
<'fin' para terminar) 
pocos astudiantes estudiaran en esa biblioteca 
pocos estudiantes estudiaran en esa biblioteca 
f•w students will_study in that library 
tENTERJ 
228 
TRADUCCION ESPAhDL - INGLES 
Por favor teclee la oracibn: 
('fin' para terminar> 
memo que cc•mpro el auto vi ve en ca ne un 
memo que compro el auto vive en cancun 
billy that bought the car lives in cancun 
CENTERJ 
TRADUCCION ESPAhDL - INGLES 
Por favor teclee la oracibn: 
(1 fin' para termir1ar> 
el gato cazo a el paJaro 
el gato cazo a el paJaro 
the cat chased the bird 
CENTERJ 
TRADUCCION ESPAhOL - INGLES 
Por favor teclee la oracibn: 
('fin' para terminar> 
la hermos• MUJer que canta vive conmigo 
la hermoga muJer quQ canta vive corin1igo 
the beautiful woman that sings lives with me 
CENTERJ 
TRADUCCION ESPAhDL - INGLES 
Por favor teclee la oracibr1: 
('fin' para terminar) 
lc1s ninoe coman los tacos con una coca_cola 
los ninos cor11en los tacos cc•n una coca_cola 
the boys eat the tacos with a coke 
CENTERJ 
229 
ION ESPAPOL - INGLES 
Por favor teclee la oración: 
(fir! para terminar) 
las ninas rompen la ensalada 
las ninas rompen la ensalada 
244% Oración Española Incorrecta *..x 
(4) las ninas rompen la ensalada 
CENTERI 
TRADUCCION ESPAROL - INGLES 
Por favor teclee la oración: 
(fir para terminar) 
las mariposas volaron alegremente en la escuela 
las mariposas volaron alegremente en la escuela 
the butterflies flew pladly in the school 
CENTERI 
TRADUCCION ESPAPIDL - INGLES 
Por favor teclee la oración: 
('finvw para terminar) 
los ninos americanos comen los tacos muy cuidadosamente 
los ninos americanos comen los tacos muy cuidadosamente» 
the american boys eat the tacos very carefully 
CENTERI 
TRADUCCION ESPAÑOL - INGLES 
Por favor teclee la oración: 
(fir? para terminar) 
la nina pequena se comio una sabrosa manzana 
la nina pequena comio una sabrosa marizana 
the little girl ate a tasty apple 
CENTERI 
230
TRADUCCID  ESPA~DL - I ES 
or f or t lee l  r iOn: 
'fin' ara t r inar) 
l s nin•& ro pen la anwalada 
l s nir1as rornpen l• e salada 
**** ración apahola o recta *** 
C•> l s i as r pen l  salada 
TERJ 
T U CION ESPA~DL - I ES 
or f or t lea l  r iOns 
'fin' ar• t rr4inar> 
l s ariposas laron l r ente  l  uela 
l s ariposas laron l r ente  l  &cuela 
t a ttarflias fl  gl• ly i  t a s ool 
TERJ 
T U CION SPAh L - I ES 
or f or ta lee l  r cibn: 
' in' rA t r inar) 
l s i os a ericanos cornen l a tacos uy cuidado&amente 
l a i s uieri no& c en l a t . uy i osar entt .. 
t e erican ys at t e t os ry refully 
TERJ 
U CION hDL - I ES 
or f or t lee l• r cibn: 
'fin' ara t r inar) 
l  i a • ena  a io a &abrosa anzana 
l  i a uena io n• &abro a ar1z•n• 
t a l le lrl •t• • t aty ple 
TERJ 
 
TRRDUCCION ESPRP10L - INGLES 
Por favor teclee la or•cibn: 
('fin' p•ra terminar) 
los policiaa buenos atraparon a el ladron feo 
los pol icias bueno& atraparor1 a el ladren feo 
the good policemen catch the ugly thief 
CENTERJ 
TRRDUCCION ESPRP10L - INGLES 
Por favor teclee la oraciOn: 
('fin' para terrninar) 
Mexico JU&ga alegrerner1te con •lllJandro 
M•Mico JU&ga alegremente cor1 •leJandro 
**** Oración EBpa~ola Incorrecta **** 
<•> Me>dco Juaga alegrernente con aleJandro 
CENTERJ 
TRRDUCCION ESPRP10L - INGLES 
Por favor t•cleo la oracibn: 
('fin' para terMinar> 
Silvestre cazo a Piolin 
silve9tre cazo a piolin 
silveater catched piolin 
CENTERJ 
TRRDUCCION ESPRP10L - INGLES 
Por favor teclea la oracibn: 
('fin' para termina.r> 
Rosa qu• vive en nu•v•_york dafendio ~ los ninoa 
rosa que vive en nueva_york defendio a los ninos 
rose th•t lives in new_york defended the boys 
CENTERJ 
231