Algoritmo Genético Simple En La Búsqueda De Palabras De Lenguaje Natural

Resumen—Un algoritmo genético es una técnica de búsqueda iterativa inspirada en los principios de selección natural. Los Paradigmas del lenguaje natural junto con perspectivas de los algoritmos genéticos sirven como una herramienta de apoyo para el procesamiento de palabras y generar sistemas óptimos en el análisis de enunciados, dejando en claro que el uso de estas herramientas en diferentes áreas permite establecer un conocimiento en común. Logrando con esto sistemas que se reduzcan los errores en cuanto a la interpretación de palabras que pueden permitir una identificación optima del enunciado. En este trabajo se utiliza el algoritmo genético para el procesamiento de lenguaje natural en la interpretación de palabras escritas incorrectamente; el enfoque consiste en hacer un análisis de las palabras independientemente de su tamaño y con este deducir la correcta escritura de la palabra.Un algoritmo genético (AG) es una técnica de búsqueda iterativa inspirada en los principios de selección natural. Los AG no buscan modelar la evolución biológica sino derivar estrategias de optimización. El concepto se basa en la generación de poblaciones de individuos mediante la reproducción de los padres. Durante el curso de la evolución, los genes con evolución lenta fueron remplazados por genes con mejor estrategia evolutiva. Por lo tanto, se esperan estrategias altamente eficientes en la fauna y la flora modernas. Muchos problemas tienen funciones objetivo complejas y la optimización tiende a finalizar en mínimos/máximos locales. La idea de los AG es optimizar una función objetivo utilizando los principios de la selección natural sobre los parámetros de la función. De tal forma el algoritmo genético se basa en la manipulación de cadenas de dígitos binarios que son llamados cromosomas y trata de resolver el problema encontrando mejores cromosomas manipulándolos sin tener un conocimiento exacto del problema que están buscando resolver. La única información que se les da es una evaluación de cada cromosoma que pueden reproducir esta evaluación influye en la evaluación de cromosomas de modo que aquellos mejor evaluados tenderán a reproducirse más que aquellos que no lo son [2].

Una vista general de cómo funciona un algoritmo genético es el siguiente.

Paso 1. Inicialización de una población de cromosomas.

Paso 2. Evaluación de cada cromosoma en la población

Paso 3. Obtener nuevos cromosomas a través del operador cruce; aplicar mutación y re combinando.

Paso 4. Borrar elementos de la población, dejando espacios para nuevos cromosomas

Paso 5. Evaluar nuevos individuos e insertarlos en la nueva población

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