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Miguel Ballesteros, Jesús Herrera, Virginia Francisco Gilmartín, Pablo Gervás Gómez Navarro 
En los ultimos años los sistemas basados en aprendizaje automático desarrollados para realizar análisis sintáctico de dependencias han alcanzado una gran precisión, pero ésta está normalmente por debajo del 90% en Labelled Attachment Score (LAS). Maltparser es un ejemplo de ese tipo de sistemas. El aprendizaje automático permite obtener analizadores para cada lengua para la que se disponga de un corpus de entrenamiento adecuado. Dado que generalmente tales sistemas no pueden ser modificados, surge la siguiente cuestión: ¿Se puede mejorar el 90% en LAS utilizando mejores corpora de entrenamiento? En este artículo describimos trabajos prospectivos sobre la cuestión, estudiando estrategias en las que se consideran tanto el tamaño del corpus como las longitudes de sus frases con el fin de obtener una mejor precisión en el análisis.
In the last years, dependency parsing has been accomplished by machine learning–based systems showing great accuracy but usually under 90% for Labelled Attachment Score (LAS). Maltparser is one of such systems. Machine learning allows to obtain parsers for every language having an adequate training corpus. Since generally such systems can not be modified the following question arises: Can we beat this 90% LAS by using better training corpora? In the present paper we show some prospective works on it. We studied some strategies considering training corpus’ size and its sentences’ length in order to obtain better parsing accuracy.
