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En este trabajo se presenta el análisis de los errores de un método de detección de elipsis de sujeto en español, con el fin de mejorar el sistema en el futuro. El sistema que se evalúa utiliza aprendizaje automático y alcanza una exactitud del 85,3%. El análisis se ha realizado extrayendo de los datos de aprendizaje las instancias que el sistema clasifica erróneamente (1.001), con objeto de establecer una tipología de errores. Cada tipo de error se ha considerado teniendo en cuenta tanto los valores de las características de las instancias como los patrones lingüísticos involucrados. Finalmente, se proponen nuevas características y un conjunto de reglas que puedan aportar una mayor precisión al método.
This paper presents an analysis of the errors of a machine learning method that allow us to propose changes to improve it in future developments. The evaluated system detects Spanish subject ellipsis and yields an accuracy of 85.3%. We extract the erroneously classified instances of our training data (1,001) and classify the errors. We perform an analysis of these instances taking into account the features and the linguistic patterns involved, which motivate the inclusion of new features and rules in the system.
