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En este artculo exploramos de que manera el conocimiento semantico adquirido de manera automatica a partir de grandes colecciones de texto permite mejorar el resultado de un analizador sintactico. Para ello proponemos un metodo no supervisado que corrige dependencias de aposicion buscando en su contexto candidatos con mayor compatibilidad semantica que el proporcionado por el analizador sintactico en primera instancia.
In this article we explore how automatic acquired semantic knowledge from large text collections allows to improve a syntactic parser. We propose an unsupervised method that corrects appositions dependencies by searching candidates in its context more semantically suitable than the one proposed by the syntactic parser in the rst place
