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8/14/2019 Ejemplo2+Ante+Proyecto+Tesis

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PROTOTIPO DE SOFTWARE BASADO EN PROCESAMIENTODE LENGUAJE NATURAL PARA LA OPTIMIZACIN DETIEMPO DEL PROCESO CONTABLE APLICADO EN EL

ESTUDIO CONTABLE SUBIA CONSULTORES: PUNO 2005

Javier G. Ramos NeyraEstudiante de la Escuela Profesional de Ingeniera de Sistemas

[email protected]

Universidad Nacional del Altiplano - Puno

Abstract

El estudio de la optimizacin de tiempo en el proceso contable se realizar apoyndosecon el procesamiento de lenguaje natural, de este depender el grado de optimizacin del

proceso contable.El proceso contable en un lenguaje contable se le llama resultado (beneficio o prdida), yrepresenta la variacin producida en el patrimonio como consecuencia de la actividad de

la empresa. La contabilidad registra dos flujos o corrientes: los flujos financieros omonetarios (cobros y pagos) y los flujos econmicos, o de salidas y entradas de bienes y

servicios (ingresos y gastos). El resultado contable de la empresa se calcula en funcin delos flujos econmicos o reales, con independencia de la corriente financiera o monetaria.

Uno de los objetivos del procesamiento de lenguaje natural es crear aplicaciones quepuedan manipular, interpretar y generar lenguaje humano. Y una de sus aplicacionescomunes es el reconocimiento del habla, recuperacin y extraccin de la informacin.

1 EL PROBLEMA

1.1 Formulacin del problema

La presente investigacin corresponde a la optimizacin de tiempo en el proceso contable deSubia Consultores Puno, en el periodo fiscal 2005-2006.En la consultara contable Subia Consultores en el proceso contable podemos observar quecuenta con un paquete contable denominado CONCAR como herramienta para minimizartiempo, para la introduccin de datos en dicho paquete contable proporcionado por sus clientesdel estudio contable no es optima en relacin al factor tiempo.El problema en el estudio contable radica fundamentalmente en el ingreso de los datos alsistema, cometindose errores involuntarios como el presionar dos teclas a la vez, presionar unatecla equivocadamente. Esto debido al demasiado esfuerzo fsico y mental. Puesto que el procesocontable es mecnico y muy tedioso.

1.2 definicin del problema

Cun ptimo es el software contable basado en el procesamiento de lenguaje natural para elproceso contable en el estudio contable SUBIA CONSULTORES: puno 2005?

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1.3 justificacin de la investigacin

El presente trabajo de investigacin se escogi, para mejorar la calidad de servicio en un menortiempo posible del proceso contable, evitar los errores involuntarios cometidos en el paquetecontable CONCAR, automatizar relativamente los procesos contables.

1.3 objetivo general

Desarrollar un software contable basado en el procesamiento de lenguaje natural para optimizarel tiempo en el proceso contable aplicado en el estudio contable SUBIA CONSULTORES PUNO 2005.

1.4 hiptesis

Mediante la elaboracin del software contable basado en el procesamiento de lenguaje naturalaplicado en el estudio contable SUBIA CONSULTORES PUNO 2005. Se optimizar el

tiempo en el proceso contable.

1.5 limitaciones de la investigacin

La investigacin del problema abarcar nica y exclusivamente el proceso contable para empresade carcter privado, el proceso contable no es automtico en su totalidad, puesto que el

profesional contable tiene que organizar y gestionar el proceso contable. La optimizacin delproceso contable depender de las herramientas que utilizaremos para el procesamiento dellenguaje natural.

2 PROCESAMIENTO DE LENGUAJES NATURALES

(PLN, oNLP;Natural Language Processing), es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial yla rama ingenieril de la lingstica computacional. El PLN se ocupa de la formulacin einvestigacin de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicacin entre personaso entre personas y mquinas por medio de lenguajes naturales. El PLN no trata de lacomunicacin por medio de lenguajes naturales de una forma abstracta, sino de disearmecanismos para comunicarse que sean eficaces computacionalmente -que se puedan realizar

por medio de programas que ejecuten o simulen la comunicacin. Los modelos aplicados seenfocan no slo a la comprensin del lenguaje de por s, sino a aspectos generales cognitivos

humanos y a la organizacin de la memoria. El lenguaje natural sirve slo de medio para estudiarestos fenmenos.

2.1 Historia

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una de las piedras angulares tempranas de lainteligencia artificial (IA). La Traduccin Automtica, por ejemplo, naci a finales de la dcadade los cuarenta, antes de que se acuara la propia expresin Inteligencia Artificial. Noobstante, el PLN ha desempeado mltiples papeles en el contexto de la IA, y su importanciadentro de este campo ha crecido y decrecido a consecuencia de cambios tecnolgicos ycientficos. Los primeros intentos de traducir textos por ordenador a finales de los cuarenta y

durante los cincuenta fracasaron debido a la escasa potencia de los ordenadores y a la escasasofistificacin lingstica. Sin embargo, los esfuerzos realizados en las dcadas de los sesenta y

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los setenta para producir interfaces en lenguaje natural para bases de datos y otras aplicacionesinformticas obtuvieron un cierto grado significativo de xito. La dcada de los ochenta y el

principio de la de los noventa han visto resurgir la investigacin en el terreno de la TraduccinAutomtica.

2.2 Dificultades en el procesamiento de lenguajes naturales

2.2.1 Ambigedad

El lenguaje natural es inherentemente ambiguo a diferentes niveles:

A nivel lxico, una misma palabra puede tener varios significados, y la seleccin delapropiado se debe deducir a partir del contexto oracional o conocimiento bsico. Muchasinvestigaciones en el campo del procesamiento de lenguajes naturales han estudiadomtodos de resolver las ambigedades lxicas mediante diccionarios, gramticas, basesde conocimiento y correlaciones estadsticas.

A nivel referencial, la resolucin de anforas y catforas implica determinar la entidadlingstica previa o posterior a que hacen referencia.

A nivel estructural, se requiere de la semntica para desambiguar la dependencia de lossintagmas preposicionales que conducen a la construccin de distintos rboles sintcticos.Por ejemplo, en la frase:Rompi el dibujo de un ataque de nervios.

A nivel pragmtico, una oracin, a menudo, no significa lo que realmente se estdiciendo. Elementos tales como la irona tienen un papel importante en la interpretacindel mensaje.

Para resolver estos tipos de ambigedades y otros, el problema central en el PLN es latraduccin de entradas en lenguaje natural a una representacin interna sin ambigedad, como

rboles de anlisis.2.2.2 Deteccin de separacin entre las palabras

En la lengua hablada, no se suelen hacer pausas entre palabra y palabra. El lugar en el que sedebe separar las palabras a menudo depende de cul es la posibilidad que mantenga un sentidolgico tanto gramatical como contextual. En la lengua escrita, idiomas como el chino mandarntampoco tienen separaciones entre las palabras.

2.2.3 Recepcin imperfecta de datos

Acentos extranjeros, regionalismos o dificultades en la produccin del habla, errores demecanografiado o expresiones no gramaticales, errores en la lectura de textos mediante OCR

2.3 Componentes

Anlisis morfolgico

El anlisis de las palabras para extraer races, rasgos reflexivos, unidades lxicascompuestas y otros fenmenos.

Anlisis sintctico

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El anlisis de la estructura sintctica de la frase mediante una gramtica de la lengua encuestin.

Anlisis semntico

La extraccin del significado de la frase, y la resolucin de ambigedades lxicas y

estructurales.

Anlisis pragmtico

El anlisis del texto ms all de los lmites de la frase, por ejemplo, para determinar losantecedentes referenciales de los pronombres.

Planificacin de la frase

Estructurar cada frase del texto con el fin de expresar el significado adecuado.

Generacin de la frase

La generacin de la cadena lineal de palabras a partir de la estrutura general de la frase,con sus correspondientes flexiones, concordancias y restantes fenmenos sintcticos ymorfolgicos.

2.4 Aplicaciones

Las principales tareas de trabajo en el PLN son:

Sntesis del discurso Anlisis del lenguaje Comprensin del lenguaje Reconocimiento del habla Generacin de lenguajes naturales Traduccin automtica Respuesta a preguntas Recuperacin de la informacin Extraccin de la informacin

3 DEFINICIN DE TERMINOS BSICOS. Parsers. Un parser es un programa de computadora o un componente de un programa

el cual realiza un anlisis de una estructura gramatical ingresada, con respecto a unagramtica formal dada. Los Parsers pueden ser utilizados en procesamiento delenguaje naturale y para programar lenguajes.

Motores de inferencias. Un motor de bsqueda es una pieza de software, accesible atodos los usuarios de la web, que les permite encontrar y visitar los sitios relacionadoscon una palabra clave - keyword- introducida al sistema por el mismo usuario, porejemplo, puede pedir conocer los sitios que contengan las palabras tango y baile: elmotor de bsqueda mostrar entonces una lista de todos los sitios que presenten esosvocablos.

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http://es.wikipedia.org/wiki/Reconocimiento_del_hablahttp://es.wikipedia.org/wiki/Reconocimiento_del_habla


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Deteccin de separacin entre las palabras. En la lengua hablada, no se suelenhacer pausas entre palabra y palabra. El lugar en el que se debe separar las palabras amenudo depende de cul es la posibilidad que mantenga un sentido lgico tantogramatical como contextual. En la lengua escrita, idiomas como el idioma chinomandarn tampoco tienen separaciones entre las palabras.

Ambigedad semntica. Cualquier palabra puede tener varios significados, seselecciona el significado que tiene un mayor sentido dentro del contexto.

Ambigedad sintctica. La gramtica de lenguas naturales tienen normalmenteambigedades estructurales, pudindose construir distintos rboles sintcticos. Paraescoger el ms apropiado, a menudo, hay que tener en cuenta informacin semnticay contextual.

Informacin pragmtica. Una oracin, a menudo, no significa lo que realmente se

est diciendo. Elementos tales como la irona tienen un papel importante en lainterpretacin del mensaje.

Recepcin imperfecta de datos. Acentos extranjeros, regionalismos o dificultades enla produccin del habla, errores de mecanografiado o expresiones no gramaticales,errores en la lectura de textos mediante OCR.

Activo. Agrupa aquellos elementos patrimoniales que representan bienes y derechospropiedad de la empresa. Por tanto, el activo est constituido por todos los elementospatrimoniales en los que la empresa ha invertido los recursos financieros puestos a sudisposicin. Representa la materializacin, o el empleo de los recursos financieros

Pasivo o pasivo exigible. Recoge aquellos elementos que significan para la empresadeudas u obligaciones pendientes de pago. Se le conoce tambin como las fuentes definanciacin ajenas, al representar recursos financieros ajenos a ella.

Neto o neto patrimonial o pasivo no exigible. Est formado por aquellos elementosque recogen el valor de los fondos que el empresario ha aportado a la unidadeconmica, as como los beneficios generados por la empresa que no son distribuidos,sino que permanecen en el seno de la misma. Al neto se le conoce tambin como lasfuentes de financiacin propia o recursos propios.

Balance patrimonial. El balance de situacin es el documento que expone lasituacin econmico-financiera de la empresa en un momento dado, normalmente alcierre del ejercicio, indicando los elementos patrimoniales que integran el patrimonio,debidamente valorados en unidades econmicas.

La cuenta. Es un instrumento de representacin y medida de un elemento delpatrimonio o de los resultados, que capta la situacin inicial de ste y las variacionesque posteriormente se vayan produciendo en el mismo. As, cada cuenta ofrece unavisin del elemento que representa, con independencia de los dems elementos quecomponen el patrimonio o el resultado empresarial.

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http://es.wikipedia.org/wiki/Idioma_chino_mandar?nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Idioma_chino_mandar?nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Gram?ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Gram?ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Lengua_naturalhttp://es.wikipedia.org/wiki/?rbolhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sem?nticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Figura_ret?ricahttp://es.wikipedia.org/wiki/Figura_ret?ricahttp://es.wikipedia.org/wiki/OCRhttp://es.wikipedia.org/wiki/Idioma_chino_mandar?nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Idioma_chino_mandar?nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Gram?ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Lengua_naturalhttp://es.wikipedia.org/wiki/?rbolhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sem?nticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Figura_ret?ricahttp://es.wikipedia.org/wiki/OCR


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4 Referencias bibliogrficas

[1] DIAZ MOSTO, Jorge; 1989; "Diccionario y Manual de Contabilidad y Administracin"Tercera Edicin

[2] TORRES BARDALES, C.: Metodologa de la investigacin cientfica orientacinbsica Editorial San Marcos

[3] HUAMAN ASILLO, Luis Daniel: 2003 Metodologa de la Investigacin EditorialPEAD GEORNAGEA; 2da. Edicin.

[4] VELSQUEZ FERNNDEZ, ngel y otros: 1999 Metodologa de la InvestigacinCientfica Pg. 250.

[5] RUSSELL, Stuart J. y NORVIG, Peter: 2001 Inteligencia Artificial: Un enfoquemoderno Editorial Prentice Hall Hispanoamericana, S.A.

4.1 Referencias Web:

[6] Monografas Lenguaje natural

[7] Wikipedia , Procesamiento de lenguaje natural

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