Estratégias Lexicométricas para Detetar Especificidades Textuais
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Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11110/1421 |
Resumo: | Neste artigo propomo-nos a definir e desenvolver uma estratégia automática para procurar especificidades lexicais dentro de conjuntos de textos utilizando unidades lexicais simples e expressões com várias palavras, ou termos multipalavra (MWE, a sua sigla em inglês). Propomos uma metodologia para o cálculo da divergência de distribuições de lemas e de MWE que permitirá encontrar, automaticamente, diferenças e semelhanças entre textos não anotados. Esta metodologia poderá ser utilizada para posteriormente identificar grupos de textos sobre os quais se procederá a análises quantitativas e qualitativas semiautomáticas e/ou com intervenção humana. Num primeiro teste, utilizamos dois textos de especialidade (da área da pediatria) e um texto literário, presumindo que os textos de especialidade deveriam apresentar maiores divergências relativamente ao texto literário do que entre eles próprios. Como os testes feitos mostraram a tendência esperada, decidimos aplicar a mesma metodologia a um segundo grupo de textos (três conjuntos de entrevistas a visitantes da cidade de Santiago de Compostela). |
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Estratégias Lexicométricas para Detetar Especificidades TextuaisLexicometric strategies to detect textual specificitiesNatural Language ProcessingComputational LinguisticsNeste artigo propomo-nos a definir e desenvolver uma estratégia automática para procurar especificidades lexicais dentro de conjuntos de textos utilizando unidades lexicais simples e expressões com várias palavras, ou termos multipalavra (MWE, a sua sigla em inglês). Propomos uma metodologia para o cálculo da divergência de distribuições de lemas e de MWE que permitirá encontrar, automaticamente, diferenças e semelhanças entre textos não anotados. Esta metodologia poderá ser utilizada para posteriormente identificar grupos de textos sobre os quais se procederá a análises quantitativas e qualitativas semiautomáticas e/ou com intervenção humana. Num primeiro teste, utilizamos dois textos de especialidade (da área da pediatria) e um texto literário, presumindo que os textos de especialidade deveriam apresentar maiores divergências relativamente ao texto literário do que entre eles próprios. Como os testes feitos mostraram a tendência esperada, decidimos aplicar a mesma metodologia a um segundo grupo de textos (três conjuntos de entrevistas a visitantes da cidade de Santiago de Compostela).Este trabalho ́e apoiado pelo projeto Narrativas, usos e consumos de visitantes como aliados ou amena ̧cas para o bem-estar da comunidade lo- cal: o caso de Santiago de Compostela. Ref: FFI2017-88196-R, parcialmente subsidiado pelo Ministerio de Industria, Econom ́ıa y Competiti- vidad espanhol no quadro do Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad (2018-2021).Linguamática2018-09-28T10:03:02Z2018-09-28T10:03:02Z2018-08-04T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://hdl.handle.net/11110/1421oai:ciencipca.ipca.pt:11110/1421porhttps://doi.org/Iriarte Sanromán, Álvaro, Gamallo Otero, P., & Simões, A. (2018). Estratégias Lexicométricas para Detetar Especificidades Textuais. Linguamática, 10(1), 19-26. https://doi.org/10.21814/lm.10.1.2631647-0818http://hdl.handle.net/11110/1421Iriarte Sanroman, ÁlvaroGamallo Otero, PabloSimões, Albertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-09-05T12:52:51Zoai:ciencipca.ipca.pt:11110/1421Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T15:01:47.611167Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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Neste artigo propomo-nos a definir e desenvolver uma estratégia automática para procurar especificidades lexicais dentro de conjuntos de textos utilizando unidades lexicais simples e expressões com várias palavras, ou termos multipalavra (MWE, a sua sigla em inglês). Propomos uma metodologia para o cálculo da divergência de distribuições de lemas e de MWE que permitirá encontrar, automaticamente, diferenças e semelhanças entre textos não anotados. Esta metodologia poderá ser utilizada para posteriormente identificar grupos de textos sobre os quais se procederá a análises quantitativas e qualitativas semiautomáticas e/ou com intervenção humana. Num primeiro teste, utilizamos dois textos de especialidade (da área da pediatria) e um texto literário, presumindo que os textos de especialidade deveriam apresentar maiores divergências relativamente ao texto literário do que entre eles próprios. Como os testes feitos mostraram a tendência esperada, decidimos aplicar a mesma metodologia a um segundo grupo de textos (três conjuntos de entrevistas a visitantes da cidade de Santiago de Compostela). |
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