Estratégias lexicométricas para detetar especificidades textuais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Iriarte Sanromán, Álvaro
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Gamallo Otero, Pablo, Simões, Alberto
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/61071
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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spelling Estratégias lexicométricas para detetar especificidades textuaisLexicometric strategies to detect textual specificitiesDivergência de Kullback-LeiblerDivergência lexicalLexicometriaKullback-Leibler divergencelexical divergencelexicometryHumanidades::Outras HumanidadesSocial SciencesNeste 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 é apoiado pelo projeto Narrativas, usos e consumos de visitantes como aliados ou amena¸cas para o bem-estar da comunidade local: o caso de Santiago de Compostela. Ref: FFI2017-88196-R, parcialmente subsidiado pelo Ministerio de Industria, Econom´ıa y Competitividad espanhol no quadro do Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad (2018-2021).Universidade do MinhoUniversidade de VigoUniversidade do MinhoIriarte Sanromán, ÁlvaroGamallo Otero, PabloSimões, Alberto20182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/61071porIriarte 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.10.1.2631647-08181647-081810.21814/lm.10.1.263https://www.linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/263info: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:RCAAP2024-05-11T05:29:04Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/61071Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openairemluisa.alvim@gmail.comopendoar:71602024-05-11T05:29:04Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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