Análise sintática automática de texto real com estruturas desviantes: o desempenho de sistemas de parsing baseados em dependências com textos de aprendentes de Português L2/LE

• Autor(a) principal: Vaz, Mafalda Silva
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/51054
• topic: Domínio/Área Científica::Humanidades::Línguas e Literaturas

As ferramentas de processamento da linguagem natural são cada vez mais usadas na automatização de processos no contexto de aquisição de segunda língua e no tratamento de dados de falantes não-nativos. Um dos principais passos intermédios na construção destas ferramentas de processamento automático de dados de falantes não-nativos é a análise sintática automática, realizada por parsers. No entanto, a maioria dos parsers assume que o texto a ser analisado respeita a norma, uma vez que estes foram treinados e avaliados com esse tipo de texto. Por conseguinte, o seu uso em textos de aprendentes de uma L2 poderá afetar o seu desempenho e originar resultados menos fiáveis. O conhecimento das limitações específicas do parser ao lidar com este tipo de texto pode ser muito vantajoso e influenciar a forma como usamos estes sistemas. É com vista a contribuir para uma melhor compreensão deste aspeto que se desenvolveu este projeto. Neste âmbito, foi feita uma avaliação do desempenho de dois parsers de dependências baseados em paradigmas diferentes – baseado em regras vs. baseado em estatística. Foi selecionado um corpus de aprendentes de Português L2/LE com o objetivo de identificar os tipos de erro de aprendentes que mais frequentemente alteram a análise produzida pelos parsers. A análise dos resultados permitiu, entre outras coisas, verificar que os erros com maior impacto nos outputs produzidos são os mesmos em ambos os parsers. No entanto, também se verificaram diferenças significativas entre as análises produzidas pelos sistemas de diferentes paradigmas, principalmente ao nível de padrões de alteração dos outputs dos sistemas perante a presença/ausência de certos tipos de erro. Este trabalho contribuiu, assim, para elucidar os desafios que os parsers poderão enfrentar quando lhes são apresentados textos produzidos por aprendentes, abrindo portas para o desenvolvimento futuro de ferramentas dedicadas ao tratamento deste tipo de texto, tais como sistemas de deteção automática de erros e de identificação automática de proficiência.