Distinção de grupos linguísticos através de desempenho da linguagem

• Autor(a) principal: Wilkens, Rodrigo Souza
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/150040
• topic: Linguística computacional; Processamento : Linguagem natural; Natural language processing; CHILDES-DB; Machine learning; Feature selection; Development level classification; Complex word identification

A aquisição e o desempenho de linguagem humana é um processo pelo qual todas as pessoas passam. No entanto, esse processo não é completamente entendido, o que gera amplo espaço para pesquisa nessa área. Além disso, mesmo após o processo de aquisição da linguagem pela criança estar completo, ainda não há garantia de domínio da língua em suas diferentes modalidades, especialmente de leitura e escrita. Recentemente, em 2016, divulgou-se que 49,3% dos estudantes brasileiros não possuem proficiência de compreensão de leitura plena em português. Isso é particularmente importante ao considerarmos a quantidade de textos disponíveis, mas não acessíveis a pessoas com diferentes tipos de problemas de proficiência na língua. Sob o ponto de vista computacional, há estudos que visam modelar os processos de aquisição da linguagem e medir o nível do falante, leitor ou redator. Em vista disso, neste trabalho propomos uma abordagem computacional independente de idioma para modelar o nível de desenvolvimento linguístico de diferentes tipos de usuários da língua, de crianças e adultos, sendo a nossa proposta fortemente baseada em características linguísticas. Essas características são dependentes de corpora orais transcritos, no segmento de crianças, e de corpora escritos, no segmento de adultos. Para alcançar esse modelo abrangente, são considerados como objetivos a identificação de atributos e valores que diferenciam os níveis de desenvolvimento da linguagem do indivíduo, assim como o desenvolvimento de um modelo capaz de indicá-los. Para a identificação dos atributos, utilizamos métodos baseados em estatística, como o teste de hipóteses e divergência de distribuição. A fim de comprovar a abrangência da abordagem, realizamos experimentos com os corpora que espelham diferentes etapas do desenvolvimento da linguagem humana: (1) etapa de aquisição da linguagem oral de pela criança e (2) etapa pós aquisição, através da percepção de complexidade da linguagem escrita. Como resultados, obtivemos um grande conjunto anotado de dados sobre aquisição e desempenho de linguagem que podem contribuir para outros estudos. Assim como um perfil de atributos para os vários níveis de desenvolvimento. Também destacamos como resultados, os modelos computacionais que identificam textos quanto ao nível de desenvolvimento de linguagem. Em especial, o são resultados do trabalho o modelo de identificação de palavras complexas, que ultrapassou o estado da arte para o corpus estudado, e o modelo de identificação de idade de crianças que ultrapassou os baselines utilizados, incluindo uma medida clássica de desenvolvimento linguístico.