Hacia un método computacional para detectar léxico contrastivo

Autores
Alemán, Damián Eliel
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Gravano, Agustín
Kalinowski, Santiago
Pérez, Juan Manuel
Descripción
El crecimiento de la cantidad de datos en la web y los recursos computacionales de las últimas décadas dan la posibilidad de investigar fenómenos lingüísticos a gran escala, tarea casi imposible de realizar manualmente. En el área de la lexicografía se conoce como palabras contrastivas, a aquellas de una misma lengua que tienen una frecuencia de uso significativamente distinta en dos o más regiones. En el presente trabajo desarrollamos una métrica para detectar estas palabras. Esta hace uso de la entropía de la información sobre la cantidad de ocurrencias de cada palabra y la cantidad de usuarios que la usan para dar un indicio de la contrastividad. Para evaluarla se recolectó a partir de Twitter un conjunto de datos con más de 190 millones de palabras escritas y más de 20 mil usuarios de las 23 provincias argentinas. Este trabajo multidisciplinario se hizo en colaboración de la Academia Argentina de Letras, la cual realizó la validación y comprobó diferencias relevantes en la extensión de uso de unas 300 palabras. Varias de ellas formarán parte de las palabras del Diccionario del habla de los argentinos del año próximo.
Fil: Alemán, Damián Eliel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
LINGUISTICA COMPUTACIONAL
LEXICOGRAFIA CONTRASTIVA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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