{"title":"Formalización de reglas para la detección del plural en castellano en el caso de unidades no diccionarizadas","authors":"Rogelio Nazar, Amparo Galdames","doi":"10.21814/lm.11.2.285","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"En este artículo ofrecemos una formalización de reglas de pluralización en castellano para ser utilizada concretamente en el procesamiento de términos especializados, ya que con frecuencia estos no se encuentran registrados en los diccionarios de lengua general y, por tanto, no son reconocidos su categoría y lema. Esto tiene consecuencias negativas en tareas como la extracción de terminología, especialmente en el caso de lenguas con riqueza morfológica. Enfrentamos el problema con un diseño en forma de cascada de reglas de sustitución, expresiones regulares y adquisición léxica a partir de corpus de grandes dimensiones. Los resultados experimentales muestran una reducción significativa de la tasa de error de dos etiquetadores ampliamente utilizados: TreeTagger y UDPipe. Ofrecemos una implementación en código abierto que funciona como posproceso del etiquetado.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":"11 1","pages":"17-32"},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2020-01-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Linguamatica","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21814/lm.11.2.285","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"LINGUISTICS","Score":null,"Total":0}
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Abstract
En este artículo ofrecemos una formalización de reglas de pluralización en castellano para ser utilizada concretamente en el procesamiento de términos especializados, ya que con frecuencia estos no se encuentran registrados en los diccionarios de lengua general y, por tanto, no son reconocidos su categoría y lema. Esto tiene consecuencias negativas en tareas como la extracción de terminología, especialmente en el caso de lenguas con riqueza morfológica. Enfrentamos el problema con un diseño en forma de cascada de reglas de sustitución, expresiones regulares y adquisición léxica a partir de corpus de grandes dimensiones. Los resultados experimentales muestran una reducción significativa de la tasa de error de dos etiquetadores ampliamente utilizados: TreeTagger y UDPipe. Ofrecemos una implementación en código abierto que funciona como posproceso del etiquetado.