A prova de redação do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) é decisiva para a garantia da vaga em instituições de ensino superior no Brasil. De 2010 a 2020, foi observado que a quantidade de redações avaliadas em nota máxima (mil pontos) caiu de maneira drástica e abrupta: de 3.694 redações nota máxima em 2011 para apenas 28 em 2020. O objetivo deste trabalho é apresentar um corpus de redações nota máxima avaliadas pela banca do Enem, descrevê-las e tecer breves considerações a partir da análise de métricas textuais na série histórica de 2010 a 2020. A compilação foi feita de forma manual, pela internet. Para as descrições, foram utilizados o programa Orange: Data Mining e o analisador de complexidade textual NILC-Metrix. Os resultados sugerem que houve aumento expressivo no número de palavras e diminuição da razão type/token ao longo dos anos. Além disso, foram feitas medidas sintáticas que constataram o aumento da complexidade dos textos.
{"title":"A compilação e a análise de métricas textuais de um corpus de redações","authors":"Átila Augusto Soares Vital","doi":"10.21814/lm.15.1.393","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.393","url":null,"abstract":" A prova de redação do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) é decisiva para a garantia da vaga em instituições de ensino superior no Brasil. De 2010 a 2020, foi observado que a quantidade de redações avaliadas em nota máxima (mil pontos) caiu de maneira drástica e abrupta: de 3.694 redações nota máxima em 2011 para apenas 28 em 2020. O objetivo deste trabalho é apresentar um corpus de redações nota máxima avaliadas pela banca do Enem, descrevê-las e tecer breves considerações a partir da análise de métricas textuais na série histórica de 2010 a 2020. A compilação foi feita de forma manual, pela internet. Para as descrições, foram utilizados o programa Orange: Data Mining e o analisador de complexidade textual NILC-Metrix. Os resultados sugerem que houve aumento expressivo no número de palavras e diminuição da razão type/token ao longo dos anos. Além disso, foram feitas medidas sintáticas que constataram o aumento da complexidade dos textos.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-07-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41253754","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Cássio Faria da Silva, Vânia Paula de Almeida Neris, Helena de Medeiros Caseli
A argumentação é uma habilidade inerente à comunicação humana, tanto em situações orais quanto escritas. Argumentos bem fundamentados são importantes para amparar a tomada de decisões e aprendizado, assim como para a obtenção de conclusões amplamente aceitas. Como área de pesquisa, a argumentação é um campo multidisciplinar que estuda os processos de debate e raciocínio. Em linguística computacional, investigações têm sido realizadas para (i) identificar argumentos e suas unidades e (ii) gerar ou (iii) avaliar a qualidade dos argumentos. No entanto, a maioria dos trabalhos atuais se concentra na mineração de argumentos em textos formais em inglês. Neste artigo, foi avaliada a qualidade da argumentação em tweets de domínio político, escritos em português do Brasil, usando algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina -- como Regressão Logística, K-Nearest Neighbors, Árvores de Decisão, Máquinas de Vetores Suporte (SVM), Floresta Aleatória e Naive Bayes -- e também um ajuste fino de dois modelos neurais (BERTimbau e RobertaTwitterBR). Além de trazer resultados práticos para a avaliação da qualidade da argumentação em um gênero textual desafiador, como o Twitter, e em um domínio controverso, como a política brasileira, este artigo também visa suprir a carência de trabalhos que avaliem automaticamente a qualidade dos argumentos em português. Dentre os algoritmos de classificação avaliados, o modelo obtido a partir do ajuste fino do BERTimbau apresentou os melhores resultados com uma precisão de 69,65% quando foram consideradas todas as classes e de 100,00% para as mensagens de alta qualidade de argumentação.
辩论是人类口头和书面交流中固有的一种技能。有充分根据的论点对于支持决策和学习以及获得广泛接受的结论是很重要的。作为一个研究领域，论证是一个研究辩论和推理过程的多学科领域。在计算语言学中，已经进行了研究(i)识别论点及其单位，(ii)生成或(iii)评估论点的质量。然而，目前的大多数工作都集中在正式英语文本的论证挖掘上。本文的论证,评价质量在微博的政治领域,用巴西葡萄牙语,用传统的机器学习算法- K -逻辑回归,-Nearest邻居,决策树、支持向量机(SVM)、贝叶斯随机森林和天真——一个微调也两种神经(BERTimbau RobertaTwitterBR)模型。除了为评估具有挑战性的文本体裁(如Twitter)和有争议的领域(如巴西政治)的论证质量带来实际结果外，本文还旨在弥补自动评估葡萄牙语论证质量的研究的不足。在评估的分类算法中，由BERTimbau微调得到的模型在考虑所有类别时表现出最好的结果，准确率为69.65%，对于高质量的论证信息，准确率为1000%。
{"title":"Classificação da qualidade da argumentação em tweets no domínio da política brasileira","authors":"Cássio Faria da Silva, Vânia Paula de Almeida Neris, Helena de Medeiros Caseli","doi":"10.21814/lm.15.1.387","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.387","url":null,"abstract":"A argumentação é uma habilidade inerente à comunicação humana, tanto em situações orais quanto escritas. Argumentos bem fundamentados são importantes para amparar a tomada de decisões e aprendizado, assim como para a obtenção de conclusões amplamente aceitas. Como área de pesquisa, a argumentação é um campo multidisciplinar que estuda os processos de debate e raciocínio. Em linguística computacional, investigações têm sido realizadas para (i) identificar argumentos e suas unidades e (ii) gerar ou (iii) avaliar a qualidade dos argumentos. No entanto, a maioria dos trabalhos atuais se concentra na mineração de argumentos em textos formais em inglês. Neste artigo, foi avaliada a qualidade da argumentação em tweets de domínio político, escritos em português do Brasil, usando algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina -- como Regressão Logística, K-Nearest Neighbors, Árvores de Decisão, Máquinas de Vetores Suporte (SVM), Floresta Aleatória e Naive Bayes -- e também um ajuste fino de dois modelos neurais (BERTimbau e RobertaTwitterBR). Além de trazer resultados práticos para a avaliação da qualidade da argumentação em um gênero textual desafiador, como o Twitter, e em um domínio controverso, como a política brasileira, este artigo também visa suprir a carência de trabalhos que avaliem automaticamente a qualidade dos argumentos em português. Dentre os algoritmos de classificação avaliados, o modelo obtido a partir do ajuste fino do BERTimbau apresentou os melhores resultados com uma precisão de 69,65% quando foram consideradas todas as classes e de 100,00% para as mensagens de alta qualidade de argumentação.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-07-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43733839","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Títulos de notícias de política relatam com frequência relações de apoio ou oposição entre personalidades, por exemplo: ``Marques Mendes critica estratégia de Rui Rio' ou ``Costa reafirma confiança em Centeno.'' Neste trabalho analisámos milhares de títulos arquivados, identificando os que expressam relações de apoio ou oposição e associando as personalidades políticas com o seu identificador na Wikidata, resultando assim num grafo semântico. O grafo permite responder a interrogações envolvendo personalidades políticas e partidos. Descrevemos o processo de geração do grafo e tornamo-lo disponível, assim como uma colecção de dados anotada manualmente, que permitiu treinar classificadores de aprendizagem supervisionada para identificar as relações expressas nos títulos e ligar as personalidades com a Wikidata.
{"title":"Extracção de Relações de Apoio e Oposição em Títulos de Notícias de Política em Português","authors":"David Soares Batista","doi":"10.21814/lm.15.1.386","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.386","url":null,"abstract":"Títulos de notícias de política relatam com frequência relações de apoio ou oposição entre personalidades, por exemplo: ``Marques Mendes critica estratégia de Rui Rio' ou ``Costa reafirma confiança em Centeno.'' Neste trabalho analisámos milhares de títulos arquivados, identificando os que expressam relações de apoio ou oposição e associando as personalidades políticas com o seu identificador na Wikidata, resultando assim num grafo semântico. O grafo permite responder a interrogações envolvendo personalidades políticas e partidos. Descrevemos o processo de geração do grafo e tornamo-lo disponível, assim como uma colecção de dados anotada manualmente, que permitiu treinar classificadores de aprendizagem supervisionada para identificar as relações expressas nos títulos e ligar as personalidades com a Wikidata.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46492822","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Diana Santos, C. Mota, E. Pires, M. Langfeldt, Rebeca Schumacher Fuão, Roberto Willrich
Este artigo apresenta o Desafio de Identificação de Personagens (DIP) em profundidade. Documenta a sua motivação, as escolhas feitas, o desenrolar do processo de organização, a avaliação conjunta, e os resultados que podemos mostrar, assim como os recursos compilados e que são públicos. Relatamos o que aprendemos com a organização do DIP e o que aprendemos sobre a literatura em português. Por exemplo, nas obras do DIP, (1) o número de personagens femininas é muito inferior ao das personagens masculinas, (2) existem sempre algumas personagens referidas com nomes diferentes na mesma obra, (3) a profissão mais mencionada é a de padre, (4) há mais referência a pais do que a mães, e (5) os diminutivos são bastante frequentes.
{"title":"DIP - Desafio de Identificação de Personagens: objectivo, organização, recursos e resultados","authors":"Diana Santos, C. Mota, E. Pires, M. Langfeldt, Rebeca Schumacher Fuão, Roberto Willrich","doi":"10.21814/lm.15.1.399","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.399","url":null,"abstract":"Este artigo apresenta o Desafio de Identificação de Personagens (DIP) em profundidade. Documenta a sua motivação, as escolhas feitas, o desenrolar do processo de organização, a avaliação conjunta, e os resultados que podemos mostrar, assim como os recursos compilados e que são públicos. Relatamos o que aprendemos com a organização do DIP e o que aprendemos sobre a literatura em português. Por exemplo, nas obras do DIP, (1) o número de personagens femininas é muito inferior ao das personagens masculinas, (2) existem sempre algumas personagens referidas com nomes diferentes na mesma obra, (3) a profissão mais mencionada é a de padre, (4) há mais referência a pais do que a mães, e (5) os diminutivos são bastante frequentes.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47634963","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Neste artigo é descrita em pormenor a tarefa de identificação de relações familiares no Desafio de Identificação de Personagens (DIP), uma avaliação conjunta para identificar personagens em textos literários em português. Explicamos a motivação para esta subtarefa, e quais as dificuldades em criar uma coleção dourada com os valores corretos. Depois de referir em abstrato como se processa a avaliação desta sub-tarefa, relatamos os resultados do sistema participante, o PALAVRAS-DIP, e comentamos alguns problemas na sua avaliação. Além disso, descrevemos aquilo que aprendemos sobre a literatura lusófona com esta tarefa, assim como sugerimos outras pesquisas possíveis com este material.
{"title":"Pais, filhos e outras relações familiares no DIP","authors":"Diana Santos, C. Mota","doi":"10.21814/lm.15.1.402","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.402","url":null,"abstract":"Neste artigo é descrita em pormenor a tarefa de identificação de relações familiares no Desafio de Identificação de Personagens (DIP), uma avaliação conjunta para identificar personagens em textos literários em português. Explicamos a motivação para esta subtarefa, e quais as dificuldades em criar uma coleção dourada com os valores corretos. Depois de referir em abstrato como se processa a avaliação desta sub-tarefa, relatamos os resultados do sistema participante, o PALAVRAS-DIP, e comentamos alguns problemas na sua avaliação. Além disso, descrevemos aquilo que aprendemos sobre a literatura lusófona com esta tarefa, assim como sugerimos outras pesquisas possíveis com este material.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44749376","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
A primeira edição do Desafio de Identificação de Personagens (DIP) foi uma avaliação conjunta de soluções computacionais para a identificação de personagens em textos literários, bem como a extração de características destas personagens e seus relacionamentos. Para esta avaliação, foi necessária a definição de uma metodologia de avaliação, incluindo a seleção de métricas adequadas ao problema da identificação de personagens em textos literários. Este artigo apresenta uma panorâmica de avaliação na área de identificação de personagens em textos literários, assim como as escolhas concretas que foram realizadas pela comissão organizadora do DIP. Estas escolhas resultaram na definição da metodologia de avaliação do DIP. O uso da metodologia de avaliação proposta é ilustrado pela avaliação da solução candidata submetida ao DIP. Ao final, são apresentadas críticas e sugestões de melhorias à metodologia de avaliação proposta.
{"title":"Avaliação no Desafio de Identificação de Personagens","authors":"Roberto Willrich, D. Santos","doi":"10.21814/lm.15.1.398","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.398","url":null,"abstract":"A primeira edição do Desafio de Identificação de Personagens (DIP) foi uma avaliação conjunta de soluções computacionais para a identificação de personagens em textos literários, bem como a extração de características destas personagens e seus relacionamentos. Para esta avaliação, foi necessária a definição de uma metodologia de avaliação, incluindo a seleção de métricas adequadas ao problema da identificação de personagens em textos literários. Este artigo apresenta uma panorâmica de avaliação na área de identificação de personagens em textos literários, assim como as escolhas concretas que foram realizadas pela comissão organizadora do DIP. Estas escolhas resultaram na definição da metodologia de avaliação do DIP. O uso da metodologia de avaliação proposta é ilustrado pela avaliação da solução candidata submetida ao DIP. Ao final, são apresentadas críticas e sugestões de melhorias à metodologia de avaliação proposta.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49149090","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
O desenvolvimento de sistemas para identificação automática de personagens e de algumas de suas características é o objetivo central do projeto Desafio de Identificação de Personagens (DIP) desenvolvido junto à Linguateca. Dentre essas características, trataremos neste artigo da identificação do gênero e das profissões das personagens. Primeiramente, justificaremos a nossa escolha em trabalhar com esses dois dados, apresentando os diferentes caminhos que trilhamos para estabelecer diretrizes para a identificação dos mesmos. A identificação manual do gênero e da profissão é exaustiva e passível de falhas, sendo cada vez mais comum o uso de sistemas computacionais para essa tarefa. A análise das profissões permitiria refletir sobre questões como a definição de profissão, sua frequência em obras brasileiras e portuguesas, e possíveis relações com os gêneros literários. Em seguida, apresentaremos alguns resultados provenientes da leitura distante e da leitura próxima de um grupo de obras. Contrastaremos esses resultados e comentaremos os desafios e as vantagens que encontramos ao longo dessa tarefa e que parecem reforçar a nossa hipótese de preferência por um esforço combinado de sistemas automáticos e interpretação humana na identificação de personagens.
{"title":"Desafios e vantagens do processo de identificação automática do gênero e das profissões das personagens no DIP","authors":"E. Pires, M. Langfeldt, Rebeca Schumacher Fuão","doi":"10.21814/lm.15.1.401","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.401","url":null,"abstract":"O desenvolvimento de sistemas para identificação automática de personagens e de algumas de suas características é o objetivo central do projeto Desafio de Identificação de Personagens (DIP) desenvolvido junto à Linguateca. Dentre essas características, trataremos neste artigo da identificação do gênero e das profissões das personagens. Primeiramente, justificaremos a nossa escolha em trabalhar com esses dois dados, apresentando os diferentes caminhos que trilhamos para estabelecer diretrizes para a identificação dos mesmos. A identificação manual do gênero e da profissão é exaustiva e passível de falhas, sendo cada vez mais comum o uso de sistemas computacionais para essa tarefa. A análise das profissões permitiria refletir sobre questões como a definição de profissão, sua frequência em obras brasileiras e portuguesas, e possíveis relações com os gêneros literários. Em seguida, apresentaremos alguns resultados provenientes da leitura distante e da leitura próxima de um grupo de obras. Contrastaremos esses resultados e comentaremos os desafios e as vantagens que encontramos ao longo dessa tarefa e que parecem reforçar a nossa hipótese de preferência por um esforço combinado de sistemas automáticos e interpretação humana na identificação de personagens.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-07-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44518620","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
This chapter describes PALAVRAS-DIP, a system for the automatic identification of characters and their social profiles in Portuguese and Brazilian literature. The system has been designed as an add-on module for a morphosyntactic and semantic parser. We tag human named entities (NE) for profession and social position, and use Constraint Grammar (CG relational tags to keep track of co-reference (e.g. pronoun anaphora, zero-subject verbs) and family reations between the characters. The resulting base annotation allows the extraction of character networks. The extraction program recognizes and bundles character name variants and distinguishes between names with a narrative function and simple cultural references. System development was motivated by DIP, a shared-task evaluation on 100 historical novels, where a prototype version achieved reasonable F-scores for character identification (63.4%) and alias resolution (68.1%), but underperformed for family relations (15.5%).
{"title":"Extraction of Literary Character Information in Portuguese","authors":"Eckhard Bick","doi":"10.21814/lm.15.1.397","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.15.1.397","url":null,"abstract":"This chapter describes PALAVRAS-DIP, a system for the automatic identification of characters and their social profiles in Portuguese and Brazilian literature. The system has been designed as an add-on module for a morphosyntactic and semantic parser. We tag human named entities (NE) for profession and social position, and use Constraint Grammar (CG relational tags to keep track of co-reference (e.g. pronoun anaphora, zero-subject verbs) and family reations between the characters. The resulting base annotation allows the extraction of character networks. The extraction program recognizes and bundles character name variants and distinguishes between names with a narrative function and simple cultural references. System development was motivated by DIP, a shared-task evaluation on 100 historical novels, where a prototype version achieved reasonable F-scores for character identification (63.4%) and alias resolution (68.1%), but underperformed for family relations (15.5%).","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41387887","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
En aquest article presentem el procés de compilació de la nova versió del corpus paral·lel català-castellà creat a partir dels textos del Diari Oficial de la Generalitat de Catalunya (DOGC). Es descriuen els processos de descàrrega, conversió a text, segmentació i alineació automàtica. Tots els programes que s'han desenvolupat per dur a terme aquests processos es distribueixen amb una llicència lliure i el corpus compilat es pot descarregar lliurement. A més, es descriu el procés d'entrenament i avaluació de dos motors de traducció automàtica neuronal català-castellà i castellà-català que s'ha dut a terme fent servir aquest corpus paral·el.
{"title":"El corpus paral·lel del Diari Oficial de la Generalitat de Catalunya","authors":"Antoni Oliver","doi":"10.21814/lm.14.2.380","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.14.2.380","url":null,"abstract":"En aquest article presentem el procés de compilació de la nova versió del corpus paral·lel català-castellà creat a partir dels textos del Diari Oficial de la Generalitat de Catalunya (DOGC). Es descriuen els processos de descàrrega, conversió a text, segmentació i alineació automàtica. Tots els programes que s'han desenvolupat per dur a terme aquests processos es distribueixen amb una llicència lliure i el corpus compilat es pot descarregar lliurement. A més, es descriu el procés d'entrenament i avaluació de dos motors de traducció automàtica neuronal català-castellà i castellà-català que s'ha dut a terme fent servir aquest corpus paral·el.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":"14 1","pages":"75-81"},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-01-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47179876","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
En este artículo se presenta un estudio comparado de las traducciones generadas por dos herramientas de traducción automática en línea (Google Translate y DeepL) para eventos de movimiento que implican un cruce de límites. Partiendo del inglés, una lengua tipológicamente opuesta al español y al italiano, se combinan verbos de movimiento que especifican la Manera en la que se produce el desplazamiento con complementos postverbales que expresan una Trayectoria de cruce de límites. El objetivo es analizar comparativamente las traducciones automáticas obtenidas en español e italiano con Google Translate y DeepL, y presentar los datos recopilados sobre las preferencias observadas en el patrón de lexicalización de los componentes semánticos de Trayectoria y Manera en ambas lenguas en comparación con el inglés.
{"title":"Un estudio comparado de la traducción automática de eventos de movimiento de cruce de límites en inglés, español e italiano con Google Translate y DeepL","authors":"Nicola Florio","doi":"10.21814/lm.14.2.368","DOIUrl":"https://doi.org/10.21814/lm.14.2.368","url":null,"abstract":"En este artículo se presenta un estudio comparado de las traducciones generadas por dos herramientas de traducción automática en línea (Google Translate y DeepL) para eventos de movimiento que implican un cruce de límites. Partiendo del inglés, una lengua tipológicamente opuesta al español y al italiano, se combinan verbos de movimiento que especifican la Manera en la que se produce el desplazamiento con complementos postverbales que expresan una Trayectoria de cruce de límites. El objetivo es analizar comparativamente las traducciones automáticas obtenidas en español e italiano con Google Translate y DeepL, y presentar los datos recopilados sobre las preferencias observadas en el patrón de lexicalización de los componentes semánticos de Trayectoria y Manera en ambas lenguas en comparación con el inglés.","PeriodicalId":41819,"journal":{"name":"Linguamatica","volume":"14 1","pages":"37-57"},"PeriodicalIF":0.6,"publicationDate":"2023-01-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49514706","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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