En este trabajo nos centramos en la adquisición de clasificaciones verbales automáticas para el español. Para ello realizamos una serie de experimentos con 20 sentidos verbales del corpus Sensem. Empleamos diferentes tipos de atributos que abarcan información lingüística diversa y un método de clustering jerárquico aglomerativo para generar varias clasificaciones. Comparamos cada una de estas clasificaciones automáticas con un gold standard creado semi-automáticamente teniendo en cuenta construcciones lingüísticas propuestas desde la lingüística teórica. Esta comparación nos permite saber qué atributos son más adecuados para crear de forma automática una clasificación coherente con la teoría sobre construcciones y cuales son las similitudes y diferencias entre la clasificación verbal automática y la que se basa en la teoría sobre construcciones lingüísticas.

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