Hacia una clasificación verbal automática para el español: estudio sobre la relevancia de los diferentes tipos y configuraciones de información sintáctico-semántica

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Per accedir als documents amb el text complet, si us plau, seguiu el següent enllaç: http://hdl.handle.net/2117/77807

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural
dc.contributor.author	Gil Vallejo, Lara
dc.contributor.author	Castellón Masalles, Irene
dc.contributor.author	Coll Florit, Marta
dc.contributor.author	Turmo Borras, Jorge
dc.date	2015-07
dc.identifier.citation	Gil, L., Castellón, I., Coll, M., Turmo, J. Hacia una clasificación verbal automática para el español: estudio sobre la relevancia de los diferentes tipos y configuraciones de información sintáctico-semántica. "Linguamática", Juliol 2015, vol. 7, núm. 1, p. 41-52.
dc.identifier.citation	1647-0818
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/77807
dc.language.iso	spa
dc.relation	http://www.linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/V7N1-3
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Llenguatge natural
dc.subject	Computational linguistics
dc.subject	Clasificación verbal
dc.subject	Clustering
dc.subject	Construcciones
dc.subject	Verb classification
dc.subject	Clustering
dc.subject	Constructions
dc.subject	Lingüística computacional
dc.title	Hacia una clasificación verbal automática para el español: estudio sobre la relevancia de los diferentes tipos y configuraciones de información sintáctico-semántica
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.description.abstract	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.
dc.description.abstract	Peer Reviewed

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