Si el usuario quiere entrar al cuenta frecuencias en función del género discursivo de la aplicación debe pulsar la segunda opción de la página Web, después introducirá el marcador que desee analizar y a continuación aparecerán los datos sobre su frecuencia en el corpus. Ejemplos de estos tres pasos son las imágenes presentadas abajo:
Read more Una de las críticas que podríamos hacerle a aquellos que sí que poseen el conocimiento computacional pero no la formación lingüística es que, dado que ya tienen la herramienta, muchos estudios se disponen a obtener datos de frecuencia absolutamente irrelevantes o vacíos de significado para un investigador con formación lingüística y cuyo propósito es confirmar
Read more It had always seemed to me that the linguistic system is inherently probabilistic in the grammar. M. A. K. Halliday. Introducción Parece que hay un acuerdo bastante general dentro de la comunidad científica que se dedica al estudio del significado de los marcadores discursivos a la hora de señalar que tanto la aparición de dichas
Read more En este punto del trabajo, hemos resuelto el núcleo duro de la investigación. Hemos diseñado un modelo de anotación que ya está reflejado en los textos del corpus, el cual en este momento de la investigación ya está codificado en formato XML. Ahora ya solo queda saber qué cosas se pueden hacer con el corpus.
Read more Veamos a continuación los datos de ocurrencias de formas lingüísticas que en el corpus se usan o bien como marcadores o bien como otra categoría. Estos datos también se tendrán en cuenta a la hora de hacer reglas de desambiguación particulares para cada marcador. MD BIEN MAL bueno 1242 50 es que 1056 74 claro
Read more CI FOCO CD TIPO BIEN MAL TM FOCO TM 1.5 2030 114 TM FOCO Ø 2.2 962 501 TM FOCO TM MD 1.2 845 50 TM MD FOCO TM 2.8 433 25 MD TM FOCO TM 1.4 392 13 Ø FOCO TM 3.2 301 628 TM MD FOCO Ø 2.4 295 108 MD TM FOCO
Read more Veamos a continuación las tablas en las que se reflejan las frecuencias de acierto y de error de las reglas contextuales y de los marcadores.
Read more Hemos hablado hasta aquí de un programa concebido en módulos que se combinan entre sí para dar cuenta de las especificidades de cada grupo de marcadores. Expliquemos ahora, también brevemente, cuál es la dinámica general del anotador.El anotador anota texto por texto los marcadores de los cuatro grupos. De nuevo este planteamiento nos ha parecido
Read more El módulo difícil de etiquetación afecta a aquellos grupos que tengan más de una etiqueta. En este caso, es imposible con la información de la que partimos saber cuándo una palabra como hombre (cuando es MD y no nombre) es un atenuante o bien es un codificador de la sorpresa. Es por eso que para ello debemos
Read more Este módulo ha sido diseñado para los dos grupos de marcadores que contienen ambigüedad categorial. Si queremos automatizar el proceso de anotación lo máximo posible, debemos establecer algún tipo de criterio que, a priori, nos ayude a decidir por una opción (marcador) o por otra (otra categoría). Llegados a este punto, hemos decidido servirnos de las
Read more El anotador automático DiMaSTagger está dividido en dos partes: un reconocedor y un etiquetador. El reconocedor busca, identifica candidatos a marcador discursivo en los textos; mientras que el etiquetador introduce la etiqueta en Xml correspondiente dentro del texto, una vez que el reconocedor ya ha hecho su trabajo.Como ya hemos señalado anteriormente, hay cuatro tipos
Read more Tenemos que tener en cuenta que esta lista que hemos elaborado en realidad no es una lista de marcadores del discurso sino que es una lista de palabras que son candidatas posibles a que en el corpus sean realmente marcador discursivo. Así por ejemplo, algunas palabras de la lista no estarán, otras estarán pero posiblemente
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