A correspondência sintático-semântica do verbo apagar com os verbos ter, perder, tirar : uma descrição para processamento automático de linguagem natural

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Schneider, Keila Mara
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Estudos Linguísticos
UFES
Programa de Pós-Graduação em Linguística
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Verb apagar
Support verb
Description
Lexicon-grammar
Natural language processing
Verbo apagar
Verbo-suporte
Descrição
Léxico-gramática
Processamento automático de linguagem natural
Língua portuguesa - Verbos
Lexicologia
Linguística - Processamento de dados
Linguística
80
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9396
Resumo: This research presents a syntactic-semantic description of the verb apagar, in particular an analysis of its syntactic-semantic alternation with the verb tirar, for example, 1) O psicólogo apagou o vício de João (The psychologist ended João’s addiction) and 2) O psicólogo tirou o vício de João (The psychologist removed João’s addiction) and the syntactic-semantic alternation with the verbs ter and perder, for example,3) João tem um vício (João has an addiction), 4) João perdeu o vício (João lost his addiction). The analyses are based on the theoretical-methodological model of the Lexicon-Grammar (GROSS, 1975), which defines formal, syntactic criteria for lexical description. These criteria are applied in simple sentences, extracted through searches in dictionaries or on the web, or constructed and judged acceptable or inacceptable by native speakers. The result of the description is presented in the format of a Lexicon-Grammar table, which is an element of a lexical database, wich can be used in Natural Language Processing (NLP), thus contributing to the improvement and creation of software that aim to recognize Portuguese sentence structures.
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