Verblexpor : um recurso léxico com anotação de papéis semânticos para o português

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Zilio, Leonardo
• Orientador(a): Finatto, Maria José Bocorny
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Língua portuguesa; Linguística computacional; Corpus; Linguagem especializada
• Palavras-chave em Inglês: Semantic role labeling; Lexical resource; NLP; Corpus linguistics
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/131590

Esta tese propõe um recurso léxico de verbos com anotação de papéis semânticos, denominado VerbLexPor, baseado em recursos como VerbNet, PropBank e FrameNet. As bases teóricas da proposta são interdisciplinares e retiradas da Linguística de Corpus e do Processamento de Linguagem Natural (PLN), visando-se a contribuir para a Linguística e para a Computação. As hipóteses de pesquisa são: a) um mesmo conjunto de papéis semânticos pode ser aplicado a diferentes gêneros textuais; e b) as diferenças entre esses gêneros se destacam no ranqueamento dos papéis semânticos. O desenvolvimento do VerbLexPor se apoia em dois corpora: um especializado, com mais de 1,6 milhão de palavras, composto por artigos científicos de Cardiologia de três periódicos brasileiros; e um não especializado, com mais de 1 milhão de palavras composto por artigos do jornal popular Diário Gaúcho. Os corpora foram anotados com o parser PALAVRAS, e as informações de sentenças, verbos e argumentos foram extraídas e armazenadas em um banco de dados. O VerbLexPor tem 192 verbos e mais de 15 mil argumentos anotados distribuídos em mais de 6 mil sentenças. Observou-se que o corpus do Diário Gaúcho privilegia uma sintaxe direta e pouco uso de voz passiva e adjuntos, enquanto o corpus de Cardiologia apresenta mais voz passiva e um maior uso de INSTRUMENTOS na posição de sujeito, além de uma menor incidência de AGENTES. Foram realizados também alguns experimentos paralelos, como a anotação de papéis semânticos por vários anotadores e o agrupamento automático de verbos. Na tarefa de múltiplos anotadores, cada um anotou exatamente as mesmas 25 orações. Os anotadores receberam um manual de anotação e um treinamento básico (explicação sobre a tarefa e dois exemplos de anotação). Usou-se o cálculo de multi-π para avaliar a concordância entre os anotadores, e o resultado foi de π = 0,25. Os motivos para essa concordância baixa podem estar na falta de um treinamento mais completo. A tarefa de agrupamento de verbos mostrou que a sintaxe e a semântica são igualmente importantes para o agrupamento. Este estudo contribui para a área de Linguística, com um léxico de verbos anotados semanticamente, e também para a Computação, com dados que podem ser consultados e processados para diversas aplicações do PLN, principalmente por estarem disponíveis nos formatos XML e SQL.