Descrição linguística e aprendizado de máquina

Abstract

Con el fin de esclarecer las relaciones que se establecen entre la lingüística descriptiva y el aprendizaje automático, este artículo presenta resultados de una investigación que analiza un algoritmo generado a partir de una propuesta de clasificación humana de construcciones verbales locativas de la lengua española. Se utilizaron datos sacados de Rodrigues (2019), que presentan un análisis y descripción de 318 construcciones verbales que seleccionan, de manera obligatoria, un argumento interpretado como lugar (poner, salir, entrar, enjaular etc.), organizadas en 10 clases distintas, de acuerdo con sus atributos estructurales, distribucionales y transformacionales. Partiendo del paradigma simbólico y utilizando el software Weka, los datos permitieron generar dos propuestas de reglas del algoritmo JRip: sin y con la selección de atributos. Ambos los procedimientos generaron 10 reglas compuestas y evaluaron las medidas de precisión, exhaustividad, puntuación-f1 y matriz de confusión de los algoritmos creados. El algoritmo sin selección de atributos presentó el 100% de desempeño, demostrando que los datos lingüísticos presentan una descripción y clasificación coherentes. Por su vez, el algoritmo con selección de atributos, con el 96,54% de desempeño, permitió, además de exponer las propiedades lingüísticas más relevantes con fines de clasificación, analizar los casos más sensibles para distinción entre las clases, culminando en la lista de seis aspectos descriptivos de revisión y/o refinamiento de datos que se deben analizar en investigaciones futuras. Por tanto, esta investigación auxilió, más específicamente, en la mejora de la descripción de las construcciones verbales locativas de la lengua española y demostró que la relación descripción humana y aprendizaje automático no consiste solamente en la importancia de la descripción como input para la máquina, pero, principalmente, sobre cómo es posible utilizar algoritmos (y sus métricas de evaluación) para validar y mejorar la descripción de diferentes fenómenos de las lenguas naturales.