A verb learning model driven by syntactic constructions

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Machado, Mario Lúcio Mesquita
• Orientador(a): Villavicencio, Aline
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Teoria da computação; Linguagem natural; Linguística computacional
• Palavras-chave em Inglês: Natural language processing; Cognitively based models; Mental lexicon
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/15508

Desde a segunda metade do último século, as teorias cognitivas têm trazido algumas visões interessantes em relação ao aprendizado de linguagem. A aplicação destas teorias em modelos computacionais tem duplo benefício: por um lado, implementações computacionais podem ser usaas como uma forma de validação destas teorias; por outro lado, modelos computacionais podem alcançar uma performance melhorada a partir da adoção de estratégias de aprendizado cognitivamente plausíveis. Estruturas sintáticas são ditas fornecer uma pista importante para a aquisição do significado de verbos. Ainda, para um subconjunto particular de verbos muito frequentes e gerais - os assim-chamados light verbs - há uma forte ligação entre as estruturas sintáticas nas quais eles aparecem e seus significados. Neste trabalho, empregamos um modelo computacional para investigar estas propostas, em particular, considerando a tarefa de aquisição como um mapeamento entre um verbo desconhecido e referentes prototípicos para eventos verbais, com base na estrutura sintática na qual o verbo aparece. Os experimentos conduzidos ressaltaram alguns requerimentos para um aprendizado bem-sucedido, em termos de níveis de informação disponível para o aprendiz e da estratégia de aprendizado adotada.