Extracción automática de unidades terminológicas guiada por Framenetuna aplicación al corpus electrónico CORD-19

  1. Crespo Miguel, Mario 1
  1. 1 Universidad de Cádiz, España
Revista:
ELUA: Estudios de Lingüística. Universidad de Alicante
  1. Vargas Sierra, Chelo (coord.)
  2. Sánchez Fajardo, José Antonio (coord.)

ISSN: 0212-7636,  2171-6692

Año de publicación: 2022

Título del ejemplar: Los géneros digitales en la interfaz del trabajo de corpus y el análisis del discurso especializado

Número: 38

Páginas: 281-300

Tipo: Artículo

DOI: 10.14198/ELUA.22357 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openRUA editor

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Resumen

La evolución de la terminología va unida a las nuevas tecnologías y al desarrollo de plataformas de trabajo o interfaces, que permitan crear un glosario técnico de forma semiautomática o incluso automática. Las unidades terminológicas y sus propiedades están conectadas a la expresión del conocimiento de los campos especializados en los que aparecen, por lo que estos enfoques automáticos no solo se enfrentan a la tarea de determinar cuáles son las unidades terminológicas de un campo determinado, sino a expresar cómo se estructura dicha información en esa disciplina. Muchas de las unidades terminológicas que se pueden encontrar en un ámbito científico determinado aparecen en otros campos e, incluso, en el uso general. Los términos suelen estar presentes en el acervo léxico de las lenguas y comparten con las unidades léxicas un complejo conjunto de relaciones. La semántica de marcos es un modelo particularmente atractivo para el trabajo terminológico, interesado en dar cuenta de la conexión entre la estructura conceptual de un campo de conocimiento especializado y los elementos utilizados para transmitir este conocimiento. Esto ha llevado a muchos investigadores a utilizar FrameNet como forma de representar la terminología. FrameNet es un recurso en línea para el inglés basado en la semántica de marcos y respaldado por pruebas de corpus. Un marco se fundamenta en el hecho de que ciertas palabras evocan determinadas situaciones en las que tienen lugar determinados participantes. Estas situaciones o marcos son estructuras estereotipadas que representan áreas de experiencia y conocimiento sociocultural. Presentamos un enfoque estadístico basado en corpus que es capaz de seleccionar los marcos de FrameNet que mejor representan un conjunto de textos electrónicos sobre COVID-19 e indicar cuáles de sus unidades léxicas funcionan como unidades terminológicas de ese corpus. Los resultados muestran cómo esta metodología puede ser un buen apoyo al trabajo terminográfico, ya que no solo permite la extracción de unidades terminológicas, sino el uso del esqueleto formal de FrameNet como medio para estructurar este conocimiento.

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Fuente de los datos: Dialnet