O modelo Encoder-Decoder aplicado em irregularidades verbais do Português Brasileiro (2019)
- Authors:
- Autor USP: ALBIERO, BEATRIZ - FFLCH
- Unidade: FFLCH
- Sigla do Departamento: FLL
- Subjects: MORFOLOGIA (LINGUÍSTICA); VERBOS IRREGULARES; LÍNGUA PORTUGUESA
- Keywords: Aprendizagem de máquina; Conexionismo; Connectionism; Machine learning; Morfologia verbal; Verbal morphology
- Language: Português
- Abstract: Inspirada na controversa questão da aquisição de verbos irregulares na língua inglesa (Chomsky, N. & Halle (1968/1991), Pinker & Prince (1988), Albright, A. & Hayes (2003), Kirov & Cotterell (2018)), esta pesquisa tem como objetivo estudar a questão da flexão de verbos irregulares do Português Brasileiro sob a ótica do modelo computacional Encoder- Decoder. Para tanto, a tarefa proposta ao modelo era a de predizer uma forma verbal flexionada dada uma forma primária (Radical + Vogal Temática). O escopo da pesquisa restringiu-se ao estudo do paradigma de 1a Pessoa do Singular no Modo Indicativo e Tempo Presente. O modelo utilizado, por sua vez, é um modelo de caráter associativo que pertence ao grupo dos modelos de Redes Neurais Artificiais. Também, fez-se necessária a construção de um corpus linguístico composto pelo paradigma selecionado e em seguida transcrito em notação fonética específica para viabilizar a utilização do modelo escolhido. O corpus produzido é composto por 423 verbos que foram marcados como pertencendo às famílias de verbos regulares (51%) ou irregulares (49%). Ainda, dentro do escopo da família de verbos irregulares, foi possível identificar 15 subgrupos conforme a identificação de diferentes padrões de flexão. A partir da notação fonética utilizada, os verbos puderam ser associados a novas representações que englobavam informações relativas aos traços fonéticos presentes. Assim, o modelo proposto tenta predizer as formas flexionadas a partir daidentificação das relações fonéticas envolvidas durante o processo de flexão. O modelo apresentado foi submetido a múltiplos treinamentos e testes e apresentou uma acurácia média de 13.55%, mas chegou a acertar 17% em um dos experimentos. Considerando a segmentação entre verbos regulares e irregulares, o modelo performou melhor na classe dos regulares. Entretanto, considerandose todas as 16 classes individualmente (15 irregulares + 1 regular), pôde-se observar que as duas primeiras classes em que o modelo performou melhor eram classes irregulares, deixando a classe regular como a terceira com os melhores resultados
- Imprenta:
- Data da defesa: 29.11.2019
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ABNT
ALBIERO, Beatriz. O modelo Encoder-Decoder aplicado em irregularidades verbais do Português Brasileiro. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-20022020-164808/. Acesso em: 04 out. 2024. -
APA
Albiero, B. (2019). O modelo Encoder-Decoder aplicado em irregularidades verbais do Português Brasileiro (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-20022020-164808/ -
NLM
Albiero B. O modelo Encoder-Decoder aplicado em irregularidades verbais do Português Brasileiro [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-20022020-164808/ -
Vancouver
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