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dc.contributor.authorBarrón, Julia
dc.contributor.authorLópez Alderete, Ruth Heidi
dc.contributor.authorAlva Canto, Elda A.
dc.date2013
dc.date.accessioned2014-04-28T18:27:08Z
dc.date.available2014-04-28T18:27:08Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10391/4083
dc.descriptionConferencia /// Base de datos automatizada de normas de asociación de palabras para el español de México. Julia Barrón. Ruth López. Elda Alva. Escuela Superior de Cómputo. Instituto Politécnico Nacional. Universidad Nacional Autónoma de México. 19 de agosto de 2013 //// VI Coloquio de Lingüística Computacional. Facultad de Filosofía y Letras. Instituto de Ingeniería. Universidad Nacional Autónoma de México. //// Descarga: Pulse botón derecho del ratón sobre el archivo de audio "mp3" que elija y seleccione "Guardar Destino Como..."es
dc.description.abstractEl presente trabajo muestra la utilización de un modelo computacional para la representación de una base de datos de Normas de Asociación Libre obtenida de manera empírica con dos objetivos principales: (1) Determinar el peso de enlace entre palabras asociadas y (2) Verificar la obtención de efectos similares a los reportados experimentalmente (Mediated Primig, por ejemplo). Para lograr el primer objetivo, se utilizó la medida de relevancia TFIDF, la cual es utilizada de manera tradicional en Sistemas de Recuperación de Información. La medida mencionada anteriormente es utilizada como medida de peso de enlace existente en una relación de pares estímulo-respuesta en una asociación de palabras. Para cumplir con el segundo objetivo, el modelo utilizado es el basado en el Análisis Semántico Latente (LSA por sus siglas en inglés), el cual utiliza como entrada el resultado del modelo TFIDF y obtiene un modelo más flexible y que va más allá de los resultados obtenidos previamente. Las Normas de Asociación de Palabras (NAP) reflejan la relación existente entre pares de palabras. Típicamente son obtenidas por medio de una tarea en la cual se expone al participante a una palabra estímulo y se le pide que genere de manera escrita u oral la primera palabra que venga a su mente, por ejemplo: perro-gato. Al presente no se tiene conocimiento de NAP para el español de México. Por ello, el objetivo del presente trabajo es la creación de una base de datos de Normas de Asociación de Palabras para el español de México. Se presentaron 234 Palabras Estímulo (PE) a 460 adultos jóvenes (rango edad 18-28 años). Para la aplicación masiva y controlada de la prueba de NAP, así como para el análisis y presentación de resultados, se desarrolló una interfaz gráfica de usuario a través de un sistema de gestión de datos MySQL. Un análisis cuantitativo presenta ocho medidas de fuerza de asociación entre palabras. Un análisis cualitativo muestra la clasificación de cinco relaciones léxicas entre PE y PR, resaltando el predominio de relaciones temáticas, por ejemplo, perro-hueso. Esta base de NAP representa un recurso para la investigación sobre redes léxicas. //// Julia Beatriz Barrón Martínez (lularamone_mojo@hotmail.com). Es licenciada en Psicología en la Universidad Autónoma del Estado de México. Actualmente trabaja en el Laboratorio de Psicolingüística en la Facultad de Psicología de la UNAM en el área de lingüística con población adulta e infantil. Ha publicado en Latence Semantic Analysis in Norm Association Words y en Spanish Journal of Psychology. Sus áreas de interés son la formación de redes léxicas, la semántica de corpus, el procesamiento léxico infantil y adulto.es
dc.language.isoeses
dc.publisherFacultad de Filosofía y Letras. Instituto de Ingeniería. Universidad Nacional Autónoma de Méxicoes
dc.subjectAplicaciones tecnológicases
dc.subjectTecnologías del Hablaes
dc.subjectLingüística Computacionales
dc.subjectSiglo XXIes
dc.subjectConferencia en audioes
dc.subjectSemántica computacionales
dc.subjectSemánticaes
dc.subjectEspañoles
dc.titleBase de datos automatizada de normas de asociación de palabras para el español de Méxicoes
dc.title.alternativeVI Coloquio de Lingüística Computacional. Ciclo de conferenciases
dc.typeConferenciaes


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