Carga sentimental en las Expresiones Verbales Fijas

Abstract

Las expresiones fijas, también conocidas como unidades fraseológicas, son básicamente una combinación de palabras que se caracterizan por presentar un cierto grado de fijación o idiomaticidad. Es decir, se trata de combinaciones de palabras cuyo significado no se deduce necesariamente del significado de sus componentes (por separado), y que regularmente tiene limitada o nula “la modificación, la sustitución, la adición de complementos o cualquier otra alteración de su estructura”. Reconocer una expresión fija en un texto escrito en lenguaje natural es parte del problema que pensamos destacar en esta plática. En el contexto de esta investigación, cuando hablamos de “reconocer” nos referimos al hecho de identificar los límites inferior y superior que enmarcan una secuencia de palabras que tienen un alto grado de probabilidad de ser una expresión fija. Como elemento central de la exposición, presentamos ideas sobre algoritmos que permitan determinar el tipo de carga sentimental asociada con las expresiones fijas que han sido reconocidas automáticamente. Para llevar a cabo la meta propuesta, se muestra un análisis de características lingüísticas (a diferentes niveles de formalización del lenguaje), con el fin de alimentar un sistema basado en aprendizaje automático (machine learning) que genere un modelo matemático que permita determinar, dado un texto plano escrito en lenguaje natural, una secuencia de palabras presumiblemente asociada a una expresión fija y su carga sentimental. //// David Eduardo Pinto Avendaño (davideduardopinto@gmail.com ). Es doctor en Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial. Se desarrolla en el Laboratorio de Recuperación de Información de la Facultad de Ciencias de la Computación de la BUAP. Tiene alrededor de 60 publicaciones en revistas indizadas, capítulos de libros y conferencias. Es miembro del comité editorial de varias revistas, consultor de sistemas de procesamiento del lenguaje natural y tiene el registro de la marca “Geoschools”.