Construções comparativas em português e sua anotação usando a sintaxe de dependências

Magali Sanches Duran; Lucelene Lopes; Thiago Alexandre Salgueiro Pardo; Maria das Graças Volpe Nunes

doi:10.25189/rabralin.v22i2.2123

Construções comparativas em português e sua anotação usando a sintaxe de dependências

Magali Sanches Duran,

Lucelene Lopes,

Thiago Pardo,

Maria das Graças Volpe Nunes

V. 22, N. 2 (2023)
Enviado: nov 20, 2022
Publicado: set 9, 2023
DOI 10.25189/rabralin.v22i2.2123

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Resumo

A capacidade mental de fazer comparações é comum a todos os seres humanos, porém as formas de expressar comparações nas diversas línguas são muito variadas e a gramaticalização de algumas formas deu origem às chamadas “construções comparativas", que são estruturas complexas, altamente frequentes e versáteis, usadas para expressar avaliações sobre diversos tópicos. Atualmente, devido ao grande volume de avaliações feitas por usuários na Web, cresceu o interesse pelo processamento automático das construções comparativas, com o objetivo de inferir, por exemplo, qual o tópico da comparação, com o que esse tópico está sendo comparado, qual o parâmetro de comparação e se o que está sendo expresso pela comparação é positivo ou negativo. O primeiro requisito para facilitar o processamento automático das construções comparativas, de modo a permitir a extração automática de informações, é que elas sejam anotadas de uma forma lógica e consistente. Com foco nesse objetivo, apresentam-se, neste artigo, diretrizes de anotação de estruturas comparativas em língua portuguesa usando o conjunto de etiquetas proposto pelas diretrizes de anotação das Universal Dependencies. Os estudos que embasaram essa proposta envolveram a revisão de trabalhos de tipologia das línguas e trabalhos específicos da língua portuguesa. As diretrizes foram testadas no córpus Porttinari-base (Pardo et al., 2021; Duran et al. 2023), e aperfeiçoadas até alcançarem o estágio aqui apresentado. O conjunto de 122 sentenças anotadas está disponibilizado na Web, dentro do ambiente de anotação Arborator-Grew-NILC (Miranda & Pardo, 2022).

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Autoria

Magali Sanches Duran

Possui graduação em Letras com habilitação em Tradução pela UNESP (1985), MBA pela FGV-São Paulo (1989-1992), mestrado em Linguística pela UNESP (2004), doutorado em Linguística pela UNESP (2008). Desenvolveu projetos de pós-doutorado no Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC) na USP de São Carlos (2009-2011, 2012-2013, 2014, 2020). Trabalhou como pós-doutoranda em projetos financiados pela Microsoft, pela Samsung e, atualmente, pela IBM, no Centro de Inteligência Artificial (C4AI). Suas habilidades incluem: anotação sintática e semântica de corpus, análise automática de opinião, métricas para avaliação de complexidade textual e criação de recursos lexicais para PLN.

Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC-ICMC-USP)

https://orcid.org/0000-0002-3843-4600

Lucelene Lopes

Doutora em Ciências da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS. Possui Mestrado em Tecnologia em Saúde pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR, Especialista em Educação Matemática, Graduada em Ciências com Habilitação Plena em Matemática, com experiência na área de Inteligência Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: Algoritmos de Mineração de Dados, Aprendizagem de Máquina, Processamento de Linguagem Natural (PLN), Parsing e Modelos de Linguagem.

Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC-ICMC-USP)

https://orcid.org/0000-0003-0314-140X

Thiago Pardo

Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (1999), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2002) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2005), onde também realizou estágio de pós-doutorado (2005). Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Inteligência Artificial, atuando principalmente nos temas de processamento de linguagem natural, ou linguística computacional, mais especificamente nas áreas de análise de sentimentos e mineração de opiniões, de modelagem sintática, semântica e discursiva e de métodos de parsing.

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo

https://orcid.org/0000-0003-2111-1319

Maria das Graças Volpe Nunes

Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (1980), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (1985) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1991). Foi docente e pesquisadora, de 1981 a 2013, no Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação, da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos, onde hoje atuo como professora senior. Tem experiência na área de Processamento de Língua Natural (PLN), atuando principalmente nos seguintes temas: correção ortográfica e gramatical, tradução automática, normalização textual, sumarização automática, análise de sentimentos, parsing e anotação de corpus. Foi uma das fundadoras, em 1993, do NILC - Núcleo de Linguística Computacional, principal grupo de pesquisa e desenvolvimento em PLN, responsável pelo primeiro revisor gramatical do português brasileiro, entre outros produtos e recursos pioneiros para o português. Em 2007 foi uma das fundadoras do Grupo Especial de PLN na Sociedade Brasileira de Computação. Desde 2021 atua como colaboradora do C4AI - Centro de Inteligência Artificial (FAPESP, USP, IBM).

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo

https://orcid.org/0000-0002-2776-6140