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Lista de candidatos sometidos a examen:
1) analizador (*)
(*) Términos presentes en el nuestro glosario de lingüística

1
paper corpusSignosTxtLongLines256 - : El módulo de generación de acción lleva a cabo la correspondiente acción de búsqueda. Para mantener la coherencia dialógica, este módulo recibe la información entregada por el analizador de la entrada del usuario y registra la respuesta que el usuario provee después de realizar la acción. El analizador de entrada procesa la respuesta del usuario y el generador de respuesta produce una salida que confirma o refuta la acción realizada (por ejemplo: '¿Encontraste lo que estabas buscando ?').

2
paper corpusSignosTxtLongLines262 - : En el presente trabajo se determinan las fuentes productoras de ambigüedad de los nombres, examinando la estructura de las secuencias permitidas oficialmente. Se detalla un analizador que detecta de manera automática estos problemas, cuyo uso presupone una disminución en el número de casos que humanamente deben ser examinados en documentos electrónicos . Por otra parte, se incluye un estudio de la distribución de las cadenas denominativas hispanas, del cual se deriva el descubrimiento del tipo de comportamiento que exhiben los nombres y apellidos según su presencia en el corpus empleado: sus frecuencias se relacionan con sus respectivos rangos de acuerdo con las predicciones de la ley de Zipf.

3
paper corpusSignosTxtLongLines262 - : Salida del analizador para una secuencia SIN ambigüedad:

4
paper corpusSignosTxtLongLines262 - : La primera etapa en el analizador sintáctico consiste en la delimitación de los elementos que conforman la Secuencia Denominativa (SD ). En ella se pueden obtener hasta tres elementos (nombre, apellido paterno y apellido materno). Según la estructura propuesta en la Figura 1 y la composición de los apellidos si SD está formada por más de 6 palabras (nombre asociado/compuesto + apellido paterno asociado/compuesto + apellido materno asociado/compuesto), se descarta.

5
paper corpusSignosTxtLongLines262 - : Salida del analizador para secuencias CON ambigüedad:

6
paper corpusSignosTxtLongLines281 - : Este estudio se plantea como objetivo principal el diseño y la implementación de un analizador automático de errores gramaticales para el español en el contexto de un tutorial inteligente para la enseñanza del Español como Lengua Extranjera: Parser ELE-UDEC . El artículo está organizado en las siguientes secciones: En la sección 1, nos referimos a los principales fundamentos teóricos y empíricos en que se sustenta nuestra investigación. En la sección 2, presentamos el diseño e implementación del analizador automático para la enseñanza del Español como Lengua Extranjera. En la sección 3, mostramos algunos ejemplos del análisis sintáctico computacional llevado a cabo por el Parser ELE-UDEC. Finalmente, en la sección 4, se presentan comentarios finales.

7
paper corpusSignosTxtLongLines281 - : El siguiente paso en el tratamiento de la lengua consiste en el análisis morfológico. Esta tarea es normalmente realizada por un analizador morfológico cuyo papel es el de recuperar la morfología de las palabras, es decir, las formas con que se construyen las palabras a partir de unidades significativas más pequeñas, llamadas 'morfemas' . Los morfemas se clasifican en dos clases: morfema raíz o lema (stem) y afijos. Generalmente, las palabras se forman a través de mecanismos de flexión, derivación o composición a partir de sus formas canónicas. La tarea de descomposición de una palabra de la entrada en su forma de base y sus afijos se denomina stemming o lematización.

8
paper corpusSignosTxtLongLines281 - : Un analizador morfológico debe constar de por lo menos tres partes: un diccionario o lexicón con la lista de los lemas ; una lista de afijos con sus reglas de orden, ya que los afijos no pueden aparecer en un orden arbitrario y un conjunto de reglas ortográficas en el caso que la adición de un afijo las requiera, como en el caso de pez (sing) → peces (pl).

9
paper corpusSignosTxtLongLines281 - : Este artículo ha centrado su atención en el diseño y la implementación de un analizador automático de errores gramaticales para el español en el contexto de un tutorial inteligente para la enseñanza del español como lengua extranjera: Parser ELE-UDEC . En general, la fundamentación teórica, empírica y ejemplos expuestos han evidenciado que el diseño e implementación propuestos en este enfoque están conduciendo a la identificación y reconocimiento de los tipos de errores cubiertos en este dominio restringido de la enseñanza del español cono lengua extranjera apoyando de esta forma el proceso de enseñanza aprendizaje en lo que respecta a la precisión de las formas lingüísticas gramaticales que se requieren desarrollar en la competencia lingüística de los estudiantes de B2.

10
paper corpusSignosTxtLongLines282 - : [2]vol.43 número73 [3]ELE-Tutor Inteligente: Un analizador computacional para el tratamiento de errores gramaticales en Español como Lengua Extranjera [4]La valoración en géneros científicos: Un análisis de solicitudes de fondos para investigación de escritores argentinos [5] índice de autores [6]índice de materia [7]búsqueda de artículos [8]Home Page [9]lista alfabética de revistas

11
paper corpusSignosTxtLongLines340 - : Previo al procesamiento sintáctico de la oración, se deben cumplir varias etapas a fin de preparar el texto para el análisis. Las tareas básicas que se deben abordar en esta fase son: a) la segmentación del texto, b) el filtrado de información no relevante, y c) la localización de unidades tratables. A pesar de su aparente simplicidad, estas tareas pueden presentar algunas complicaciones en el caso que el texto no cuente con signos de puntuación, contenga errores o elementos que obstruyen el tratamiento del texto, como las marcas que definen las características de visualización de la página o los enlaces a otras páginas, en los casos de páginas de internet. Un problema adicional se presenta cuando hay distintos tipos de lenguas o grafías. En el caso de un analizador para la enseñanza/aprendizaje de lenguas extranjeras es que se manejan dos sistemas lingüísticos diferentes, una con el sistema de la lengua meta y otra con la ‘interlengua’ o las ‘interlenguas’ del alumno .

12
paper corpusSignosTxtLongLines340 - : Para el funcionamiento del analizador, es necesario elaborar una gramática formal, es decir, un conjunto de reglas de formación de frases que el analizador reconocerá . Para el caso del parser delELE-TUTOR se construyó una gramática del tipo libre de contexto. Estas gramáticas, que se denominan también gramáticas de tipo 2 de Chomsky o gramáticas independientes del contexto, son las que generan los lenguajes libres o independientes del contexto; es decir, que en el lado izquierdo de una producción pueden aparecer el símbolo inicial (O) o un símbolo no terminal y en el lado derecho cualquier cadena de símbolos terminales y/o no terminales de longitud mayor o igual que 1 (Lavid, 2005; Heift & Schulze, 2007; Jurafsky & Martin, 2008).

13
paper corpusSignosTxtLongLines340 - : Para que una secuencia pueda ser analizada por el analizador a cada unidad léxica debe asignársele una etiqueta dentro de un conjunto de etiquetas seleccionado. El conjunto de etiquetas de este sistema se basa en las etiquetas creadas por el grupo EAGLES (2011) para la anotación morfosintáctica de lexicones y corpus de lenguas europeas. Dependiendo de la lengua hay atributos que no están especificados y, por lo tanto, hay que crear etiquetas ad hoc. También puede ocurrir el caso contrario, que se cuente con etiquetas que para el corpus no se consideran relevantes y no haya que incluirlas. A modo de ejemplo, para este analizador en particular, hubo que crear etiquetas para diferenciar las preposiciones, ya que dentro de la lista de etiquetas propuestas solo se ofrece una etiqueta para todas las preposiciones (SPS00) y, dado que el dominio de las preposiciones es un tópico importante en la enseñanza/aprendizaje del español, fue necesario crear una etiqueta para diferenciar cada preposición .

14
paper corpusSignosTxtLongLines340 - : Para el análisis sintáctico se usa la técnica de chart-parsing, que se diferencia de otros métodos de análisis por la utilización de la programación dinámica, lo que mejora la eficiencia en lenguas ambiguas, además evita el back-tracking o retroceso y previene de una explosión combinatoria. Además, para optimizar el procesamiento se utiliza el método de chunking, que es una técnica que se usa para la detección de determinadas identidades o secuencias específicas de texto útiles para el análisis. Este analizador cuenta con un chunker de frases nominales, dado que estas frases requieren de un mayor procesamiento y, además, son más abundantes, ya que, por ejemplo, una frase preposicional contiene una frase nominal .

15
paper corpusSignosTxtLongLines340 - : En la [41]Figura 7 se precisan las distintas etapas del procesamiento sintáctico de la entrada “*no salió la fin de semana” realizada por el analizador automático ELE-TUTOR correspondiente al ejercicio de futuro en el cual el estudiante debe completar el enunciado “Alejandro sale de clases a las 10 de la noche, así que … .“*no salió la fin de semana” (ver ejercicio en [42]Figura 5).

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paper corpusSignosTxtLongLines357 - : En conexión con el analizador morfológico, otro mecanismo esencial que hemos observado en la interpretación de neologismos es la búsqueda de asociaciones conceptuales . El acierto en el procesamiento de las creaciones semánticas utilizadas en nuestro estudio (pese a que en un porcentaje superior al 25% fue necesaria la lectura de los enunciados que los incluían), nos hacen pensar que estas no son interpretadas a través del significado convencional completo, sino que son solo ciertos rasgos semánticos los que facilitan la reconstrucción del significado, con lo que se reduce considerablemente el esfuerzo cognitivo y, como consecuencia, el tiempo invertido. De ahí que, por ejemplo, no sea imprescindible acceder al contenido canónico completo de ‘adelgazar’ en el enunciado 1, sino simplemente a alguno de las marcas que lo configuran (‘reducir’), favorecido por un marco cognitivo (programa de actuación política) que nada tiene que ver con cuestiones de salud o mantenimiento físico y que, por

17
paper corpusSignosTxtLongLines389 - : Preprocesamiento. El conjunto de GCs se creó a partir de los textos de la colección DUC. Para identificar las relaciones entre las palabras de los textos, los documentos se preprocesaron con el analizador sintáctico (parser) de Stanford (de Marneffe, MacCartney & Manning, 2006), es decir, se obtuvieron los árboles de dependencia (Mel’cuk, 1988 ) y se implementó un conjunto de reglas considerando el tipo de relación obtenida por el parser para establecer la relación conceptual.

18
paper corpusSignosTxtLongLines522 - : Para el análisis de los patrones se utilizó el análisis manual de los verbos como ‘gold standard’, estableciendo una serie de reglas de conversión ya que existen diferencias estructurales entre ambos resultados. Hay casos en que el patrón humano y el automático son idénticos, como en el caso del patrón 4 de ‘llenar’: ‘[[Humano]] llenar [[Documento]]’. No obstante, existen otros casos en que el análisis automático todavía no alcanza el grado de generalización y concreción del análisis manual, como en el siguiente caso: ‘[[Human | Eventuality]] llenar [[Building | Location]] {de | con [[Physical Object]]}��; por ejemplo, porque el analizador de dependencias no siempre detecta el complemento de régimen (que está ausente en muchas de las concordancias analizadas porque es un argumento opcional la mayoría de veces ), o porque no advierte las alternancias semánticas. Por ese motivo, se aceptan como válidos todos los patrones en los que el análisis sintáctico-semántico se ha real

19
paper corpusSignosTxtLongLines559 - : Escribir una tesis involucra cumplir con ciertos requerimientos y reglas establecidas en las guías institucionales de las universidades. Los estudiantes tienen pautas cuando desarrollan su primer borrador de tesis, sin embargo es insuficiente para obtener un buen documento. Este estudio busca ayudar a los estudiantes a mejorar sus primeros escritos, basado en técnicas de procesamiento de lenguaje natural. Nos enfocamos principalmente en la sección conclusión de una tesis, un elemento central cuando se finaliza una investigación. En este artículo, presentamos un analizador para las conclusiones que incluye tres modelos: conectividad con el objetivo, juicio y especulación . Estos subsistemas tratan de enfocarse en las principales características esperadas en la conclusión, específicamente la conectividad del objetivo con la conclusión, la evidencia de juicios de valor y la presencia de trabajo futuro como resultado de la reflexión del estudiante. El estudio provee los modelos iniciales, una

Evaluando al candidato analizador:

1) análisis: 10
4) etiquetas: 7 (*)
5) automático: 6 (*)
6) reglas: 6
7) procesamiento: 6 (*)
8) sintáctico: 6 (*)
9) parser: 6 (*)
11) errores: 5
12) enseñanza: 5 (*)
13) texto: 5 (*)
14) sección: 5
15) palabras: 5 (*)
17) contexto: 4
19) gramaticales: 4 (*)
20) implementación: 4

analizador
Lengua: spa
Frec: 86
Docs: 23
Nombre propio: / 86 = 0%
Coocurrencias con glosario: 9
Puntaje: 9.995 = (9 + (1+6.4093909361377) / (1+6.44294349584873)));
Candidato aceptado

Referencias bibliográficas encontradas sobre cada término

(Que existan referencias dedicadas a un término es también indicio de terminologicidad.)

analizador

: Ferreira, A. & Kotz, G. (2010). ELE-TUTOR Inteligente: Un analizador computacional para el tratamiento de errores gramaticales en Español como Lengua Extranjera. Revista Signos. Estudios de Lingüística, 43(73), 211-236.

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1) Candidate: analizador

Evaluando al candidato analizador:

Referencias bibliográficas encontradas sobre cada término