RECONHECIMENTO DO VOCABULÁRIO DE JORNAIS POPULARES BRASILEIROS POR UM DICIONÁRIO COMPUTACIONAL DE ACESSO LIVRE

RESUMO Relata-se um experimento de verificação da identificação de um universo de palavras do português popular escrito por duas versões de um dicionário computacional do português brasileiro (PB), DELAF PB 2004 e DELAF PB 2015. Esse dicionário computacional é gratuitamente acessível para ser utiliz...

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Bibliographic Details
Main Authors: Maria José Bocorny FINATTO, Oto Araújo VALE, Éric LAPORTE
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Series:Alfa: Revista de Lingüística
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1981-57942019000100063&lng=en&tlng=en
Description
Summary:RESUMO Relata-se um experimento de verificação da identificação de um universo de palavras do português popular escrito por duas versões de um dicionário computacional do português brasileiro (PB), DELAF PB 2004 e DELAF PB 2015. Esse dicionário computacional é gratuitamente acessível para ser utilizado em análises linguísticas do Português do Brasil e em outras pesquisas, o que justifica um estudo crítico. O universo vocabular provém do corpus PorPopular, composto por jornais populares, o Diário Gaúcho (DG) e o jornal baiano Massa ! (MA). Do DG, partiu-se de um conjunto de textos com 984.465 palavras ( tokens) , publicados em 2008, com ortografia desatualizada frente ao Acordo Ortográfico da Língua Portuguesa adotado em 2009. Do MA, examinou-se um universo com 215.776 palavras ( tokens) , em publicações de 2012, 2014 e 2015, com todo o material na nova ortografia. A verificação envolveu: a) gerar listas de palavras diferentes empregadas em DG e MA; b) comparar essas listas com as listas de entradas das duas versões do DELAF PB; c) avaliar a cobertura desse vocabulário; d) propor modos de inclusão de itens não cobertos. Os resultados do trabalho mostraram, no DG, uma média de 19% de palavras diferentes ( types) desconhecidas pelos DELAF PB 2004 e 2015. No MA, essa média ficou em 13%. A versão do dicionário repercutiu ligeiramente sobre o desempenho do reconhecimento de itens.
ISSN:1981-5794