Aspectos de gradualidade na aprendizagem distribucional de categorias sintáticas de palavras

• Processo: 19/21976-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2021
• Área de conhecimento: Linguística, Letras e Artes - Linguística
• Pesquisador responsável: Pablo Picasso Feliciano de Faria
• Beneficiário: Maria Paula Cardeliquio Orfanelli
• Instituição Sede: Instituto de Estudos da Linguagem (IEL). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Linguística computacional Linguagem oral Aquisição da linguagem Discurso (oratória) Análise sintática Modelagem computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aprendizagem distribucional | Aquisição da Linguagem | Categorias sintáticas | Modelagem computacional | Linguística Computacional

Resumo

O potencial da informação distribucional na aprendizagem de categorias sintáticas das palavras do português brasileiro (PB), no contexto da aquisição da linguagem, tem sido estudado a partir de modelagens computacionais (Faria e Ohashi, 2018; Faria, 2019) em que são conduzidos experimentos utilizando um corpus de fala dirigida à criança compilado a partir da Coleção "Projeto de Aquisição da Linguagem Oral" (CEDAE/UNICAMP) e da base CHILDES (MacWhinney, 2000). A modelagem ainda assume uma apresentação instantânea dos dados de entrada ao aprendiz, uma idealização conveniente a uma primeira aproximação do problema, mas distante da realidade da criança, que é exposta gradualmente à fala e precisa construir seu conhecimento da língua incrementalmente. Esse projeto de pesquisa tem como objetivo, portanto, começar a investigar - teórica e computacionalmente - de que forma o modelo pode ser melhorado para simular essa apresentação gradual dos dados.