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| "title": "Anota\u00e7\u00e3o de textos n\u00e3o can\u00f4nicos: um estudo explorat\u00f3rio de Grande sert\u00e3o: veredas pelas depend\u00eancias universais", | |
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| "abstract": "This paper reports on an exploratory study of a sample of 175 sentences retrieved from the renowned Brazilian novel Grande Sert\u00e3o: Veredas [Portuguese for Great Backlands: Paths; English translation: The devil to pay in the backlands], which were annotated for POS and syntactic relations following the Universal Dependencies guidelines. The study aimed to explore the feasibility of annotating non-canonical text to create treebanks for Brazilian Portuguese. We computed accuracy and precision of the model in order to verify categories annotated more and less successfully. The results show the model performed slightly better for POS than dependency relations and pointed out categories with higher demand for manual revision as being those related to orality phenomena represented by Guimar\u00e3es Rosa in his novel. The study shows the potential of annotating noncanonical text to enhance existing models with categories less represented in the treebanks.", | |
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| "text": "A sele\u00e7\u00e3o de textos para fins de anota\u00e7\u00e3o e treinamento de modelos visando o Processamento de L\u00edngua Natural (PLN) tem privilegiado um conjunto limitado de tipos, dentre os quais se destaca o texto jornal\u00edstico com expressiva presen\u00e7a nos treebanks existentes nas distintas l\u00ednguas (Silveira et al., 2014; Plank, 2016; Zeldes & Simonson, 2016; Bamman, 2020) . Textos t\u00e9cnicos de dom\u00ednios espec\u00edficos, como biomedicina, tamb\u00e9m est\u00e3o representados nos corpora dispon\u00edveis e, juntamente com os jornal\u00edsticos, constituem \"textos can\u00f4nicos\" em PLN. Por outro lado, os chamados textos \"n\u00e3o can\u00f4nicos\" v\u00eam se fazendo cada vez mais presentes, e, geralmente, caracterizam-se como de dif\u00edcil anota\u00e7\u00e3o tanto em termos de padr\u00f5es gramaticais quanto em termos de limita\u00e7\u00f5es que esquemas de anota\u00e7\u00e3o apresentam para lidar com eles (Hirschmann et al., 2007) . S\u00e3o considerados textos \"n\u00e3o can\u00f4nicos\" aqueles que s\u00e3o extra\u00eddos das chamadas m\u00eddias sociais, como Twitter, f\u00f3runs e blogs, bem como narrativas cl\u00ednicas, textos produzidos por aprendizes de l\u00edngua e textos liter\u00e1rios cl\u00e1ssicos ou contempor\u00e2neos. Em portugu\u00eas brasileiro, l\u00edngua considerada com recursos insuficientes para o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es em PLN, os treebanks existentes constituem-se de textos jornal\u00edsticos e, mais recentemente, de textos de m\u00eddias sociais, bem como de narrativas cl\u00ednicas. N\u00e3o existe ainda um treebank de texto liter\u00e1rio e, muito menos, de texto liter\u00e1rio com uso n\u00e3o convencional da linguagem.", | |
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| "text": "A anota\u00e7\u00e3o das rela\u00e7\u00f5es de depend\u00eancia que se faz neste estudo vai na dire\u00e7\u00e3o de explorar as fronteiras entre uma sintaxe da senten\u00e7a e uma sintaxe do discurso (Kaltenb\u00f6ck et al., 2011; Heine et al., 2013; Heine et al., 2017) , uma vez que a interpreta\u00e7\u00e3o da escrita rosiana desafia as fronteiras desses dois dom\u00ednios. Assim, para casos lim\u00edtrofes em que o analista tem de decidir entre uma ou outra fun\u00e7\u00e3o, as decis\u00f5es de anota\u00e7\u00e3o s\u00e3o tomadas considerando-se o co-texto da senten\u00e7a analisada, isto \u00e9, as senten\u00e7as anteriores, n\u00e3o apenas o que se apresenta na senten\u00e7a analisada.", | |
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| "text": "No campo do PLN, a canonicidade de um tipo de texto parece ser determinada pelo desvio observado em rela\u00e7\u00e3o aos padr\u00f5es mais convencionais de um sistema lingu\u00edstico ou bem pela dificuldade que seu processamento gera aos modelos existentes (Hirschman et al., 2007) . Fen\u00f4menos gramaticais geralmente rotulados como fora de um padr\u00e3o representam casos de fluidez categorial e de multifuncionalidade dos itens lingu\u00edsticos (Neves, 2012) . Sua n\u00e3o canonicidade resolve-se, em \u00faltima inst\u00e2ncia, em uma quest\u00e3o de como esses fatos s\u00e3o acomodados teoricamente. A avalia\u00e7\u00e3o que geralmente se faz da linguagem rosiana, especialmente em Grande sert\u00e3o: Veredas, aponta o l\u00e9xico como requintado e a sintaxe como dificultosa. O l\u00e9xico de Grande sert\u00e3o: Veredas \u00e9 resultado de um trabalho criativo, que, mesclando ra\u00edzes e morfemas de diferentes l\u00ednguas, resulta em inova\u00e7\u00f5es lexicais e fraseol\u00f3gicas, muito bem documentadas lexicograficamente em Martins (2001) . O aproveitamento para os treebanks \u00e9 evidente nesse ponto, destacando-se, principalmente, a amplia\u00e7\u00e3o lexical dos bancos de dados, por meio da anota\u00e7\u00e3o do sistema de classes de palavras, com o aux\u00edlio de obras lexicogr\u00e1ficas (Martins, 2001) . No que diz respeito \u00e0 sintaxe, a complexidade do texto de GS:V parece ser decorrente de \"invers\u00f5es e elipses\" e de \"constru\u00e7\u00f5es carregadas de \u00eanfase\" (Martins, 2001, p. XI) . Ocorre que a sintaxe de Guimar\u00e3es Rosa nunca viola as possibilidades sist\u00eamicas da sintaxe portuguesa; antes, o autor encontra espa\u00e7os de manobra que lhe permitem explorar as estrat\u00e9gias construcionais do portugu\u00eas.", | |
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| "text": "Para entender a constitui\u00e7\u00e3o lingu\u00edstica de Grande sert\u00e3o: Veredas \u00e9 necess\u00e1rio recorrer \u00e0 pr\u00f3pria configura\u00e7\u00e3o da obra. O romance se configura com uma conversa monol\u00f3gica entre o narrador-personagem, Riobaldo, e seu interlocutor, interpelado como \"senhor\", a quem conta hist\u00f3rias da sua \u00e9poca de jagun\u00e7o no sert\u00e3o mineiro, como se mostra em (1). Esse ponto de partida \u00e9 importante para a considera\u00e7\u00e3o da linguagem na obra, porque o que Rosa faz \u00e9 construir a \"linguagem falada\" pelo narrador num projeto liter\u00e1rio de explorar as possibilidades lexicais e gramaticais em m\u00faltiplos registros de um portugu\u00eas pluril\u00edngue (Rocha, 2021), como se v\u00ea em (2).", | |
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| "text": "(1) O senhor aprova? Me declare tudo, franco -\u00e9 alta merc\u00ea que me faz: e pedir posso, encarecido. (GS:V) (2) Hem? Hem? Ah. Figura\u00e7\u00e3o minha, de pior pra tr\u00e1s, as certas lembran\u00e7as.", | |
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| "text": "(GS:V) O fato de Rosa configurar o seu romance como se fosse o registro de um relato feito por um jagun\u00e7o do sert\u00e3o mineiro implica a incorpora\u00e7\u00e3o de diversos fen\u00f4menos da modalidade falada da l\u00edngua \u00e0 modalidade escrita. Assim, as omiss\u00f5es, invers\u00f5es e elis\u00f5es que Martins (2001) caracterizou como aspectos dificultosos da sintaxe rosiana s\u00e3o, na verdade e de fato, mecanismos do funcionamento natural da l\u00edngua falada. Esses mecanismos est\u00e3o muito bem documentados para o portugu\u00eas brasileiro (Castilho, , 2002b Ilari, 2002; Castilho e Bas\u00edlio, 2002; Kato, 2002; Koch, 2002; Neves, 1999; Abaurre e Rodrigues, 2002) . Dizem Tarallo, Kato et al (1989, p. 25 -destaque original) que \"uma primeira tomada de contato de um corpus natural de linguagem oral leva-nos a perceber a quantidade de emiss\u00f5es que, em rela\u00e7\u00e3o a uma estrutura can\u00f4nica do tipo sujeito + predicado (...)\" apresentam-se, em alguma medida, fora dessa estrutura. O trecho em (3) ilustra a caracteriza\u00e7\u00e3o de Tarallo, Kato et al (1989) .", | |
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| "text": "(3) Se a gente -conforme compadre meu Quelem\u00e9m \u00e9 quem diz -se a gente torna a encarnar renovado, eu cismo at\u00e9 que inimigo de morte pode vir como filho do inimigo. (GS:V) Em (3), \u00e0 semelhan\u00e7a do que ocorre na l\u00edngua falada, o narrador come\u00e7a a formular seu enunciado com \"Se a gente\", mas logo o interrompe com a inclus\u00e3o de uma estrutura adverbial, para depois retomar a formula\u00e7\u00e3o do seu enunciado com uma reitera\u00e7\u00e3o de \"se a gente\". Uma outra caracter\u00edstica da l\u00edngua falada presente no romance \u00e9 a topicaliza\u00e7\u00e3o e deslocamento de constituintes para a posi\u00e7\u00e3o inicial da senten\u00e7a, como ilustrado por (4) e (5).", | |
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| "text": "(4) Dono dele nem sei quem for. (GS:V) (5) Solto, por si, cidad\u00e3o, \u00e9 que n\u00e3o tem diabo nenhum. (GS:V) O desafio \u00e9, portanto, acomodar esses fen\u00f4menos naturais da constitui\u00e7\u00e3o dos enunciados lingu\u00edsticos nos aparatos metodol\u00f3gico-descritivos utilizados em PLN, como \u00e9 o modelo de Depend\u00eancias Universais, adotado nos treebanks da maioria das l\u00ednguas atualmente, incluindo o portugu\u00eas brasileiro e que contempla estruturas 'can\u00f4nicas' para basear e exemplificar suas diretrizes. Iniciativas recentes, todavia, v\u00eam ampliando o leque de tipos de textos anotados para construir treebanks visando aplica\u00e7\u00f5es de PLN em portugu\u00eas basileiro (DiFilippo et al., 2021; Souza et al., 2021) . Nessa perspectiva, este estudo explora o potencial de um texto liter\u00e1rio n\u00e3o can\u00f4nico para expandir e diversificar os treebanks existentes, como se detalha a seguir.", | |
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| "text": "O c\u00f3rpus anotado e analisado consiste numa amostra das primeiras 175 senten\u00e7as do romance. As senten\u00e7as foram extra\u00eddas de um arquivo em formato pdf, convertidas para o formato txt codifica\u00e7\u00e3o UTF8 e revisadas manualmente para corrigir problemas de convers\u00e3o. Para a anota\u00e7\u00e3o do c\u00f3rpus, foi utilizado o framework do projeto Universal Dependencies (UDs) v.2 (Nivre et al., 2015) , que consiste em 17 etiquetas para anota\u00e7\u00e3o de classes gramaticais e 37 etiquetas de rela\u00e7\u00f5es sint\u00e1ticas, al\u00e9m de subrela\u00e7\u00f5es. O c\u00f3rpus foi primeiramente anotado de forma autom\u00e1tica por meio da ferramenta UDpipe (Straka et al. 2016) , com um modelo de l\u00edngua portuguesa que utiliza o Bosque-UD v. 2.6 de textos jornal\u00edsticos (Rademaker et al. 2017) . Os arquivos CONLLU foram importados na ferramenta de anota\u00e7\u00e3o Arborator-Grew-NILC (https://arborator.icmc.usp), uma vers\u00e3o expandida e aprimorada de Arborator-Grew (Guibon et al., 2020). A revis\u00e3o da anota\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica foi realizada por 3 anotadores familiarizados com a abordagem das UDs. Para a anota\u00e7\u00e3o, foram utilizadas, al\u00e9m das diretrizes gerais das UDs, os manuais de anota\u00e7\u00e3o do ICMC/USP (Duran 2021a,b) . Para embasar a interpreta\u00e7\u00e3o do texto de Guimar\u00e3es Rosa, foram consultadas obras sobre a linguagem e o estilo do autor (Rocha, 2021; Sant'Anna Martins, 2021). Nos casos de palavras e fun\u00e7\u00f5es que podem operar localmente na senten\u00e7a como ADV e 'advmod' ou como CCONJ e 'cc' numa rela\u00e7\u00e3o de coordena\u00e7\u00e3o com uma senten\u00e7a anterior, as decis\u00f5es de anota\u00e7\u00e3o foram tomadas considerando-se o co-texto da senten\u00e7a em pauta, isto \u00e9, a senten\u00e7a anterior.", | |
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| "text": "Conclu\u00edda a revis\u00e3o, os arquivos em formato CONLLU foram exportados da ferramenta Arborator-Grew-NILC e processados por script em linguagem Python para contagem das categorias anotadas. Por meio da biblioteca Scikit-learn, foram computados a porcentagem de precis\u00e3o, recall, F1-score e support (n\u00famero total de ocorr\u00eancias da etiqueta na anota\u00e7\u00e3o revisada) para cada categoria, juntamente com a acur\u00e1cia do modelo utilizado.", | |
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| "content": "<table><tr><td colspan=\"5\">\u00faltimas com uma \u00fanica ocorr\u00eancia na amostra, que o modelo n\u00e3o classificou de forma obj 74,42% 85,71% 79,67% 112</td></tr><tr><td>correta. obl</td><td>86,73%</td><td>74,81%</td><td>80,33%</td><td>131</td></tr><tr><td colspan=\"5\">Tabela 2. Taxas de precis\u00e3o, recall, F1-score e support computadas para a anota\u00e7\u00e3o orphan 0,00% 0,00% 0,00% 1</td></tr><tr><td/><td colspan=\"3\">autom\u00e1tica de rela\u00e7\u00f5es de depend\u00eancia.</td><td/></tr><tr><td>deprel parataxis</td><td>precision (%) 64,15%</td><td>recall (%) 45,95%</td><td>f1-score (%) 53,54%</td><td>support 74</td></tr><tr><td>acl punct</td><td>72,73% 100,00%</td><td>70,59% 98,98%</td><td>71,64% 99,49%</td><td>34 587</td></tr><tr><td>acl:relcl reparandum</td><td>76,32% 0,00%</td><td>96,67% 0,00%</td><td>85,29% 0,00%</td><td>30 1</td></tr><tr><td>advcl root</td><td>65,00% 86,86%</td><td>61,90% 86,86%</td><td>63,41% 86,86%</td><td>42 175</td></tr><tr><td>advmod xcomp</td><td>78,53% 68,09%</td><td>92,67% 82,05%</td><td>85,02% 74,42%</td><td>150 39</td></tr><tr><td colspan=\"5\">amod A Tabela 3 apresenta os valores m\u00e9dios obtidos para cada conjunto de etiquetas. Nela 81,16% 80,00% 80,58% 70</td></tr><tr><td colspan=\"5\">appos observamos performance superior do modelo de m\u00e1quina para POS com acur\u00e1cia de 48,28% 87,50% 62,22% 16</td></tr><tr><td colspan=\"5\">aux 92,26% em contraste com 88,22% para rela\u00e7\u00f5es de depend\u00eancias. No entanto, ao 91,67% 100,00% 95,65% 11 avaliar o F1-score obtido, a taxa de acerto cai em m\u00e9dia 25 por cento para ambas,</td></tr><tr><td colspan=\"5\">aux:pass demonstrando uma performance mediana especialmente para as rela\u00e7\u00f5es de 33,33% 100,00% 50,00% 1</td></tr><tr><td colspan=\"5\">case depend\u00eancia. Quanto \u00e0s medidas de precis\u00e3o e recall, percebe-se uma leve diferen\u00e7a na 97,83% 97,83% 97,83% 277 avalia\u00e7\u00e3o das POS, que pode ser justificada pela dificuldade do modelo em reconhecer</td></tr><tr><td colspan=\"5\">cc os tokens que deveriam receber a etiqueta INTJ e pelo reconhecimento err\u00f4neo das 100,00% 88,89% 94,12% 81</td></tr><tr><td colspan=\"3\">POS etiquetas PART e X, como mencionado previamente. precision (%) recall (%) ccomp 53,66% 88,00%</td><td>f1-score (%) 66,67%</td><td>support 25</td></tr><tr><td>ADJ</td><td>85,44%</td><td>86,27%</td><td>85,85%</td><td>102</td></tr><tr><td colspan=\"5\">ADP compound Tabela 3. M\u00e9dia das taxas de precis\u00e3o, recall, F1-score e acur\u00e1cia calculadas para a 99,29% 99,29% 99,29% 0,00% 0,00% 0,00% 0 283 ADV 89,30% 95,43% 92,27% 175 conj 83,65% 76,99% 80,18% anota\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de cada conjunto de etiquetas. 113 precis\u00e3o (%) recall (%) F1-score (%) acur\u00e1cia (%)</td></tr><tr><td>AUX cop POS</td><td>96,10% 83,33% 82,83%</td><td>100,00% 91,84% 78,22%</td><td>98,01% 87,38% 77,87%</td><td>74 49 96,26%</td></tr><tr><td>CCONJ csubj deprels</td><td>100,00% 66,67% 65,42%</td><td>91,14% 66,67% 67,44%</td><td>95,36% 66,67% 64,95%</td><td>79 6 88,22%</td></tr><tr><td>DET dep</td><td>99,36% 0,00%</td><td>99,04% 0,00%</td><td>99,20% 0,00%</td><td>314 1</td></tr><tr><td>INTJ det</td><td>100,00% 99,35%</td><td>6,67% 98,07%</td><td>12,50% 98,71%</td><td>15 311</td></tr><tr><td>NOUN discourse</td><td>96,32% 66,67%</td><td>95,49% 20,00%</td><td>95,91% 30,77%</td><td>466 30</td></tr><tr><td>NUM dislocated</td><td>80,00% 0,00%</td><td>100,00% 0,00%</td><td>88,89% 0,00%</td><td>12 2</td></tr><tr><td>PART expl</td><td>0,00% 93,33%</td><td>0,00% 56,00%</td><td>0,00% 70,00%</td><td>0 25</td></tr><tr><td>PRON fixed</td><td>98,45% 57,14%</td><td>95,02% 40,00%</td><td>96,71% 47,06%</td><td>201 20</td></tr><tr><td>PROPN PUNCT flat:name</td><td>94,92% 100,00% 85,71%</td><td>91,80% 98,98% 100,00%</td><td>93,33% 99,49% 92,31%</td><td>61 587 6</td></tr><tr><td>SCONJ iobj</td><td>93,41% 92,31%</td><td>95,51% 70,59%</td><td>94,44% 80,00%</td><td>89 17</td></tr><tr><td>VERB mark</td><td>92,64% 85,06%</td><td>96,87% 94,87%</td><td>94,71% 89,70%</td><td>351 78</td></tr><tr><td>X nmod</td><td>0,00% 86,61%</td><td>0,00% 83,62%</td><td>0,00% 85,09%</td><td>0 116</td></tr><tr><td>nsubj</td><td>84,83%</td><td>90,96%</td><td>87,79%</td><td>166</td></tr><tr><td colspan=\"5\">No que diz respeito \u00e0s rela\u00e7\u00f5es de depend\u00eancia, a Tabela 2 sintetiza os principais resultados obtidos. Dentre as rela\u00e7\u00f5es que tiveram um F1-score inferior a 75% nsubj:pass 0,00% 0,00% 0,00% 1</td></tr><tr><td colspan=\"5\">destacam-se, para efeitos da argumenta\u00e7\u00e3o deste estudo, as rela\u00e7\u00f5es de parataxe nummod 91,67% 100,00% 95,65% 11</td></tr><tr><td colspan=\"5\">(53,54%), discourse (30,77%), orphan, reparandum, dislocated e dep, estas quatro</td></tr></table>", | |
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