hacia una aplicación didáctica*
5. A NOTACIÓN A UTOMÁTICA DE UN CORPUS POR FFLL
La disponibilidad de programas para la anotación automática de un corpus en términos de FFLL es una condición previa indispensable para la realización de nues- tra propuesta. Tal programa es, en gran medida, un programa para el reconocimiento automático de instanciaciones de FFLL en el corpus. Se trata de reconocer el estatus colocacional de bigramas de lexemas específicos en el corpus y clasificar estos bigramas en términos de la tipología de FFLL. El desarrollo de tal programa está todavía en curso. Sin embargo, hemos implementado ya un prototipo de programa de aprendiza- je automático para ambas tareas –reconocimiento de bigramas colocacionales en el corpus y su clasificación en términos de FFLL– que ha sido puesto en práctica con datos españoles.10 En esta sección, presentamos brevemente la metodología general
que subyace al reconocimiento y clasificación de colocaciones en un corpus, basados en aprendizaje automático.
El procedimiento general consta de tres fases: (i) la fase de procesamiento de corpus en que se extraen del corpus las combinaciones binarias (bigramas) de térmi-
9 Esta es la solución adoptada por el DiCE cuya interfaz gráfica puede consultarse en la siguiente
dirección: http://dicesp.cesga.es.
nos candidatos; (ii) la fase de aprendizaje en que el programa aprende «qué significa para una combinación binaria de términos ser una instanciación de una FL dada»; y (iii) la fase de clasificación en la que los bigramas extraídos del corpus (y no usados en el material de entrenamiento) son clasificados según la tipología de FFLL o recha- zados como una instanciación de FL. Situamos la fase de procesamiento antes de las otras dos porque es aconsejable recopilar el material de entrenamiento para la fase de aprendizaje de la lista de bigramas extraídos del corpus, en vez de usar el material de entrenamiento de otra fuente. Este procedimiento asegura que el aprendizaje es «sin- tonizado» con el dominio.
La extracción de bigramas candidatos se hace analizando (parcialmente) el corpus. Dado que cada FL tiene una estructura sintáctica estable, basta comparar los rasgos de sólo aquellas FFLL cuya estructura sintáctica coincida con la estructura sintáctica del bigrama candidato obtenido durante el análisis automático (parsing). En otras palabras, el análisis sirve como un tipo de «preselección» de FFLL que son posibles etiquetas de clase para un bigrama candidato dado.
La calidad de las técnicas de aprendizaje automático que reflejan esta metodo- logía ha demostrado que son suficientes para una primera anotación de un corpus con FFLL. Para alcanzar la calidad de un diccionario, los lexicógrafos entrenados en Lexi- cología explicativa y combinatoria deben revisar la anotación en una fase de postedición manual. Sólo entonces se asegura que el corpus resultante pueda servir como una fuente fiable de información colocacional para todo usuario.
6. CONCLUSIONES
En este artículo hemos defendido que un corpus anotado con FFLL y provisto de una interfaz con el usuario es más adecuado como un almacén de información colocacional que un diccionario convencional. Tal corpus tiene varias ventajas. En primer lugar, si ha sido compilado adecuadamente, tiene el potencial de contener un inventario de colocaciones siempre actualizado. En segundo lugar, proporciona la ilustración de uso de cada colocación en contexto, sin las rígidas restricciones de espacio de los diccionarios convencionales. En tercer lugar, permite la realización de un acceso flexible y dirigido a toda información deseada por el usuario.
Aunque no disponemos de tal corpus todavía, los avances en el reconocimien- to semántico y en la clasificación de colocaciones en un corpus en términos de FFLL hacen que nuestro objetivo sea verosímil en un futuro no muy lejano.
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