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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Acurácia de um modelo fonotático de entropia máxima aplicado ao português brasileiro
metadata.dc.creator: Alves, Fernando Cabral
metadata.dc.contributor.advisor1: Lucena, Rubens Marques de
metadata.dc.description.resumo: O presente trabalho faz parte dos estudos que buscam representar e investigar sistemas linguísticos a partir de modelos matemáticos. Neste contexto, um modelo de Entropia Máxima para fonotática e aprendizado fonotático desenvolvido por Hayes e Wilson (2008) apresentou uma alta correlação com dados experimentais quando aplicado ao inglês, superando outras propostas de modelagem fonotática (HAYES&WILSON, 2008, p.401). Porém, apesar dos bons resultados, desconhecemos qualquer trabalho no Brasil que utilize o modelo em questão ou modelos de Entropia Máxima em geral. Uma vez que o modelo é universal (i.e. aplicável a qualquer língua), tomamos como objetivo desta dissertação medir o nível de acurácia do modelo quando aplicado ao português brasileiro (doravante PB). O texto se divide em três capítulos. No primeiro, tratamos de descrever em detalhes o modelo a ser testado. No segundo, apresentamos a metodologia utilizada para: i) aplicar o modelo ao português brasileiro; e ii) coletar dados experimentais para medir a acurácia das previsões do modelo obtidas em i). Os procedimentos metodológicos envolveram a criação de dois softwares, um para transcrição fonológica automática do PB e outro para realização de experimentos de estimação de magnitude. Por fim, no terceiro capítulo, apresentamos os resultados. Nas duas aplicações realizadas, a correlação entre as previsões do modelo e os dados experimentais, medida a partir do coeficiente Pearson, ficaram em torno de 0 e 0,5, demonstrando assim uma dependência linear muito mais fraca que aquela encontrada para o inglês (0,946).
Abstract: The present work is part of the studies that seek to represent and investigate linguistic systems using mathematical models. In such context, a Maximum Entropy model of phonotactics developed by Hayes and Wilson (2008) has exhibted a high level of accuracy in relation to experimental data when applied to English, outperforming other phonotactic modelling proposals. Nevertheless, despite its good results, we are ignorant of any work in Brazil which makes use of the model or of Maximum Entropy models in general. Since the model is universal (i.e. applicable to any language), we have taken our objective to be measuring the level of accuracy of the model when applying it to Brazilian Portuguese. The text is divided into three chapters. In the first chapter, we have described in details the model to be tested. In the second one, we have presented the methodology employed to: i) apply the phonotactic model to Brazilian Portuguese; and ii) collect experimental data against which we measure the accuracy of the model predictions obtained in i). The methodological procedures involved the creation of two softwares, one for automated phonological transcription of Brazilian Portuguese and a second one for carrying out magnitude estimation experiments. Finally, in chapter three we show the results. In two applications, the correlation between model predictions and experimental data, measured by the Pearson coefficient, were found to be in the region of 0 and 0,5, thus showing a much weaker linear dependence than that found for English (0,946).
Keywords: Fonotática
Entropia máxima
Aprendizado de máquina
Estimação de magnitude
Phonotactics
Maximum entropy
Machine learning
Magnitude estimation
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::LINGUISTICA, LETRAS E ARTES::LINGUISTICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Linguística
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Linguística
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/14271
Issue Date: 29-Mar-2017
Appears in Collections:Centro de Ciências Humanas, Letras e Artes (CCHLA) - Programa de Pós-Graduação em Linguística

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