Análisis de desplazamiento semántico previo y posterior al COVID-19 en Word Embeddings diacrónicos del español

 

保存先:
書誌詳細
著者: Rodríguez Betancourt, Esteban
フォーマット: tesis de maestría
出版日付:2022
その他の書誌記述:El significado de las palabras puede cambiar a lo largo del tiempo. Este fenómeno se conoce como desplazamiento semántico. Existen diferentes formas de medir este desplazamiento semántico, siendo una de ellas el análisis de los cambios en distancias en los \emph{embeddings} de las palabras. En este trabajo, se propone un mecanismo para la construcción de word embeddings diacrónicos, es decir, de diferentes momentos del tiempo. Luego se construye un word embedding diacrónico del español previo y posterior a la aparición de la pandemia por COVID-19. Estos embeddings fueron construidos a partir de un corpus 237 millones de sitios web. Finalmente, se analiza el desplazamiento semántico de los términos asociados a tres casos de estudio particulares: COVID-19, vacunación y mascarillas. A pesar de que pasaron pocos años entre la recolección de los corpus con los que se entrenaron los word embeddings, se encontraron cambios significativos en las vecindades de los clústeres de palabras analizadas. Además, se encontraron cambios sutiles en la distancia relativa a emociones.
国:Kérwá
機関:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Kérwá
言語:Español
OAI Identifier:oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/86838
オンライン・アクセス:https://hdl.handle.net/10669/86838
キーワード:LINGÜÍSTICA INFORMÁTICA
PROCESAMIENTO DE DATOS
PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN