El signo afijal en la muestra textual. Claves para entender el descubrimiento automático de morfemas

En el contexto del procesamiento automático de los corpus electrónicos, un método supervisado se refiere al enriquecimiento de estos recursos mediante la aplicación de etiquetas con información típicamente lingüística, de cualquier nivel del lenguaje. La ganancia adquirida contribuye al aprendizaje de cosas imprevisibles sobre los fenómenos lingüísticos y extralingüísticos que los corpus representan. En cambio, un método no supervisado, como el que se describe en este libro, no presupone más que el corpus o muestra textual en su estado original, pero permite la generación de conocimiento lingüístico de maneras sorprendentes. Por ejemplo, el método descrito aquí busca identificar objetos lingüísticos mediante la medición de propiedades cuantitativas, como las relaciones combinatorias, entrópicas y económicas entre cadenas de caracteres. Así, este método contribuye a descubrir la morfología afijal de lenguas concatenativas como el español, el maya o el ralámuli, sin conocimiento previo de sus morfologías, mediante medidas de una fuerza o energía imaginada de afijalidad que permiten determinar las fronteras entre lexemas y afijos Introducción: la cadena hablada y la cadena escrita.Las relaciones económicas y la fuerza de atracción entre los signos --El análisis automático de la cadena hablada --Sobre la afijalidad de los signos --Intuiciones sobre cómo medir la afijalidad --Las muestras textuales --Mapa del libro --Capítulo 1.Algunos temas de la morfología computacional --Capítulo 2.El signo afijal --Capítulo 3.Aplicaciones del descubrimiento de afijos --Capítulo 4.Hacia el cálculo de la variación morfológica --Observaciones finales --Bibliografía --Apéndice --Código Python --Índice de tablas