Clasificación automática del nivel de proficiencia en Portugués Segunda Lengua

We present the first experiments on automatic proficiency classification for L2 Portuguese. For the experiments, we take advantage of a new version of the NLI-PT dataset, a compilation of L2 Portuguese texts written by learners. We use supervised learning and we approach the task as a classification problem, using the CEFR scale. Different linguistic features are tested, combined with different algorithms. With the best model, we get an accuracy of 72%, a result in line with previous experiments with other languages.Este trabajo presenta los primeros experimentos en clasificación automática del nivel de proficiencia en Portugués Segunda Lengua (L2). En los experimentos se usa una nueva versión del dataset NLI-PT, una compilación de textos escritos por estudiantes de Portugués L2. La tarea se aborda con aprendizaje supervisado, y se concibe como un problema de clasificación, usando la escala del MCER. Diferentes características lingüísticas son analizadas, así como diferentes algoritmos. Con el mejor modelo hemos obtenido una exactitud del 72%, un resultado en línea con previos experimentos realizados con otras lenguas.This work was supported by national funds through FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia postdoctoral program

Anotación morfosintáctica de la Web en portugués. Variedades nacionales, tipologías textuales y sistemas ortográficos

The great amount of text produced every day in the Web turned it as one of the main sources for obtaining linguistic corpora, that are further analyzed with Natural Language Processing techniques. On a global scale, languages such as Portuguese - official in 9 countries - appear on the Web in several varieties, with lexical, morphological and syntactic (among others) differences. Besides, a unified spelling system for Portuguese has been recently approved, and its implementation process has already started in some countries. However, it will last several years, so different varieties and spelling systems coexist. Since PoS-taggers for Portuguese are specifically built for a particular variety, this work analyzes different training corpora and lexica combinations aimed at building a model with high-precision annotation in several varieties and spelling systems of this language. Moreover, this paper presents different dictionaries of the new orthography (Spelling Agreement) as well as a new freely available testing corpus, containing different varieties and textual typologies.La gran cantidad de texto producido diariamente en la Web ha provocado que ésta sea utilizada como una de las principales fuentes para la obtención de corpus lingüísticos, posteriormente analizados utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural. En una escala global, idiomas como el portugués – oficial en 9 estados - aparecen en la Web en diferentes variedades, con diferencias léxicas, morfológicas y sintácticas, entre otras. A esto se suma la reciente aprobación de una ortografía unificada para las diferentes variedades del portugués, cuyo proceso de implementación ya ha comenzado en varios países, pero que se prolongará todavía durante varios años, conviviendo por lo tanto también diferentes ortografías. Una vez que los etiquetadores morfosintácticos existentes para el portugués están adaptados específicamente para una variedad nacional concreta, el presente trabajo analiza diferentes combinaciones de corpus de aprendizaje y de léxicos con el fin de obtener un modelo que mantenga una alta precisión de anotación en diferentes variedades y ortografías de esta lengua. Además, se presentan diferentes diccionarios adaptados a la nueva ortografía (Acordo Ortográfico de 1990) y un nuevo corpus de evaluación con diferentes variedades y tipologías textuales, disponibilizado libremente.This work has been supported by the HPCPLN project - Ref: EM13/041 (Galician Government) and by the Celtic - Ref: 2012-CE138 and Plastic - Ref: 2013-CE298 projects (Feder-Interconnecta)

Primera aproximación para la detección automática de pronombres cero y construcciones impersonales en portugués

Este trabajo constituye un primer intento de abordar la detección automática de sujetos elididos y de construcciones impersonales en portugués de Brasil, una tarea que no nos consta que se haya llevado a cabo previamente en esta lengua. Para ello, creamos un corpus que contiene más de 5.600 casos anotados con las clases que deben identificarse: sujetos explícitos, sujetos o pronombres omitidos y construcciones impersonales. Estos casos se clasificaron mediante aprendizaje automático basado en rasgos lingüísticamente motivados. Los resultados obtenidos son modestos, aunque prometedores, y proporcionan una orientación para futuros trabajos en este ámbito.In this paper we present a first approximation to the automatic detection of zero subjects and impersonal constructions in Brazilian Portuguese. To the best of our knowledge, this is the first attempt of approaching such task using machine learning in Portuguese. We compiled a corpus containing more than 5,600 instances annotated with the classes to be identified: explicit subjects, zero subjects or pronouns and impersonal constructions. We applied machine learning using linguistically motivated features to classify the instances. The results are modest but promising and provide guidance for future work

Identificação e classificação de entidades mencionadas em galego

Automatic named entity recognition and classification are important tasks for many natural language processing applications, such as machine translation, information extraction or question-answering systems. This paper describes the adaptation and implementation of several open-source systems for the identification and classification of the following named entities in Galician: (i) dates, (ii) numerals, (iii) quantities and (iv) proper nouns. Analysis of the first three types of named entities is performed with the software FreeLing, using finite-state automata. For the proper noun recognition task, two methods were compared: (i) finite-state automata and (ii) machine learning models. Finally, the semantic classification of proper nouns was carried out with a rulebased system that takes advantage of automatically obtained resources. This paper shows some evaluations for each tool, all available under free licenses.A identificação e a classificação semântica automáticas de entidades mencionadas são tarefas de especial relevância para variadas aplicações do processamento da língua natural, tais como a tradução automática, a extracção de informação ou os sistemas de resposta a perguntas. O presente artigo descreve a adaptação e implementação de diversas ferramentas de código aberto para a identificação e classificação dos seguintes tipos de entidades em galego: (i) datas, (ii) numerais, (iii) quantidades e (iv) nomes próprios. A análise dos três primeiros tipos de entidades realiza-se com o software FreeLing através de máquinas de estados finitos. Para a identificação de nomes próprios comparam-se duas estratégias: (i) a utilização de máquinas de estados finitos e (ii) métodos de aprendizagem automática. Finalmente, a classificação semântica dos nomes próprios é realizada com um sistema baseado em regras e recursos obtidos automaticamente. O artigo mostra um conjunto de avaliações para cada um dos módulos apresentados, disponibilizados com licenças livres

A first approach to the automatic detection of zero subjects and impersonal constructions in portuguese

Este trabajo constituye un primer intento de abordar la detección automática de sujetos elididos y de construcciones impersonales en portugués de Brasil, una tarea que no nos consta que se haya llevado a cabo previamente en esta lengua. Para ello, creamos un corpus que contiene más de 5.600 casos anotados con las clases que deben identificarse: sujetos explícitos, sujetos o pronombres omitidos y construcciones impersonales. Estos casos se clasificaron mediante aprendizaje automático basado en rasgos lingüísticamente motivados. Los resultados obtenidos son modestos, aunque prometedores, y proporcionan una orientación para futuros trabajos en este ámbito.In this paper we present a first approximation to the automatic detection of zero subjects and impersonal constructions in Brazilian Portuguese. To the best of our knowledge, this is the first attempt of approaching such task using machine learning in Portuguese. We compiled a corpus containing more than 5,600 instances annotated with the classes to be identified: explicit subjects, zero subjects or pronouns and impersonal constructions. We applied machine learning using linguistically motivated features to classify the instances. The results are modest but promising and provide guidance for future work

Systems and Evaluation

and Sebastian Tscho ̈ pel Henk van den Heuvel, Eri