Este trabajo presenta el proyecto Extracción automática de equivalentes multilingües de colocaciones, financiado por el programa Becas Leonardo a Investigadores y Creadores Culturales 2017 dentro del área de Humanidades. El objetivo principal del proyecto es extraer automáticamente equivalentes multilingües de colocaciones fraseológicas. Para ello proponemos diversas estrategias que combinan análisis sintáctico y estadístico con técnicas de semántica distribucional, tanto monolingües como multilingües. Las lenguas de trabajo del proyecto son el portugués, el español y el inglés.This work presents the project Automatic extraction of multilingual collocation equivalents, funded by a 2017 Leonardo Grant for Researchers and Cultural Creators, in the area of Humanities. The main objective of this project is to automatically extract multilingual equivalents of phraseological collocations. We propose several strategies which combine syntactic and statistical analysis with distributional semantic techniques, both monolingual and multilingual. The languages of the project are Portuguese, Spanish, and English.Proyecto realizado con una Beca Leonardo a Investigadores y Creadores Culturales 2017 (Fundación BBVA), y parcialmente financiado por un contrato Juan de la Cierva - incorporación (IJCI-2016-29598, Ministerio de Economía y Competitividad) y por RELEX: Rede de Lexicografía (ED341D R2016/046)

García González, Marcos

Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante

Extraccio´n automa´tica de equivalentes multilingu¨esde colocacionesAutomatic extraction of multilingual collocation equivalentsMarcos GarciaUniversidade da Corun˜aGrupo LyS, Departamento de Letras, Facultade de Filolox´ıaCampus da Zapateira, 15008, A Corun˜a, Galizamarcos.garcia.gonzalez@udc.galResumen: Este trabajo presenta el proyecto Extraccio´n automa´tica de equivalentesmultilingu¨es de colocaciones, financiado por el programa Becas Leonardo a Investi-gadores y Creadores Culturales 2017 dentro del a´rea de Humanidades. El objetivoprincipal del proyecto es extraer automa´ticamente equivalentes multilingu¨es de co-locaciones fraseolo´gicas. Para ello proponemos diversas estrategias que combinanana´lisis sinta´ctico y estad´ıstico con te´cnicas de sema´ntica distribucional, tanto mo-nolingu¨es como multilingu¨es. Las lenguas de trabajo del proyecto son el portugue´s,el espan˜ol y el ingle´s.Palabras clave: colocaciones, fraseolog´ıa, le´xico, sintaxis, sema´ntica distribucionalAbstract: This work presents the project Automatic extraction of multilingual co-llocation equivalents, funded by a 2017 Leonardo Grant for Researchers and CulturalCreators, in the area of Humanities. The main objective of this project is to auto-matically extract multilingual equivalents of phraseological collocations. We proposeseveral strategies which combine syntactic and statistical analysis with distributio-nal semantic techniques, both monolingual and multilingual. The languages of theproject are Portuguese, Spanish, and English.Keywords: collocations, phraseology, lexicon, syntax, distributional semantics1 Introduccio´n y objetivosUn alto porcentaje de las expresioneslingu¨´ısticas que producimos los hablantes deuna lengua esta´ formado por estructuras ma´so menos preconstruidas de elementos le´xicos(Erman y Warren, 2000). Entre estas estruc-turas encontramos diferentes tipos, tales co-mo las locuciones (expresiones no composi-cionales desde un punto de vista sema´nti-co), o las colocaciones (entendidas aqu´ı co-mo combinaciones composicionales restrin-gidas le´xicamente) (Mel’cˇuk, 1995; Alonso-Ramos, 1995).A pesar de que estas expresiones no pre-sentan grandes problemas en el proceso deadquisicio´n de las lenguas maternas, s´ı quegeneran dificultades en situaciones en las quecoexiste ma´s de un idioma, como en el apren-dizaje de lenguas extranjeras (Altenberg yGranger, 2001), o en sistemas de traduccio´nautoma´tica (Orliac y Dillinger, 2003).As´ı, la colocacio´n del ingle´s brown sugar,podr´ıa tener como equivalentes azu´car mo-reno –en espan˜ol–, o ac¸u´car mascavado –enportugue´s–, pero no otras alternativas como*azu´car marro´n, *ac¸u´car castanho, etc.Conocer que´ combinaciones son posibles ycua´les no son habituales en un dado idiomapuede ser u´til para diversos propo´sitos, des-de la ensen˜anza de lenguas o la traduccio´nautoma´tica, a la compresio´n y generacio´n delenguaje natural.Teniendo esto en cuenta, el objetivo prin-cipal de este proyecto consiste en implemen-tar me´todos basados en lingu¨´ıstica compu-tacional que permitan extraer automa´tica-mente, con alta precisio´n y a gran escalaequivalentes de colocaciones en portugue´s, es-pan˜ol e ingle´s.Especial intere´s tendra´ la obtencio´n deequivalentes incongruentes de colocaciones,i.e., aquellos en los que la traduccio´n de susconstituyentes no es coherente (Nesselhauf,2003). Por ejemplo, el par ingle´s-espan˜ol “payattention”–“prestar atencio´n”, a diferenciade equivalentes congruentes como “formulateProcesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 61, septiembre de 2018, pp. 131-134 recibido 15-03-2018 revisado 28-04-2018 aceptado 03-05-2018ISSN 1135-5948. DOI 10.26342/2018-61-15 © 2018 Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural[a] hypothesis”–“formular [una] hipo´tesis”.En el proceso de obtencio´n de equivalentesmultilingu¨es de colocaciones podemos identi-ficar dos tareas bien diferenciadas:1. Extraccio´n de colocaciones monolingu¨es.2. Identificacio´n de equivalentes multi-lingu¨es.Para la primera utilizaremos ana´lisissinta´ctico de dependencias y medidas de aso-ciacio´n estad´ıstica. Adema´s, compararemosme´todos distribucionales composicionales yno composicionales con el objetivo de discri-minar aquellas colocaciones fraseolo´gicas delas puramente estad´ısticas.Para identificar equivalentes de colocacio-nes en diferentes idiomas usaremos modelosmultilingu¨es de sema´ntica distribucional, quesera´n obtenidos tanto de corpus paralelos ycomparables como de textos monolingu¨es.Este proyecto continu´a y ampl´ıa un con-junto de trabajos previos sobre la extrac-cio´n automa´tica de colocaciones multilingu¨es(Garcia, Garc´ıa-Salido, y Alonso-Ramos,2018; Garcia, Garc´ıa-Salido, y Alonso-Ramos, 2017) y, del mismo modo, publicara´ ydistribuira´ utilizando licencias libre todos losrecursos generados durante su realizacio´n.2 Metodolog´ıa y plan de trabajoPara llevar a cabo nuestro objetivo, el pro-yecto se divide en cuatro partes, cada una deellas organizada en diferentes subtareas:1. Compilacio´n, ana´lisis y clasificacio´n decorpus paralelos, comparables y mono-lingu¨es.2. Identificacio´n de candidatos a colo-caciones mediante te´cnicas lingu¨´ıstico-estad´ısticas.3. Creacio´n y evaluacio´n de modelos multi-lingu¨es de sema´ntica distribucional.4. Clasificacio´n automa´tica de equivalentesmultilingu¨es de colocaciones.La primera etapa (compilacio´n y ana´lisisde corpus) consistira´ en obtener a trave´s de laweb grandes cantidades de corpus, tanto mul-tilingu¨es (paralelos y comparables) como mo-nolingu¨es. Los diferentes recursos compiladospertenecera´n a diferentes registros y dominios(enciclope´dico, period´ıstico, oral, etc.), con elfin de conseguir un conjunto amplio y diver-so de informacio´n fraseolo´gica y distribucio-nal. Los corpus sera´n clasificados, utilizandote´cnicas semiautoma´ticas, en funcio´n del re-gistro y de la variedad lingu¨´ıstica.En la segunda fase aplicaremos me´todosh´ıbridos, que combinan informacio´n sinta´cti-ca y fraseolo´gica con modelos estad´ısticos,para la identificacio´n de candidatos a colo-caciones monolingu¨es (Seretan, 2011; Evertet al., 2017). Aqu´ı sera´ necesario realizar unana´lisis automa´tico de los corpus utilizandosistemas de procesamiento del lenguaje natu-ral (Garcia y Gamallo, 2015; Straka y Stra-kova´, 2017). El ana´lisis sinta´ctico sera´ reali-zado con Universal Dependencies, lo que nospermitira´, entre otras cosas, obtener corpusetiquetados con una anotacio´n homoge´nea enlas diversas lenguas de trabajo (Nivre, 2015).Adema´s, evaluaremos diferentes estrategiascomposicionales y no composicionales paradiferenciar colocaciones fraseolo´gicas de com-binaciones estad´ısticas (Pearce, 2001; Kielay Clark, 2013; Rodr´ıguez-Ferna´ndez et al.,2016; Farahmand y Henderson, 2016).El resultado de esta segunda fase sera´ngrandes listas monolingu¨es de colocacionescandidatas, ordenadas tanto mediante in-formacio´n estad´ıstica (log-likelihood, DeltaP,etc.), como por su cara´cter fraseolo´gico.Denominamos colocaciones fraseolo´gicas aaquellas combinaciones de dos unidades le´xi-cas (base y colocativo) en las que el signi-ficado de la base se mantiene intacto en lacolocacio´n, mientras que el del colocativo de-pende del significado de la propia coloca-cio´n (e.g., odioBase mortalColocativo) (Mel’cˇuk,1995). A diferencia de las visiones puramenteestad´ısticas de las colocaciones, la tradicio´nfraseolo´gica exige una relacio´n sinta´ctica di-recta entre los dos elementos de una coloca-cio´n. Adema´s, la eleccio´n del colocativo noes libre, sino que esta´ restringida por la base(Alonso-Ramos, 1995).En este proyecto nos centraremos en trestipos diferentes de colocaciones:Verbo-Objeto: cen˜ob, fruncirc (“frunc´ıael cen˜o”); mocio´nb, secundarc (“secun-daron la mocio´n”).Nombre-Adjetivo: dinerob, negroc;saludob, cordialc.Nombre-Nombre: coralb, arrecifec(“arrecifes de coral”); lanab, ovilloc(“ovillo de lana”).Marcos García132Te´ngase en cuenta que el uso de depen-dencias sinta´cticas permite identificar colo-caciones a larga distancia (“frunc´ıa con do-lor pero ra´pidamente el cen˜o”) y en dife-rente orden (“saludosnombre cordialesadjetivo”,“mayoradjetivo cantidadnombre”). Adema´s, elana´lisis en dependencias universales estable-ce relaciones sinta´cticas entre palabras le´xi-cas (e.g., carto´n→nmod→tabaco en “carto´nde tabaco”), lo que agiliza el proceso de ex-traccio´n de candidatos a colocaciones.Tanto la clasificacio´n de los corpus multi-lingu¨es realizada en la primera etapa, comola informacio´n obtenida mediante el ana´lisiscomputacional, sera´n utilizadas en la terceraparte del proyecto, cuyo objetivo es la crea-cio´n de modelos de sema´ntica distribucionalmultilingu¨es.As´ı, en esta tercera fase crearemos diferen-tes modelos bilingu¨es (portugue´s-ingle´s, por-tugue´s-espan˜ol y espan˜ol-ingle´s) utilizandocorpus paralelos, comparables y monolingu¨es.Adema´s, cada par de idiomas contara´ en es-ta etapa con modelos construidos utilizandotres estrategias: (i) monole´xica, en los que ca-da vector representa una u´nica palabra (or-togra´fica), (ii) contextual, en los que los dife-rentes sentidos de cada palabra sera´n agrupa-dos en funcio´n de su distribucio´n sema´ntica,y (iii) no composicional, que representa en unu´nico vector las dos unidades le´xicas de cadacolocacio´n candidata.Durante esta fase evaluaremos la precisio´nde los diferentes modelos distribucionales enla identificacio´n de equivalentes multilingu¨esde dos tipos de colocaciones: (i) congruentes,en las que la traduccio´n de las unidades le´xi-cas es coherente interlingu¨´ısticamente (porejemplo, entre ingle´s y espan˜ol: vermouthb,redc – vermu´b, rojoc), e (ii) incongruentes, enlas que el cara´cter impredecible de las colo-caciones implica que los equivalentes multi-lingu¨es no sean traducciones directas de labase y el colocativo (wineb, redc – vinob,tintoc).En la u´ltima parte del proyecto utiliza-remos los candidatos a colocaciones mono-lingu¨es (obtenidos en la fase 2) y los mo-delos distribucionales (fase 3) para generarlos equivalentes multilingu¨es de colocaciones.Primero, unificaremos y seleccionaremos lascolocaciones candidatas obtenidas por las di-ferentes medidas de asociacio´n estad´ıstica yde ana´lisis fraseolo´gico, generando as´ı listasde colocaciones de alta confianza para ca-da uno de los tipos (verbo-objeto, adjetivo-nombre y nombre-nombre). Despue´s, utili-zando estas listas monolingu¨es de colocacio-nes, aplicaremos los modelos distribucionalespara identificar (i) equivalentes de la base ydel colocativo mediante similaridad sema´nti-ca (modelos monole´xicos, aplicados princi-palmente a equivalentes congruentes), y (ii)equivalentes de la colocacio´n como combina-cio´n contextual o como unidad (modelos con-textuales y no composicionales, para la iden-tificacio´n de equivalentes incongruentes).Por u´ltimo, los me´todos de mayor preci-sio´n y cobertura se aplicara´n en los tres paresde lenguas analizadas (portugue´s-ingle´s, por-tugue´s-espan˜ol y espan˜ol-ingle´s), extrayendoas´ı grandes cantidades de equivalentes bi-lingu¨es de colocaciones. Una vez obtenidasestas listas bilingu¨es, se aplicara´ un me´todode fusio´n por transitividad para generar unrecurso multilingu¨e portugue´s-ingle´s-espan˜ol.Este proceso permitira´ tambie´n aumentarel nu´mero de equivalentes bilingu¨es, ya quepodra´n descubrirse, por ejemplo, pares por-tugue´s-ingle´s no reconocidos previamente, atrave´s de equivalentes espan˜ol-portugue´s yespan˜ol-ingle´s correctamente identificados.3 Equipo de trabajoEl proyecto se lleva a cabo en el Grupo LyS(Lengua y Sociedad de la Informacio´n), dela Universidade da Corun˜a. El Grupo LySes un equipo interdisciplinar de investigacio´nen Lingu¨´ıstica Computacional del que formanparte diferentes profesores, investigadores yestudiantes tanto del a´rea de Lingu¨´ıstica Ge-neral como de Ciencias de la Computacio´n.Adema´s del investigador principal del pro-yecto, en diferentes etapas del mismo sera´ncontratadas dos personas que colaboren tan-to en las tareas de compilacio´n, anotacio´n yana´lisis de los corpus, como en el disen˜o, im-plementacio´n y evaluacio´n de las varias estra-tegias que analizaremos.Por otro lado, el hecho de formar parte deun grupo interdisciplinar nos permite traba-jar en estrecha colaboracio´n con otros miem-bros del equipo que, sin ser parte directa delproyecto, aportan conocimientos fundamen-tales para su desarrollo.AgradecimientosProyecto realizado con una Beca Leonardo aInvestigadores y Creadores Culturales 2017Extracción automática de equivalentes multilingües de colocaciones133(Fundacio´n BBVA), y parcialmente financia-do por un contrato Juan de la Cierva - in-corporacio´n (IJCI-2016-29598, Ministerio deEconomı´a y Competitividad) y por RELEX:Rede de Lexicograf´ıa (ED341D R2016/046).Bibliograf´ıaAlonso-Ramos, M. 1995. Hacia una defini-cio´n del concepto de colocacio´n: de J.R.Firth a I.A. Mel’cˇuk. Revista de Lexico-graf´ıa, 1:9–28.Altenberg, B. y S. Granger. 2001. The gram-matical and lexical patterning of MAKEin native and non-native student writing.Applied Linguistics, 22(2):173–195.Erman, B. y B. Warren. 2000. Theidiom principle and the open choice princi-ple. Text-Interdisciplinary Journal for theStudy of Discourse, 20(1):29–62.Evert, S., P. Uhrig, S. Bartsch, y T. Proisl.2017. E-VIEW-alation–a Large-scale Eva-luation Study of Association Measures forCollocation Identification. En Electroniclexicography in the 21st century. Procee-dings of eLex 2017 conference, pa´ginas531–549, Leiden.Farahmand, M. y J. Henderson. 2016. Mode-ling the non-substitutability of multiwordexpressions with distributional semanticsand a log-linear model. En Proceedings ofthe 12th Workshop on Multiword Expres-sions (MWE 2016) at ACL 2016, pa´ginas61–66, Berlin. ACL.Garcia, M. y P. Gamallo. 2015. 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Automatic extraction of multilingual collocation equivalents

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