Corpus linguistics and naive discriminative learning A linguística de corpus e a aprendizagem discriminativa ingênua

• Main Author: R. Harald Baayen
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2011-01-01
• Series: Revista Brasileira de Linguística Aplicada
• Subjects: aprendizagem de máquinas; alternância; dativa; Switchboard; padrões de distribuição probabilística; análise de colexemas; machine learning; dative alternation; probabilistic distributional patterns; collexeme analysis
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1984-63982011000200003

Three classifiers from machine learning (the generalized linear mixed model, memory based learning, and support vector machines) are compared with a naive discriminative learning classifier, derived from basic principles of error-driven learning characterizing animal and human learning. Tested on the dative alternation in English, using the Switchboard data from (BRESNAN; CUENI; NIKITINA; BAAYEN, 2007), naive discriminative learning emerges with stateof-the-art predictive accuracy. Naive discriminative learning offers a united framework for understanding the learning of probabilistic distributional patterns, for classification, and for a cognitive grounding of distinctive collexeme analysis.<br>Três classificadores de aprendizagem de máquina (modelos mistos lineares generalizados, aprendizagem baseada na memória e máquinas de apoio a vetores) são comparados com o classificador da aprendizagem discriminativa ingênua, derivada de princípios básicos da aprendizagem guiada por erros de humanos e animais. Testada na alternância dativa do inglês, usando os dados do Switchboard (BRESNAN; CUENI; NIKITINA; BAAYEN, 2007), a aprendizagem discriminativa ingênua emerge com uma acurácia predicativa no estado da arte. A aprendizagem discriminativa ingênua oferece um arcabouço unificado para a compreensão da aprendizagem de padrões distribucionais probabilísticos, para a classificação, e para um embasamento cognitivo para a análise de colexemas distintivos.