Lingüística de Corpus y Sketch Engine: la selección léxica del Proyecto de Asentamiento São Francisco

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5433/1519-5392.2024v24n1p106-130

Palabras clave:

Linguística de Corpus; Sketch Engine; Léxico.

Resumen

Este artículo tiene como objetivo presentar una reflexión sobre la importancia de la Lingüística de Corpus (LC) como contribución metodológica para la selección léxica del corpus oral de la PA São Francisco, con la ayuda del programa informático Sketch Engine. En este sentido, LC destaca como una metodología que posibilita el análisis de datos lingüísticos de forma probabilística y que permite analizar patrones o tendencias en un fenómeno lingüístico. Además, está vinculado a la creación de corpus electrónicos y al uso de software de análisis para leer corpus orales o escritos. Sketch Engine, por ejemplo, permite comparar entre un corpus de estudio y un corpus de referencia, para resaltar palabras clave mediante análisis de frecuencia en diferentes contextos. De esta manera, se destaca la propuesta metodológica de constituir un corpus oral y procesar estos datos para futuros análisis léxicos que tengan como objetivo explorar datos lingüísticos de una lengua, especialmente en contextos específicos de investigación lingüística.

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Biografía del autor/a

Andreza Marcião dos Santos, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutora em Estudos Linguísticos pela Universidade Federal de Minas Gerais. Possui interesse em estudos que envolvem a Sociolinguística, a Lexicologia e o Ensino de Português como língua materna. 

Maria Cândida Trindade Costa de Seabra, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutora em Estudos Linguísticos pela Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG. Professora Titular da Faculdade de Letras – FALE/UFMG.

Citas

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Publicado

2024-06-30

Cómo citar

SANTOS, Andreza Marcião dos; SEABRA, Maria Cândida Trindade Costa de. Lingüística de Corpus y Sketch Engine: la selección léxica del Proyecto de Asentamiento São Francisco. Entretextos, Londrina, v. 24, n. 1, p. 106–130, 2024. DOI: 10.5433/1519-5392.2024v24n1p106-130. Disponível em: https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/entretextos/article/view/49565. Acesso em: 21 nov. 2024.

Número

Sección

Artigos