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

Abstract

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.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.

Keywords

• aprendizagem de máquinas
• alternância
• dativa
• Switchboard
• padrões de distribuição probabilística
• análise de colexemas
• machine learning
• dative alternation
• Switchboard
• probabilistic distributional patterns
• collexeme analysis