Revista: | Revista signos |
Base de datos: | CLASE |
Número de sistema: | 000538903 |
ISSN: | 0035-0451 |
Autores: | Bello Lepe, Sebastián1 |
Instituciones: | 1Universidad de Valparaíso, Valparaíso. Chile |
Año: | 2022 |
Periodo: | Dic |
Volumen: | 55 |
Número: | 110 |
Paginación: | 1029-1044 |
País: | Chile |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico, descriptivo |
Resumen en español | La teoría de la semántica distributiva aporta una base teórica cognitiva/lingüística al procesamiento del lenguaje natural. Así, el análisis de la distancia semántica entre palabras podría implicar el estudio de las alteraciones del lenguaje, como en los individuos con afasia. El presente estudio exploró el discurso de "Cenicienta" de 80 individuos neurotípicos, 108 individuos con afasia no fluida y 138 individuos con afasia fluida. Los datos se recogieron de la base de datos AphasiaBank. Los vectores semánticos se obtuvieron utilizando el modelo word2vec, un modelo de incrustación de palabras para explorar las proyecciones vectoriales de las palabras y su construcción de significado en función del contexto. Los individuos con afasia mostraron mayores distancias vectoriales de palabras en comparación con los controles neurotípicos. Además, los individuos con afasia fluida tenían la mayor distancia vectorial de palabras dentro del grupo de afasia. Esto está en concordancia con los hallazgos alteraciones de ciertos rasgos semánticos en individuos con afasia fluida. Se discute además la influencia de utilizar un enfoque computacional con una base lingüística teórica en la lingüística clínica |
Resumen en inglés | Distributional semantics theory brings a cognitive/linguistic theoretical background to natural language processing. Thus, the analysis of the semantic distance between words could involve the study of language impairments, such as in individuals with aphasia. The present study explored the “Cinderella” storytelling of 80 neurotypical individuals, 108 individuals with non-fluent aphasia, and 138 individuals with fluent aphasia. Data was recollected from the AphasiaBank database. Semantic vectors were obtained using the word2vec model, a word embedding model to explore the vectorial projections of words and their meaning construction based on the context. Individuals with aphasia showed larger word vectorial distances in comparison with neurotypical controls. Furthermore, individuals with fluent aphasia had the larger word vectorial distance within the aphasia group. This is in concordance with findings of semantic feature impairments in individuals with fluent aphasia. The influence of using a computational approach with theoretical linguistic background in clinical linguistics is further discussed |
Disciplinas: | Literatura y lingüística |
Palabras clave: | Lingüística aplicada, Semántica y semiótica, Sociolingüística, Distributional semantics, Word embedding, Aphasia, Semantic vector |
Keyword: | Applied linguistics, Semantics and semiotics, Sociolinguistics, Semántica distributiva, Incrustación de palabras, Afasia, Vector semántico |
Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |