Classificação de gêneros literários: uma sinergia metodológica de modelagem computacional e semântica lexical - Omar, Abdulfattah (Texto Livre, 2020)
A classificação de gêneros literários sempre se restringiu metodologicamente aos métodos filológicos e ao que é comumente conhecido como Vector Space Clustering (VSC). O problema foi exasperado com a crescente lacuna entre a teoria computacional e a análise tradicional de textos literários. Para encontrar uma solução para esse problema, o presente estudo utiliza uma abordagem sinérgica que reúne dois métodos estabelecidos. Primeiro, um modelo computacional de classificação de gênero é utilizado para identificar tópicos baseados em conceito, em vez de vinculados a palavras, em que a representação de textos é protegida por meio do modelo “bolsa de conceitos” (BOC), bem como o conhecimento restrito aos sentidos e os vínculos significativos entre os conceitos; De maneira semelhante, os dois modelos de análise semântica explícita (ASE) e ConceptNet promulgaram a classificação do texto. Segundo, uma abordagem semântica lexical contextual (CRUSE, 1986, 2000) é empregada para que a variabilidade contextual dos significados e conceitos das palavras possa ser abordada dentro dos limites dos gêneros literários alvo classificados. As descobertas do presente estudo mostraram que a atual abordagem composta de modelos computacionais e semânticos resultou em melhor desempenho na classificação de gêneros literários, especialmente no que diz respeito a delinear os vínculos entre os membros do documento de cada grupo e generalizar sobre seu gênero unificador. Outras implicações emergiram do presente estudo, a saber, os benefícios reservados para as bibliotecas digitais e o processo de arquivamento, em que a classificação de textos literários se mostrou problemática para usuários e leitores em muitos casos.