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Fecha
2025-10-09
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Resumen
Este estudio presenta un análisis computacional sistemático de partículas modales en alemán oral espontáneo mediante una metodología que combina la creación automatizada de corpus, la extracción de datos lingüísticos, y el análisis del corpus mediante técnicas de aprendizaje automático y traducción automática. El corpus se basa en conversaciones naturales extraídas del canal Easy German de YouTube, procesadas posteriormente mediante dos experimentos independientes: clasificación automática de partículas modales y evaluación de sistemas de traducción automática, dividiendo los datos de manera representativa y evaluando los resultados mediante validación cruzada. Se pretende proporcionar evidencia empírica sobre las limitaciones específicas de Google Translate en elementos pragmáticos del alemán hablado y establecer una metodología replicable para el análisis computacional de fenómenos lingüísticos complejos.
This study presents a systematic computational analysis of modal particles in spontaneous spoken German using a methodology that combines automated corpus creation, linguistic data extraction, and corpus analysis using machine learning and machine translation techniques. The corpus is based on natural conversations extracted from the Easy German YouTube channel, which are then processed through two independent experiments: automatic classification of modal particles and evaluation of machine translation systems, dividing the data in a representative manner and evaluating the results through cross-validation. The aim is to provide empirical evidence on the specific limitations of Google Translate in pragmatic elements of spoken German and to establish a replicable methodology for the computational analysis of complex linguistic phenomena.
This study presents a systematic computational analysis of modal particles in spontaneous spoken German using a methodology that combines automated corpus creation, linguistic data extraction, and corpus analysis using machine learning and machine translation techniques. The corpus is based on natural conversations extracted from the Easy German YouTube channel, which are then processed through two independent experiments: automatic classification of modal particles and evaluation of machine translation systems, dividing the data in a representative manner and evaluating the results through cross-validation. The aim is to provide empirical evidence on the specific limitations of Google Translate in pragmatic elements of spoken German and to establish a replicable methodology for the computational analysis of complex linguistic phenomena.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
partículas modales alemanas, traducción automática, corpus automatizado, machine learning, alemán oral, German modal particles, machine translation, automated corpus, machine learning, spoken German
Citación
Soler Hernán, María Elisa. Trabajo Fin de Máster: Análisis computacional de partículas modales en el alemán oral. Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2025.
Centro
Facultad de Geografía e Historia
Departamento
No procede