¿Sabías que uno de los grandes retos en
lingüística de corpus es asegurar que los
datos realmente reflejan cómo se usan adecuadamente?
Este desafío se conoce como el problema
de la incompletitud, y la forma más eficaz
de abordarlo es garantizando que el corpus
sea representativo, es decir, que recoja de
forma equilibrada y fiable los distintos aspectos
del uso lingüístico (estructuras, registros,
géneros, épocas, estilos…) Para lograrlo,
existen tres principios fundamentales que
deben guiar la construcción de cualquier corpus
(exhaustividad, aleatoriedad y equilibrio).
Empecemos con la exhaustividad.
Imagina que estás estudiando el uso de los tiempos verbales
en español. Para hacerlo de forma rigurosa
necesitas un corpus que contenga una gran variedad
de contextos (frases en pasado y presente, oraciones
subordinadas, construcciones interrogativas,
análisis de lenguaje formal e informal…)
En definitiva, un conjunto de datos que te
permita observar la lengua en toda su complejidad.
Un buen ejemplo del corpus exhaustivo es el
corpes, que incluye textos de distintos
años, regiones, géneros y temáticas.
Y si tenemos que trabajar con un dominio específico,
la exhaustividad también aplica en corpus
más especializados. Por ejemplo, un corpus
jurídico o médico debe incluir variedad
dentro de su dominio para evitar análisis sesgados o incompletos.
Pasamos ahora al segundo principio, la aleatoriedad.
Supongamos que estás investigando cuál es
la palabra más frecuente en español o cómo
se distribuyen el subjuntivo y el indicativo
en textos de ficción. Si construyes tu corpus
solo con novelas del siglo XIX, obtendrás
resultados que reflejan ese estilo concreto,
pero no necesariamente el uso general del español actual.
Por eso es tan importante aplicar técnicas de muestreo aleatorio al
seleccionar los textos, ya que garantizan
que los datos no respondan a una elección
arbitraria o sesgada y permiten obtener resultados
más generalizables y representativos del conjunto de la lengua.
Y por último, tenemos el tercer principio, el equilibrio.
Supongamos que tu corpus es amplio y los textos se han elegido al azar.
Aún así, necesitas asegurarte de que los
fenómenos lingüísticos que te interesan
aparecen con la frecuencia suficiente para
poder analizarlos con fiabilidad.
Por ejemplo, si estás estudiando los pronombres personales
y el corpus contiene muchas ocurrencias
de "yo", "pero", "apenas", "Ella"
o "nosotros", los resultados estarán distorsionados.
Esto significa que no hace falta que cada elemento aparezca exactamente
igual, pero sí que todos estén representados
de forma equilibrada. Así se pueden ver
patrones claros y evitar malentendidos.
¿Y cuál es la realidad hoy en día?
En la actualidad, muchos corpus tienden a
recopilar grandes volúmenes de datos, lo
cual es útil para ciertas tareas, pero cantidad
no es sinónimo de representatividad.
Como hemos visto también en los modelos generativos,
más datos no garantizan mejores resultados
si esos datos están sesgados o mal distribuidos.
Por eso, los tres principios que hemos visto
siguen siendo fundamentales para crear corpus
que representen fielmente el uso real del
lenguaje y nos ayuden a entenderlo mejor.
[Música]