XXXI Encontro Nacional da ANPOLL GT Fonética e Fonologia UNICAMP, jun./jul. 2016
A aquisição variável da nasal velar na interlíngua inglês-português: modelamento gramatical pelo ORTO Ajuste Paramétrico
Adalberto A. Dornelles Filho (UCS) Athany Gutierres (UFRGS)
Introdução ❖
Corpus composto por gravações de conversas semicontroladas de aprendizes de inglês-L2 de níveis iniciais de aprendizagem (cf. Gutierres, 2016)
❖
Análise de Regra Variável (cf. Sankoff, Tagliamonte e Smith, 2015); Grammar Learning Algorithm (cf. Boersma e Hayes, 2001) e ORTO Ajuste Paramétrico (cf. Dornelles Filho, 2014)
❖
Os algoritmos utilizados pressupõem uma compreensão da aquisição da língua segundo os preceitos da Teoria da Otimidade (cf. Prince e Smolensky, 1993), a partir de modelos alternativos para a formalização da variação na aquisição fonológica
ORTO Ajuste Paramétrico ❖
É um algoritmo harmônico desenvolvido por Dornelles Filho (2014), de funcionalidade semelhante ao GLA-OT (cf. Boersma e Hayes, 2001) e ao GLA-HG (cf. Legendre, Miyata e Smolensky, 1990; Smolensky e Legendre, 2006), capaz de modelar a variação linguística
❖
É harmônico pois executa um cálculo probabilístico das possibilidades de fala em termos de harmonia (pondera todas as violações que um dado candidato incorre). Se a diferença do valor de harmonia entre dois ou mais candidatos for C2
❖
C2 > C4
C4 ≥ C3
Ordenamento da gramática
Cf. Gutierres, 2016, p. 168-169
Formalização (vi) ❖
Representação dos valores de harmonia
Cf. Gutierres, 2016, p.171
Vantagens do ORTO ❖
Eficaz no modelamento da aquisição fonológica variável (da nasal velar)
❖
Convergente quanto à aproximação dos valores de FE e FO
❖
Adequado na seleção dos candidatos variáveis e no ordenamento das restrições (M>>F, característica típica de gramáticas de interlíngua)
❖
Explicativo quanto às possibilidades de reordenamento das restrições (matriz de dominância)
❖
Acessível quanto à confecção do script e rodagem dos dados
Referências BOERSMA, P.; HAYES, B. Empirical Tests of the Gradual Learning Algorithm. 2001. Disponível em: http:// www.linguistics.ucla.edu/people/hayes/GLA/gla.pdf, acesso: 14-06-16. DORNELLES FILHO, A.A. Algoritmo para ordenação de restrições na teoria da otimidade. TCC de especialização em métodos quantitativos: Estatística e matemática aplicadas, PUC-RS, Porto Alegre, RS, 2014. Orientador: Filipe Jaeger Zaballa. Disponível em https://sites.google.com/site/aadornellesf/, acesso: 14/06/16. GUTIERRES, A. Variação na aquisição fonológica: análise da produção da nasal velar em inglês (L2). 206 f. Tese Doutorado em Letras. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2016. LEGENDRE, G.; MIYATA, Y.; SMOLENSKY, P. Can connectionism contribute to syntax? Harmonic Grammar, with an application. In: ZIOLKOWSKI, M.; NOSKE, M. DEATON, K. (Org.). REGIONAL MEETING OF THE CHICAGO LINGUISTIC SOCIETY, 26, 1990, Chicago. Proceedings... Chicago: Chicago Linguistic Society, 1990. p.1-16. SANKOFF, D.; TAGLIAMONTE, S.; SMITH, E. Goldvarb Yosemite: a multivariate analysis application for Macintosh. Department of Linguistics. University of Toronto, 2015. SMOLENSKY, P.; LEGENDRE, G. The harmonic mind: from neural computation to Optimality-Theoretic grammar. Cambridge: MIT, 2006. PRINCE, A.; SMOLENSKY, P. Optimality Theory: constraint interaction in generative grammar. 1993. In: McCARTHY, J. Optimality Theory in Phonology. Oxford: Blackwell Publishing, 2004.
[email protected] [email protected]
