Application of Topic Modelling for the Construction of Semantic Frames for Named Rivers

• Juan Rojas García ^[1]
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: RAEL: revista electrónica de lingüística aplicada, ISSN 1885-9089, Vol. 19, Nº. 1, 2020, págs. 97-119
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Construcción de marcos semánticos para ríos con nombre propio mediante "Topic Modelling"
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• Resumen
  • español

    EcoLexicon es una base de conocimiento terminológica sobre ciencias medioambientales cuyo diseño permite la contextualización geográfica de conceptos relacionados con accidentes geográficos. Para tal fin, este artículo presenta un método semiautomático para extraer términos asociados con ríos con nombre propio (v.gr., Río Salinas). Los términos se extrajeron de un corpus especializado en Ingeniería de Costas, donde las designaciones de ríos se identificaron automáticamente. Se aplicaron procedimientos estadísticos para seleccionar ríos y términos, que se proyectaron en espacios semánticos vectoriales, y se emplearon para construir las estructuras conceptuales que subyacían en el uso de los ríos. Los resultados muestran que el método es apropiado para describir los marcos semánticos que evocan los ríos, según las premisas de la Terminología basada en Marcos. Además, las redes semánticas revelaron que los ríos estaban relacionados temáticamente con la concentración de sedimentos, su descarga en las bahías, los efectos perniciosos de su reducción para la erosión costera, y planes nacionales de mantenimiento de costas para gestionar los riesgos de inundación y erosión

  • English

    EcoLexicon is a terminological knowledge base on environmental science whose design permits the geographic contextualization of data. For the geographic contextualization of concepts related to named landforms, this paper presents a semi-automatic method of extracting terms associated with named rivers (e.g., Salinas River). Terms were extracted from a specialized corpus on Coastal Engineering, where named rivers were automatically identified. Statistical procedures were applied for selecting both terms and rivers in distributional semantic models to construct the conceptual structures underlying the usage of named rivers. The rivers sharing associated terms were also clustered and represented in the same conceptual network. The results showed that the method successfully described the semantic frames of named rivers with explanatory adequacy, according to the premises of Frame-based Terminology. Furthermore, the semantic networks unveiled that the named rivers were thematically related to sediment concentration in rivers, sediment discharge into bays, the negative effects of sediment supply decrease on coastal erosion, and national shoreline management plans for managing risks due to flooding and erosion.