A compilação de um Corpus de Referência Literário Lourdes Bernardes Gonçalves UFC / USP
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- Pedro Henrique Osório Gorjão
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1 A compilação de um Corpus de Referência Literário Lourdes Bernardes Gonçalves UFC / USP Grupo Temático: Lingüística de Corpus: Um novo olhar para o ensino de LE e Tradução Universidade Federal de Uberlândia XI Simpósio Nacional de Letras e Lingüística I Simpósio Internacional de Letras e Lingüística 22 a 24 de novembro de 2006
2 Definição e Metodologia Corpora de Estudo: Dubliners (1914), de James Joyce Um dos quinze contos Momentos da avaliação da tradução literária: Análise do texto original Estudo comparado do original e das traduções
3 A Definição de um Corpus de Referência (Berber Sardinha, 2004: ) Também conhecido como corpus de controle, funciona como termo de comparação para a análise. Sua função é fornecer uma norma com a qual se fará a comparação das freqüências do corpus de estudo. As palavras cujas freqüências no corpus de estudo forem significativamente maiores segundo o resultado da prova estatística são consideradas chave.
4 Corpus de Referência: Características Gerais O corpus de referência não deve conter o corpus de estudo; Um corpus de um gênero específico, igual ao daquele do corpus de estudo, tende a filtrar os elementos genéricos (relativos a um mesmo gênero) comuns; Um corpus de referência geral, incluindo vários gêneros, não excluirá as palavras genéricas (relativas a um gênero); Tamanho mínimo necessário para resultados significativos (mínimo de 2 a 5 vezes o corpus de estudo)
5 1º Momento: Análise do texto original A Construção de um Corpus de Referência Literário: Critérios: Escolha de um corpus de referência de características genéricas (gênero conto) Compilação de contos Escolha de autores contemporâneos e de mesma estatura literária: (James Joyce : ) Virginia Woolf ( ) Katherine Mansfield ( ) D. H. Lawrence ( )
6 A Construção de um Corpus de Referência Literário: Composição do corpus de referência: Autores nº de contos Total de palavras Virginia Woolf Katherine Mansfield D. H. Lawrence TOTAL Obs.: Corpus de Estudo: palavras (3,13 vezes menor)
7 WordSmith Tools A ferramenta KeyWords Compara duas listas de palavras e fornece uma lista de palavras-chave, cujas freqüências são estatisticamente diferentes no corpus de estudo e no corpus de referência; Chavicidade: Medida de quão chave é a palavra considerada; Palavras-chave positivas/negativas: ocorrem mais/menos freqüentemente do que o esperado aleatoriamente numa comparação com o corpus de referência.
8 Exemplos da Lista de palavras-chave: Corpus de Estudo: Dubliners Corpus de Referência: Woolf, Mansfield, Lawrence 5 primeiras palavras (positivas):[p=0,000001] N WORD FREQ. DUBJJ.LST % FREQ. REFCOR.LST %KEYNESS 1 MR 573 0, ,08 916,1 2 GABRIEL 141 0, ,1 3 AUNT 125 0, ,01 216,3 4 HIS , ,02 193,0 5 KERNAN 66 0, ,2
9 Exemplos da Lista de palavras-chave: 5 últimas palavras (negativas) N WORD FREQ. DUBJJ.LST % FREQ. REFCOR.LST %KEYNESS 129 MOTHER 30 0, ,14 48,6 130 IT 581 0, ,32 100,9 131 HER 790 1, ,73 112,5 132 OH ,15 152,0 133 SHE 695 1, ,10 376,6
10 Exemplos da Lista de palavras-chave: O que as palavras-chave positivas revelam: Definição de áreas temáticas: Música (tenor 45,4; concert 43,8) Alcoolismo (bottles 34,9; whisky 28,8) O que as palavras-chave negativas revelam: Ausência de grupos semânticos: Emoção (dear -35,9; cried -24,2) Cores (white -31,5; blue -27,9) Natureza (garden -36,7; sea -24,2)
11 2º Momento: Estudo comparado do original e das traduções Novos corpora de estudo: qualquer dos contos de Dubliners e respectivas traduções Novos corpora de referência: Os outros 14 contos de Dubliners (dub-conto) e os de cada tradutor Expectativas: Características particulares do conto Características particulares dos tradutores
12 Exemplos de Comparação Palavras-chave Conto: A Little Cloud (alitcl) Tradutores: Hamilton Trevisan (upn-ht) José Roberto O Shea (upn-os) Palavras-chave (alitcl x dub-alc): N WORD FREQ. ALITCL.TXT % FREQ. DUB-ALC.LST % KEYNESS 1 GALLAHER 48 0, ,5 2 CHANDLER 41 0, ,8 3 IGNATIUS 38 0, ,0 4 LITTLE 57 1, ,24 76,2 5 LONDON 12 0, ,4
13 Exemplos de Comparação Palavras-chave Comparação upn-os x d-upn-os: N WORD FREQ. UPN-OS.TXT % FREQ. D-UPN-OS.LST % KEYNESS 1 GALLAHER 58 1, ,6 2 CHANDLER 44 0, ,9 3 LITTLE 40 0, ,2 4 IGNATIUS 38 0, ,8 5 AMIGO 23 0, ,04 58,9 Comparação upn-ht x d-upn-ht: N WORD FREQ. UPN-HT.TXT % FREQ. D-UPN-HT.LST % KEYNESS 1 GALLAHER 43 1, ,4 2 CHANDLER 36 0, ,1 3 LITTLE 33 0, ,2 4 LONDRES 11 0, ,2 5 ANNIE 8 0, ,4
14 Exemplos de Comparação Palavras-chave Comparação de upn-os com upn-ht: (Utilizando o comando compare two lists, da ferramenta Wordlist) N WORD FREQ. UPN-OS.TXT % FREQ. UPN-HT.TXT % KEYNESS 1 IGNATIUS 38 0,78 5 0,12 23,1 2 PRA 13 0, ,7 3 TÁ 7 0,14 0 8,5 4 TE 6 0,12 0 7,3 5 VOLTA 6 0,12 0 7,3
15 Para a análise do texto literário: Determinação de áreas temáticas Determinação de ausências no texto Determinação das particularidades de um subtexto/corpus Para a análise/avaliação de traduções literárias: Verificação da conservação das palavras-chave do original Determinação de características de diferentes tradutores
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