A mudança de classe gramatical consiste na criação de uma unidade lexical em uma classe gramatical diferente da classe da base. Para efetuar essa criação, os falantes dispõem de diversos mecanismos, como a derivação sufixal (com diversos sufixos), a derivação parassintética, a derivação regressiva e a conversão. Nosso objetivo, no presente trabalho, é o de descrever tais mecanismos, procurando compreender por que motivo(s) os falantes criam novas unidades lexicais em classes gramaticais diferentes. Buscando a fundamentação teórica da Linguística Cognitiva, procuramos dividir nossa análise em duas perspectivas: a perspectiva onomasiológica, em que analisamos os mecanismos de criação lexical, e a perspectiva semasiológica, em que analisamos os mecanismos de interpretação de uma nova unidade lexical. Seguindo as ideias da Linguística Cognitiva, entendemos que as classes gramaticais devem ser consideradas categorias semânticas, e a mudança de classe, um processo de natureza basicamente semântica. Considerando apenas as classes gramaticais de natureza lexical, os seis tipos de mudança de classe possíveis em português são: adjetivo para substantivo, verbo para substantivo, substantivo para adjetivo, verbo para adjetivo, substantivo para verbo e adjetivo para verbo. Dessa forma, separamos 1.209 neologismos resultantes de mudança de classe gramatical integrantes da Base de neologismos do português brasileiro contemporâneo (que faz parte do Projeto TermNeo Observatório de Neologismos do Português Brasileiro Contemporâneo) e os classificamos em cada um dos seis tipos de mudança de classe. Para cada um dos tipos, analisamos onomasiologicamente os mecanismos de criação e, semasiologicamente, os mecanismos de interpretação desses neologismos. A derivação sufixal é o mecanismo mais empregado, com inúmeros sufixos produtivos no português contemporâneo, muitos deles polissêmicos; no entanto, a derivação parassintética na formação de verbos e a derivação regressiva na formação de substantivos abstratos também são mecanismos produtivos. Há alguns casos importantes de concorrência entre sufixos, como -ice e -(i)dade na mudança de adjetivo para substantivo e -ção e -mento na mudança de verbo para substantivo. Na análise da interpretação dos neologismos, a metonímia revelou-se um processo importante em quase todos os tipos de mudança de classe. Por fim, as análises parecem indicar que os falantes operam a mudança de classe gramatical com a finalidade de exprimir novos conceitos, não apenas por razões meramente morfossintáticas. / Word class change consists on the creation of a lexical unit in a word class different from the bases class. In order to do this, speakers have at their disposal many mechanisms, like suffixal derivation (with many different suffixes), parasynthetic derivation, regressive derivation and conversion. Our goal, in this study, is to describe such mechanisms, trying to figure out why speakers create new lexical units in different word classes. With the theoretical foundations of Cognitive Linguistics, we divide our analysis in two perspectives: the onomasiological perspective, in which we analyse the mechanisms of lexical creation, and the semasiological perspective, in which we analyse the mechanisms of interpretation of a new lexical unit. According to Cognitive Linguistics, we understand that word classes must be considered semantic categories, and word class change, a basically semantic process. Considering only the lexical word classes, the six possible types of word class change in Portuguese are: adjective to noun, verb to noun, noun to adjective, verb to adjective, noun to verb and adjective to verb. Therefore, we collected 1,209 neologisms resulting from a word class change process from the Base de neologismos do português brasileiro contemporâneo (Contemporary Brazilian Portuguese neologism database - part of Project TermNeo Contemporary Brazilian Portuguese Neologism Observer) and classified them into the six types of word class change. For each one of these types, we analysed onomasiologically the creation mechanisms and, semasiologically, the interpretation mechanisms of these neologisms. Suffixal derivation is the most employed mechanism, with many suffixes which are productive in contemporary Portuguese, many of them polysemic; however, parasynthetic derivation in verb creation and regressive derivation in the formation of abstract nouns are also productive mechanisms. There are some important cases of suffix competition, like -ice and -(i)dade in the change from adjective to noun and -ção and -mento in the change from verb to noun. In analyzing neologism interpretation, metonymy revealed itself an important process in almost all types of word class change. Finally, the analyses seem to show that speakers change word class in order to express new concepts, and not only for merely morphosyntactic reasons.

A mudança de classe gramatical consiste na criação de uma unidade lexical em uma classe gramatical diferente da classe da base. Para efetuar essa criação, os falantes dispõem de diversos mecanismos, como a derivação sufixal (com diversos sufixos), a derivação parassintética, a derivação regressiva e a conversão. Nosso objetivo, no presente trabalho, é o de descrever tais mecanismos, procurando compreender por que motivo(s) os falantes criam novas unidades lexicais em classes gramaticais diferentes. Buscando a fundamentação teórica da Linguística Cognitiva, procuramos dividir nossa análise em duas perspectivas: a perspectiva onomasiológica, em que analisamos os mecanismos de criação lexical, e a perspectiva semasiológica, em que analisamos os mecanismos de interpretação de uma nova unidade lexical. Seguindo as ideias da Linguística Cognitiva, entendemos que as classes gramaticais devem ser consideradas categorias semânticas, e a mudança de classe, um processo de natureza basicamente semântica. Considerando apenas as classes gramaticais de natureza lexical, os seis tipos de mudança de classe possíveis em português são: adjetivo para substantivo, verbo para substantivo, substantivo para adjetivo, verbo para adjetivo, substantivo para verbo e adjetivo para verbo. Dessa forma, separamos 1.209 neologismos resultantes de mudança de classe gramatical integrantes da Base de neologismos do português brasileiro contemporâneo (que faz parte do Projeto TermNeo Observatório de Neologismos do Português Brasileiro Contemporâneo) e os classificamos em cada um dos seis tipos de mudança de classe. Para cada um dos tipos, analisamos onomasiologicamente os mecanismos de criação e, semasiologicamente, os mecanismos de interpretação desses neologismos. A derivação sufixal é o mecanismo mais empregado, com inúmeros sufixos produtivos no português contemporâneo, muitos deles polissêmicos; no entanto, a derivação parassintética na formação de verbos e a derivação regressiva na formação de substantivos abstratos também são mecanismos produtivos. Há alguns casos importantes de concorrência entre sufixos, como -ice e -(i)dade na mudança de adjetivo para substantivo e -ção e -mento na mudança de verbo para substantivo. Na análise da interpretação dos neologismos, a metonímia revelou-se um processo importante em quase todos os tipos de mudança de classe. Por fim, as análises parecem indicar que os falantes operam a mudança de classe gramatical com a finalidade de exprimir novos conceitos, não apenas por razões meramente morfossintáticas. / Word class change consists on the creation of a lexical unit in a word class different from the bases class. In order to do this, speakers have at their disposal many mechanisms, like suffixal derivation (with many different suffixes), parasynthetic derivation, regressive derivation and conversion. Our goal, in this study, is to describe such mechanisms, trying to figure out why speakers create new lexical units in different word classes. With the theoretical foundations of Cognitive Linguistics, we divide our analysis in two perspectives: the onomasiological perspective, in which we analyse the mechanisms of lexical creation, and the semasiological perspective, in which we analyse the mechanisms of interpretation of a new lexical unit. According to Cognitive Linguistics, we understand that word classes must be considered semantic categories, and word class change, a basically semantic process. Considering only the lexical word classes, the six possible types of word class change in Portuguese are: adjective to noun, verb to noun, noun to adjective, verb to adjective, noun to verb and adjective to verb. Therefore, we collected 1,209 neologisms resulting from a word class change process from the Base de neologismos do português brasileiro contemporâneo (Contemporary Brazilian Portuguese neologism database - part of Project TermNeo Contemporary Brazilian Portuguese Neologism Observer) and classified them into the six types of word class change. For each one of these types, we analysed onomasiologically the creation mechanisms and, semasiologically, the interpretation mechanisms of these neologisms. Suffixal derivation is the most employed mechanism, with many suffixes which are productive in contemporary Portuguese, many of them polysemic; however, parasynthetic derivation in verb creation and regressive derivation in the formation of abstract nouns are also productive mechanisms. There are some important cases of suffix competition, like -ice and -(i)dade in the change from adjective to noun and -ção and -mento in the change from verb to noun. In analyzing neologism interpretation, metonymy revealed itself an important process in almost all types of word class change. Finally, the analyses seem to show that speakers change word class in order to express new concepts, and not only for merely morphosyntactic reasons.

[pt] A tarefa de Processamento de Linguagem Natural consiste em analisar linguagens naturais de forma computacional, facilitando o desenvolvimento de programas capazes de utilizar dados falados ou escritos. Uma das tarefas mais importantes deste campo é a Análise de Dependência. Tal tarefa consiste em analisar a estrutura gramatical de frases visando extrair aprender dados sobre suas relações de dependência. Em uma sentença, essas relações se apresentam em formato de árvore, onde todas as palavras são interdependentes. Devido ao seu uso em uma grande variedade de aplicações como Tradução Automática e Identificação de Papéis Semânticos, diversas pesquisas com diferentes abordagens são feitas nessa área visando melhorar a acurácia das árvores previstas. Uma das abordagens em questão consiste em encarar o problema como uma tarefa de classificação de tokens e dividi-la em três classificadores diferentes, um para cada sub-tarefa, e depois juntar seus resultados de forma incremental. As sub-tarefas consistem em classificar, para cada par de palavras que possuam relação paidependente, a classe gramatical do pai, a posição relativa entre os dois e a distância relativa entre as palavras. Porém, observando pesquisas anteriores nessa abordagem, notamos que o gargalo está na terceira sub-tarefa, a predição da distância entre os tokens. Redes Neurais Recorrentes são modelos que nos permitem trabalhar utilizando sequências de vetores, tornando viáveis problemas de classificação onde tanto a entrada quanto a saída do problema são sequenciais, fazendo delas uma escolha natural para o problema. Esse trabalho utiliza-se de Redes Neurais Recorrentes, em específico Long Short-Term Memory, para realizar a tarefa de predição da distância entre palavras que possuam relações de dependência como um problema de classificação sequence-to-sequence. Para sua avaliação empírica, este trabalho segue a linha de pesquisas anteriores e utiliza os dados do corpus em português disponibilizado pela Conference on Computational Natural Language Learning 2006 Shared Task. O modelo resultante alcança 95.27 por cento de precisão, resultado que é melhor do que o obtido por pesquisas feitas anteriormente para o modelo incremental. / [en] The Natural Language Processing task consists of analyzing the grammatical structure of a sentence written in natural language aiming to learn, identify and extract information related to its dependency structure. This data can be structured like a tree, since every word in a sentence has a head-dependent relation to another word from the same sentence. Since Dependency Parsing is used in many applications like Machine Translation, Semantic Role Labeling and Part-Of-Speech Tagging, researchers aiming to improve the accuracy on their models are approaching this task in many different ways. One of the approaches consists in looking at this task as a token classification problem, using different classifiers for each sub-task and joining them in an incremental way. These sub-tasks consist in classifying, for each head-dependent pair, the Part-Of-Speech tag of the head, the relative position between the two words and the distance between them. However, previous researches using this approach show that the bottleneck lies in the distance classifier. Recurrent Neural Networks are a kind of Neural Network that allows us to work using sequences of vectors, allowing for classification problems where both our input and output are sequences, making them a great choice for the problem at hand. This work studies the use of Recurrent Neural Networks, in specific Long Short-Term Memory networks, for the head-dependent distance classifier sub-task as a sequence-to-sequence classification problem. To evaluate its efficiency, this work follows the line of previous researches and makes use of the Portuguese corpus of the Conference on Computational Natural Language Learning 2006 Shared Task. The resulting model attains 95.27 percent precision, which is better than the previous results obtained using incremental models.