En diversas teorías lingüísticas, un rol semántico (también llamado rol temático o relación temática, e igualmente papel temático y función semántica) es un término utilizado en lingüística para expresar la función semántica que desempeña un sintagma en la acción o el estado que describe el verbo de su oración. Por ejemplo, en la frase "María se comió una manzana", María es quien efectúa la acción de 'comer', y por tanto es el Agente de tal oración; la manzana es lo que fue comido, y por tanto desempeña el rol de Paciente. La mayor parte de las teorías lingüísticas contemporáneas hacen referencia al concepto de rol semántico, pero la terminología puede variar mucho de una escuela a otra. En la gramática generativa se prefiere el término de caso profundo. Es frecuente designar los roles semánticos poniendo en mayúscula la inicial del término, para distinguirlo de un uso no técnico del mismo término: así, encontraremos normalmente los roles escritos como 'Paciente', 'Agente', etc.
La siguiente es una lista de las relaciones temáticas más comúnmente identificadas.
En la lingüística computacional se ha buscado tener un estándar para poder realizar análisis semánticos con aprendizaje automático. Existen varios modelos que buscan capturar el significado de los roles semánticos "tradicionales", como aquellos mencionados en la primera sección de este artículo, reemplazándolos con términos similares que tengan definiciones formales más estrictas.
Una de estas propuestas es PropBank, en la cual las relaciones temáticas son definidas como "proto-roles" o la tendencia que tiene un argumento de ser marcado con un rol específico. Los argumentos de PropBank están numerados e identifican diferentes tendencias de relaciones temáticas:
Por ejemplo para el verbo romper (break en inglés) sus argumentos se identifican de la siguiente forma:
Además de los roles específicos de los argumentos, existen también etiquetas de función:
PropBank no contiene anotaciones en español, sin embargo el corpus AncoraNet contiene conexiones a PropBank y otras fuentes de anotaciones sintácticas y semánticas.
Existen otros modelos como FrameNet, basado en la llamada Frame Semantics donde los roles son reemplazados por elementos específicos al contexto de cada verbo, llamado marco (Frame en inglés). Cada marco tiene cierto número de elementos básicos y elementos suplementarios que pueden entenderse como roles semánticos. Este y otros recursos son complementarios y a menudo se utilizan de manera conjunta para problemas de aprendizaje automático como anotación automática de roles semánticos.
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