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Aina Peris, Mariona Taulé Delor 
, Horacio Rodríguez Hontoria
Las nominalizaciones deverbales constituyen una rica fuente de información semántica que puede ser muy útil tener reconocida para diferentes tareas de PLN. En este artículo se presenta el léxico nominal AnCora-Nom, que contiene 817 entradas léxicas de sustantivos deverbales, y una serie de experimentos basados en técnicas de aprendizaje automático que nos han permitido evaluar, positivamente, la consistencia de los datos anotados en AnCora-Nom y detectar los rasgos más relevantes para la distinción denotativa de evento y resultado. Con estos experimentos, además, se sientan las bases para la construcción de un sistema automático de clasificación de los sustantivos deverbales según su denotación.
Deverbal nominalizations constitute a rich source of semantic information. To have it recognized may be very useful for different NLP tasks. In this paper we present the nominal lexicon AnCora-Nom, which consists of 817 lexical entries of deverbal nouns, and a series of experiments based on machine-learning techniques. These experiments allow us to evaluate positively the consistency of annotated data in AnCora-Nom, and to detect the most relevant features for the denotative distinction between event and result nominalizations. Furthermore, with these experiments the foundations of an automatic classification system of the deverbal nominalizations according to their denotation are laid.
