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Introducción

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una disciplina de la inteligencia artificial dedicada a desarrollar sistemas capaces de analizar, interpretar y producir lenguaje humano. Los traductores automáticos, los asistentes virtuales, los correctores gramaticales, los buscadores y los modelos de lenguaje son algunos de sus productos más visibles. Aunque estas tecnologías pertenecen al ámbito de la informática, sus fundamentos se relacionan profundamente con conceptos elaborados por la lingüística moderna.

Entre los autores cuya obra resulta especialmente relevante para comprender el PLN se encuentra Ferdinand de Saussure. Sus reflexiones sobre el signo lingüístico, la relación entre significante y significado, la arbitrariedad del signo, la lengua y el habla, así como la dimensión social del lenguaje, transformaron el estudio de las lenguas. Sin embargo, también existe una tensión entre el pensamiento saussureano y los sistemas contemporáneos de inteligencia artificial. Mientras Saussure entendía la lengua como un sistema social de valores y relaciones, muchos sistemas de PLN procesan grandes cantidades de datos lingüísticos mediante cálculos estadísticos y redes neuronales.

Ante esta relación surge una pregunta provocadora: si Saussure observara los actuales sistemas de procesamiento del lenguaje natural, ¿estaría revolcándose en su tumba? La respuesta no puede ser simplemente afirmativa o negativa. Probablemente encontraría en el PLN una confirmación parcial de algunas de sus intuiciones, pero también una reducción técnica de aspectos fundamentales del lenguaje humano.

Justificación

Analizar la relación entre Saussure y el PLN es importante porque permite comprender que la inteligencia artificial no trabaja con un objeto completamente nuevo. Los sistemas digitales procesan palabras, frases, discursos y textos, es decir, materiales que forman parte del objeto tradicional de la filología y de la lingüística. Sin embargo, procesar una secuencia de palabras no equivale necesariamente a comprender el lenguaje.

El pensamiento de Saussure ofrece herramientas para examinar críticamente esta diferencia. Sus conceptos ayudan a preguntar qué entiende realmente una máquina cuando identifica una palabra, genera una frase o traduce un texto. También permiten investigar si un modelo computacional trabaja con significados, con relaciones entre signos o solamente con patrones de aparición.

La comparación es igualmente relevante para identificar las posibilidades y los límites del PLN. Una tecnología puede alcanzar resultados impresionantes en traducción, clasificación textual o generación automática y, aun así, no poseer una conciencia lingüística semejante a la humana. Por ello, la perspectiva saussureana puede contribuir a evitar una identificación simplista entre competencia estadística y comprensión del lenguaje.

Desarrollo

1. El signo lingüístico en Saussure

Para Saussure, la lengua es un sistema de signos. El signo lingüístico está compuesto por dos elementos inseparables: el significante, entendido como la imagen acústica o forma material del signo, y el significado, entendido como el concepto asociado a esa forma. La palabra “árbol”, por ejemplo, no es el árbol físico, sino una forma lingüística relacionada con un concepto dentro de un sistema determinado.

Una característica central del signo es su arbitrariedad. No existe una relación natural necesaria entre el sonido de una palabra y el concepto que representa. El mismo concepto puede expresarse mediante formas diferentes en español, inglés o portugués: “casa”, “house” y “casa”. La relación entre significante y significado depende de convenciones históricas y sociales.

Esta idea es fundamental para el PLN. Los sistemas computacionales no pueden interpretar una palabra únicamente por su forma material. Necesitan observar cómo aparece en relación con otras palabras y en contextos determinados. En los modelos actuales, el significado de una expresión se aproxima a partir de sus relaciones con otras expresiones dentro de grandes conjuntos de textos.

En este sentido, la conocida intuición de que el significado depende del contexto y de las relaciones lingüísticas tiene una clara afinidad con ciertos métodos del PLN. Las representaciones distribucionales, como los vectores de palabras, intentan representar una unidad lingüística a partir de los contextos en que aparece. Una palabra como “banco” puede relacionarse con “dinero”, “crédito” y “cliente”, o con “parque”, “madera” y “sentarse”, según el conjunto de relaciones que el sistema detecte.

No obstante, existe una diferencia decisiva. Para Saussure, el valor de un signo no surge solamente de la frecuencia de sus apariciones, sino de su posición dentro de un sistema lingüístico y social. Un modelo computacional puede reconocer que “banco” aparece cerca de “dinero”, pero eso no significa que posea una experiencia concreta de una institución financiera o de un objeto para sentarse.

2. Lengua, habla y datos lingüísticos

Saussure distinguió entre lengua y habla. La lengua es el sistema social compartido por una comunidad; el habla corresponde a las realizaciones concretas e individuales de ese sistema. La lengua incluye reglas, oposiciones y convenciones que hacen posible la comunicación, mientras que el habla se manifiesta en enunciados particulares.

El PLN trabaja principalmente con muestras de habla escrita o transcrita. Los corpus utilizados para entrenar modelos contienen periódicos, libros, páginas web, conversaciones, documentos científicos y otros materiales. Estas producciones concretas pueden entenderse como manifestaciones particulares del uso lingüístico. Al analizarlas estadísticamente, el sistema intenta inferir regularidades semejantes a las que caracterizan una lengua.

Sin embargo, los datos no constituyen automáticamente la totalidad de la lengua. Un corpus siempre es parcial. Puede privilegiar determinadas regiones, clases sociales, géneros textuales o variedades lingüísticas. Si un modelo se entrena principalmente con textos formales y producidos por grupos socialmente dominantes, su representación del lenguaje será limitada y puede reproducir prejuicios.

Desde una perspectiva saussureana, la lengua no es una simple colección de frases. Es un sistema de relaciones compartidas por una comunidad. Por eso, el diseño de sistemas de PLN requiere considerar la diversidad lingüística, los dialectos, las variaciones sociales y los cambios históricos. La lengua no permanece inmóvil: se transforma mediante el uso de sus hablantes.

3. Relaciones sintagmáticas y asociativas

Saussure explicó que los signos se relacionan de distintas maneras. En una frase, establecen relaciones sintagmáticas, porque aparecen combinados en una secuencia. Al mismo tiempo, mantienen relaciones asociativas o paradigmáticas con otras unidades que podrían ocupar un lugar semejante.

La frase “El estudiante lee un libro” presenta una organización sintagmática. Cada elemento ocupa una posición y cumple una función dentro de la secuencia. Pero en el lugar de “estudiante” podrían aparecer “profesor”, “investigador” o “niño”; en el lugar de “lee” podrían aparecer “compra”, “escribe” o “comenta”. Estas posibilidades forman parte de las relaciones paradigmáticas.

Los sistemas de PLN utilizan procedimientos que, de alguna manera, trabajan con ambos tipos de relaciones. El análisis sintáctico identifica la organización de una oración, mientras que los modelos estadísticos calculan qué palabras pueden aparecer juntas o sustituirse en determinados contextos. Las redes neuronales transformadoras, por ejemplo, analizan las relaciones entre diferentes elementos de una secuencia para producir una interpretación o una continuación probable.

Pero la semejanza no debe exagerarse. El modelo no organiza necesariamente los signos de acuerdo con una teoría lingüística explícita. Aprende regularidades a partir de los datos. Puede producir una oración sintácticamente aceptable sin disponer de una representación consciente de sus componentes o de su función comunicativa.

4. ¿Comprende una máquina el significado?

La cuestión del significado constituye el principal punto de tensión. Saussure no redujo el significado a una lista de definiciones. El valor de un signo depende de sus diferencias con otros signos y de su uso dentro de la comunidad lingüística. El lenguaje está vinculado a prácticas sociales, instituciones, intenciones y formas de vida.

Un modelo de lenguaje puede producir una explicación sobre “libertad”, “dolor” o “memoria”, pero no necesariamente experimenta esos conceptos. Su funcionamiento se basa en representaciones matemáticas y predicciones. El sistema calcula qué secuencia resulta más probable o adecuada según los patrones aprendidos.

Esto no significa que el PLN sea inútil o que sus resultados carezcan de valor. Una herramienta puede procesar información, identificar estructuras y generar textos coherentes sin poseer una conciencia humana. El problema surge cuando se confunde la simulación lingüística con la comprensión plena.

La pregunta “¿Saussure se estaría revolcando en su tumba?” funciona, entonces, como una provocación crítica. Tal vez se sorprendería al comprobar que los signos pueden ser convertidos en datos, vectores y operaciones matemáticas. Podría considerar insuficiente una teoría que tratara el lenguaje como una acumulación de probabilidades. Sin embargo, también reconocería que la capacidad de un signo para adquirir valor mediante sus relaciones constituye una intuición compatible con ciertos modelos contemporáneos.

5. Aportes de Saussure al PLN actual

La obra de Saussure puede contribuir al PLN en varios aspectos. Primero, recuerda que el lenguaje es un sistema estructurado y no una suma desordenada de palabras. Segundo, muestra que el significado depende de relaciones y diferencias. Tercero, subraya el carácter social de la lengua. Cuarto, invita a distinguir entre las formas concretas del discurso y las estructuras que las hacen posibles.

Estas ideas pueden aplicarse al desarrollo de modelos más sensibles al contexto, a la variación lingüística y a las condiciones sociales de producción de los textos. También pueden ayudar a evaluar críticamente los corpus y a reducir sesgos. Un sistema verdaderamente sofisticado no debería limitarse a producir frases gramaticales; debería reconocer las diferencias entre géneros discursivos, comunidades lingüísticas, situaciones comunicativas y contextos históricos.

Conclusiones

La relación entre Saussure y el procesamiento del lenguaje natural es compleja y productiva. El PLN confirma parcialmente algunas intuiciones saussureanas: las palabras adquieren valor por sus relaciones, el lenguaje funciona como un sistema y el contexto resulta indispensable para interpretar los signos.

Sin embargo, los modelos computacionales también revelan una distancia importante respecto de la concepción social y cultural del lenguaje. Una máquina puede detectar patrones, calcular probabilidades y generar discursos convincentes sin poseer necesariamente experiencia, intención o conciencia del significado. El lenguaje humano no se reduce a la combinación estadística de signos.

Por eso, ante la pregunta de si Saussure “se estaría revolcando en su tumba”, la respuesta más adecuada sería: probablemente sí, pero no únicamente por rechazo. Se revolcaría al observar que el lenguaje ha sido transformado en datos matemáticos, pero también podría reconocer que muchas tecnologías actuales exploran precisamente la dimensión relacional de los signos que su obra ayudó a poner en primer plano.

El desafío contemporáneo consiste en unir la potencia técnica del PLN con una concepción más amplia del lenguaje: histórica, social, cultural, cognitiva y ética. Solo así la inteligencia artificial podrá procesar textos con mayor precisión sin confundir la apariencia de comprensión con la complejidad de la experiencia lingüística humana.

Bibliografía

Chomsky, N. (1957). Syntactic structures. Mouton.

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and language processing. Stanford University.

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

Saussure, F. de. (1916). Curso de lingüística general. Losada.

Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–457.

https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756

Sinclair, J. (1991). Corpus, concordance, collocation. Oxford University Press.

Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

https://arxiv.org/abs/1706.03762

Wittgenstein, L. (1953). Philosophical investigations. Blackwell.

Saussure and Natural Language Processing: Would He Be Turning around in His own Grave?

Introduction

Natural Language Processing (NLP) is a field of artificial intelligence devoted to developing systems capable of analyzing, interpreting, and producing human language. Machine translators, virtual assistants, grammar checkers, search engines, and language models are some of its most visible applications. Although these technologies belong to computer science, their foundations are closely related to concepts developed by modern linguistics.

Among the authors whose work is especially relevant to understanding NLP is Ferdinand de Saussure. His reflections on the linguistic sign, the relationship between signifier and signified, the arbitrariness of the sign, langue and parole, and the social dimension of language transformed linguistic studies. Nevertheless, there is also tension between Saussurean thought and contemporary artificial intelligence systems. While Saussure understood language as a social system of values and relationships, many NLP systems process large quantities of linguistic data through statistical calculations and neural networks.

This relationship raises a provocative question: if Saussure were able to observe current natural language processing systems, would he be turning in his grave? The answer cannot be simply yes or no. He would probably find in NLP a partial confirmation of some of his insights, but also a technological reduction of essential aspects of human language.

Justification

Analyzing the relationship between Saussure and NLP is important because it shows that artificial intelligence does not work with an entirely new object. Digital systems process words, sentences, discourses, and texts—materials that have traditionally been studied by philology and linguistics. However, processing a sequence of words does not necessarily mean understanding language.

Saussure’s thought provides tools for critically examining this difference. His concepts allow us to ask what a machine actually understands when it identifies a word, generates a sentence, or translates a text. They also help us investigate whether a computational model works with meanings, with relationships between signs, or merely with patterns of occurrence.

The comparison is equally relevant for identifying the possibilities and limits of NLP. A technology may achieve impressive results in translation, textual classification, or automatic text generation and still lack a form of linguistic understanding comparable to that of human beings. Therefore, the Saussurean perspective can help prevent a simplistic identification between statistical competence and language comprehension.

Development

1. The linguistic sign in Saussure

For Saussure, language is a system of signs. The linguistic sign consists of two inseparable elements: the signifier, understood as the acoustic image or material form of the sign, and the signified, understood as the concept associated with that form. The word “tree,” for example, is not the physical tree itself, but a linguistic form related to a concept within a particular system.

A central characteristic of the sign is its arbitrariness. There is no necessary natural relationship between the sound of a word and the concept it represents. The same concept can be expressed through different forms in Spanish, English, and Portuguese: “árbol,” “tree,” and “árvore.” The relationship between signifier and signified depends on historical and social conventions.

This idea is fundamental to NLP. Computational systems cannot interpret a word solely through its material form. They need to observe how it appears in relation to other words and in specific contexts. In current models, the meaning of an expression is approximated through its relationships with other expressions in large collections of texts.

In this sense, the intuition that meaning depends on context and linguistic relationships has a clear affinity with certain NLP methods. Distributional representations, such as word vectors, attempt to represent a linguistic unit through the contexts in which it appears. The word “bank,” for instance, may be associated with “money,” “credit,” and “customer,” or with “park,” “wood,” and “sit,” depending on the relationships detected by the system.

Nevertheless, there is a decisive difference. For Saussure, the value of a sign does not arise merely from the frequency of its occurrences, but from its position within a linguistic and social system. A computational model may recognize that “bank” frequently appears near “money,” but this does not mean that it has an embodied experience of a financial institution or of a place to sit.

2. Langue, parole, and linguistic data

Saussure distinguished between langue and parole. Langue is the social system shared by a community; parole refers to the concrete and individual realizations of that system. Langue includes rules, oppositions, and conventions that make communication possible, while parole appears in particular utterances.

NLP works mainly with samples of written or transcribed speech. The corpora used to train models contain newspapers, books, websites, conversations, scientific documents, and other materials. These concrete productions can be understood as particular manifestations of language use. By analyzing them statistically, the system attempts to infer regularities similar to those that characterize a language.

However, data do not automatically constitute the whole of a language. A corpus is always partial. It may privilege certain regions, social classes, text genres, or linguistic varieties. If a model is trained mainly on formal texts produced by socially dominant groups, its representation of language will be limited and may reproduce prejudice.

From a Saussurean perspective, langue is not simply a collection of sentences. It is a system of relationships shared by a community. Therefore, the design of NLP systems requires attention to linguistic diversity, dialects, social variation, and historical change. Language does not remain still: it changes through the use made of it by speakers.

3. Syntagmatic and associative relationships

Saussure explained that signs are related in different ways. Within a sentence, they establish syntagmatic relationships, because they are combined in a sequence. At the same time, they maintain associative, or paradigmatic, relationships with other units that could occupy a similar position.

The sentence “The student reads a book” presents a syntagmatic organization. Each element occupies a position and performs a function within the sequence. However, “student” could be replaced by “teacher,” “researcher,” or “child”; “reads” could be replaced by “buys,” “writes,” or “discusses.” These possibilities form part of paradigmatic relationships.

NLP systems work, in a certain way, with both types of relationship. Syntactic analysis identifies the organization of a sentence, while statistical models calculate which words may occur together or replace one another in particular contexts. Transformer-based neural networks, for example, analyze relationships among different elements in a sequence in order to produce an interpretation or a probable continuation.

The similarity should not be overstated. A model does not necessarily organize signs according to an explicit linguistic theory. It learns regularities from data. It may produce a syntactically acceptable sentence without possessing a conscious representation of its components or communicative function.

4. Does a machine understand meaning?

Meaning is the principal point of tension. Saussure did not reduce meaning to a list of definitions. The value of a sign depends on its differences from other signs and on its use within a linguistic community. Language is connected to social practices, institutions, intentions, and forms of life.

A language model may produce an explanation of “freedom,” “pain,” or “memory,” but it does not necessarily experience those concepts. Its operation is based on mathematical representations and predictions. The system calculates which sequence is most probable or appropriate according to the patterns it has learned.

This does not mean that NLP is useless or that its results lack value. A tool may process information, identify structures, and generate coherent texts without possessing human consciousness. The problem arises when linguistic simulation is confused with full understanding.

The question “Would Saussure be turning in his grave?” therefore functions as a critical provocation. He might be surprised to see signs transformed into data, vectors, and mathematical operations. He could consider insufficient a theory that treated language as an accumulation of probabilities. Yet he might also recognize that the capacity of a sign to acquire value through its relationships is compatible with certain contemporary computational models.

5. Saussure’s contributions to current NLP

Saussure’s work can contribute to NLP in several ways. First, it reminds us that language is a structured system rather than a disorganized collection of words. Second, it shows that meaning depends on relationships and differences. Third, it emphasizes the social nature of language. Fourth, it encourages us to distinguish between concrete forms of discourse and the structures that make them possible.

These ideas can be applied to the development of models that are more sensitive to context, linguistic variation, and the social conditions in which texts are produced. They can also help evaluate corpora critically and reduce bias. A truly sophisticated system should not merely produce grammatical sentences; it should recognize differences among discourse genres, linguistic communities, communicative situations, and historical contexts.

Conclusions

The relationship between Saussure and natural language processing is complex and productive. NLP partially confirms several Saussurean insights: words acquire value through their relationships, language functions as a system, and context is essential for interpreting signs.

However, computational models also reveal an important distance from Saussure’s social and cultural conception of language. A machine can detect patterns, calculate probabilities, and generate convincing discourse without necessarily possessing experience, intention, or awareness of meaning. Human language cannot be reduced to the statistical combination of signs.

Therefore, in response to the question of whether Saussure would be “turning in his grave,” the most appropriate answer would be: probably yes, but not only out of rejection. He might turn in his grave when seeing language transformed into mathematical data, but he could also recognize that many current technologies explore precisely the relational dimension of signs that his work helped bring to the foreground.

The contemporary challenge is to combine the technical power of NLP with a broader conception of language: historical, social, cultural, cognitive, and ethical. Only in this way will artificial intelligence be able to process texts more accurately without confusing the appearance of understanding with the complexity of human linguistic experience.

Bibliography

Chomsky, N. (1957). Syntactic structures. Mouton.

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and language processing. Stanford University.

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

Saussure, F. de. (1916). Course in general linguistics. Open Court.

Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–457.

https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756

Sinclair, J. (1991). Corpus, concordance, collocation. Oxford University Press.

Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

https://arxiv.org/abs/1706.03762

Saussure e o processamento de linguagem natural: ele estaria se revirando no seu túmulo?

Introdução

O processamento de linguagem natural (PLN) é uma área da inteligência artificial dedicada ao desenvolvimento de sistemas capazes de analisar, interpretar e produzir linguagem humana. Tradutores automáticos, assistentes virtuais, corretores gramaticais, mecanismos de busca e modelos de linguagem são algumas de suas aplicações mais visíveis. Embora essas tecnologias pertençam ao campo da informática, seus fundamentos relacionam-se profundamente com conceitos elaborados pela linguística moderna.

Entre os autores cuja obra é especialmente relevante para compreender o PLN está Ferdinand de Saussure. Suas reflexões sobre o signo linguístico, a relação entre significante e significado, a arbitrariedade do signo, língua e fala, bem como a dimensão social da linguagem, transformaram os estudos linguísticos. Entretanto, também existe uma tensão entre o pensamento saussuriano e os sistemas contemporâneos de inteligência artificial. Enquanto Saussure compreendia a língua como um sistema social de valores e relações, muitos sistemas de PLN processam grandes quantidades de dados linguísticos por meio de cálculos estatísticos e redes neurais.

Dessa relação surge uma pergunta provocadora: se Saussure observasse os atuais sistemas de processamento de linguagem natural, ele estaria se revirando no túmulo? A resposta não pode ser simplesmente afirmativa ou negativa. Provavelmente, ele encontraria no PLN uma confirmação parcial de algumas de suas intuições, mas também uma redução técnica de aspectos fundamentais da linguagem humana.

Justificativa

Analisar a relação entre Saussure e o PLN é importante porque permite compreender que a inteligência artificial não trabalha com um objeto completamente novo. Os sistemas digitais processam palavras, frases, discursos e textos, isto é, materiais tradicionalmente estudados pela filologia e pela linguística. No entanto, processar uma sequência de palavras não significa necessariamente compreender a linguagem.

O pensamento de Saussure oferece instrumentos para examinar criticamente essa diferença. Seus conceitos permitem perguntar o que uma máquina realmente compreende quando identifica uma palavra, gera uma frase ou traduz um texto. Também ajudam a investigar se um modelo computacional trabalha com significados, com relações entre signos ou apenas com padrões de ocorrência.

A comparação é igualmente relevante para identificar as possibilidades e os limites do PLN. Uma tecnologia pode alcançar resultados impressionantes em tradução, classificação textual ou geração automática de textos e, ainda assim, não possuir uma compreensão linguística semelhante à humana. Por isso, a perspectiva saussuriana pode ajudar a evitar uma identificação simplista entre competência estatística e compreensão da linguagem.

Desenvolvimento

1. O signo linguístico em Saussure

Para Saussure, a língua é um sistema de signos. O signo linguístico é constituído por dois elementos inseparáveis: o significante, entendido como a imagem acústica ou forma material do signo, e o significado, entendido como o conceito associado a essa forma. A palavra “árvore”, por exemplo, não é a árvore física, mas uma forma linguística relacionada a um conceito dentro de determinado sistema.

Uma característica central do signo é sua arbitrariedade. Não existe uma relação natural necessária entre o som de uma palavra e o conceito que ela representa. O mesmo conceito pode ser expresso por formas diferentes em espanhol, inglês e português: “árbol”, “tree” e “árvore”. A relação entre significante e significado depende de convenções históricas e sociais.

Essa ideia é fundamental para o PLN. Os sistemas computacionais não podem interpretar uma palavra apenas por sua forma material. Eles precisam observar como ela aparece em relação a outras palavras e em determinados contextos. Nos modelos atuais, o significado de uma expressão é aproximado a partir de suas relações com outras expressões em grandes conjuntos de textos.

Nesse sentido, a intuição de que o significado depende do contexto e das relações linguísticas possui clara afinidade com certos métodos do PLN. As representações distribucionais, como os vetores de palavras, procuram representar uma unidade linguística a partir dos contextos em que ela aparece. A palavra “banco”, por exemplo, pode estar relacionada a “dinheiro”, “crédito” e “cliente”, ou a “praça”, “madeira” e “sentar”, dependendo das relações identificadas pelo sistema.

Apesar disso, existe uma diferença decisiva. Para Saussure, o valor de um signo não surge apenas da frequência de suas ocorrências, mas de sua posição dentro de um sistema linguístico e social. Um modelo computacional pode reconhecer que “banco” aparece frequentemente perto de “dinheiro”, mas isso não significa que possua uma experiência concreta de uma instituição financeira ou de um objeto utilizado para sentar.

2. Língua, fala e dados linguísticos

Saussure distinguiu entre língua e fala. A língua é o sistema social compartilhado por uma comunidade; a fala corresponde às realizações concretas e individuais desse sistema. A língua inclui regras, oposições e convenções que tornam possível a comunicação, enquanto a fala se manifesta em enunciados particulares.

O PLN trabalha principalmente com amostras de fala escrita ou transcrita. Os corpora utilizados para treinar modelos contêm jornais, livros, páginas da internet, conversas, documentos científicos e outros materiais. Essas produções concretas podem ser entendidas como manifestações particulares do uso linguístico. Ao analisá-las estatisticamente, o sistema tenta inferir regularidades semelhantes às que caracterizam uma língua.

Entretanto, os dados não constituem automaticamente a totalidade de uma língua. Um corpus é sempre parcial. Ele pode privilegiar determinadas regiões, classes sociais, gêneros textuais ou variedades linguísticas. Se um modelo for treinado principalmente com textos formais produzidos por grupos socialmente dominantes, sua representação da língua será limitada e poderá reproduzir preconceitos.

De uma perspectiva saussuriana, a língua não é simplesmente uma coleção de frases. Ela é um sistema de relações compartilhado por uma comunidade. Por isso, o desenvolvimento de sistemas de PLN exige atenção à diversidade linguística, aos dialetos, à variação social e às mudanças históricas. A língua não permanece imóvel: ela se transforma por meio do uso realizado pelos falantes.

3. Relações sintagmáticas e associativas

Saussure explicou que os signos estabelecem diferentes tipos de relação. Em uma frase, eles estabelecem relações sintagmáticas, pois aparecem combinados em uma sequência. Ao mesmo tempo, mantêm relações associativas, ou paradigmáticas, com outras unidades que poderiam ocupar uma posição semelhante.

A frase “O estudante lê um livro” apresenta uma organização sintagmática. Cada elemento ocupa uma posição e exerce uma função dentro da sequência. Entretanto, no lugar de “estudante” poderiam aparecer “professor”, “pesquisador” ou “criança”; no lugar de “lê” poderiam aparecer “compra”, “escreve” ou “comenta”. Essas possibilidades fazem parte das relações paradigmáticas.

Os sistemas de PLN trabalham, de certa maneira, com ambos os tipos de relação. A análise sintática identifica a organização de uma oração, enquanto os modelos estatísticos calculam quais palavras podem aparecer juntas ou substituir umas às outras em determinados contextos. As redes neurais baseadas em transformadores, por exemplo, analisam as relações entre diferentes elementos de uma sequência para produzir uma interpretação ou uma continuação provável.

No entanto, a semelhança não deve ser exagerada. O modelo não organiza necessariamente os signos de acordo com uma teoria linguística explícita. Ele aprende regularidades a partir dos dados. Pode produzir uma frase sintaticamente aceitável sem possuir uma representação consciente de seus componentes ou de sua função comunicativa.

4. Uma máquina compreende o significado?

A questão do significado constitui o principal ponto de tensão. Saussure não reduziu o significado a uma lista de definições. O valor de um signo depende de suas diferenças em relação a outros signos e de seu uso dentro de uma comunidade linguística. A linguagem está relacionada a práticas sociais, instituições, intenções e formas de vida.

Um modelo de linguagem pode produzir uma explicação sobre “liberdade”, “dor” ou “memória”, mas não necessariamente experimenta esses conceitos. Seu funcionamento baseia-se em representações matemáticas e previsões. O sistema calcula qual sequência é mais provável ou adequada de acordo com os padrões que aprendeu.

Isso não significa que o PLN seja inútil ou que seus resultados não tenham valor. Uma ferramenta pode processar informações, identificar estruturas e gerar textos coerentes sem possuir consciência humana. O problema surge quando se confunde simulação linguística com compreensão plena.

A pergunta “Saussure estaria se revirando no túmulo?” funciona, portanto, como uma provocação crítica. Ele talvez se surpreendesse ao ver os signos transformados em dados, vetores e operações matemáticas. Poderia considerar insuficiente uma teoria que tratasse a linguagem como um acúmulo de probabilidades. Entretanto, também poderia reconhecer que a capacidade de um signo adquirir valor por meio de suas relações é compatível com determinados modelos computacionais contemporâneos.

5. Contribuições de Saussure para o PLN atual

A obra de Saussure pode contribuir para o PLN de diversas maneiras. Primeiro, recorda que a linguagem é um sistema estruturado, e não uma coleção desorganizada de palavras. Segundo, mostra que o significado depende de relações e diferenças. Terceiro, enfatiza o caráter social da língua. Quarto, convida a distinguir entre as formas concretas do discurso e as estruturas que as tornam possíveis.

Essas ideias podem ser aplicadas ao desenvolvimento de modelos mais sensíveis ao contexto, à variação linguística e às condições sociais de produção dos textos. Também podem ajudar a avaliar criticamente os corpora e a reduzir vieses. Um sistema realmente sofisticado não deveria apenas produzir frases gramaticais; deveria reconhecer as diferenças entre gêneros discursivos, comunidades linguísticas, situações comunicativas e contextos históricos.

Conclusões

A relação entre Saussure e o processamento de linguagem natural é complexa e produtiva. O PLN confirma parcialmente algumas intuições saussurianas: as palavras adquirem valor por meio de suas relações, a linguagem funciona como um sistema e o contexto é indispensável para interpretar os signos.

Entretanto, os modelos computacionais também revelam uma distância importante em relação à concepção social e cultural da linguagem presente em Saussure. Uma máquina pode detectar padrões, calcular probabilidades e gerar discursos convincentes sem necessariamente possuir experiência, intenção ou consciência do significado. A linguagem humana não pode ser reduzida à combinação estatística de signos.

Por isso, diante da pergunta sobre se Saussure estaria “se revirando no túmulo”, a resposta mais adequada seria: provavelmente sim, mas não apenas por rejeição. Ele talvez se revirasse ao ver a linguagem transformada em dados matemáticos, mas também poderia reconhecer que muitas tecnologias atuais exploram justamente a dimensão relacional dos signos que sua obra ajudou a colocar em primeiro plano.

O desafio contemporâneo consiste em unir a potência técnica do PLN a uma concepção mais ampla da linguagem: histórica, social, cultural, cognitiva e ética. Somente assim a inteligência artificial poderá processar textos com maior precisão sem confundir a aparência de compreensão com a complexidade da experiência linguística humana.

Bibliografia

Chomsky, N. (1957). Syntactic structures. Mouton.

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and language processing. Stanford University.

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

Saussure, F. de. (1916). Curso de linguística geral. Cultrix.

Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–457.

https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756

Sinclair, J. (1991). Corpus, concordance, collocation. Oxford University Press.

Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

https://arxiv.org/abs/1706.03762