Como encontrar as palavras-chave mais importantes de um corpus com WordSmith tools How to find the most important keywords in a corpus with WordSmith tools

Um dos procedimentos mais delicados envolvidos numa análise de corpus via palavras-chave com WordSmith Tools KeyWords é a seleção de um sub-conjunto de palavras para serem investigadas em detalhe. A seleção se faz necessária, via de regra, porque o tamanho do léxico chave de um corpus de estudo é em geral muito grande, em geral em torno de 1500 palavras ou até mais. Uma maneira de fazer esse recorte consiste na extração de palavras-chave exclusivas. O léxico chave exclusivo é composto das palavras-chave que ocorrem somente no corpus de estudo em questão em comparação com palavras-chave de outros corpora de estudo. Contudo, comparar a lista de palavras-chave com várias outras é um procedimento custoso e complicado, que não pode ser exigido da maioria dos usuários de WordSmith Tools KeyWords. Uma alternativa para este cenário seria a aplicação de um ponto de corte generalizado baseado em tendências de retorno de palavras-chave observadas através da aplicação do banco de palavras-chave existente. Tal ponto de corte indicaria a região da lista de palavras-chave na qual há maior probabilidade de ocorrência do léxico chave exclusivo. Os resultados obtidos aqui indicam um ponto de corte entre 31% a 53% das palavras da lista, a partir da primeira de uma lista ordenada por chavicidade.<br>One of the most sensitive issues surrounding a keywords analysis with WordSmith Tools is the selection of a subset of words in a corpus that deserve being looked at in greater detail. This selection is normally needed because the size of the key word list can reach several hundred, up to 1,500 or more. One way to extract a selection consists of the pulling out 'exclusive key words'. This key lexis is made up of keywords that only in a single corpus only, in comparison with a bank of keyword lists. Nevertheless, comparing several keyword lists together is a demanding task, which most users of WordSmith Tools are not expected to cope with. An alternative would be the application of a general cut-off point, established through previous uses of the keyword bank. Such a cut-off point would indicate the section of a keyword list where it would be more likely to find exclusive keywords, with a certain degree of likelihood. The results obtained here suggest that the area corresponding to the top 31% to 53% of a keyword list are more likely to contain exclusive keywords.