The Representation of the Temporal Properties of Linguistic Utterances through a Mathematical Model

In this article we use a mathematical model to encode the temporal properties of linguistic utterances across languages by means of mathematical objects—points, lines, segments, vectors and versors—and the relations established among them in a four-dimensional space. Such temporal properties are encoded through three different systems: tense—past, present and future—which locates the utterance on a temporal line, aspect—perfectivity and progressivity—which sets the viewpoint of the speaker, and Aktionsart, which refers to the structural temporal properties of the utterance such as telicity—whether the event has an endpoint or not—dynamicity—whether a change is conveyed or not—and duration. This model aims to be language independent in order to allow for the codification of the temporal properties of utterances in any language, thus rendering it appropriate to be used as an interlingua in Natural Language Processing (NLP) applications. This would significantly improve the comprehension of natural language in search engines and automatic translation systems, to name two examples. Hence, our ultimate goal is for this model to achieve computational adequacy. En este artículo usamos un modelo matemático para codificar las propiedades temporales de los enunciados lingüísticos en cualquier lengua por medio de objetos matemáticos—puntos, líneas, segmentos, vectores y versores—y las relaciones que se establecen entre ellos en un espacio cuatridimensional. Estas propiedades temporales son codificadas a través de tres sistemas diferentes: tiempo—pasado, presente y futuro—que ubica el enunciado en una línea temporal, aspecto—perfectividad y progresividad—que configura el punto de vista del hablante, y Aktionsart, que hace referencia a propiedades temporales estructurales de los enunciados, como la telicidad—si el evento tiene un punto final o no—la dinamicidad—si hay cambio o no—y la duración. Este modelo aspira a ser independiente de lenguas particulares de tal forma que permita la codificación de las propiedades temporales de los enunciados en cualquier lengua, lo que lo hace idóneo como interlengua en aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), mejorando significativamente la capacidad de estas aplicaciones de comprender el lenguaje natural en motores de búsqueda, así como en sistemas de traducción automática. Por lo tanto, nuestro objetivo es que este modelo alcance adecuación computacional.