A linguística de corpus é uma metodológica que se baseia na análise de grandes quantidades de texto para estudar a língua. O método de coleta e armazenagem se base na em ferramentas computacionais e permite acesso rápido e fácil a esses dados para análise.

Aplicando essa técnica conseguimos obter amostras selecionadas, na língua natural, permitindo uma compreensão mais precisa e detalhada da língua. É bastante utilizada em áreas linguísticas, como gramática, semântica, pragmática, entre outras. Além disso, é utilizada para desenvolvimento de dicionários, sistemas de correção ortográfica. 

A importância da linguística de corpus

A linguística de corpus é importante por várias razões, incluindo:

1. Representatividade: A linguística de corpus permite acesso a grandes quantidades de texto na língua natural, permitindo uma compreensão mais precisa e detalhada da língua, pois fornece uma amostra mais ampla e representativa do uso da língua.
2. Variação linguística: A linguística de corpus permite estudar as variações linguísticas, como diferenças regionais, de gênero e de geração. Isso é importante para entender como a língua evolui e se adapta a diferentes contextos e situações.
3. Aplicações práticas: A linguística de corpus é útil para aplicações práticas, como desenvolvimento de dicionários, sistemas de correção ortográfica, reconhecimento de fala, análise de sentimentos e outras aplicações de processamento de linguagem natural.
4. Análise comparativa: A linguística de corpus permite a análise comparativa entre diferentes línguas ou variações linguísticas. Isso é importante para estudar a evolução histórica da língua e para entender as relações entre diferentes línguas e culturas

Como aplicar a linguística de corpus?

A aplicação da linguística de corpus envolve algumas etapas principais, que incluem:

1. Coleta de dados: A primeira etapa é coletar uma grande quantidade de texto em uma ou mais línguas. Isso pode ser feito usando ferramentas automatizadas, como crawlers da web, ou através de seleção manual de textos.
2. Pré-processamento: Os dados coletados devem ser pré-processados para remover informações desnecessárias, como cabeçalhos, rodapés e tags HTML. Também é necessário normalizar os dados, por exemplo, convertendo todas as letras para minúsculas.
3. Armazenamento e indexação: Depois de pré-processados, os dados devem ser armazenados em um formato apropriado, como um banco de dados ou uma coleção de arquivos. Eles também devem ser indexados, para facilitar a busca e recuperação de informações.
4. Análise: Uma vez que os dados estão armazenados e indexados, podem ser analisados usando ferramentas de análise de corpus, como softwares de processamento de texto, concordancers, programas estatísticos, etc.
5. Interpretação e análise: Os resultados da análise dos dados devem ser interpretados e analisados para descobrir padrões e tendências na língua. Isso pode incluir estudar a frequência de palavras, a distribuição de formas verbais, a estrutura das frases, entre outros