Los objetivos principales de este trabajo son, por una parte, plantear una propuesta metodológica para el estudio del cambio lingüístico en árabe clásico y, por otra, explorar las particularidades de los procesos de gramaticalización y el cambio lingüístico en esta lengua semítica. Para ello, hemos analizado los procesos de cambio y gramaticalización experimentados por la partícula ḥattā (‘hasta’, ‘incluso’) en árabe clásico desde el siglo VII hasta el XX. Se han analizado 731 ejemplos de ḥattā extraídos de uno de los (...) más completos corpus históricos del árabe, el HADC, todavía inédito. El estudio ha tenido en cuenta 30 variables diferentes que se han recogido en fichas recopiladas en una base de datos relacional. Los resultados se han organizado en un esquema conceptual que presenta la vinculación semántica de cada uno de los cinco valores de ḥattā así como las trayectorias evolutivas de esta partícula en árabe clásico. Las conclusiones más relevantes son que, por descontado, sí hay cambio lingüístico en árabe clásico, si bien sus trayectorias evolutivas se ven constreñidas tanto por la presión de la norma coránica como por su naturaleza de lengua esencialmente escrita. Los resultados también revelan que existe una marcada estratificación, persistencia y divergencia en los procesos y apuntan, a su vez, la relevancia de incluir variables como el origen del autor o los tipos de texto cuando se analiza el cambio lingüístico. (shrink)

This paper presents a comprehensive Tag set as a fundamental component for developing an automated Word Class/part-of-speech (PoS) tagging system for the Arabic language. The aim is to develop a standard and comprehensive PoS tag set that based upon PoS classes and Arabic inflectional morphology useful for Linguistics and Natural Language Processing (NLP) developers to extract more linguistic information from it. The tag names in the developed tag set uses terminology from Arabic tradition grammar rather than English grammar. The usability (...) of the presented Tag set has been tested in manual tagging and built up a set of tagged text to serve as a goal corpus used to compare it with the results obtained from the tagger. The tagger has achieved an average accuracy of 90% using the developed detailed tag set. (shrink)