3.1.1. Análisis semántico

Una vez identificado el lema con su(s) VLS causativa(s), procedemos al análisis semántico, utilizando el aparato analítico de la teoría presentada en la sección 2 y apoyándonos también en el análisis de las definiciones lexicográficas.

No se trata aquí de intentar ofrecer una descripción exhaustiva del contenido semántico de cada verbo, una tarea virtualmente imposible de realizar por la infinidad de contextos susceptibles de modificar el sentido de las unidades lexicales. En cambio, como sugiere ^{Rasmussen (2014)}, «el objetivo de un estudio léxico-semántico se puede definir como el de precisar cuáles son las restricciones que la palabra en cuestión impone a las posibles interpretaciones del texto» (p. 41). Dicho de otro modo, el objetivo de nuestro análisis es establecer los límites semánticos, las constantes de significado en cada VLS incluida en el diccionario. Para esto, son necesarias categorías de análisis lo suficientemente generales. Las que utilizamos en DIVERCE, tomadas de la teoría subyacente, son el género de causalidad, el tipo de escenario causal y el campo nocional, que se constituyen en categorías semánticas rectoras del diccionario. Analizamos la estructura argumental, tratada también en la teoría de base, y añadimos el modo de significación -directo, metafórico, por extensión o restricción, hiperbólico, etc.-, pues a menudo nos permite relacionar entre sí las distintas VLS de un mismo verbo.

Un resultado notable de este análisis ha sido la expansión del aparato analítico inicial para hacerlo ganar en precisión, lo cual es deseable en una aplicación lexicográfica. El modelo de base no contemplaba -aunque tampoco excluía- la discretización de subtipos de escenario causal, como los subtipos de causación o de impedimento. A partir de ello, resulta útil distinguir, por ejemplo, dentro de los escenarios de causación de género hacer-devenir en el campo nocional atributivo, aquellos que constituyen escenarios de modificación de propiedades -abaratar, ablandar, abreviar, achicar-, de cambio de forma -acampanar, acanalar, deformar, estrujar- o de transformación -achatarrar, caramelizar-. Tampoco contemplaba subcampos nocionales dentro de los campos generales, como en el caso de los subcampos dentro del campo nocional atributivo o de posesión. De este modo, el diccionario gana en precisión y en informatividad, si realiza una diferenciación entre los subcampos atributivos de las propiedades físicas -ablandar, abrillantar, enfriar-, de las propiedades abstractas -abaratar, absolutizar, aburguesar, encarecer- y de las propiedades mentales -abobar, amargar, atontar-; o entre los subcampos de la posesión permanente -regalar, vender-, de la posesión temporal -alquilar, prestar- y de la posesión intelectiva -enseñar, informar-.

Estas categorías analíticas nos brindan también el punto de referencia para tratar la polisemia, un problema al cual todo proyecto lexicográfico debe dar alguna solución. Al respecto, ^{Jackson (2002}, sec. 8.2) señala que existen dos tendencias generales en lexicografía: a agrupar (ing. lump) significados en una misma VLS general, una tendencia sintética; o a dividir (ing. split) las VLS atendiendo a diferencias detalladas, una tendencia más analítica. En nuestro estudio, coincidimos con el equipo de UPSTAIRS en que multiplicar las VLS o acepciones en una obra lexicográfica «es poco deseable tanto desde la perspectiva teórica como desde la aplicada, en el sentido de que con ella se pierden generalizaciones relevantes para la teoría» (s.f.-b) -lo cual corresponde al «principio de simplicidad descriptiva» que aplica ^{Porto Dapena (2007)} -. Ellos, al trabajar dentro de la teoría del lexicón generativo (^{Pustejovsky, 1991}), descargan la cuestión de la polisemia sobre la interacción de los rasgos semánticos de una palabra con los de otra con la que esta se combina en un contexto, lo cual les permite describir el significado con un conjunto mínimo de rasgos.

Nosotros adoptamos un enfoque teórico distinto, aunque el resultado práctico es bastante cercano. Utilizamos, primeramente, las tres categorías semánticas rectoras del diccionario -género de causalidad, tipo de escenario causal y campo nocional- como criterio para separar las VLS de un lema. Una diferencia en alguna de estas tres categorías se traduce en una nueva VLS, pues esta deberá ser accesible siguiendo las rutas de acceso que definen aquellas -véase la sección 3.2.2. sobre la macroestructura-. Luego, seguimos también algunos de los criterios propuestos por ^{Porto Dapena (2002)}, cap. 6.2: el diasistema -la pertenencia de una VLS a un ámbito de uso, a un registro de lengua específico, etc.-; el modo de significación - VLS metafóricas, hiperbólicas, etc.-; y la estructura argumental -variaciones en los argumentos o actantes, que permiten diferenciar dos VLS-.

Para el análisis de la estructura argumental, utilizamos un aparato estándar de clases ontológicas y roles semánticos, inspirado sobre todo en la semántica conceptual al estilo de ^{Jackendoff (1990} y 2002), que es el utilizado en ^{Wong García (2019} y 2020a). Sin embargo, el análisis nos ha llevado a precisarlo y a construir una ontología y un inventario de roles semánticos específicos para DIVERCE.

La ontología parte de la clase más general («cosa») e incluye otras -como «objeto», «sustancia», «acción», «eventualidad», «animado», «humano», «propiedad física», «propiedad abstracta», «información», «lugar», etc.-. El inventario de roles semánticos incluye roles estándares -como agente, causa, paciente, tema, origen y destino-; otros menos generalizados- como posición, forma, benefactivo, malefactivo y finalidad-; y otros que tomamos de ADESSE (^{Universidad de Vigo, s.f.}), pues se avenían a nuestras necesidades descriptivas -como perceptor, percibido y referencia-.

Hemos preferido adoptar un inventario más rico de clases ontológicas y roles semánticos, en lugar de uno más conservador con rasgos menos numerosos y más generales, para lograr que el aparato descriptivo sea lo más expresivo posible -sin llegar a multiplicar indiscriminadamente las entidades- y refleje diferencias semánticas relevantes e informativas para los usuarios potenciales. Por motivos de espacio, no reproducimos aquí la ontología ni el inventario de roles en su totalidad.

Nuestro análisis de la estructura argumental difiere, sin embargo, de la semántica conceptual, de la propuesta de ^{Rasmussen (2014)} y del análisis en ^{Wong García (2019)} en que aquí no explicitamos las funciones o predicados semánticos que estructuran el significado -p. ej., CAUS, BE, IR…-, sino que nos centramos exclusivamente en los argumentos, en sus roles y en su realización sintáctica. Creemos que esto se compensa con las categorías semánticas rectoras y que es suficiente para los propósitos del diccionario. A modo de ilustración, consideremos un verbo como abducir. Con una descripción semántica como la siguiente:

abducir - Género: hacer-hacer; Tipo de escenario causal: causación; Subtipo de escenario causal: extracción; Campo nocional: espacial; Subcampo nocional: desplazamiento físico.

Bastaría con especificar en la estructura argumental que el rol de agente lo asume un ser extraterrestre, que el rol de tema, el objeto que se desplaza, es un humano, que el origen del desplazamiento es el planeta Tierra y que el destino es «fuera de la Tierra»; y especificar en la definición que el desplazamiento ocurre en contra de la voluntad del tema humano.

Como se observa, asumimos la distinción que hace la semántica de marcos y que utilizan, por ejemplo, ^{Verdaguer Clavera y Laso Martín (2020}, p. 168), entre participantes o argumentos nucleares (ing. core) y periféricos. Así, incluimos en la descripción de la estructura argumental solamente los argumentos nucleares necesarios para completar el significado de la VLS verbal en cuestión y para construir una oración gramatical. Como señala ^{Rasmussen (2014)}, estos argumentos pueden ser de tres tipos: explícitos, con realización sintáctica, como el agente y el tema en el ejemplo de abducir; incorporados (p. 44), sin realización sintáctica, pero constantes en el significado, como el origen y el destino en el mismo ejemplo; o encapsulados (p. 51), cuando otra unidad lexical forma parte del verbo, como aceite en el verbo aceitar, una sustancia que asume el rol de tema. Los argumentos periféricos como el modo, el medio, los locativos temporales y espaciales, si no están incorporados al significado constante del verbo, quedan excluidos.

Incluimos también precisiones sobre «las eventuales restricciones que el verbo impone a sus argumentos y otros elementos oracionales […] en forma de modificaciones […] a los argumentos» (^{Rasmussen, 2014}, p. 42). Así, por ejemplo, el verbo evitar generalmente exige que su argumento paciente sea una eventualidad valorada negativamente -evitar la guerra, el colapso, la crisis, una catástrofe-. Esta precisión axiológica se incluye como un atributo de valencia negativa (-) que modifica al argumento paciente «eventualidad».

3.2.1. La base de datos

Como apuntamos arriba, DIVERCE será un diccionario electrónico para cuyo diseño es necesaria la creación de una base de datos. Esto es primordial, pues «todas las normas que dan coherencia interna al diccionario se determinan ya al diseñar la propia base de datos» (^{Barrios Rodríguez, 2020}, p. 35).

Según ^{Rubio López, Bonilla Huérfano y Bernal Chávez (2021)}, «el lenguaje estándar más reconocido para estructurar los datos de los diccionarios es el Extensible Markup Language (XML)» (p. 342). Sin embargo, los autores reconocen que, «aunque los programas de edición XML son eficientes y populares, no necesariamente pueden cumplir con todas las necesidades de un proyecto lexicográfico complejo ni fueron diseñados para la labor lexicográfica» (p. 342). Esto es particularmente cierto para un diccionario onomasiológico como DIVERCE, que debe establecer relaciones complejas entre sus partes y contenidos.

Es por esta razón que decidimos diseñar la base de datos en el Structured Query Language (SQL), utilizado, por ejemplo, por el sistema comercial Microsoft Access. El SQL es un lenguaje diseñado específicamente para bases de datos relacionales que deben tratar datos estructurados, relacionados entre sí, y almacenados en forma de tablas donde las columnas y filas reciben el nombre de campos y registros, respectivamente. Tiene la ventaja adicional de que es relativamente fácil migrar a MySQL, un sistema de gestión de bases de datos relacionales para desarrollo web, de código abierto y gratuito bajo una Licencia Pública General (GNU), considerado actualmente como el segundo más popular del mundo (^{Solid IT, s.f.}), que será el que se utilice para desplegar el diccionario en línea.

En su forma actual, la base de datos de DIVERCE está constituida por diecisiete tablas. De ellas, la principal es la tabla «VLS», que almacena los datos de cada VLS del diccionario. Está conformada por 8 campos, como sigue: (1) Id -un identificador numérico único asignado automáticamente a cada registro-; (2) Lema -el lema al cual corresponde la VLS-; (3) VLS -el número de la VLS dentro de la entrada del lema, asignado manualmente-; (4) ModoSign -modo de significación-; (5) Marca -las marcas diasistémicas-; (6) DefSem -definición semántica -; (7) NotaGram -nota gramatical-; y (8) Ejemplos.

La segunda tabla en importancia es la que lleva por nombre «Lemas», que almacena solamente los lemas individuales del diccionario, asociados a un identificador numérico único y automático. Estas dos tablas están relacionadas de manera tal que cada lema en la tabla «Lemas» conecta con los registros de la tabla «VLS», cuyo campo lema contenga como valor su identificador numérico. En otras palabras, cada lema de la tabla «Lemas» está conectado con sus correspondientes VLS en la tabla «VLS».

La tercera es la tabla «Config», que almacena los escenarios causales o configuraciones. Está conformada por 9 campos, como sigue: (1) Id; (2) VLS -la VLS a la cual corresponde la configuración-; (3) ConfigNo -el número de la configuración dentro de la VLS-; (4) Género -de causalidad-; (5) EC -tipo de escenario causal-; (6) SubEC -subtipo de escenario causal-; (7) CN -campo nocional-; (8) SubCN -subcampo nocional-; y (9) Función -que realiza una configuración en casos donde hay más de una-. Esta estructura permite reflejar el hecho de que ciertas VLS construyen simultáneamente más de un escenario causal, contienen más de una configuración. Por ejemplo, el verbo intimidar construye un escenario causal de género hacer-experimentar -causación de miedo- y uno de hacer-hacer -se intimida a alguien para que (no) haga algo-; en esta VLS, la causación del miedo tiene una función de medio para realizar el segundo escenario causal.⁵ Esta tabla se relaciona con la tabla «VLS», de manera que cada registro en esta conecta con los registros en la tabla «Config», cuyo campo VLS contenga como valor su identificador numérico.

Una cuarta tabla importante es «Argumentos», que almacena la estructura argumental de cada configuración. Está conformada por 11 campos: (1) Id; (2) Config -la configuración a la que pertenece el argumento-; (3) Corref -el Id de otro argumento con el que sea correferencial, si es el caso-; (4) Nexo -el nexo gramatical que introduce el argumento-; (5) Rol -el rol temático primario del argumento-; (6) Rol2 -el rol temático secundario-; (7) Clase -la clase ontológica a la que pertenece-; (8) ClaseOtra -que almacena valores más específicos-; (9) Const -el constituyente sintáctico que realiza el argumento: sujeto, complemento…-; (10) Opcional -si es o no un argumento opcional-; y (11) Incorp -si es un argumento incorporado al significado-. Esta tabla conecta con la tabla «Config» por medio del campo del mismo nombre.

En quinto lugar, se encuentra la tabla «ModifArg», que almacena modificaciones ocasionales a los argumentos y contiene cinco campos: (1) Id; (2) Arg -el argumento modificado-; (3) ModifRol -el rol temático del modificador-; (4) ModifClase -la clase ontológica a la que pertenece el modificador-; y (5) ModifClaseOtra -para valores más específicos-. Conecta con la tabla «Argumentos» por medio del campo (2).

En sexto lugar, tenemos la tabla «Remisiones», que almacena las referencias internas del diccionario: VLS que remiten a otras. Solo contiene tres campos: VLSOrigen, VLSDestino y Tipo -sinonimia, antonimia, etc.-.

Estas seis tablas son lo que podemos llamar tablas activas; con ellas trabaja el analista introduciendo los datos. Las restantes once son tablas pasivas, pues almacenan como información estática los valores posibles que pueden tomar los campos correspondientes. Estas son «MSig» -modo de significación-, «Marcas» -diasistémicas-, «TiposDeRemisión», «Géneros», «EC», «SubEC», «CN», «SubCN», «Const» -constituyentes sintácticos-, «Roles» y «Ontol» -clases ontológicas-. De esta manera, a la hora de entrar los datos, solamente hay que escoger los valores de una lista de opciones, lo cual economiza el trabajo y reduce el riesgo de errores posibles al escribir manualmente. Una vez más, las relaciones entre estas tablas y la tabla principal se establecen por medio de los identificadores numéricos únicos. Esto tiene dos ventajas principales: primero, agiliza el procesamiento de los datos, pues consume menos recursos procesar un número pequeño que una cadena de caracteres alfabéticos; y segundo, reduce el espacio de almacenamiento necesario para la base de datos, pues un número pequeño ocupa menos espacio que una cadena de caracteres alfabéticos, sobre todo cuando esta se repite una cantidad considerable de veces.

Esta estructura de tablas y campos interrelacionados es necesaria para, sobre ella, construir la macroestructura del diccionario.

3.2.2. La macroestructura

Afirman ^{Mairal-Usón y Faber (2021)} que

el valor de un diccionario reside no solo en el poder expresivo de sus definiciones y las categorías de datos de su microestructura, sino en su configuración global y en su organización, es decir, en establecer qué rutas de acceso ofrece al usuario para acceder a estos datos (p. 63).

Puesto que DIVERCE es un diccionario onomasiológico, definimos desde el inicio del proceso que el recorrido principal sería de las categorías semánticas a las VLS individuales. Esta decisión sustenta las rutas de acceso a la información lexicográfica que hemos previsto (Figura 1).

Figura 1 Mapa general de las rutas de acceso a la información lexicográfica en DIVERCE, partiendo del macrocampo semántico de la causalidad 

El diccionario abarca el macrocampo semántico de la causalidad en español, especificado en el campo lexical de los verbos causativos. Es en este macrocampo donde se ubica el usuario antes de iniciar el recorrido. Dicho recorrido puede comenzar en tres puntos -círculos simples-, que corresponden a las tres categorías semánticas rectoras del diccionario: el género de causalidad, el tipo de escenario causal y el campo nocional. Es decir que, en un primer paso, el usuario puede decidir acceder, por ejemplo, a todos los verbos causativos de género hacer-devenir, a todos los verbos causativos que construyan escenarios causales de impedimento o a todos los verbos causativos que construyan escenarios causales en el campo afectivo-emocional.

El usuario puede entonces continuar su recorrido especificando aún más -círculos dobles- el tipo de escenario causal -p. ej., ver solamente escenarios de interrupción o de reclusión, subtipos de impedimento- o el campo nocional -p. ej., ver solamente el subcampo de los estados mentales positivos o de los negativos-. Pero puede también combinar o «saltar» de una ruta a otra, pues, gracias a la estructura relacional de la base de datos, estas no están aisladas entre sí. Así, una vez que ha especificado que le interesan los verbos correspondientes al subcampo nocional de estados mentales negativos, puede decidir ver solamente aquellos que construyan escenarios específicamente de causación y de género hacer-experimentar. Obtendrá así verbos como disgustar, enfadar, molestar, preocupar, entre otros.

Cada una de estas decisiones va estrechando el macrocampo semántico y devolviendo, en un primer nivel de especificidad, un mesocampo, y luego, en un segundo nivel, un microcampo -cuadrados-, hasta llegar a la VLS donde finaliza el recorrido -círculo grueso-.

En algunas tradiciones semánticas, estos macro-, meso- y microcampos semánticos se definen por archisememas, conjuntos de rasgos semánticos o significados generales comunes a varias unidades lingüísticas. Estos archisememas se han utilizado para organizar diccionarios ideográficos y semánticos; es el caso, por ejemplo, de ^{Curbeira Cancela y Urra Vargas (2012)} para la valoración estética positiva y de ^{González Jurado (2016)} para la valoración utilitaria. Por ejemplo, al archisemema «valoración apreciativa positiva del comportamiento de algo/alguien en el dominio estético» corresponden palabras como donaire, elegante, galán, gracia (^{Curbeira Cancela & Urra Vargas, 2012}, pp. 48-49).

En estos diccionarios, los archisememas fueron establecidos por las lexicógrafas durante el análisis y, puesto que se trata de obras diseñadas para un formato impreso, se ofrecen al usuario ya construidos y en forma de lista. La ventaja de DIVERCE es que no tiene archisememas preconstruidos, no en este sentido. En cambio, la construcción de los archisememas que definen meso- y microcampos semánticos es dinámica: el usuario los va construyendo a voluntad según avanza en su recorrido lexicográfico. DIVERCE corresponde así al tipo de diccionario electrónico que ^{Tarp (2013)} nombra -por medio de una metáfora automovilística- «Rolls Royce»: diccionarios que permiten «la consulta individualizada ofreciendo exactamente la cantidad y categorías de datos que necesite el usuario individual en cada consulta específica» (p. 140).

Aunque no se incluye en la Figura 1, que es solo un mapa general, el modo de significación también puede usarse para refinar la búsqueda. El usuario podrá, por ejemplo, ver solamente los verbos metafóricos o hiperbólicos. En lo que respecta a la estructura argumental, también será posible refinar la búsqueda para incluir, por ejemplo, solo las VLS con argumento paciente o sustancia, o solo aquellos verbos que tengan argumentos incorporados.

La macroestructura de DIVERCE incluirá también, por supuesto, una guía para la utilización del diccionario y una explicación ilustrada, en lenguaje accesible, de la teoría semántica de base, de las categorías semánticas rectoras y de las convenciones lexicográficas empleadas -notación, abreviaturas, etc.-.

3.2.3. La microestructura

Al final de su recorrido, el usuario llegará a la entrada correspondiente a la VLS que le interesaba. Alternativamente, si hace uso de la parte alfabética y busca directamente un verbo, accederá a la entrada correspondiente al lema. Hacemos notar que las entradas no estarán prescritas, sino que se construirán en tiempo real, volcando el contenido correspondiente de la base de datos sobre una plantilla. En especial, cuando la entrada corresponde a un lema con más de una VLS, nos enfrentamos nuevamente al problema de la polisemia, que ya tratábamos en la sección 3.1.1. Se trata ahora de decidir sobre el orden de las distintas VLS. DIVERCE es un diccionario sincrónico, por lo que creemos que no sería de interés realizar un ordenamiento cronológico -de la más reciente a la más antigua o viceversa-. Otra opción sería ordenarlas de la más general a la más específica, pero esto solo sería aplicable a una parte del total. Actualmente, el mejor criterio con que contamos para ordenar las VLS de un mismo lema es el modo de significación, lo cual es coherente con el carácter semántico del diccionario que proponemos.

En principio y en ausencia de otras informaciones, privilegiamos como primera VLS aquella con un modo de significación directo; luego, las que significan por extensión o restricción; después, las metafóricas o hiperbólicas; y, por último, otros como el debilitamiento o reforzamiento semántico. En casos difíciles, -dos o más VLS con el mismo modo de significación, por ejemplo-acudimos al corpus de referencia CORPES para verificar la frecuencia de cada VLS y las ordenamos entonces de la más frecuente a la menos frecuente.

Presentamos a continuación un ejemplo de entrada de lema, tal como la proyectamos:

2 extensión. Impedir que una eventualidad -proceso, plan- se realice o llegue a término.

Ejemplos: abortar el despegue de un avión, una maniobra militar.

3metafórico. Crear algo valorado negativamente por imperfecto, monstruoso, abominable.

Ejemplos: abortar una novela espantosa, una investigación plagada de errores.

Como se observa, la entrada ofrece toda la información lexicográfica contenida en DIVERCE - excepto las marcas diasistémicas, que no aplican al ejemplo-: el lema, el número de VLS, el género de causalidad, el tipo y subtipo de escenario causal, el campo y subcampo nocional, el modo de significación, la definición semántica, la estructura argumental, notas gramaticales -motivadas semánticamente- y ejemplos. Eventualmente, la entrada puede además incluir remisiones, marcadas como «véase también», a otras VLS relacionadas paradigmáticamente -sinónimos, antónimos…-.

De igual modo, observamos, en el ejemplo el uso del modo de significación para ordenar las VLS. En primer lugar, el significado directo del verbo; segundo, el significado por extensión -ya no se especifica un campo nocional-; y, por último, el significado metafórico -que, en este caso, preserva solamente el género de causalidad-.

Detengámonos ahora en dos componentes de este modelo de entrada: la definición y los ejemplos.

El núcleo de la entrada lexicográfica en un diccionario monolingüe es, necesariamente, la definición. No obstante, en DIVERCE, este papel central se comparte entre la definición y las categorías semánticas rectoras. Aun así, la definición por sí sola debe ser suficiente para que un usuario medio comprenda el significado de la VLS en cuestión, sin sacrificar por ello, en nuestro caso, su carácter de definición semántica. Es por eso que las formulamos haciendo uso de la categoría rectora de (sub)tipo de escenario causal, de las clases ontológicas a las que pertenecen los argumentos -«eventualidad»; algo, que corresponde a la clase general «cosa»- y a otras categorías semánticas, como la valoración. La definición no incluirá informaciones extralingüísticas o enciclopédicas, más allá del ámbito de uso que se pueda especificar como marca diasistémica.

En la elaboración de las definiciones, surge siempre el problema del vocabulario definidor y los círculos viciosos. Para resolverlo, se suele recurrir a un conjunto -de tamaño variable- de palabras primitivas con las que se definen todas las demás (^{Gelbukh & Sidorov, 2002}). En DIVERCE, también hemos debido lidiar con este problema, aunque en una escala mucho menor que en otros diccionarios.

Al ser DIVERCE un diccionario parcial y selectivo, gran parte del vocabulario definidor no va a estar recogido dentro de él. Por lo tanto, es fácil tomar la decisión de no utilizar verbos causativos en las definiciones. Sin embargo, los verbos que corresponden a los tipos y subtipos de escenario causal -como causar, impedir, ayudar, interrumpir, crear, recluir, etc.- son causativos. Para los subtipos de escenario causal, la solución es simple: se definen apelando al tipo general al que pertenecen, de modo que interrumpir se define con impedir, crear con causar, etc. Para causar e impedir, la solución que encontramos fue definirlos con el verbo hacer, de manera que causar se define como «hacer que algo suceda» e impedir como «hacer que algo no suceda». No obstante, hacer también tiene acepciones causativas, cuando significa «crear», «causar un efecto», «transformar», entre otros.

Nos enfrentamos aquí al problema de la circularidad, que aún no hemos resuelto del todo. Una opción es definir hacer por medio del verbo actuar, que no es causativo: «actuar -sobre algo- para / de modo que». Técnicamente, las definiciones así construidas funcionan, pero algunas resultan demasiado torpes, como «actuar para que algo comience a existir» -hacer una ensalada- o «actuar sobre algo o alguien de modo que pase a ser otra cosa» -hacer de ella una buena periodista-. Una segunda opción es recurrir al verbo tener, que tampoco es causativo, y definir hacer como «tener como consecuencia (que)…». Así, se podría definir como «tener como consecuencia que algo o alguien parezca poseer una cualidad» -Ese vestido me hace gorda-.

La solución con actuar también es aplicable a ayudar: «actuar para que algo sea más / menos X», por ejemplo. Por su parte, los verbos persistir y resistir, que también corresponden a tipos de escenario causal, pueden definirse mediante los verbos no causativos existir, tener -una cualidad-, exhibir -un comportamiento-, combinados con la locución concesiva a pesar de, que también construye escenarios causales de estos tipos, pero que, convenientemente, no es un verbo causativo, no se incluye en DIVERCE y, por tanto, no crea problemas de circularidad.

La entrada incluirá también ejemplos, cuya importancia en lexicografía tomamos como cuestión de hecho, dado que sintetizan, esclarecen e incluso amplían la información ofrecida por los demás componentes de la entrada (^{Rascón Caballero, 2020}, pp. 4-5). En DIVERCE, utilizamos dos tipos de ejemplos: unos de tipo colocacional, constituidos por un sintagma mínimo formado por el verbo y su(s) complemento(s) posible(s), un tipo de ejemplo común en varias tradiciones lexicográficas, entre ellas la francesa (p. 4); y otros de tipo oracional, que muestran el verbo funcionando en una oración completa.

En ambos casos, los ejemplos son tomados o, más frecuentemente, adaptados del corpus de referencia. Siguiendo a ^{Atkins y Rundell (2008}, p. 330) y a ^{Verdaguer Clavera y Laso Martín (2020}, p. 164), tomamos las oraciones del corpus, a menudo complejas, como modelos que simplificamos y adaptamos para construir ejemplos apropiados para el usuario meta del diccionario.

La cantidad de ejemplos está determinada por las posibilidades semánticas y sintácticas identificadas en la entrada, específicamente en la estructura argumental. Así, para una VLS como abducir, bastaría con un ejemplo, pues su significado está sumamente restringido. En cambio, una VLS como dar -«causar que algo tenga cierta propiedad»-, exige varios ejemplos: uno para propiedades físicas, como darle brillo al suelo; uno, para propiedades abstractas de objetos físicos, como darle belleza a un salón; otro, para objetos no físicos o eventualidades, como darle solemnidad a un acto. Las VLS con argumentos de realización opcional incluirán ejemplos con y sin dicho argumento, mientras que los argumentos que puedan ser introducidos por una u otra preposición se reflejarán en ejemplos con cada una.

El principio rector es que los ejemplos brindados, sin abrumar al usuario por su copiosidad, sean suficientes para ilustrar los límites semánticos y combinatorios de la VLS en cuestión, confiando siempre, al igual que hacen otros diccionarios, en que el usuario podrá servirse de su competencia lingüística para extrapolar y encontrar otros ejemplos análogos.

Hasta aquí, hemos comentado un modelo de entrada que muestra toda la información almacenada en la base de datos. Sin embargo, con el objetivo de individualizar el diccionario y la consulta lexicográfica, DIVERCE hará uso de la técnica del artículo patrón, recogida por ^{Tarp (2011} y 2019), que permite «brindar a cada usuario individual la opción de diseñar su propio artículo patrón en lo que se refiere a los tipos de datos a incluir y su organización -estructura- en la pantalla» (2011, p. 144). Se logra así un equilibrio entre la necesidad de que la base de datos contenga la mayor cantidad de datos que puedan requerir los usuarios y la necesidad de que la interfaz muestre solamente un mínimo de datos para evitar la sobrecarga de información (^{Nomdedeu-Rull & Tarp, 2018}, p. 11).