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L'emergenza del Paradigma. Un modello di apprendimento non-supervisionato applicato al sistema verbale dell'italiano
Full text linkIl presente lavoro si pone come obiettivo primario un’indagine sulla natura emergente
degli schemi associativi che organizzano, in linea teorica, il lessico mentale di un parlante.
In questa prospettiva, sarà condotta un’applicazione sperimentale delle Self-Organizing
Maps (SOMs) ai dati della flessione verbale dell’italiano, considerati come input al
dispositivo neurale.
Una SOM, come si specificherà meglio in seguito, si presenta (nel nostro caso) come
una struttura connessionistica, capace di organizzare in categorie linguistiche dati di
ingresso di natura morfologica.
L’organizzazione è non supervisionata, nel senso che non vi è presenza di un
supervisore esterno che informi il sistema sulle corrette modalità della ristrutturazione
categoriale.
In tali dispositivi neurali, l’apprendimento di dati di input viene a coincidere con la
realizzazione di una configurazione spaziale degli stessi su una superficie (mappa)
generalmente bi-dimensionale. In tal modo una SOM è in grado di rilevare l’esistenza di
similarità pertinenti tra i tratti che descrivono i dati in ingresso e al contempo di
categorizzarli in base alla scoperta di tale pertinenza. La pertinenza categoriale è ottenuta
mediante principi di rilevanza statistica.
Una simulazione dell’apprendimento morfologico mediante SOMs mira così a
riprodurre la realizzazione di un possibile schema di auto-organizzazione, emergente e
funzionale (ai fini organizzativi e di ristrutturazione), dei dati cui la rete è esposta in fase di
addestramento. Questo schema sarà rappresentato visivamente come una distribuzione
topologica dei dati di input sulla mappa, in base ad un qualche criterio emergente di
pertinenza linguistica, individuato dalla SOM in modo incrementale
Recovering morphology from local phonotactic constraints
Full text linkIntroduction: Implicit phonotactic knowledge emerges from learners’ exposure to languagespecific
distributional information. Gradience in acceptability judgements based on
phonotactic knowledge has been extensively reported on for verbal short-term memory,
language processing and acquisition [1, 4]. ‘Wordlikeness’ studies [2] distinguish
between two different types of knowledge involved in production/judgement of novel
words: (a) phonotactic (string level); (b) lexical (word level). Different statistical
models are used to shape the two types of knowledge (bigram/trigram transition
probability for (a) and lexical neighborhood for (b) [3]).
In this work, we propose that the phonotactic level and the word level should not be
conceived of as two independent, blind domains, but rather as interconnected systems
interacting in a bottom-up fashion. More specifically, we test the hypothesis that the
interplay of phonotactic local constraints and frequency-sensitive word patterns is
powerful enough to enable over-ranked morphological patterns to be recovered from
rough data.
In inflectional languages, such as Italian, function morphemes are predominantly
inserted by suffixation and they tend therefore to occupy the right edge of the word. We
hypothesize that, in such languages, similarity effects will emerge more salient at the
right edge of a word than in other positions, all other things being equal
Phonotactic probabilities in Italian simplex and complex words: a fragment priming study.
No full textA computational approach to morphonotactics: evidences from German
No full textAccording to the Strong Morphonotactic Hypothesis (SMH), speakers use morphonotactic consonant clusters as morphological boundary signals. Morphonotactic clusters are thereby assigned a morphological function in processing, which is assumed to facilitate processing and acquisition of complex consonantal structures. The aim of this paper is that of testing the SMH from a computational point of view, making use of a corpus-based model of neural network activation (PHACTS) trained on a German corpus. We evaluate whether PHACTS produces different representations for homophonous phonological sequences that either contain or do not contain a morphological boundary. The study provides a psycholinguistically plausible simulation of how the cognitive representation of (mor)phonotactic clusters emerges from corpus information about the phonotactics of a given language. © 2014 Elsevier Ltd
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