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Quando il testo e il computer si incontrano: alcune riflessioni sulla linguistica computazionale oggi
No full textNata come disciplina di frontiera, di fatto ai margini sia del mondo umanistico che delle applicazioni informatiche più tradizionali, la Linguistica computazionale in poco più di cinquant'anni è riuscita a conquistare una posizione di indiscussa centralità nel panorama scientifico internazionale. In Italia, alla storica culla pisana rappresentata dall'Istituto di Linguistica computazionale del CNR – fondato e diretto per lunghi anni dal compianto Antonio Zampolli – si sono affiancati numerosi centri e gruppi di ricerca attivi su tutto il territorio nazionale. Sul versante applicativo, le numerose iniziative imprenditoriali nel settore delle "tecnologie della lingua" testimoniano l'impatto crescente della disciplina (seppur con ritmi molto più lenti che nel resto dell'Europa) al di fuori dello specifico ambito accademico, prova del fatto che i tempi sono diventati maturi perché molti dei suoi risultati lascino i laboratori alla volta del mercato
Composing and Updating Verb Argument Expectations: A Distributional Semantic Model
No full textThe aim of this paper is to present a computational model of the dynamic composition and update of verb argument expectations using Distributional Memory, a state-of-the-art framework for distributional semantics. The experimental results conducted on psycholinguistic data sets show that the model is able to successfully predict the changes on the patient argument thematic fit produced by different types of verb agents
Spazi di parole: metafore e rappresentazioni semantiche
No full textL’obiettivo di questo contributo è l’analisi critica dell’analogia del lessico come spazio di parole nella sua natura di metafora scientifica che definisce il significato lessicale attraverso una rete di rapporti topologici tra parole, determinati dalle loro modalità di co-occorrenza a livello sintagmatico. La metafora costitutiva dei modelli semantici distribuzionali può essere ricondotta – usando la terminologia di Lakoff e Johnson (1980) – allo schema astratto SIGNIFICATO = SPAZIO DI PAROLE. La struttura e i modi di rappresentare matematicamente lo spazio sono infatti scelti come “dominio sorgente” (source domain) nei cui termini vengono rappresentati e modellati i significati dei termini lessicali. Analizzare il contributo effettivo offerto da questa metafora implica indagare l’organizzazione del “dominio sorgente” – in questo caso la nozione di spazio e la sua struttura –, i principi della sua proiezione sul “dominio obiettivo” (target domain) – il significato lessicale appunto – e le conseguenze che questa proiezione comporta nel modo di concepire le stesse rappresentazioni semantiche. Non si tratta, dunque, solo di una riflessione sul particolare metalinguaggio adottato da alcuni modelli semantici. Data la sua natura costitutiva, l’analisi della metafora del lessico come spazio di parole ci conduce direttamente ad affrontare il tema della sua forza esplicativa rispetto al dominio che essa intende rappresentare, ovvero della sua validità come modello del significato. Sebbene questo lavoro non si proponga di offrire una discussione delle teorie della metafora, tuttavia uno dei criteri con cui valuteremo il valore costitutivo dell’analogia dello spazio di parole sarà proprio rispetto alla sua capacità di offrire un modo alternativo di modellare le rappresentazioni semantiche, in grado di aprire interessanti prospettive per affrontare il problema stesso del linguaggio metaforico e delle dinamiche del significato lessicale
Distributional semantics in linguistic and cognitive research
No full textThe hypothesis that word co-occurrence statistics extracted from text corpora can provide a basis for semantic representations has been gaining growing attention both in computational linguistics and in cognitive science. The terms distributional, context-theoretic, corpus- based or statistical can all be used (almost interchangeably) to qualify a rich family of approaches to semantics that share a “usage-based” perspective on meaning, and assume that the statistical distribution of words in context plays a key role in characterizing their semantic behavior. Besides this common core, many differences exist depend- ing on the specific mathematical and computational techniques, the type of semantic properties associated with text distributions, the definition of the linguistic context used to determine the combinato- rial spaces of lexical items, etc. Yet, at a closer look, we may discover that the commonalities are more than we could expect prima facie, and that a general model of meaning can indeed be discerned behind the differences, a model that formulates specific hypotheses on the format of semantic representations, and on the way they are built and processed by the human mind
Understanding Natural Language Understanding Systems. A Critical Analysis
Full text linkThe development of machines that «talk like us», also known as Natural Language Understanding (NLU) systems, is the Holy Grail of Artificial Intelligence (AI), since language is the quintessence of human intelligence. The brief but intense life of NLU research in AI and Natural Language Processing (NLP) is full of ups and downs, with periods of high hopes that the Grail is finally within reach, typically followed by phases of equally deep despair and disillusion (Bowman 2022). But never has the trust that we can build «talking machines» been stronger than the one engendered by the last generation of NLU systems
Linguaggio e comunicazione - Una teoria degli atti linguistici
No full textIl libro presenta un'analisi pragamtica e linguistico-computazionale della teoria degli atti linguistici, diretti e indiretti, all'interno di una più ampio modello dell'agire comunicativo
Covariation can be (part of) meaning
No full textGlenberg and Metha (henceforth GM) argue against the equivalence
between meaning and covariation constraints among words
that is assumed more or less strongly by (psycho)computational models
adopting the distributional hypothesis (DH). They support their
argument with a pair of experiments in which a group of subjects is
trained to learn the distributional (covariation) constraints of respectively
non-linguistic (unlabeled radio buttons) and linguistic (partially
labeled radio buttons) stimuli representing feature distribution patterns
of different types of two-wheel vehicles (scooters, motorcycles,
bikes, etc.)
La sintassi tra ottimalità e probabilità. Soggetti e oggetti in una grammatica stocastica dell’italiano
No full textLe grammatiche OT stocastiche simulate con OTSoft riproducono proprietà rilevanti nella distribuzione di S e O in italiano. In particolare, il ruolo dell’animatezza e della definitezza nella distribuzione delle relazioni grammaticali viene formalmente rappresentato come l’effetto di gerarchie universali di marcatezza che agiscono in questa lingua secondo modalità probabilistiche. Ciò consente di analizzare la distribuzione di S e O in italiano nell’ambito di una spiegazione generale del ruolo delle categorie di animatezza e di definitezza nella sintassi delle lingue naturali
Risorse lessicali per il trattamento del contenuto digitale
No full textComputational lexicons represent critical information sources for most Natural Lan-guage Processing (NLP) systems. The availability of large-scale repositories of lexical information is in fact an essential precondition for Human Language Technology (HLT) to be able to tackle the full complexity of multilingual processing
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