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Sfide dell’analisi linguistica computazionale nei contesti figurati

COMPRENSIONE

AUTOMATICA E

AMBIGUITA’

SEMANTICA

Carmela Cristiano

L’elaborato propone un esperimento di analisi attraverso l’utilizzo del software di linguistica computazionale READ-IT, applicato a testi provenienti da un contesto digitale contemporaneo: contenuti pubblicati sulla piattaforma Twitter, caratterizzati da una scrittura riflessiva ma spesso attraversata da linguaggio generazionale, ambiguità semantiche ed espressioni figurate.

STRUMENTI COMPUTAZIONALI

ALLA PROVA DEI TESTI

CONTEMPORANEI

Analizzare in modo critico come il sistema reagisce quando si confronta con strutture linguistiche non convenzionali. L’attenzione si concentra sulla possibile frattura tra: il riconoscimento automatico degli elementi formali del testo la reale costruzione del significato

Quali sono i confini dell’elaborazione automatica del linguaggio naturale?

L’OBIETTIVO

DAL TESTO ALL’ALGORITMO

SEGMENTAZIONE AUTOMATICA DEL TESTO IN FRASI : errata in tutti i casi proposti.

Il sistema non è riuscito a disambiguare i sensi.

TOKENIZZAZIONE Questo task risulta essere il più efficace di tutti forse perché non richiede alcuna interpretazione del significato ma si limita ad operazioni formali sul testo.

Nonostante ciò nel caso di “ICE.” non ha riconosciuto il punto come segno di punteggiatura ma lo ha analizzato come appartenente alla sigla.

PoS Tagging , riconoscimento automatico delle parti del discorso.

Ambiguità : il modello analizza “finito” come verbo participio passato, ma in questo caso ha funzione di aggettivo

READ-IT è progettato per la valutazione della leggibilità di testi in lingua italiana. Sebbene l’interfaccia consenta la selezione tra Italiano e Inglese, il tentativo di analizzare un tweet in lingua inglese ha restituito il messaggio: “Connessione al server non disponibile”. Questo suggerisce che l’elaborazione sia supportata esclusivamente per l’italiano.

“m” → verbo feeling → verbo “rn” (right now) → due token differenti “latino” → analizzato come parola italiana

La macchina porta a termine il compito anche in presenza di problematiche e ambiguità. Tuttavia, in questo caso specifico la lingua inglese non è realmente supportata dal sistema, di conseguenza, i risultati ottenuti sono falsati: il modello applica criteri pensati per l’italiano a un testo inglese. Quindi l’analisi non ha una base linguistica corretta.

> In un contesto di ricerca, questi dati non possono essere considerati attendibili.

GRAZIE PER L’ATTENZIONE