INFORMATICA UMANISTICA D: LESSICOGRAFIA E COMPUTER

Presentazione sul tema: "INFORMATICA UMANISTICA D: LESSICOGRAFIA E COMPUTER"— Transcript della presentazione:

1 INFORMATICA UMANISTICA D: LESSICOGRAFIA E COMPUTER
Contesti e Concordanze Collocazioni Dizionari elettronici

2 CITAZIONI You taught me language, and my profit on’t
Is, I know not how to curse: the red plague rid you For LEARNING me your language Citazione da The Tempest in Johnson’s Dictionary

3 Due usi di contesti nella lessicografia
Per determinare conoscenze lessicali nel senso discusso nelle due lezioni precedenti Classe grammaticale, accezioni  CONCORDANZE Per identificare aspetti ‘collocazionali’  COLLOCAZIONI

4 CONCORDANZE In Pinocchio, la forma BUONO occorre 11 volte.
Domande che si pone un lessicografo: Quali parti del discorso? Quali sensi? Usati in quali contesti? Soluzione: le CONCORDANZE

5 CONCORDANZE CONCORDANZA = forma + contesto
1   1,    1    |    uomini, sono stati e sono o repubbliche o principati. È principati 2   2,    1    |    indrieto el ragionare delle repubbliche, perché altra volta ne ragionai 3   5,    2    |  assicurarsi di loro. Ma nelle repubbliche è maggiore vita, maggiore 4   8,    1    |    dove si trattassi delle repubbliche. Questi sono quando, o per 5  12,    3   |     vede a' principi soli e repubbliche armate fare progressi grandissimi, 6  13,    6   | Alessandro Magno, e come molte repubbliche e principi si sono armati 7  15,    1   |       molti si sono immaginati repubbliche e principati che non si

6 STRUMENTI INFORMATICI PER LA RICERCA DICONCORDANZE
Esistono oggi moltissimi strumenti che permettono di eseguire il tipo di analisi appena visto automaticamente Esempi: WORDSMITH distribuito da ICAME (a pagamento) TextSTAT (gratis) WORDSKETCH (a pagamento)

7 TextSTAT Sviluppato dal Dipartimento di Linguistica Olandese della Freie Universitaet Berlin Permette di estrarre FREQUENZE e CONCORDANZE da ‘CORPORA’ che includono testi in ASCII, HTML, e WORD Si puo’ scaricare da:

8 TextSTAT

9 CONCORDANZE: FORME DIVERSE DI CONTESTO
e le colonne e i simulacri e l’ERME ch’abbella agli occhi tuoi quest’ERMO lido, Bruto per l’atra notte in ERMA sede, ERMA terrena sede! Oh quanto affanno Sempre caro mi fu quest’ERMO colle, l’ERMA terra contemplo, e di fanciulla de’ tuoi steli abbellir l’ERME contrade ERME Torri, I 2 ERMO lido, IV 4 ERMA sede, VI 11 ERMA terrena sede, VIII 36 ERMO colle, XII 1 L’ERMA terra contemplo, XVI 63 ERME contrade, XXXIV 8

10 COMBINAZIONI DI PAROLE E COLLOCAZIONI
“You can tell a word from the company it keeps” (Firth, 1957) La competenza lessicale non consiste solo di conoscenza sintattica, morfologica, e semantica Ma anche di conoscenza in parte arbitraria su quali parole si combinano di preferenza

11 Restrizioni sulle combinazioni di parole
Ordine *Il maglione che righe a indossi, *dormire il letto Restrizioni concettuali ?? Il letto e’ corso a casa Restrizioni lessicali Francese: crescere = grandir (persone), pousser (piante) Tedesco: mangiare = essen (persone), fressen (animali)

12 Restrizioni lessicali
The tall boy (*the high boy) Mantenere un segreto (? Conservare un segreto)

13 COLLOCAZIONI In lessicografia si distingue tradizionalmente tra `normali’ restrizioni lessicali e COLLOCAZIONI

14 Collocazioni Pioggia battente (?? Pioggia intensa)
Stendere un documento (? Scrivere un documento) Lanciare un messaggio

15 Intuizione: In queste combinazioni di parole, stendere, battente, lanciare (i COLLOCATI) sono ‘scelti’ dalle BASI (documento, pioggia, messaggio) per esprimere un significato che non hanno quando usati con altre parole ‘Meaning by collocation’, Firth 1957

16 Definizione di collocazione
Una collocazione e’una combinazione di parole soggetta ad una restrizione lessicale per la scelta di una parola (il COLLOCATO) che e’ condizionata da una seconda parola (la BASE)

17 Importanza delle collocazioni
A livello avanzato di conoscenza della lingua straniera, le collocazioni fanno la differenza Italiano lavarsi i denti = Inglese brush one’s teeth (spazzolare) = Tedesco sich Die Zaehne putzen (pulirsi)

18 VERBI SUPPORTO (= WEAK VERBS)
Un caso particolare di collocazioni della forma VERBO + NOME in cui la base (il nome) determina il significato del collocato (il verbo) Prendere una decisione, dare spiegazioni, fare una telefonata, essere in dubbio, avere paura Il verbo ha un significato generico e spesso contribuisce solo il tempo

19 LOCUZIONI od ESPRESSIONI IDIOMATICHE
alzare il gomito tagliare la corda vuotare il sacco mosca bianca Differenza fondamentale dalle costruzioni precedenti: il significato non e’ costruito dai costituenti

20 RICERCA AUTOMATICA DI COLLOCAZIONI
Il termine ‘collocazione’ e’ usato in linguistica computazionale in senso piu’ lato per indicare tanto le restrizioni lessicali quanto le collocazioni vere e proprie quanto gli idiomi

21 Dalla definizione alla ricerca
Non e’ facile definire il termine ‘collocazione’ in modo da poterne automatizzare la ricerca. Si trovano definizioni Frequentista Fraseologica Criteri: Definizione dev’essere UTILE dal punto di vista lessicografico Dev’essere FACILE da OPERAZIONALIZZARE (e possibilmente, automatizzare)

22 Definizione frequentista
Una collocazione e’ ogni combinazione di parole che occorre molto di frequente Piu’ precisamente: ogni combinazione che occorre piu’ frequentemente di quanto non ci si aspettasse per caso Problema: pura frequenza non implica interesse lessicografico Ho mangiato, va’ a casa, cosa dire

23 COLLOCATI PIU’ FREQUENTI DI ATTENZIONE

24 Definizioni fraseologiche
Una collocazione e’ una co-occorrenza di parole soggetta ad una regola di restrizione (Melcuk & Wanner) Troppo generale: esistono molti tipi di restrizioni

25 ALLA RICERCA DI COLLOCAZIONI NEI CORPORA
I metodi per la ricerca automatica di collocazioni sfruttano una combinazione di informazioni: FREQUENZA Da sola pero’ non e’ sufficiente INFORMAZIONI FRASEOLOGICHE INDICAZIONI DI ‘DISTINZIONE’

26 INFORMAZIONI FRASEOLOGICHE
Si utilizzano corpora in cui i token sono stati classificati grammaticalmente Ci si concentra su alcune combinazioni sintattiche: VERBO NOME NOME AGGETTIVO AGGETTIVO NOME

27 Potenziali collocati di documento

28 INDICAZIONI DI ‘IMPORTANZA’
Una volta identificate le costruzioni piu’ frequenti, si cerca di stimare quali siano le costruzioni piu’ INTERESSANTI Le costruzioni interessanti sono quelle che sembrano occorrere con una frequenza maggiore di quella che ci si aspetterebbe

29 UN ESEMPIO DI INDICAZIONE DI IMPORTANZA
La MUTUAL INFORMATION e’ una misura che calcola il rapporto tra la PROBABILITA’ di incontrare due parole assieme con la probabilita’ di incontrarle individualmente Intuizione: se la frequenza di occorrenza di due parole e’ piu’ alta di quel che ci si aspetterebbe, e’ possibile che costituiscano una collocazione

30 MUTUAL INFORMATION

31 ESEMPIO

32 LE PAROLE CON MI PIU’ ALTA NEL WEBBIT

33 Scelta tra potenziali candidati
Il passo successivo sarebbe identificare i candidati che Esprimono restrizioni lessicali interessanti Esprimono vere e proprie collocazioni (= in cui il collocato ha un significato inusuale) Esprimono delle locuzioni (il significato non puo’ essere derivato dai componenti) Questo passo dev’essere fatto a mano!

34 Collocazioni e lessicografia
Che differenza c’e’ tra morbido e soffice? Collocati di morbido: panno, pelle, gomma, burro Collocati di soffice: erba, sabbia, treccia, superficie

35 Letture Jezek, capitolo 6 Lenci Montemagni e Pirrelli, capitolo 7

36 DIZIONARI ELETTRONICI

37 Dizionari elettronici
Strumenti informatici usati non piu’ solo per realizzare dizionari cartacei, ma per sviluppare nuovi tipi di dizionari che consentono nuove forme di ricerca

38 Tre tipi di dizionari in formato digitale
Versioni digitali di dizionari tradizionali Collins COBUILD, Devoto-Oli, Zingarelli interattivo Machine Readable Dictionaries ODE Nuove forme di dizionario WordNet

39 DIZIONARI PER L’INGLESE IN FORMA ELETTRONICA
Oxford English Dictionary, seconda edizione Oxford Talking Dictionary Concise Oxford Dictionary Learner dictionaries: Longman Dictionary of Contemporary English (LDOCE) Collins COBUILD English Dictionary

40 CONCISE OXFORD DICTIONARY
RICERCA: Headword search (con *) Hypertext search Full text search (also of phrases / groups) FILTRI: etymology, phrasal verbs, suffixes

41 COLLINS: COBUILD Disponibile da:

42 DIZIONARI ELETTRONICI PER L’ITALIANO
Il VELI Zanichelli: CD-ROM Multilingue, Scaffale Elettronico Devoto-Oli Garzanti: IPA  `parla’

43 DEVOTO-OLI

44 ESEMPIO: DEVOTO-OLI Ricerca normale Hyperlinks
Forme di citazione (incrementale) Hyperlinks Definizione / declinazione Sinonimi / contrari Ricerca avanzata No: pronuncia; citazioni? Limitato: storico

45 DEVOTO-OLI: SINONIMI E CONTRARI

46 ESEMPIO: ZINGARELLI INTERATTIVO

47 MRDS Distinzione importante:
Dizionari consultabili elettronicamente Dizionari MACHINE READABLE Dizionari MACHINE TRACTABLE Particolarmente utili: dizionari creati per EFL: LDOCE COBUILD Progetto piu’ ambizioso: ODE in XML

48 ESEMPIO: STOCK in LDOCE
0100 a supply (of something) for use: a good stock of food 0200 goods for sale: Some of the stock is being taken without being paid for 0300 the thick part of a tree trunk 0400 (a) a piece of wood used as a support or handle, as for a gun or tool (b) the piece which goes across the top of an ANCHOR^1 (1) from side to side 0500 (a) a plant from which CUTTINGs are grown (b) a stem onto which another plant is GRAFTed 0600 a group of animals used for breeding 0700 farm animals usu. cattle; LIVESTOCK 0800 a family line, esp. of the stated character 0900 money lent to a government at a fixed rate of interest 1000 the money (CAPITAL) owned by a company, divided into SHAREs 1100 a type of garden flower with a sweet smell 1200 a liquid made from the juices of meat, bones, etc., used in cooking …..

49 ESEMPIO: ODE su CD-ROM (in XML)
Esempio di database lessicografico in XML (= estremamente machine tractable)

50 ODE IN XML: OVERVIEW

51 ODE IN XML: FORMATO DELLE ENTRIES
<se>   <cn>815750</cn> <hg> <hw>stock</hw> </hg> <s1>   <ps>noun</ps> <s2 num="1">   <df>the goods or merchandise kept on the premises of a shop or warehouse and available for sale or distribution:</df>   <ex>the store has a very low turnover of stock</ex>   |   </S2> <S2 num=“2”> …… </S2> </S1> <s1> <ps>adjective</ps> …..

52 ODE IN XML: INFORMAZIONI NLP
  ^merchandise   <ss>Commerce</ss> <morph id="01"> <mu sy="NN">   <inf>stock</inf>   <ph>stQk</ph>   </mu> <mu sy="NNS">   <ph>stQks</ph>   </mu>   </morph>   </nlp>

53 Due dizionari elettronici
ELDIT WordNet

54 ELDIT (Elektronisches Lern(er)wörterbuch Deutsch-Italienisch – Dizionario elettronico per apprendenti italiano-tedesco ) Un esempio di dizionario Per apprendimento Nato in forma elettronica Lezione su ELDIT: il 9/5