Verso una teoria grammaticale più inclusiva
Le attuali teorie psicolinguistiche ignorano generalmente la teoria linguistica formale. I modelli dominanti di linguistica computazionale, inoltre, sono solitamente sistemi di basso livello a stati finiti o non contestuali, di cui è nota l’incompletezza rispetto alla gamma completa del linguaggio umano. Il progetto GRAMPLUS (Grammar-based robust natural language processing) ha cercato di fornire una teoria delle costruzioni più ristretta, con un formalismo analizzabile in modo efficiente e sufficientemente espressivo da supportare l’interpretazione semantica. Il team ha cercato di estendere la teoria linguistica e le sue applicazioni computazionali esistenti in varie direzioni teoretiche, computazionali e applicate utilizzando una grammatica combinatorio-categoriale (CCG). Mentre la CCG è stata ampiamente adottata per le applicazioni computazionali, gli analizzatori basati su di essa risentono delle limitazioni imposte dai dati etichettati. Il team GRAMPLUS ha quindi proposto numerose estensioni alla grammatica CCG e alle relative applicazioni computazionali, con un approccio che ha permesso di ottenere numerosi e importanti progressi, tra cui la generalizzazione dell’analizzatore grazie ad alcuni metodi parzialmente supervisionati, addestrati su testi non etichettati. Ha inoltre progettato nuove tecniche per l’analisi e per l’induzione automatica dell’analizzatore semantico mediante frasi abbinate a interrogazioni di database. Queste ultime sono state applicate con successo in un modello psicologicamente e linguisticamente plausibile di apprendimento del linguaggio infantile basato sull’esposizione a un contesto rivelatore del significato. Il lavoro condotto ha permesso di migliorare gli analizzatori utilizzati per le lingue che hanno scarsa disponibilità di risorse, come l’Hindi, e di combinare la semantica logica e distribuzionale con risultati d’avanguardia applicati all’elaborazione di risposte rispetto alle domande. Il progetto è riuscito a dimostrare che l’armonia musicale può essere analizzata con lo stesso tipo di grammatica CCG, lo stesso algoritmo e lo stesso modello statistico. Gli esiti ottenuti dal progetto presentano implicazioni interessanti per l’apprendimento delle macchine e per le attività che richiedono l’interpretazione semantica. I metodi e i risultati di GRAMPLUS sono inoltre di interesse generale per linguisti, psicologi e altri scienziati cognitivi, oltre che per chi è interessato a ottenere applicazioni pratiche affidabili dell’elaborazione del linguaggio naturale.
Parole chiave
Teoria grammaticale, linguaggio umano, teoria linguistica, linguistica computazionale, GRAMPLUS, semantica
