Calderone, Basilio

Archivio istituzionale della Ricerca - Scuola Normale Superiore

Morfologia e DSS(Denoising Source Separation)Basilio Calderone(work in progress)Obiettivo primario del lavoro è l’indagine di possibili meccanismi di or-ganizzazione del dato linguistico che strutturano, in linea teorica, il lessicomentale di un parlante. Tali meccanismi devono rispondere sia ad esigenze dinatura cognitiva (si pensi, ad esempio, ai principi di economia cognitiva per larappresentazione e il trattamento del dato), sia a vincoli strutturali e compo-sizionali del dato linguistico stesso (frequenza, analogie formali) [2]. Lo studioha visto l’impiego di algoritmi per l’identificazione di fattori e componentidi dati statisticamente multidimensionali (Denoising Source Separation, DSS[6]). Tale metodologia, ancora in fase sperimentale, si è dimostrata promet-tente, ai fini simulativi, per la modellizzazione delle dinamiche che regolanol’apprendimento morfologico di dati verbali. Considerato come un vettoremultidimensionale, il dato morfologico è inteso come risultato finale di unprocesso di combinazione in cui diversi componenti interagiscono tra loroin misura diversa. Tali componenti, individuati dall’algoritmo ad apprendi-mento ultimato, vengono identificati con gli attributi lessicali e grammaticalicaratterizzanti una determinata forma verbale. In particolare, attributi P,paradigmatici (roots), e attributi G, morfosintattico-grammaticali (endings),emergono come “ingredienti primi” della forma flessa, vale a dire come i cos-tituenti basici che definiscono la natura lessicale e grammaticale del verbo[5]. L’eliminazione della supervisione durante la fase di training (e quindil’assenza di un “supervisore” che informi il sistema sul corretto output daesibire) garantisce un principio di elaborazione del dato che, prescindendo daltipico controllo esogeno imposto dallo sperimentatore, si affida a dinamichecomputazionali locali per cogliere e categorizzare le ricorrenze statistiche pre-senti nel corpus di apprendimento.Gli attributi lessicali e grammaticali scoperti dal sistema si configurano1come una efficiente rete associativa [3] attraverso la quale le forme flessememorizzate nel lessico mentale sono messe in relazione tra loro, sulla basedi proprietà e attributi morfologici, in modo tale da garantire procedure diaccesso all’informazione lessicale efficienti e robuste, e al contempo, inter-pretare e produrre parole nuove sulla base delle parole già acquisite. I fascidi attributi morfologici (paradigmatici e grammaticali), di natura emergente,appaiono inoltre sensibili ad effetti di frequenza.In particolare si registrano effetti di type e di token. Si osserva infatti cheil numero di attributi grammaticali appare proporzionale alla type frequencydella classe e che tokens ad alta frequenza subiscono un maggior dettaglio diattributi, quasi una capillare focalizzazione, da parte del sistema, su quelleforme che appaiono più frequentemente. In un paradigma metodologico comequello adottato, finalizzato all’estrazione di features morfologiche, la nozionedi “morfema” come unità linguistica autonoma, minima e composizionale siperde, a vantaggio di una rappresentazione distribuita della componente mor-fologica [1]. Recenti studi confermano la scarsa plausibilità psicolinguisticadel morfema durante processi di apprendimento, optando per un componentemorfologica fuzzy e poco discretizzata, definita da gradienti più che da confinidi morfema [4].I possibili sviluppi di questo lavoro sono molteplici. In primo luogo, in-tendiamo studiare in modo più analitico il tipo di dinamica che qui abbiamoappena delineato. A questo proposito, una selezione più accurata del corpusdi addestramento, con particolare riferimento al rapporto numerico tra formeflesse ed esponenti lessicali, ci dovrebbe consentire di definire una vera e pro-pria curva di apprendimento, espressa nei termini del numero di attributi (Pe G) definiti dal sistema per ogni classe paradigmatica e grammaticale.In secondo luogo è nostro intendimento raffinare la codifica numericadelle forme in input. Si è già avuto modo di osservare che alcuni attributimorfologici innaturali possono essere ricondotti a un effetto di falsa analogiaindotta dalla casuale similarità tra caratteri distinti all’interno della parola-verbo. É ragionevole supporre che una codifica numerica più motivata sulpiano linguistico (con le vocali che risultino più vicine tra loro nella codifica diquanto non lo siano rispetto alle consonanti) possa aiutare a risolvere questoproblema.2References[1] Anderson, Stephen R. 1992. A-morphous morphology. Cambridge Uni-versity Press, Cambridge.[2] Bertram, Raymond, Robert Schreuder & Harald Baayen. 2000. The bal-ance of storage and computation in morphological processing: The roleof word formation type, affixal homonymy, and productivity. Journalof Experimental Psychology: Memory, Learning, and Cognition, 26:419-511.[3] Bybee, Joan L. & Paul Hopper (eds.). 2000. Frequency and the emer-gence of linguistic structure. John Benjamins, Amsterdam.[4] Hay, Jennifer & Harald Baayen. 2005. Shifting paradigms: gradientstructure in morphology. Trends in Cognitive Sciences, 9(7):342-348.[5] Laudanna, Alessandro, Simone Gazzellini & Maria De Martino. 2004.Representation of Grammatical Properties of Italian Verbs in the MentalLexicon. Brain and Language, 90:95-105.[6] Särelä, Jakko & Harri Valpola 2005. Denoising source separation. Jour-nal of Machine Learning Research, 6:233-272.3

Morfologia e DSS (Denoising Source Separation)

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