COMPUTATIONAL LINGUISTICS MOD. 1

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Programma

Obiettivi Formativi

Lo studente verra' introdotto alle tecniche di parsing morfologico e sintattico sulla base del linguaggio Prolog a cui sara' dedicata una parte delle attivita' di laboratorio. Lo studente imparera' ad utilizzare vari strumenti di analisi disponibili in laboratorio o su web. Una parte fondamentale del modulo vertera' alla presentazione dei sistemi più noti per la traduzione automatica, da quelli per regole a quelli statistici. Sulla base dei sistemi presenti su siti web e funzionanti online, lo studente dovrà procedere a una valutazione dei risultati su un set di esempi predisposti ad hoc.

Contenuti

Introduzione ai concetti e all'analisi sintattica (includendo in questo le nozioni di POS tagging, l'interfaccia sintattico-semantica, e fenomeni linguistici come la complementazione, il raising, il controllo, il passivo e le dipendenze a lunga distanza).Verra dedicata maggior enfasi alle ipotesi di codifica formalmente precisa dal punto di vista linguistico di questi fenomeni; inoltre si terra conto del problema di comporre grammatiche "scalabili" in modo che siano utili per applicazioni pratiche in particolari domini. Durante il corso si costruira progressivamente una grammatica consistente per un frammento di lingua inglese. Si dedichera dovuta attenzione a problemi derivanti dall'analisi di altre lingue come l'italiano. Dal punto di vista computazionale si guideranno gli studenti all'utilizzo di strumenti online per la traduzione automatica, sulla base di esempi organizzati per testare le abilità linguistiche e grammaticali dei sistemi stessi. Lo studente sarà in grado di verificare tipologie di problematiche che a seconda della natura del sistema di traduzione si possono prevedere difficili da realizzare.

Testi di riferimento

Delmonte R. (2008), Computational Linguistic Text Processing - Lexicon, Grammar, Parsing and Anaphora Resolution, Nova Science Publishers, New York.
Delmonte R. (2007), Computational Linguistic Text Processing - Logical Form, Semantic Interpretatiion, Discourse Relations and Question Answering, Nova Science Publishers, New York.
Philipp Koehn, (2010), Statistical Machine Translation, CUP, Cambridge UK.
Yorik Wilks, Machine translation : its scope and limits, 2009. New York : Springer.

Metodi didattici

Misto

Lingua di insegnamento

Italiano (English if required)

Sostenibilità

• Insegnamento sostenibile
• CFU sostenibili: 2
• Dispense e materiali di approfondimento e di autovalutazione disponibili online; testi di riferimento in formato e-book