Abstract
Il fatto che uno stesso verbo possa avere valori azionali diversi a seconda del suo contesto linguistico solleva il problema di come modellare la complessa interazione dei fattori costituivi dell’Aktionsart. Per nessuna classe azionale sembra possibile selezionare un insieme di tratti la cui presenza in un contesto sia congiuntamente necessaria e sufficiente a garantire che l’evento venga interpretato come appartenente a quella particolare classe. Inoltre, gli stessi tipi azionali non si presentano come entità monolitiche, bensì come categorie che contengono rappresentanti verbali prototipici resistenti a variazioni contestuali, accanto invece a verbi che più facilmente danno luogo a fenomeni di polisemia a livello azionale. L’ipotesi di ricerca che esploriamo in questo lavoro è che l’interpretazione del valore azionale di un verbo in contesto possa essere modellata come il risultato di un complesso processo di integrazione di vincoli morfologici, sintattici e semantici di natura intrinsecamente probabilistica. Il peso relativo dei diversi vincoli viene stimato attraverso un algoritmo di apprendimento automatico basato sul principio della “massimizzazione dell’entropia”, che registra le correlazioni tra le classi azionali con diversi tratti del contesto linguistico dei verbi estratti da un corpus annotato.
Alessandra Zarcone
Professor of Language Technologies and Cognitive Assistants
Computational linguist with a background in NLP and in psycholinguistics, working on AI, NLP and human-machine interaction.