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    Plan

    Plan détaillé Texte intégral 1. Introduzione 2. Variabili Formali e Distribuzionali 3. Giudizi su Variabili Soggettive 4. Variabili Morfologiche e MorfoFonologiche 5. Variabili Semantiche 6. Variabili Sintattiche 7. Misure Comportamentali Bibliographie Notes de bas de page Auteurs

    Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    Variabili Rilevanti nella Rappresentazione delle Parole nel Lessico Mentale: Dati Psicolinguistici da una Banca-Dati di Nomi e Verbi Italiani

    Maria De Martino, Azzurra Mancuso et Alessandro Laudanna

    p. 125-130

    Résumés

    Il lavoro descrive un database lessicale composto da 100 nomi e 100 verbi italiani. Per ciascun nome e verbo il database rende disponibili informazioni sulle proprietà formali, distribuzionali, morfo-fonologiche, semantiche e sintattiche e i valori relativi al tempo medio e all’accuratezza di riconoscimento. Il database è utile nelle aree di ricerca in cui sia necessario manipolare e controllare le variabili linguistiche che influenzano il processing lessicale delle parole.

    The present paper describes a lexical database containing 100 Italian nouns and 100 Italian verbs. For each noun and verb the database provides information about formal, distributional, semantic, morphophonological and syntactic characteristics and average recognition times and accuracy. This set of norms is supposed to be helpful in research areas where it is necessary to manipulate and to control for linguistic variables affecting lexical processing of words.

    Texte intégral 1. Introduzione 1.1 Organizzazione della Banca-Dati 2. Variabili Formali e Distribuzionali 3. Giudizi su Variabili Soggettive 4. Variabili Morfologiche e MorfoFonologiche 5. Variabili Semantiche 6. Variabili Sintattiche 7. Misure Comportamentali Bibliographie Notes de bas de page Auteurs

    Texte intégral

    1. Introduzione

    1La ricerca sull’elaborazione lessicale ha dimostrato che numerose proprietà linguistiche delle parole incidono sul modo in cui esse vengono riconosciute e prodotte dai parlanti. D’altra parte, isolare sperimentalmente il ruolo di variabili singole è un’impresa quasi impossibile dato l’effetto di altre variabili concomitanti (Baayen, 2008). In tal senso, la disponibilità di banche-dati descrittive e comportamentali è cruciale in molte aree di ricerca sull’elaborazione di parole.

    2Questo lavoro ha lo scopo di presentare un database operativo e facile da interrogare composto attualmente1 da 200 parole italiane. Un aspetto innovativo del database è rappresentato dalla ricchezza di parametri descrittivi per le singole parole e per la presenza di misure di elaborazione delle stesse (tempi medi di risposta e accuratezza in un compito di riconoscimento visivo). Tale ricchezza, soprattutto in termini di informazioni sulle caratteristiche morfologiche, semantiche e sintattiche pressoché assenti in altri strumenti di ricerca disponibili, rende il database particolarmente utile per preparare liste di stimoli adeguatamente bilanciati per esperimenti fattoriali in tutte le aree di ricerca in cui le parole possono essere usate come stimoli. Un secondo aspetto innovativo è rappresentato dal fatto che, a differenza di analoghi strumenti disponibili per l’italiano, la banca-dati qui illustrata propone modalità di analisi linguistica e di classificazione omogenee per le due principali classi di parole, i nomi e i verbi2.

    1.1 Organizzazione della Banca-Dati

    3La banca-dati contiene 200 entrate principali, 100 sostantivi e 100 verbi italiani, e 400 sottoentrate: per i sostantivi vi sono 100 sotto-entrate che corrispondono alla forma singolare e 100 sotto-entrate che corrispondono al plurale del nome; per i verbi vi sono 100 sotto-entrate che corrispondono alla forma dell’infinito e 100 sotto-entrate che corrispondono alla 3a persona dell’indicativo presente; tali forme verbali sono quelle più diffusamente impiegate negli studi psicolinguistici e neurolinguistici.

    4Ciascuna voce inserita nella banca-dati è corredata da informazioni relative ad un ampio numero di variabili descritte nei paragrafi successivi che possono essere classificate in sei categorie: variabili formali e distribuzionali, variabili morfologiche e morfo-fonologiche, variabili sintattiche, variabili semantiche, giudizi su variabili soggettive, misure comportamentali.

    2. Variabili Formali e Distribuzionali

    5Gli effetti delle variabili formali sull’accesso lessicale sono tra i più noti e consistenti nella letteratura psicolinguistica: tipicamente le parole più corte e con maggiore frequenza d’uso tendono ad essere elaborate con maggiore efficienza dal processore lessicale (Colombo, 1993), così come le parole che si conformano al pattern di accentazione prevalente nella lingua rispetto alle parole che deviano da tale pattern (Colombo, 1992). Analogamente, l’elaborazione lessicale di parole che sono altamente confondibili con altre per la presenza di vicini ortografici3 risente della numerosità e della frequenza cumulativa del vicinato ortografico o di singoli vicini (Laudanna, 2006). Altri dati (Bracco e Laudanna, 2012) mostrano che la frequenza relativa della forma di una parola, ovvero il rapporto quantitativo tra la frequenza individuale di quella forma e la frequenza cumulativa delle altre forme del paradigma di quella parola, ha un valore predittivo sulla velocità e l’accuratezza nel riconoscimento.

    6La banca-dati qui descritta rende disponibili una serie di valori relativi alle principali variabili formali e distribuzionali indicate dalla ricerca sull’accesso lessicale.

    7Per ciascuna entrata del database (e relative sotto-entrate) è indicato il pattern di accentazione e sono disponibili informazioni sulla lunghezza espressa in termini di numero di lettere, sillabe e fonemi.

    Tabella 1: Esempi di codifica del pattern di accentazione e della lunghezza.

    ENTRATA

    SOTTO-
    ENTRATA

    ACCENTO

    LET

    SIL

    FON

    dedica

    dedica

    sdrucciola

    6

    3

    6

    dediche

    sdrucciola

    7

    3

    6

    abbaiare

    abbaiare

    piana

    8

    4

    7

    abbaia

    piana

    6

    3

    5

    8La banca-dati contiene svariati indici sulla frequenza d’uso delle singole entrate e delle relative sotto-entrate. Sono disponibili i valori relativi alla frequenza cumulativa di tutte le forme del paradigma di nomi e verbi nello scritto per il lessico adulto (fonte: CoLFIS, Bertinetto, Burani, Laudanna, Marconi, Ratti, Rolando e Thornton, 2005), alla frequenza cumulativa di tutte le forme del paradigma di nomi e verbi nel parlato per il lessico adulto (fonte: LIP, De Mauro, Mancini, Vedovelli e Voghera, 1993) e alla frequenza cumulativa di tutte le forme del paradigma di nomi e verbi nello scritto per il lessico infantile (Marconi, Ott, Pesenti, Ratti e Tavella, 1993).

    9Per le sotto-entrate sono disponibili i valori della frequenza della forma nello scritto adulto, i valori della frequenza della forma nel parlato adulto ed il rapporto tra la frequenza della singola forma e la frequenza cumulativa dell’intero paradigma della parola nello scritto e nel parlato adulti.

    10Tabella 2: Esempi di codifica dei valori di frequenza nel lessico scritto adulto

    Tabella 3: Esempi di codifica dei valori di frequenza nel lessico parlato adulto

    LESSICO SCRITTO ADULTO

    SOTTO-
    NTRATA

    VALORE GREZZO

    VALORE
    PER
    MILIONE

    FQ
    RELATIVA
    GREZZA

    FQ
    RELATIVA
    PER
    MILIONE

    assaggiare

    5

    1,6

    0,2

    0,07

    assaggia

    6

    1,9

    0,3

    0,08

    gita

    30

    9,4

    0,6

    0,18

    gite

    23

    7,2

    0,4

    0,14

    LESSICO PARLATO ADULTO

    SOTTO-
    ENTRATA

    VALORE
    GREZZO

    VALORE
    PER
    MILIONE

    FQ
    RELATIVA
    GREZZA

    FQ
    RELATIVA
    PER
    MILIONE

    assaggiare

    4

    8

    0,5

    1

    assaggia

    0

    0

    0

    0

    gita

    10

    20

    1

    2

    gite

    0

    0

    0

    0

    11Per entrate e sotto-entrate sono disponibili misure relative al vicinato ortografico: è riportato il numero dei vicini ortografici, la frequenza del vicino ortografico con frequenza maggiore, la frequenza media e la somma delle frequenze dei vicini ortografici; tali dati sono stati ottenuti usando un algoritmo di ricerca dei vicini ortografici applicato alle occorrenze del CoLFIS4.

    12Tutti i valori di frequenza sono disponibili sia come misura grezza che riportati ad 1 milione di occorrenze con l’obiettivo di renderli comparabili tra loro.

    Tabella 4: Esempi di codifica della numerosita e della frequenza del vicinato ortografico

    SOTTO-ENTRATA

    N COUNT

    FREQUENZA
    MEDIA
    VICINATO
    ORTOGRAFICO

    VICINO
    CON
    FREQUENZA
    MAGGIORE

    SOMMA
    DELLA
    FREQUENZA
    DEI VICINI

    arare

    4

    Valore
    grezzo

    26

    89

    100

    Valore
    per
    milione

    8

    28

    31

    ara

    27

    Valore
    grezzo

    744

    9442

    20046

    Valore
    per
    milione

    233

    2959

    6282

    capriola

    4

    Valore
    grezzo

    3

    5

    12

    Valore
    per
    milione

    0,94

    1,57

    3,77

    capriole

    3

    Valore
    grezzo

    3

    5

    10

    Valore
    per
    milione

    1,04

    1,57

    3,13

    3. Giudizi su Variabili Soggettive

    13Non solo le proprietà linguistiche oggettive delle parole incidono significativamente sui processi di rappresentazione ed elaborazione lessicale; alcuni fattori rilevanti dipendono, piuttosto, dall’esperienza soggettiva dei parlanti. È il caso di due variabili come l’età di acquisizione delle parole, ovvero l’età alla quale sono stati appresi per la prima volta in forma scritta e/o parlata una parola e il suo significato (Carroll e White, 1973), e l’immaginabilità, la proprietà di una parola di evocare un’immagine mentale, una rappresentazione visiva o un’altra esperienza sensoriale (Paivio, Yuille e Madigan, 1968). Per il loro carattere di soggettività è molto difficile disporre di dati riguardanti queste due variabili che sono cruciali in compiti di lettura, riconoscimento o produzione.

    Figura1: Scale a 5 punti usate per ottenere i valori soggettivi sull’eta di acquisizione e sull’immaginabilita

    0-3 anni

    4-6 anni

    7-9 anni

    10-12 anni

    dopo i 12 anni

    Molto
    difficile da
    immaginare

    Difficile da
    immaginare

    Mediamente
    immaginabile

    Facile da
    immaginare

    Molto facile
    da
    immaginare

    14In questa banca-dati sono confluiti i risultati derivanti dalla conduzione di due studi finalizzati ad ottenere valutazioni soggettive dell’immaginabilità e dell’età di acquisizione delle parole attraverso l’impiego delle scale a 5 punti riportate in Figura 15.

    Tabella 5: Medie e deviazioni standard per le principali variabili formali, distribuzionali e soggettive dei nomi e verbi contenuti nella banca-dati

    NOMI

    VERBI

    media

    dev.
    st.

    media

    dev.
    st.

    NUMERO DI LETTERE

    7,5

    1,4

    8,1

    1,5

    NUMERO DI SILLABE

    3,1

    0,6

    3,5

    0,6

    NUMERO DI FONEMI

    7,1

    1,4

    7,5

    1,3

    FREQUENZA
    CUMULATIVA*
    NELLO SCRITTO ADULTO

    40,1

    52,2

    87,6

    147,8

    FREQUENZA
    CUMULATIVA*
    NEL PARLATO ADULTO

    29,4

    68,2

    98,5

    257,4

    FREQUENZA
    CUMULATIVA*
    NELLO SCRITTO
    INFANTILE

    21,7

    62,2

    160,0

    322,1

    NUMERO DI
    VICINI ORTOGRAFICI

    2,6

    2,9

    2,2

    2,4

    FREQUENZA MEDIA*
    VICINI ORTOGRAFICI

    8

    12,4

    4,8

    7,6

    ETA DI ACQUISIZIONE

    7,1

    2,3

    6,1

    2,2

    IMMAGINABILITA

    3,6

    0,6

    4,0

    0,4

    *calcolata su un milione di occorrenze

    4. Variabili Morfologiche e MorfoFonologiche

    15Il ruolo della variabili distribuzionali incide sulla rappresentazione delle parole nel lessico mentale non solo in termini assoluti: alcune proprietà distribuzionali possono prevedere la tendenza delle parole ad essere elaborate attraverso i morfemi costituenti durante l’accesso lessicale. In tal senso, hanno un ruolo variabili come la numerosità, la regolarità e la produttività dei paradigmi flessivi delle parole (Colombo, Laudanna, De Martino e Brivio, 2004), la trasparenza semantica o la frequenza dei costituenti morfemici delle parole, la confondibilità di affissi morfologici con sequenze di segmenti ricorrenti (Taft e Forster, 1975; Laudanna e Burani, 1995) e, infine, le implicazioni morfologiche di variabili grammaticali come il genere dei nomi (De Martino, Bracco, Postiglione e Laudanna, 2017).

    16Pertanto, con lo scopo di dare indicazioni sulle principali variabili morfologiche e morfofonologiche, nomi e verbi della banca-dati sono stati sottoposti a una serie di operazioni di codifica. Per ciascuna entrata è indicato se si tratti di una forma derivata da un nome (zampata, pugnalare), da un verbo (passeggiata, scavalcare), da un aggettivo (carezza, aggiustare), da un avverbio (attraversare), se si tratti di una forma composta (benedire, parapiglia) o parasintetica (arricciare).

    Tabella 6: Distribuzione delle 100 entrate-verbo in base alia coniugazione di appartenenza

    1A CONIUGAZIONE

    2a CONIUGAZIONE

    3a CONIUGAZIONE

    RIZOATONI

    RIZOTONICI

    73

    14

    1

    12

    17Ciascuna entrata è corredata dall’informazione sulla classe flessiva di appartenenza; per i verbi è indicata l’appartenenza alla 1a, 2a (con distinzione tra verbi rizoatoni (cadere), o rizotonici (accendere)) o 3a coniugazione ed è segnalata la presenza di irregolarità all’interno del paradigma della parola (allomorfi o di variazioni fonotattiche della radice).

    18Tabella 7: Esempi di codifica della presenza di irregolarita nel paradigma dei verbi della banca-dati

    ENTRATA

    SOTTO-ENTRATA

    PRESENZA DI
    IRREGOLARITA
    NEL
    PARADIGMA

    REGOLARITA
    DELLA
    FORMA

    svenire

    svenire

    si

    reg

    sviene

    si

    irr

    rispondere

    rispondere

    si

    reg

    risponde

    si

    reg

    19Per i nomi è indicato il genere grammaticale (capriola, femminile; furto, maschile) e il tipo di alternanza della vocale finale tra singolare e plurale (capriola/capriole, a_e; furto/furti, o_i, analisi, invariabile, ecc.).

    Tabella 8: Distribuzione delle 100 entrate-nome in base al genere grammaticale e all’alternanza della vocale finale tra le forme del singolare e del plurale

    GENERE

    ALTERNANZA DELLA VOCALE FINALE
    TRA
    FORMA SINGOLARE E FORMA PLURALE

    a_e

    o_i

    e_i

    invariabili

    FEMMINILE

    71

    67

    0

    3

    1

    MASCHILE

    29

    0

    28

    1

    0

    5. Variabili Semantiche

    20Aspetti cruciali per la rappresentazione lessicale delle parole sono le caratteristiche del significato: parole che veicolano significati multipli o parole polisemiche tendono ad essere elaborate in maniera diversa da parole dal significato univoco e spesso è stato osservato che l’effetto dell’ambiguità e della polisemia sono modulati dalla frequenza d’uso dei vari sensi o significati (Klepousniotou e Baum, 2007; Mancuso, Tagliaferri e Laudanna, 2016; Rodd, Gaskell e Marslen-Wilson, 2004).

    21È stato anche evidenziato che nella rappresentazione lessicale hanno un ruolo importante alcuni aspetti della rappresentazione concettuale delle parole come quelli che riguardano l’uso di uno strumento o di una parte del corpo per eseguire un’azione denotata da un nome o un verbo (Hauk, Johnsrude e Pulvermuller, 2004; Jonkers e Bastiaanse, 2007).

    22Seguendo le indicazioni della letteratura, per ciascuna entrata è indicata la presenza di eventuali forme di ambiguità lessicale come l’omonimia, ovvero l’esistenza di più entrate nel dizionario (Sabatini e Coletti, 2008) corrispondenti a significati multipli e tra loro non connessi veicolati dalla stessa forma, l’ambiguità grammaticale, ovvero l’esistenza di più entrate nel dizionario in base a differenze di classe grammaticale con sovrapposizione di significato e, infine, la polisemia, ovvero l’esistenza di più sensi semanticamente e/o etimologicamente connessi e ricondotti nel dizionario alla stessa voce.

    23Nel database, per ciascun senso veicolato è riportato un esempio di frase.

    Tabella 9: Esempi di codifica di casi di omonimia, ambiguita grammaticale e polisemia tratti dalla banca dati

    SOTTO-
    NTRATA

    OMONIMIA

    AMBIGUITÀ
    GRAMMATICALE

    POLISEMIA

    ESEMPIO

    usura

    +

    +

    + 3 sensi

    L’usura è un
    reato gravissimo

    L’olio evita l’usura dell’ingranaggio

    L’attrito usura le ruote

    critica

    -

    +

    + 4 sensi

    Ho letto la tua critica del progetto

    Aldo e esperto di critica storica

    Sul film la critica e divisa

    Il chairman spesso critica tutti gli interventi

    benedire

    -

    -

    + 3 sensi

    Il papa benedice i fedeli

    Che Dio ti benedica

    Benedico il giorno in cui presi quella decisione

    24Per i verbi, inoltre, è indicato per ognuno dei possibili significati o sensi se esso si riferisca ad azioni per le quali è necessario l’uso di uno strumento o di una parte del corpo e se il soggetto può essere umano o non umano. Infine, sia per i nomi sia per i verbi è indicato l’eventuale impiego all’interno di espressioni polirematiche (analisi in “in ultima analisi”, loc. avv.; vendere in “vendere cara la pelle”, loc.v. De Mauro, 2014).

    Tabella 10: Esempi della codifica di informazioni semantico-concettuali dei verbi presenti nella banca-dati

    SENSO

    USO DI UNO
    STRUMENTO

    PARTE DEL
    CORPO
    COINVOLTA
    NELL’AZIONE

    ANIMATEZZA
    DEL
    SOGGETTO

    bollire

    l’acqua
    bolle a 100
    gradi

    -

    -

    non umano

    ho bollito il
    riso

    +

    braccia

    umano

    Luigi bolle
    di rabbia

    -

    -

    umano

    la teiera
    bolle sul
    fuoco

    -

    -

    non umano

    le patate
    stanno
    bollendo

    -

    -

    non umano

    6. Variabili Sintattiche

    25Un numero crescente di studi sta mettendo in evidenza che l’elaborazione lessicale di nomi e verbi è sensibile alla manipolazione di variabili sintattiche come la struttura argomentale (Collina, Marangolo, e Tabossi, 2001; Thompson, Lange, Schneider, e Shapiro, 1997), il tipo di sotto-categorizzazione e il numero di ruoli tematici (De Bleser e Kauschke, 2003). In base alle indicazioni di questi studi, per ciascun verbo della banca-dati e per ciascun senso o significato ammesso dal verbo stesso è specificato il comportamento sintattico in termini di transitività o intransitività; per l’uso intransitivo dei verbi è segnalata la possibilità di avere un complemento oggetto interno (dormire). Per ciascun uso del verbo è indicato anche il numero minimo di argomenti ammessi e la struttura di sotto-categorizzazione.

    Tabella 11: Esempi della codifica della struttura argomentale e della struttura di sotto-categorizzazione di verbi

    LEMMA

    ESEMPIO

    USO
    SINTATTICO

    NUMERO DI
    ARGOMENTI

    STRUTTURA DI
    SOTTO-
    CATEGORIZZAZIONE

    tagliare

    questo coltello taglia bene

    intransitivo

    0

    sogg-v

    (Fig) tagliare per i prati

    intransitivo

    1

    sogg-v-prep.arg

    tagliare una torta

    transitivo

    1

    sogg-v-arg.

    mi sono tagliato

    riflessivo

    0

    sogg-v

    mi taglio i capelli

    riflessivo

    1

    sogg-v-arg

    26Infine, è presente l’informazione relativa alla possibilità di usare il verbo in forma riflessiva ed è riportato il tipo di ausiliare ammesso per ciascun significato possibile (essere per svenire; avere per abbaiare; entrambi per imbiancare a seconda del significato del verbo: Aldo ha imbiancato le pareti; Aldo è imbiancato precocemente).

    27Per ciascun senso possibile di un verbo o nome è indicato il numero di argomenti che ne completano il significato e che devono essere obbligatoriamente espressi al fine di usare il verbo o il nome in frasi grammaticalmente corrette e non semanticamente incomplete (appendere, 2 argomenti: Ho appeso i vestiti nell’armadio; crescita, 1 argomento: La crescita del bambino è stata rapidissima intorno ai tre anni).

    7. Misure Comportamentali

    28Per ciascuna entrata della banca-dati sono disponibili misure comportamentali ricavate dalla somministrazione di un esperimento di decisione lessicale visiva6 a 110 parlanti italiani. I 100 nomi e i 100 verbi7 della banca-dati sono stati presentati all’interno di una lista più ampia in cui sono state impiegate altre parole-filler (140 nomi e 140 verbi). La lista complessiva di 480 nomi e verbi è stata suddivisa in due sotto-liste composte da 280 parole (140 nomi e 140 verbi) e 280 non-parole (140 pseudo-nomi e 140 pseudoverbi). A ciascun partecipante all’esperimento è stata somministrata una lista da 560 stimoli (280 parole e 280 non-parole).

    Tabella 12: Tempi medi di riconoscimento e numero di errori

    NOMI

    VERBI

    media

    dev.
    st.

    media

    dev.
    st.

    TEMPI DI RISPOSTA
    (MILLISECONDI)

    539,8

    48,7

    524,7

    44,2

    NUMERO DI ERRORI

    5,3

    7,4

    3,0

    4,9

    29I tempi medi di riconoscimento e l’accuratezza ottenuti con questo esperimento, al pari delle altre informazioni contenute nella banca-dati, possono essere usati per selezionare nomi e verbi perfettamente bilanciati per tutti i parametri psicolinguistici rilevanti nell’accesso lessicale in studi finalizzati a confrontare le due classi di parole.

    Bibliographie

    Baayen, R. H. (2008). Analyzing linguistic data: A practical introduction to statistics using R. Cambridge University Press.

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    Notes de bas de page

    1 La banca-dati qui descritta è parte di uno studio più ampio ancora in via di completamento che comprende complessivamente 490 entrate e 1960 sotto-entrate.

    2 La banca-dati è disponibile in formato Microsoft Excel ed è consultabile inviando un messaggio di posta elettronica a mdemartino@unisa.it.

    3 I “vicini ortografici” di una parola sono le parole ottenute dalla parola data cambiando una lettera per volta per volta in una determinata posizione.

    4 L’algoritmo è disponibile al link: http://ip146172.psy.unipd.it/claudio/vicini2.php

    5 A ciascuno studio hanno preso parte 55 studenti universitari.

    6 In questo esperimento le parole venivano presentate al centro dello schermo di un computer per un tempo limite di un secondo. I partecipanti dovevano decidere se esse fossero parole reali dell’italiano.

    7 In questo esperimento i verbi sono stati presentati nella forma infinita e i nomi nella forma singolare.

    Auteurs

    Maria De Martino

    LaPSUS, Laboratory of Experimental Psychology, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132 Fisciano, SA, 84084, Italy – mdemartino@unisa.it

    Azzurra Mancuso

    LaPSUS, Laboratory of Experimental Psychology, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132 Fisciano, SA, 84084, Italy – amancuso@unisa.it

    Alessandro Laudanna

    LaPSUS, Laboratory of Experimental Psychology, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132 Fisciano, SA, 84084, Italy – alaudanna@unisa.it

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    EVALITA. Evaluation of NLP and Speech Tools for Italian

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    1 La banca-dati qui descritta è parte di uno studio più ampio ancora in via di completamento che comprende complessivamente 490 entrate e 1960 sotto-entrate.

    2 La banca-dati è disponibile in formato Microsoft Excel ed è consultabile inviando un messaggio di posta elettronica a mdemartino@unisa.it.

    3 I “vicini ortografici” di una parola sono le parole ottenute dalla parola data cambiando una lettera per volta per volta in una determinata posizione.

    4 L’algoritmo è disponibile al link: http://ip146172.psy.unipd.it/claudio/vicini2.php

    5 A ciascuno studio hanno preso parte 55 studenti universitari.

    6 In questo esperimento le parole venivano presentate al centro dello schermo di un computer per un tempo limite di un secondo. I partecipanti dovevano decidere se esse fossero parole reali dell’italiano.

    7 In questo esperimento i verbi sono stati presentati nella forma infinita e i nomi nella forma singolare.

    Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017

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    Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017

    Ce livre est cité par

    • Research on medical named entity recognition based on DB-MA-BiLSTM-CRF(2022) . DOI: 10.1117/12.2640767

    Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017

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    De Martino, M., Mancuso, A., & Laudanna, A. (2017). Variabili Rilevanti nella Rappresentazione delle Parole nel Lessico Mentale: Dati Psicolinguistici da una Banca-Dati di Nomi e Verbi Italiani. In R. Basili, M. Nissim, & G. Satta (éds.), Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017 (1‑). Accademia University Press. https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/books.aaccademia.2390
    De Martino, Maria, Azzurra Mancuso, et Alessandro Laudanna. « Variabili Rilevanti nella Rappresentazione delle Parole nel Lessico Mentale: Dati Psicolinguistici da una Banca-Dati di Nomi e Verbi Italiani ». In Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017, édité par Roberto Basili, Malvina Nissim, et Giorgio Satta. Torino: Accademia University Press, 2017. https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/books.aaccademia.2390.
    De Martino, Maria, et al. « Variabili Rilevanti nella Rappresentazione delle Parole nel Lessico Mentale: Dati Psicolinguistici da una Banca-Dati di Nomi e Verbi Italiani ». Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017, édité par Roberto Basili et al., Accademia University Press, 2017, https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/books.aaccademia.2390.

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    Format

    Basili, R., Nissim, M., & Satta, G. (éds.). (2017). Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-it 2017 (1‑). Accademia University Press. https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/books.aaccademia.2314
    Basili, Roberto, Malvina Nissim, et Giorgio Satta, éd. Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-It 2017. Torino: Accademia University Press, 2017. https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/books.aaccademia.2314.
    Basili, Roberto, et al., éditeurs. Proceedings of the Fourth Italian Conference on Computational Linguistics CLiC-It 2017. Accademia University Press, 2017, https://0-doi-org.catalogue.libraries.london.ac.uk/10.4000/books.aaccademia.2314.
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