Il presente lavoro si pone come obiettivo primario un’indagine sulla natura emergente degli schemi associativi che organizzano, in linea teorica, il lessico mentale di un parlante. In questa prospettiva, sarà condotta un’applicazione sperimentale delle Self-Organizing Maps (SOMs) ai dati della flessione verbale dell’italiano, considerati come input al dispositivo neurale. Una SOM, come si specificherà meglio in seguito, si presenta (nel nostro caso) come una struttura connessionistica, capace di organizzare in categorie linguistiche dati di ingresso di natura morfologica. L’organizzazione è non supervisionata, nel senso che non vi è presenza di un supervisore esterno che informi il sistema sulle corrette modalità della ristrutturazione categoriale. In tali dispositivi neurali, l’apprendimento di dati di input viene a coincidere con la realizzazione di una configurazione spaziale degli stessi su una superficie (mappa) generalmente bi-dimensionale. In tal modo una SOM è in grado di rilevare l’esistenza di similarità pertinenti tra i tratti che descrivono i dati in ingresso e al contempo di categorizzarli in base alla scoperta di tale pertinenza. La pertinenza categoriale è ottenuta mediante principi di rilevanza statistica. Una simulazione dell’apprendimento morfologico mediante SOMs mira così a riprodurre la realizzazione di un possibile schema di auto-organizzazione, emergente e funzionale (ai fini organizzativi e di ristrutturazione), dei dati cui la rete è esposta in fase di addestramento. Questo schema sarà rappresentato visivamente come una distribuzione topologica dei dati di input sulla mappa, in base ad un qualche criterio emergente di pertinenza linguistica, individuato dalla SOM in modo incrementale.

L'emergenza del Paradigma. Un modello di apprendimento non-supervisionato applicato al sistema verbale dell'italiano

Calderone, Basilio
2004-08-06

Abstract

Il presente lavoro si pone come obiettivo primario un’indagine sulla natura emergente degli schemi associativi che organizzano, in linea teorica, il lessico mentale di un parlante. In questa prospettiva, sarà condotta un’applicazione sperimentale delle Self-Organizing Maps (SOMs) ai dati della flessione verbale dell’italiano, considerati come input al dispositivo neurale. Una SOM, come si specificherà meglio in seguito, si presenta (nel nostro caso) come una struttura connessionistica, capace di organizzare in categorie linguistiche dati di ingresso di natura morfologica. L’organizzazione è non supervisionata, nel senso che non vi è presenza di un supervisore esterno che informi il sistema sulle corrette modalità della ristrutturazione categoriale. In tali dispositivi neurali, l’apprendimento di dati di input viene a coincidere con la realizzazione di una configurazione spaziale degli stessi su una superficie (mappa) generalmente bi-dimensionale. In tal modo una SOM è in grado di rilevare l’esistenza di similarità pertinenti tra i tratti che descrivono i dati in ingresso e al contempo di categorizzarli in base alla scoperta di tale pertinenza. La pertinenza categoriale è ottenuta mediante principi di rilevanza statistica. Una simulazione dell’apprendimento morfologico mediante SOMs mira così a riprodurre la realizzazione di un possibile schema di auto-organizzazione, emergente e funzionale (ai fini organizzativi e di ristrutturazione), dei dati cui la rete è esposta in fase di addestramento. Questo schema sarà rappresentato visivamente come una distribuzione topologica dei dati di input sulla mappa, in base ad un qualche criterio emergente di pertinenza linguistica, individuato dalla SOM in modo incrementale.
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