Analisi dei risultati - Linguistica italiana II Mirko Tavosanis A. a. 2018-2019 - Unipi

Valutazione dei sistemi automatici di interazione
  linguistica in italiano – Modulo B

  14. Analisi dei risultati

8 aprile 2019                       Linguistica italiana II
                                    Mirko Tavosanis
                                    A. a. 2018-2019

Oggi

• Il dettaglio degli errori
• Metodi usati nei contributi recenti

Analisi dei testi prodotti dalla NMT
• In generale, possono essere analizzati (anche con
  strumenti come Dylan) e valutati come qualunque altro
  tipo di testo; per esempio, dal punto di vista di:
  • Composizione del lessico
  • Complessità delle strutture sintattiche
  • Leggibilità
• La risposta a queste domande è interessante in rapporto
  alla diffusione: sono testi che potrebbero essere letti da
  un numero sempre maggiore di esseri umani e avranno
  un impatto linguistico
• Inoltre, possono essere analizzati anche per vedere qual
  è la loro qualità… in particolare, per quanto riguarda la
  presenza di errori

Che cosa sappiamo sugli errori?
Per il prodotto di NMT, si dice di solito:
• Gli errori morfologici sono sorprendentemente ridotti,
  rispetto alla traduzione PBST, ma sono comunque
  presenti
• Può produrre traduzioni grammaticalmente corrette, ma
  prive di rapporto con il testo di partenza
  • Questo sembra un problema ridotto, a livello di frase (= frasi
    completamente inventate), ma frequente all’interno
• Le frasi lunghe creano più problemi, rispetto alle frasi
  brevi

Abbiamo visto un esempio di analisi nella tesi di
Simone Gallo (6 marzo)

Prerequisito per l’interpretazione
• Per discutere gli errori di significato occorre conoscere la
  lingua del testo originale!
• Il livello B2 richiesto da Informatica umanistica per
  l’inglese dovrebbe essere abbondantemente sufficiente (=
  possono anche sfuggire degli errori, ma pochi)
• Lo stesso lavoro può essere fatto su qualunque altra
  lingua, purché conosciuta a livello sufficiente
• In altri termini: inutile provare a confrontare gli errori di
  traduzione dal cinese, se non conosciamo il cinese –
  possiamo solo valutare la correttezza grammaticale
  dell’italiano, e farci venire sospetti sulla coerenza del
  testo, ma non è possibile toglierci i dubbi

Analisi degli errori
Qui vedremo il modo in cui è stato svolto il lavoro in Luisa
Bentivogli, Arianna Bisazza, Mauro Cettolo, Marcello Federico,
Neural versus phrase-based MT quality: An in-depth analysis on
English-German and English-French, «Computer Speech &
Language» 49, 2018, pp. 52-70 (su ScienceDirect, accessibile da
rete Unipi)
Constatazioni di senso comune (Bentivogli e altri 2018, p. 54):
• L’analisi manuale è molto costosa e complicata
• L’analisi automatica produce molti errori ed è influenzata dalle
  caratteristiche della traduzione di riferimento (una, o
  comunque poche)
Un compromesso con molte possibilità di sviluppo: analisi degli
errori eseguita dopo che un testo è stato revisionato

Categorie di analisi di uso comune
A livello di parola:
• Morfologia
• Ordine delle parole
• Parole mancanti
• Parole aggiunte
• Scelta lessicale (= parole sbagliate)

Categorie di analisi semplificate
A livello di parola (Bentivogli e altri 2018):
• Morfologia
• Ordine delle parole
• Scelta lessicale (= parole sbagliate)

Soggetto
• Punto di partenza: trascrizioni umane di 12 discorsi tenuti
  in inglese durante altrettanti TED Talk (circa 2500 token a
  discorso)
• Il fatto che i testi originali siano trascrizioni del parlato
  (cioè con sintassi semplificata, rispetto allo scritto) fa
  pensare che la differenza nell’ordine delle parole
  dall’originale alla traduzione possa essere relativamente
  ridotta, rispetto a un corpus di testi scritti
• Traduzione automatica (con sistemi non commerciali):
  • dall’inglese in tedesco (4 sistemi NMT, 3 PBMT)
  • dall’inglese in francese (2 sistemi NMT, 3 PBMT)
• La traduzione automatica è stata poi revisionata da
  traduttori umani

Due tipi di controllo
Il controllo della qualità è stato eseguito calcolando il TER-
Translation Edit Rate, che viene calcolato confrontando la
traduzione automatica e la versione revisionata da un essere
umano (ne abbiamo parlato l’11 marzo)
In particolare sono stati usati:
• Multi-Reference TER (mTER): tra più versioni della
  stessa frase, prodotte da più revisori umani, viene scelta
  come riferimento quella più vicina all’output della
  traduzione automatica
• Human-targeted TER (HTER): l’output di partenza viene
  confrontato con la revisione automatica

Applicabilità per noi?
• Potremmo sostituire le versioni revisionate con
  traduzioni umane degli articoli originali?
• Non ho fatto confronti, ma temo di no: i testi hanno
  probabilmente differenze notevoli (come abbiamo visto in
  alcuni casi), e questo li rende oggetti diversi
• In sostanza, occorre avere dei revisori professionisti: cosa
  che si può fare con un progetto dedicato, o in
  alternativa...

Progetto Wikipedia
• L’applicabilità va verificata, ma è promettente
• Alla base: usare il tracciamento delle versioni di
  Wikipedia per vedere quanto viene modificato un testo
• All’interno di un PRIN recentemente finanziato, conto di
  usarlo (almeno in via sperimentale) per individuare quali
  sono i tratti di scrittura degli studenti universitari che
  vengono modificati dalle revisioni successive
• Richiede molti adattamenti e un buon livello di sviluppo
  (per distinguere gli interventi sulla frase da quelli
  generati da semplici interventi sui collegamenti interni, e
  simili)

Risultato base
Come ormai ci aspettiamo, per NMT è stato necessario un
numero di interventi molto minore rispetto a quello di
PBMT
Per il tedesco, per esempio, le medie NMT rispetto a quelle
PBMT sono state:
• mTER 13,8 contro 21,7
• HTER 22,6 contro 29,0
Il fatto che i punteggi mTER siano più bassi viene
interpretato come indicazione del fatto che mTER «is a
viable way to control and overcome post-editors variability,
thus ensuring a more reliable and informative evaluation
about the real overall performance of MT systems» (p. 57)….
Ma non sono sicuro del perché

Valutazione in base alla lunghezza
• La percentuale degli errori aumenta effettivamente in base alla
  lunghezza della frase
• Tuttavia, «differently from what observed in previous investigations,
  NMT seems not to suffer from performance degradation more than
  PBMT as the input lengh increases» (p. 58)
• Aggiungo che sarei curioso di vedere che cosa succede alla qualità
  delle traduzioni umane nelle stesse circostanze!

Valutazione degli errori
• La valutazione di diversi tipi di errore, inclusi quelli di
  traduzione, in molti casi è molto difficile
• In alcune aree è perfettamente possibile: errori
  ortografici, errori di accordo…
• In altre, perfino dare dei numeri è molto complicato: si
  può fare, ma c’è un margine molto alto di incertezza
• Soprattutto, si incontrano problemi metodologici
• In passato ho provato la valutazione di errori:
  • Ortografici (facili)
  • Morfosintattici (più difficili)
  • Concordanza soggetto – verbo (facili)
  • Semantici (molto difficili)

Analisi degli errori in vari contesti
• I testi prodotti da madrelingua in contesti formali sono
  abbastanza analizzabili e i casi di incertezza sono ridotti
• I testi prodotti come lingua straniera o lingua
  seconda spesso contengono elementi non interpretabili
  e non descrivibili: questa è una delle manifestazioni
  dell’interlingua
• Vedremo la questione dal punto di vista ortografico e
  per i testi scritti: in questo caso il margine d’errore è
  ridotto, ma non assente, anche per le produzioni di non
  madrelingua umani
• Nei sistemi NMT gli errori ortografici sono ormai
  pochissimi, quindi avrà poco senso analizzarli!

Tipi di errore ortografico
• errori linguistici (misspellings): errori commessi per
  mancata conoscenza della lingua o delle norme
  ortografiche (squola)
• errori di battitura (typos): errori commessi per motivi
   – psicologici (caporalo)
   – meccanici (cer5to)
• deviazioni volontarie: una categoria del tutto
  separata (che include leetspeak, sostituzioni espressive)

Errori di battitura: cause
⚫ Psicologiche (caio, come stai?)
  Studiate dalla filologia tradizionale e (per quel che vale)
  dalla psicanalisi
⚫ Meccaniche (ciao, come s5tai?)

  Tipicamente, si pigia qualche tasto in più o al posto di
  quello che si voleva premere
⚫ Tecniche (perche me lo chiedi?)

  Tipicamente per problemi di codifica
Ci dicono qualcosa sul grado di revisione di un testo, e
  poco altro

Deviazioni intenzionali: cause
⚫ necessità stilistiche (k, leetspeak)
⚫ desiderio di superare limitazioni di natura tecnica

  (lettera + apice invece di lettera accentata)
⚫ desiderio di ingannare sistemi automatici (blog di spam,

  siti che sfruttano gli errori di ortografia...)
In ogni caso, evidentemente queste deviazioni richiedono –
  su uno o più piani – competenze superiori rispetto al
  livello base

Errori tipici dalla scuola superiore
          in su (Zanichelli)
accellerare / accelerare
anedottico / aneddotico
appropiato / appropriato
aeroporto / aeroporto
Caltanisetta / Caltanissetta
collutazione / colluttazione
colluttorio / collutorio
conoscienza / conoscenza
coscenza / coscienza
eccezzionale / eccezionale
efficenza / efficienza

Errori linguistici:
                 possibili cause
⚫   Conosco la lingua, ma non so scrivere rispettando in
    tutto l’ortografia standard (casi comuni in inglese, meno
    comuni in italiano)
⚫   Non so come si scrivono parole che hanno un uso quasi
    solo scritto (meteorologia)
⚫   Non conosco abbastanza la lingua (tipicamente:
    sono straniero)

Errori di questo genere rivelano qualcosa sulle competenze
  linguistiche di chi scrive: esseri umani, ma anche sistemi
  informatici

Oltre l’ortografia
• Si può considerare l’errore come un tentativo imperfetto
  di raggiungere una forma target
• Il problema: al di fuori dell’ortografia, molto spesso non
  si riesce a ricostruire quale sia la forma target e
  questo problema vale anche per le traduzioni

• Per esempio:
  «In oltre la vasta gamma dei lessici fiorentini aveva dato
  la presenza dei doppioni nel lessico ed aveva additato
  come i vocabili da fuggire nello stile illustre»
  Dove cominciano e finiscono gli errori?

Discussione Andorno e Rastelli
• Fonte: Cecilia Andorno e Stefano Rastelli,
  Un’annotazione orientata alla ricerca acquisizionale, in
  Corpora di italiano L2, Perugia, Guerra, 2008, pp. 49-70
• Il problema di annotare le forme non standard è
  strutturale per questo genere di ricerche
• Esistono numerosi schemi di annotazione

ICLE
     (International Corpus Learner English, 1998)

• Formal
• Grammatical
• LeXico-Grammatical
• Lexical
• Register
• Word redundant / word missing / word order
• Style
Ogni categoria può essere poi articolata in
sottocategorie

Esempio ICLE
• «Molti personi hanno stato annoiosi» (p.
  51)
• Per annoiosi l’errore potrebbe essere
  annotato
  GVCONJGEND2AUXACR

Problema:
          come annotare gli errori?
L’annotazione «tradizionale» va bene in molti contesti (abbiamo visto
che per esempio non pone molti problemi per l’ortografia)

V. anche: M. Tavosanis, A Causal Classification of Orthography Errors
in Web Texts, in Proceedings of the IJCAI-2007 Workshop on
Analytics for Noisy Unstructured Text Data, IAPR - IBM Research,
vol. I, pp. 99-106.
http://research.ihost.com/and2007/cd/Proceedings_files/p99.pdf

Un caso più sofisticato: Fabiana Rosi, «Non ha saputo dove è stato»:
come annotare le forme non-target in un corpus di italiano L2?, in
Corpora di italiano L2

Rosi
Predicati non-target a livello:
• Lessicale
• Morfosintattico
• Azionale
• Aspettuale

Alcune indicazioni sono fornite attraverso i valori dell’attributo comm
(«commento»).
Per esempio, valore "was" (wrong actionality selection):
 … quindi il capo della panatteria è andato un’altra volta a parlare con il
poliziotto che il ladro non era Charles…

Problemi con l’aspetto
• I predicati sono contenuti all’interno di un elemento
  XML 
• L’attributo asp riporta informazioni sull’aspetto
• Due valori possibili per asp sono:
   – «dev» («deviante») quando «la scelta della marca aspettuale da
     parte dell’apprendente è agrammaticale» (p. 87)
     Poi C. C. ha preso il sale/cocaina sul cibo ed è diventato un po’
     pazzo. Non ha saputo dove è stato 
   – «amb» («ambigua») quando «la codifica aspettuale è
     grammaticale ma non coincide con la forma più naturale e
     frequente nella produzione nativa» (p. 87)
     … ma come/siccome non ha
     avuto i soldi non potevo/poteva pagare

In pratica
• In Bentivogli e altri 2018 si usa un sistema poco solido
  dal punto di vista metodologico (gli «errori» potrebbero
  non essere davvero errori) ma molto pratico
• In sostanza, si considerano come errori le parole che
  vengono modificate nella revisione
   – Tra l’altro, questo richiede che ci sia un testo da normalizzare…
     cioè, dà per scontato che la qualità del prodotto di NMT sia
     sufficientemente alta da creare un contesto ricostruibile
• I testi di partenza e di origine vengono lemmatizzati e gli
  «errori» ripartiti in tre grandi categorie:
   – Errori lessicali (somma di inserimenti, cancellazioni e sostituzioni)
   – Errori morfologici (lemma corretto, ma forma diversa)
   – Errori nell’ordine delle parole (i casi in cui TER, a differenza di
     WER, individua un’operazione di spostamento)

A fini di confronto
• Il calcolo degli errori in Bentivogli e altri 2018 è svolto a
  fini di confronto tra due sistemi
• La conclusione fondamentale (p. 60): NMT fa calare gli
  errori, ma la percentuale di «lexical errors» sul totale
  degli errori aumenta
• Viceversa, si ha una notevole riduzione negli errori
  morfologici:
   – 41,4% in meno per la traduzione in francese
   – 31,7% in meno per quella in tedesco
• Soprattutto, c’è una notevole riduzione per gli errori di
  ordine delle parole:
   – 48,4% in meno per la traduzione in francese
   – 40,9% in meno per quella in tedesco

Nel vostro lavoro
• Ci sono varie possibilità; io ne consiglio due interessanti,
  che richiedono impegno diverso:
• valutazione degli errori di concordanza (in
  particolare soggetto-verbo); l’adozione di NMT ne ha
  ridotto radicalmente il numero, ma proprio per questo il
  problema è gestibile
• individuazione di errori semantici: la valutazione
  dell’errore è difficile, ma relativamente facile a livello di
  frase (cioè, contando 1 ogni frase che contiene un errore
  di traduzione, indipendentemente dalla sua gravità)
   – In sostanza, si tratterebbe di identificare le frasi sbagliate

Lessico e grammatica
• La differenza tra lessico e grammatica è un po’ meno
  rigida del modo in cui la vede la grammatica tradizionale
   – Alcune parole hanno «regole grammaticali» autonome
   – Alcune regole si applicano solo ad alcune parole
• Per gli apprendenti (o per chi deve familiarizzare con un
  linguaggio settoriale) questi aspetti sono molto difficili da
  imparare
• Esamineremo il problema dal punto di vista della
  «combinatoria» di una lingua

Categorie a restrizioni crescenti
• Lessico (in libera collocazione; ne abbiamo già parlato)
• Collocazioni
• Polirematiche (e da qui verso i modi di dire, i proverbi,
  le frasi fatte e i cliché…)

I confini tra le categorie non sono molto chiari
Per un primo orientamento, consiglio le voci Collocazioni e
Polirematiche, parole dell’Enciclopedia dell’Italiano Treccani
Anche on line:
• http://www.treccani.it/enciclopedia/collocazioni_%28Enciclopedia-
   dell'Italiano%29/
• http://www.treccani.it/enciclopedia/parole-polirematiche_%28Enciclopedia-
   dell'Italiano%29/

Ai confini delle regole grammaticali

Abbiamo visto i casi in cui l’uso dell’articolo è richiesto o
vietato dalla lingua senza che ci siano ragioni chiare
Problemi simili si pongono per situazioni simili:
• Scelta delle preposizioni (perché si deve dire «è tempo di
   andare» invece di «è tempo per andare», come «è un
   buon momento per chiudere»?)
• Scelta del verbo supporto (perché «lo rese famoso»
   invece di «lo fece famoso», come «ti fa bella»?)

Collocazioni
• Intuitivamente: le parole non si distribuiscono a caso in un
  testo, il lessico non si combina a caso
• Dal punto di vista statistico, alcune parole compaiono assieme
  più di frequente rispetto a quanto non ci si aspetterebbe sulla
  base di una distribuzione casuale
• Questa distribuzione si può spiegare sulla base di
   – regole grammaticali (piuttosto rigide):
     «il + cane» sarà più frequente di «il + aquila»
   – vincoli semantici:
     «costruire + case» sarà più frequente di «costruire alberi»
   – ragioni linguistiche (collocazioni):
     «mangiare + bene» sarà più frequente di «mangiare + a un buon livello
     qualitativo»
• L’esame di questi fenomeni è stato incoraggiato dalla
  disponibilità di strumenti elettronici per il calcolo delle
  probabilità

Indici matematici
• Per il calcolo delle collocazioni esistono diversi sistemi, che
  forniscono valutazioni diverse
• Il principio di base è comunque lo stesso: vedere se due (o più)
  parole adiacenti, o separate da un numero di parole deciso dal
  ricercatore, si presentano con una frequenza nettamente
  superiore rispetto a ciò che ci si aspetta da una distribuzione
  casuale del lessico

Il CORIS / CODIS
Lo strumento mette a disposizione online quattro sistemi di
calcolo delle collocazioni:
• Log-Likelihood Ratio
• Mutual information, calcolata con la formula
   MI = 100 * log2 f(node,collocate)*DimCorpus /
   (f(node)*f(collocate))
   particolarmente utile perché permette di isolare le parole piene!
• T-score = 100 * (f(node,colloc) - f(node)*f(colloc)/DimCorpus)
   / sqrt(f(node,colloc))
• Raw Frequency
Fonte delle formule: M. Stubbs (1995), “Collocations and semantic
profiles”, Functions of Language, 2, 1, pp. 23-5

Combinazioni preferenziali e collocazioni

Simone (2006) distingue due livelli:
• Combinazioni preferenziali
• Collocazioni vere e proprie (che incorporano la propria
   testa e bloccano la sinonimia)
Qui parleremo per entrambi i casi solo di «collocazioni»
Il senso linguistico è un po’ diverso da quello puramente
matematico: non si tratta di eventi definiti dalla probabilità
ma di sequenze di cui è stata definita la natura

Tratti identificativi delle collocazioni
a.   non-composizionalità: il significato di una collocazione non risulta dalla somma
     dei significati dei costituenti, ma presenta un elemento semantico aggiuntivo
     dato proprio dalla loro co-occorrenza (cfr. giornata nera, caffè nero, umore
     nero)
b. non-sostituibilità: il costituente di una collocazione non può essere sostituito con
     un sinonimo (…) senza rischiare che si crei una combinazione inusuale o
     innaturale (cfr. umore nero rispetto a umore scuro); in altri termini, i sinonimi
     non possono scambiarsi liberamente;
c. allo stesso tempo, possibilità di sostituire un collocato con un altro
     semanticamente analogo senza cambiare il senso della collocazione (cfr. dirimere
     una controversia e risolvere una controversia);
d. relativa autonomia dei costituenti: a differenza delle espressioni idiomatiche, i
     componenti di una collocazione mantengono le proprie funzioni grammaticali
     anche variandone l’ordine (la guerra è scoppiata / è scoppiata la guerra), e tra il
     nodo (o base) e il collocato è sempre possibile inserire altre parole (cfr. la guerra
     che tanto si temeva è quindi scoppiata);
e. inalterabilità semantica delle parole della collocazione: le parole mantengono il
     loro significato letterale.
(Faloppa 2011)

Tipi di collocazioni
1. verbo + articolo + nome (oggetto): «scattare una
   fotografia»
2. (articolo) + nome (soggetto) + verbo: «la situazione
   precipita»
3. nome + aggettivo: «nodo cruciale»
4. aggettivo + nome: «vasto orizzonte»
5. nome + nome: «parola chiave»
6. nome + preposizione + nome: «tavoletta di cioccolato»
7. avverbio + aggettivo: «diametralmente opposto»
8. verbo + avverbio: «rifiutare categoricamente»

(Faloppa 2011)

Polirematiche
• Studiate soprattutto da Tullio De Mauro
• Rispetto alle collocazioni hanno una maggiore rigidità
• Si possono definire «parole polirematiche» perché in effetti svolgono
  funzioni assimilabili a quelle di una parola
• Spesso i parlanti non riescono neanche a ricostruire i motivi per cui
  una polirematica ha quel significato: «luna di miele» non è una luna e
  non ha nulla a che fare con il miele
    – Il fenomeno è simile a quello che si ritrova nell’evoluzione del significato delle
      parole singole: oggi il parlante non riesce a ricondurre fegato al nome di un piatto
      (iecur ficatum)
    – In molte lingue questo è un procedimento normale di formazione delle parole: nel
      tedesco si arriva spesso all’uniformazione grafica (Weltanschauung invece di
      visione del mondo)
• La categoria si sovrappone in buona parte a quella dei modi di dire: in
  pratica i modi di dire possono essere considerati polirematiche (e lo
  stesso vale per i proverbi)

Differenza rispetto alle collocazioni
• Le collocazioni possono essere facilmente modificate con:
   – inversioni
   – inserimento di altre parole all’interno dell’espressione («sono stati banditi
     cinque concorsi»)
• Le polirematiche tollerano molto meno questo tipo di
  interventi («una luna indiscutibilmente di miele»?)

Rigidità per polirematiche
a) non ammettono la sostituzione sinonimica dei costituenti interni (camera a
   gas → * stanza a gas) o la variazione per via di flessione, sia per quanto
   riguarda gli elementi che non sono testa del sintagma (fare acqua → *fare
   acque; gioco di carte → *gioco di carta), sia anche per lo stesso elemento
   testa (alte sfere → *alta sfera);
b) non possono essere interrotte con l’interposizione di altre parole (casa di cura
   → *casa spaziosa di cura);
c) non permettono dislocazioni (permesso di soggiorno → *è di soggiorno quel
   permesso?) o altri cambiamenti nell’ordine delle parole (alti e bassi → *bassi
   e alti);
d) non consentono di pronominalizzare uno dei costituenti interni (prestare
   attenzione → *che cosa hai prestato? attenzione; cartone animato → *quelli
   animati sono i cartoni che mi piacciono di più).
Tuttavia queste, più che regole assolute, sono tendenze.

(Masini 2011)

Rigidità decrescente
Le polirematiche sono ammesse nel ruolo di diverse parti del
discorso, ma la loro resistenza alle alterazioni è variabile. In ordine
di resistenza decrescente:
• Preposizioni («in preda a»), congiunzioni («al fine di»)
• Avverbi («all’aria aperta») e aggettivi («in erba»)
• Sostantivi («uscita di sicurezza»)
• Verbi («prender piede»)
Tipicamente, nel caso dei verbi il verbo si può coniugare («le
abitudini presero piede», mentre nel caso dei sostantivi si può
mettere al singolare o al plurale («uscite di sicurezza»)

(Masini 2011)

Testa
Il componente che determina le caratteristiche di un oggetto
composto
• Testa categoriale: determina la parte del discorso (le
    polirematiche possono appartenere a tutte le parti del discorso)
• Testa semantica: determina il significato della parola (un
    «permesso di soggiorno» è un tipo di permesso, non un tipo di
    soggiorno)

(Masini 2011)

Sostantivi polirematici
a. Nome + Aggettivo: «carta telefonica», «casa editrice», «anno
   accademico»
b. b. Aggettivo + Nome: «prima serata», «doppio senso», «terzo
   mondo»
c. Nome + Sintagma preposizionale: «punto di vista», «carta di
   credito», «mulino ad acqua»
«A quest’elenco si potrebbero aggiungere, pur con qualche incertezza, le
combinazioni Nome + Nome (punto vendita, viaggio lampo, treno merci). Tali
strutture hanno però statuto incerto, poiché (proprio come i composti) non
hanno elementi relazionali o di accordo, e allo stesso tempo sembrano presentare
un grado di separabilità leggermente maggiore rispetto ai composti veri e propri
(si veda un esempio come quello merci non è ancora partito, riferito a treno
merci, che può essere accettabile). Dunque, probabilmente le combinazioni
Nome + Nome costituiscono il punto di incontro tra le parole polirematiche e i
composti veri e propri.»
(Masini 2011)

Aggettivi e avverbi polirematici
Aggettivi polirematici
a. Preposizione + Nome o Aggettivo: fuori stagione, in bianco
b. b. Preposizione + Determinante + Nome o Aggettivo: alla
   mano, al verde
Avverbi polirematici
a. Preposizione + Nome o Aggettivo: a rate, a caldo
b. Preposizione + Determinante + Nome o Aggettivo: sulla carta,
   al verde
Aggettivi polirematici formati da binomi irreversibili
a. Aggettivo + Congiunzione + Aggettivo: vero e proprio
b. Nome + Congiunzione + Nome: acqua e sapone
c. Verbo + Congiunzione + Verbo: usa e getta
d. Preposizione + Nome + Congiunzione + Nome: senza arte né
   parte (Masini 2011)

Oltre le polirematiche
Oggi si riconoscono diverse categorie di verbi che contribuiscono
in modo complesso alla definizione di un significato (molte sono
state proposte da Raffaele Simone):
• Verbi pronominali («prenderla male»)
• Verbi sintagmatici, con avverbio o altra prosecuzione («portare
   avanti»)
• Verbi supporto, in cui il significato è dato da un sostantivo o da
   un aggettivo e il verbo ha solo una funzione ausiliare
   («prendere coraggio»)