Il lessico specialistico - Modulo B Valutare i sistemi automatici di interazione linguistica
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Modulo B
Valutare i sistemi
automatici di
interazione linguistica
15. Il lessico specialistico
23 maggio 2018
Linguistica italiana II
Mirko Tavosanis
A. a. 2017-2018
Aggiornamenti • Il Giappone è interessante per le interfacce vocali e l’uso dei suoni (musica differenziata per le varie stazioni della linea Yamanote…) • Per esempio: bancomat che interagiscono con voce da bambino – tipo Fuchikoma o Tachikoma • Inoltre, in alcuni casi la traduzione automatica si è rivelata realmente utile • E LREC 2018 è molto diversa da LREC 2008
Sviluppi recenti • Google ha annunciato Google Duplex: un sistema in grado di fare conversazioni telefoniche producendo segnali discorsivi, interiezioni, ecc. • L’obiettivo (apparentemente) era quello di far credere agli interlocutori di essere in linea con un essere umano • I compiti previsti erano: ottenere informazioni sull’orario di apertura di un negozio, prendere un appuntamento dal parrucchiere o prenotare un tavolo al ristorante • Il sistema non è in commercio e non è detto che funzioni davvero – la dimostrazione potrebbe essere molto pilotata • Video: https://www.youtube.com/watch?v=D5VN56jQMWM
Perplessità
• Una valutazione (anche) linguistica: Gary Marcus ed Ernest
Davis, A.I. Is Harder Than You Think, New York Times, 18
maggio 2018.
• “If you read Google’s public statement about Google Duplex,
you’ll discover that the initial scope of the project is surprisingly
limited. It encompasses just three tasks: helping users “make
restaurant reservations, schedule hair salon appointments, and
get holiday hours.” (…)
As Google concedes, the trick to making Google Duplex work
was to limit it to “closed domains,” or highly constrained types
of data (like conversations about making hair salon
appointments), “which are narrow enough to explore
extensively.” Google Duplex can have a human-sounding
conversation only “after being deeply trained in such domains.”
Open-ended conversation on a wide range of topics is nowhere
in sight. (…)
The crux of the problem is that the field of artificial intelligence
has not come to grips with the infinite complexity of language.”
• Testo: https://www.nytimes.com/2018/05/18/opinion/artificial-
intelligence-challenges.htmlTerminologia • «Si definisce terminologia l’insieme dei termini e delle espressioni che designano i concetti e gli oggetti di un particolare settore del sapere o di una attività e professione umana (Marello 1995: 719) o, più specificamente, l’insieme ordinato e strutturato (mediante gerarchie e classificazioni) dei termini che designano le entità e i processi di un determinato campo (Wright & Budin 1997: 325)» (Faloppa 2010) • Operativamente, ciò che nel dizionario di De Mauro è marcato con TS
Terminologia e riconoscimento vocale • Il rapporto dipende molto dalle situazioni • Un sistema di riconoscimento vocale può essere addestrato a riconoscere solo la terminologia di un settore, con elevate percentuali di successo • Da molti anni esistono prodotti commerciali con riconoscimento specifico (per esempio, per i referti radiologici) • In questi casi il successo è collegato alle dimensioni del vocabolario e all’input
Terminologia e sistemi generici • Oggi una delle principali novità è la disponibilità del riconoscimento vocale senza limiti di lessico • Prodotti come Dragon o (soprattutto) Google permettono la dettatura senza collegamento a un particolare dominio • Diventa più interessante chiedersi quale sia il tipo di terminologia supportato, e per quali applicazioni
Terminologia e contesto • Il riconoscimento vocale funziona in rapporto alle circostanze • Il riconoscimento di parole fuori contesto può essere molto difficile (del resto, per gli esseri umani è la stessa cosa) – «Bordeggiare»? «Corteggiare»? • Le circostanze esterne (rumore, musica di sottofondo, qualità dell’audio) possono cambiare molto il risultato
Contesto comunicativo Sono molto diversi fra di loro: • Comandi ben scanditi • Parlato recitato • Parlato spontaneo (anche se monologico) • Dialogo vivace La presenza di un contesto aiuta, ma le percentuali di errore nel riconoscimento del parlato spontaneo sono ancora altissime
Dettatura Un campionario di parole: • Granodiorite • Stakanovista • Anafonesi • Pluggole • Lonfo • Iperinflazione
Definizioni fuori contesto • Metodo: per ogni lettera dell’alfabeto, prendere a caso in De Mauro (2000) una parola in cui TS sia la prima marca • Chiedere la definizione della parola a Google Home • Ovviamente, in molti casi anche un essere umano avrebbe dei dubbi! • Per la funzione «definizione» Google Home si serve fondamentalmente del dizionario Devoto-Oli usato da WordReference (o almeno, lo fa nelle definizioni che ho controllato io) • In alcuni casi si basa sui risultati di una ricerca online
Definizioni fuori contesto: corrette • Acìclico • Nucìfraga • Boccacciano • Oscillatore • Eiettivo • Quietismo • Glottodidattica • Resistore • Habitus • Schizotimia • Imprescrittibilità • Vendemmiatrice • Listèria (letta come listerìa)
Definizioni fuori contesto: sbagliate • Catàstasi: viene data la • Telediffusione: viene data la definizione di catarsi definizione di filodiffusione • Dìstilo: viene data la • Ussaro: viene data la definizione di stilo definizione di pusher • Floccaggio: viene data la • Widia: viene fatta una ricerca definizione di bloccaggio su Lìbia ‘donna libica’ • Jojòba: «mi spiace, non ho • Xenìa: «mi spiace, non ho capito» capito» • Manorègia: «mi spiace, • Yole: viene fatta una ricerca non ho capito» su LOL • Perpetuìno: «mi spiace, al • Zoliàno: viene data la momento non so come definizione di soriano ‘siriano’ esserti d’aiuto»
Deragliatore e pignone • Vediamo un video informativo su YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=d7IxK8h NBhc • La persona che parla esibisce un accento regionale non forte ma ben identificabile, che in alcuni casi spinge il sistema di riconoscimento all’errore («l’abito» per «l’avvito») • Il lessico rimane individuabile
Significato • Dal punto di vista del riconoscimento vocale il significato di una parola è relativamente poco rilevante • Scrivere «Corona» va bene in ogni caso, indipendentemente dal significato che assume nel testo… anche se per esempio Google dà l’iniziale maiuscola, come per «Pignone»
Significato • 414 parole nell’originale, 368 nella trascrizione di Google • Però, sono conservate tutte le occorrenze di: – deragliatore (5) – corona (5) – Registro (2) • Sono mantenute 3 occorrenze su 4 di «pignone»
,----------------------------------------------------------------. | CarburatoreGoogle.trn | |----------------------------------------------------------------| | SPKR | # Snt # Wrd | Corr Sub Del Ins Err S.Err | |--------+-------------+-----------------------------------------| | c | 38 733 | 88.4 6.0 5.6 0.7 12.3 60.5 | |================================================================| | Sum/Avg| 38 733 | 88.4 6.0 5.6 0.7 12.3 60.5 | |================================================================| | Mean | 38.0 733.0 | 88.4 6.0 5.6 0.7 12.3 60.5 | | S.D. | 0.0 0.0 | 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 | | Median | 38.0 733.0 | 88.4 6.0 5.6 0.7 12.3 60.5 | `----------------------------------------------------------------' ,----------------------------------------------------------------. | DeragliatoreGoogle.trn | |----------------------------------------------------------------| | SPKR | # Snt # Wrd | Corr Sub Del Ins Err S.Err | |--------+-------------+-----------------------------------------| | d | 26 412 | 79.4 8.7 11.9 1.2 21.8 84.6 | |================================================================| | Sum/Avg| 26 412 | 79.4 8.7 11.9 1.2 21.8 84.6 | |================================================================| | Mean | 26.0 412.0 | 79.4 8.7 11.9 1.2 21.8 84.6 | | S.D. | 0.0 0.0 | 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 | | Median | 26.0 412.0 | 79.4 8.7 11.9 1.2 21.8 84.6 | `----------------------------------------------------------------'
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