LE MACCHINE CHE CAPISCONO

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1 Iquadernidi A cura di Alberto Mucci LE MACCHINE CHE CAPISCONO L impegno è importante: l Italia, nel quadro delle strategie di medio periodo, intende recuperare il tempo perduto nel campo del trattamento automatico del linguaggio (TAL). È stato costituito presso il Ministero delle Comunicazioni un forum permanente con il compito di coordinare gli interventi, di pungolare le analisi e gli approfondimenti teorici e tecnici, di giungere a risultati concreti nel contesto di ricerche che vedono impegnate le imprese italiane. La materia è complessa. Molto tecnica. Affonda le radici nella storia antica, negli albori della civiltà mediterranea. Abbiamo cominciato ad approfondire i vari aspetti di questa tematica e ad illustrarne le applicazioni nel precedente Quaderno, dedicato all elaborazione del parlato (titolo esemplificativo: le macchine che parlano ). Completiamo questo approfondimento con l attuale Quaderno, dedicato all elaborazione del linguaggio naturale (titolo le macchine che capiscono ). L attenzione, con interventi di studiosi esperti della materia e di tecnicisperimentali, è dedicata all elaborazione delle scritture. In termini pratici: ci sono (e funzionano in maniera sempre più valida e rapida) macchine che traducono automaticamente testi anche complessi; ci sono (e funzionano egregiamente) macchine che operano una comprensione automatica di testi (siano essi scritti o dettati). Macchine, in altre parole, che capiscono e si comportano di conseguenza. Gli esempi reperibili nella cronaca sono molti. Ne citiamo due. Primo: la macchina è in grado, di fronte ad un testo complesso, di fornirne automaticamente e in tempi rapidi, un preciso e convincente sommario. Secondo: la macchina è in grado di reperire la documentazione desiderata su di uno specifico tema, all interno di una biblioteca elettronica. Siamo di fronte a macchine in continua, incessante evoluzione. Macchine che anche in tempi recenti venivano classificate di fantascienza. Non è più così. La fantascienza è realtà. Una realtà che è il frutto di ricerche che rispondono alle sfide di questo secolo. SUPPLEMENTO AL NUMERO DI LUGLIO/AGOSTO N. 208 DI MEDIA DUEMILA

2 INDICE UN FORUM PER L ITALIANO TRATTAMENTO AUTOMATICO DELLA LINGUA E RISORSE LINGUISTICHE DAL PARLATO ALLO SCRITTO TECNOLOGIA LINGUISTICA: SOFTWARE INTELLIGENTI IL NATURAL LANGUAGE PROCESSING NELLA PRODUZIONE DI NEWS MULTIMEDIALI CONOSCENZA LINGUISTICA PER SISTEMI DI DIALOGO ORALI TRATTAMENTO AUTOMATICO DELLA LINGUA E DISABILITÀ SISTEMI CHE SFRUTTANO CONOSCENZA LINGUISTICA PER CERCARE RISPOSTE A DOMANDE Il Quaderno è stato realizzato dalla Fondazione Ugo Bordoni (Presidente il Prof. Giordano Bruno Guerri, Direttore Generale il Consigliere Guido Salerno). Coordinatori del Quaderno la prof.ssa Nicoletta Calzolari e il prof. Andrea Paoloni. Hanno collaborato: Andrea Melegari, Export System; Gaetano Sancilio, Ap.Biscom; Morena Danieli, Loquendo; Remo Raffaelli, Synthema; Bernardo Magnini, ITC-irst.

3 Le macchine che capiscono UN FORUM PER L ITALIANO Insieme alla sua storia e alla sua religione, la lingua è fondamento dello spirito di una Nazione e di un popolo: e, forse ancora più della bandiera, li rappresenta. La globalizzazione - evento a volte deprecato, a volte auspicato, comunque inevitabile - porta con sé una diffusa unificazione di mode e gusti, di spettacoli e cibi, e con essa si diffondono modi di dire, nomi, concetti nella lingua che li ha veicolati, cioè l inglese. Ma una lingua è strettamente legata alla cultura, al modo di pensare, alla visione del mondo: la lingua è l anima di un popolo, non si può pensare a italiani che parlino tra loro in inglese se non immaginando una loro trasformazione in un popolo diverso. La difesa della lingua è dunque finalmente - oggetto di attenzione di politici, uomini di cultura e di scienza, non più soltanto dei linguisti dell Accademia della Crusca o della Dante Alighieri. Numerosi articoli di giornali e riviste evidenziano questa crescente attenzione, seguita da fatti concreti come la decisione del CdA della Rai di riesaminare per italianizzarli nomi come Rai Way, Rai News, Rai International, Rai Educational ecc.. La proposta di un Consiglio Superiore della lingua presso la Presidenza del Consiglio, presentata dal senatore Andrea Pastore, va nella direzione di proteggere la lingua dall inquinamento causato dalla globalizzazione e dalla pigrizia di chi non si cura di tradurre termini inglesi anche quando è disponibile un perfetto corrispondente i- taliano. La proposta del senatore Pastore si scontra con chi si oppone a una pianificazione della lingua ovvero, a un organismo che suggerisca i termini italiani da privilegiare. Non voglio dibattere, qui, sulle ragioni delle diverse posizioni e soprattutto sull efficacia pratica che potrebbe avere l intervento del Consiglio. Ma è certo che la sopravvivenza delle lingue è legata al loro uso quotidiano. Il latino si è preservato a lungo dopo aver cessato di essere la lingua dell impero perché trovava nuova vita negli scritti degli scienziati, che ne hanno fatto la loro lingua franca sino al Settecento; ha poi continuato a mantenersi vivo nel linguaggio della Chiesa di Roma, dove in latino venivano articolo di Giordano Bruno Guerri celebrati i riti e in latino parlavano tra loro i sacerdoti di diversi paesi. Con l abolizione del latino dai riti, perso l ultimo centro di uso, il latino va lentamente spegnendosi. Quando si abbandona la propria lingua per una diversa? L esperienza degli e- migrati negli USA induce a ritenere che, quando la lingua del lavoro è diversa dalla propria, le generazioni successive parleranno il nuovo idioma. Oggi, e sempre più in futuro, la lingua di lavoro usata in Europa sarà essenzialmente l inglese riducendo, nel tempo, le lingue nazionali a semplici dialetti. Ciò avverrà tanto più se le informazioni utili per la scienza, per l economia e per il commercio saranno disponibili solo in inglese. Perché ciò non avvenga dovremmo disporre di quei prodigiosi apparati che permettono, nei romanzi e nei film di fantascienza, di comunicare con gli alieni, cioè i traduttori automatici. I sistemi di traduzione sono uno strumento indispensabile per rendere disponibili, i documenti in tutte le venti lingue dell Europa. Ma anche i traduttori voce-voce potrebbero consentire, in futuro, che ciascuno dei rappresentanti di Paesi diversi possa esprimersi nella propria lingua ed essere capito. Se i sistemi di traduzione sono lo strumento più ovvio per preservare le diverse lingue, anche gli altri strumenti di comunicazione debbono essere disponibili, nella stessa misura e con la stessa qualità, in tutti gli idiomi. Mi riferisco ai sistemi di riconoscimento e sintesi della voce, ai sistemi di reperimento delle informazioni nei testi o nei filmati, ai centralini automatici, ecc. Queste tecnologie vengono raggruppate sotto la sigla TAL, Trattamento Automatico del Linguaggio: il loro sviluppo nelle varie lingue è determinante per la competitività e la sopravvivenza delle lingue stesse, perché gli idiomi che non sapranno svilupparle sono destinati a essere sopraffatti da altri idiomi. Uno studio del progetto EUROMAP, una delle retiu di eccellenza attivata dall Unione Europea con lo scopo di rafforzare l innovazione nel settore del TAL, fa il punto sullo sviluppo di questa tecnologia nei diversi Paesi e nelle diverse lingue d Europa. Se ne deduce che in Ita

4 I QUADERNI DI TELÈMA lia è necessario investire meglio e di più. Proprio a questo fine il Ministero delle Comunicazioni ha organizzato, nel giugno 2002, una conferenza nazionale sul tema Tecnologie informatiche nella promozione della lingua italiana, che ha fatto il punto sulle ricerche; a seguito della conferenza, poi, è stato istituito un Forum con l obiettivo di coordinare e promuovere le ricerche. Gli obiettivi del Forum, al quale partecipano rappresentanti dell industria, dell amministrazione e degli enti di ricerca, sono: X il monitoraggio degli enti coinvolti nel TAL per ottenere maggiori sinergie, stimolare nuovi interessi soprattutto nell ambito della Pubblica Amministrazione; X la ricerca e lo sviluppo di strumenti linguistici altamente innovativi; X l ampliamento del mercato e lo sviluppo delle competitività dell industria nazionale; la promozione di investimenti pubblici e privati anche per la tutela della lingua italiana e la sua diffusione nel mondo; X lo studio dell evoluzione del TAL, in particolare nell ambito della Comunità Europea; X l uso della tecnologia della lingua italiana all estero. Ulteriori notizie sull attività del TAL e del Forum potranno essere reperite nel sito del Ministero delle Comunicazioni (www.comunicazioni.it). È evidente, comunque, che il Forum dovrà contribuire fattivamente allo sviluppo della tecnologia del TAL nel nostro Paese, nonché alla promozione dell italiano nel mondo. Giordano Bruno Guerri Presidente Fondazione Ugo Bordoni TRATTAMENTO AUTOMATICO DELLA LINGUA E RISORSE LINGUISTICHE di Nicoletta Calzolari In questa introduzione alla seconda parte di TELEMA dedicato al settore Infoscienza sia rispetto multidisciplinare traversale sia rispetta al TAL 1, in particolare allo alle scienze umanistiche ha un carattere pervasivo o orizzontale : la scritto, non posso non ricordare che la linguistica computazionale lingua è il mezzo privilegiato per le (LC) è nata in Italia con l attività di interazioni attraverso cui si svolgono Antonio Zampolli e con l Istituto di le attività sociali, economiche, culturali. Nel 6 PQ perciò il TAL è inserito Linguistica Computazionale del CNR a Pisa, per anni l unico organo pubblico dedicato al TAL. Ora abbiamo semantic-based knowledge systems e principalmente all interno delle aree in Italia diversi gruppi, accademici e industriali, multimodal interfaces, ma può essere un componente fondamentale nelle applicazioni di altre a- che affrontano i diversi aspetti del settore, a volte in collaborazione, spesso in competizione per finanziamenti nazionali o europei. learning, e-government, e-business, ecc. ree, quali cultural heritage, technology enhanced Come si posiziona la LC rispetto ai Programmi La Commissione, assume il ruolo di stimolo e Quadro (PQ) europei? Le maggiori agenzie riconoscono la LC come una disciplina autonoma - che delle Autorità nazionali la creazione di risorse coordinamento, ma considera responsabilità sviluppa conoscenze, metodi, tecnologie, altamente specifici -, dedicandole programmi autonomi di sciuto che, tra le infrastrutture immateriali e ma- linguistiche di base. Molti stati hanno ricono- ricerca. L interesse della Commissione Europea per teriali indispensabili per uno spazio economico, le tecnologie linguistiche si è accentuato negli ultimi anni, anche per l ingresso nell Unione di nuovi co-computazionale, e ne hanno promosso la è necessaria anche una infrastruttura linguisti- membri e delle rispettive lingue. Il TAL - settore realizzazione, per proteggere la competitività delle industrie e i diritti dei cittadini. 1 Una nota terminologica: diversi termini e acronimi - sono usati, in modo quasi equivalente, per designare il settore della linguistica computazionale (LC). In italiano usiamo TAL (trattamento automatico della lingua), e tecnologie della lingua, mentre in inglese oltre ai classici NLP (natural language processing) e CL (computational linguistics) abbiamo LE (language engineering), LI (language industry), HLT (human language technology). PROMOZIONE DELL ITALIANO NELLA SOCIETÀ GLOBALE E NELLA NUOVA GENERAZIONE DI INTERNET Le lingue, che non si doteranno in tempi brevi di tecnologie linguistiche allo stato del

5 Le macchine che capiscono l arte, rischiano di perdere il proprio ruolo veicolare nella società globale, a scapito di uno dei patrimoni più preziosi: la diversità culturale. È dunque una priorità nazionale, come riconosciuto anche nel convegno TIPI (Tecnologie Informatiche nella Promozione della lingua Italiana). Ciò richiede lo sviluppo di una piattaforma - robusta, e facilmente integrabile da diversi sistemi applicativi - di risorse, metodi, modelli, tecnologie per il trattamento dell italiano. Ciò richiede un costante allineamento rispetto a standard internazionali, e una seria attività di valutazione. All interno di questo obiettivo si inserisce oggi il disegno di un cambiamento di paradigma nella produzione e uso di una nuova generazione di risorse e strumenti linguistici, concepiti come Open Linguistic Infrastructure, attraverso l utilizzo di metadata e di standard che permettono la condivisione di tecnologie linguistiche sviluppate in ambiti diversi, e il loro uso distribuito in rete (figura 1). Questa nuova concezione è determinante per realizzare appieno la visione del Semantic Web, cioè la realizzazione di un web processabile automaticamente, comprensibile dal calcolatore e non solo da utenti umani, per rendere il web realmente usabile. PRODUZIONE E USO INTELLIGENTE DEL CONTENUTO DIGITALE Una delle priorità a livello europeo è costruire una società basata sulla informazione e la conoscenza. La lingua è veicolo e chiave di accesso alla conoscenza, e oggi più che mai è urgente la realizzazione di una infrastruttura consolidata di tecnologie linguistiche. I grandi scenari prefigurati nel 6 PQ presuppongono la disponibilità di nuovi modi di affrontare l universo dell informazione globale e di abbattere le barriere fra le nuove tecnologie e l utente. Ad esempio con l introduzione della Televisione Digitale interattiva si dovrebbe disporre di una interfaccia utente di uso immediato come solo la voce può essere. Gli sviluppi recenti nelle tecnologie linguistiche mostrano che i tempi sono maturi per una svolta nella capacità di elaborare grandi quantità di documenti testuali e multimediali, al fine di renderli facilmente accessibili e usabili da un utenza sempre più vasta e composita. Temi su cui articolare il trattamento della lingua per una società della conoscenza sono: Accesso intelligente all informazione multilingue e trattamento del contenuto digitale. Servono strumenti e risorse capaci di automatizzare le operazioni linguistiche necessarie per produrre, organizzare, rappresentare, archiviare, recuperare, elaborare, navigare, acquisire, accedere, visualizzare, filtrare, tradurre, trasmettere, interpretare, utilizzare, in una parola condividere la conoscenza. Interattività naturale e interfacce intelligenti per una società user-friendly. Si devono sviluppare sistemi che agevolino la naturalezza dell interazione uomo-macchina e aiutare la comunicazione interpersonale mediando l interazione tra lingue diverse. Figura 1. Un nuovo paradigma per una nuova generazione di RL

6 I QUADERNI DI TELÈMA Il patrimonio culturale e il contenuto digitale. Le tecnologie del TAL favoriscono la crescita dell industria dei contenuti, con ampie opportunità per un paese, come l Italia, tradizionale produttore di industria culturale. Promozione della ricerca umanistica nella società dell informazione. Le tecnologie del TAL forniscono nuovi strumenti anche per le scienze umanistiche, facilitando la produzione e fruizione dei contenuti culturali, e evidenziano il contributo delle ricerche umanistiche sul piano delle opportunità economiche e dello sviluppo sociale. RISORSE LINGUISTICHE INFRASTRUTTURALI Negli articoli che seguono verranno illustrati alcuni dei settori applicativi all interno dei quali il TAL è un componente fondamentale. Affronto qui brevemente il tema delle cosiddette risorse linguistiche (RL), che sono alla base di qualsiasi applicazione di TAL. Il termine fu introdotto per sottolinearne il ruolo infrastrutturale, simile a quello di acquedotti, elettricità, strade, per lo sviluppo industriale di un paese. Usiamo il termine RL in senso lato, intendendo insiemi molto estesi di dati linguistici (corpora, lessici, terminologie, ontologie, grammatiche, documenti multimodali, ecc.) usati per costruire, ampliare, rendere operativi, valutare modelli, algoritmi, componenti. Il ruolo infrastrutturale delle RL nell ambito del TAL richiede che esse vengano armonizzate con le risorse di altre lingue, valutate con metodologie riconosciute a livello internazionale, messe a disposizione della intera comunità nazionale, mantenute e aggiornate tenendo conto delle sempre nuove esigenze applicative. Tutto ciò implica che la produzione delle RL di base per una lingua venga supportata da finanziamenti pubblici, così come sta avvenendo in diversi paesi europei, attraverso una serie di progetti nazionali. I PROGETTI EUROPEI Un ruolo fondamentale hanno avuto vari progetti europei, che hanno permesso la definizione di standard consensuali per diversi tipi di RL (EAGLES e ISLE), e la successiva costruzione di nuclei di RL armonizzati per diverse lingue europee (PAROLE, SIMPLE, EuroWord- Net, Multext). Il progetto ENABLER ha creato una rete di progetti nazionali europei. Avere nuclei iniziali armonizzati secondo specifiche comuni, assicura che la loro estensione in progetti nazionali mantenga compatibilità e interoperabilità tra diverse lingue, necessarie in vista di iniziative future, per risorse multilingui e multimodali. I DUE PROGETTI NAZIONALI ITALIANI In Italia hanno svolto un ruolo importante nel creare una parte dell infrastruttura di base di RL, necessaria per il trattamento automatico dell italiano, i due progetti di interesse nazionale, coordinati da A. Zampolli: TAL - Infrastruttura nazionale per le risorse linguistiche nel settore del trattamento automatico della lingua naturale parlata e, e LCRMM - Linguistica computazionale: ricerche monolingui e multilingui. Sono state create, e saranno in breve distribuite, varie RL: lessici, reti semantiche, dialoghi annotati, treebank, strumenti di annotazione e acquisizione. Nella consapevolezza che nessuna risorsa statica potrà mai essere completa, né in termini quantitativi né per ricchezza e profondità di informazioni, abbiamo avviato lo sviluppo di metodi e tecniche di acquisizione automatica di informazioni lessicali da testi, che ci permettono di ottenere risorse dinamiche, customizzabili, capaci di auto-arricchirsi e auto-adattarsi in funzione di diverse tipologie di testi, di domini, di applicazioni. DUE PAROLE SUI LESSICI COMPUTAZIONALI I grandi corpora testuali sono l infrastruttura sulla quale deve poggiare la tecnologia della lingua. Ogni applicazione di ingegneria linguistica ha a che fare con le parole, a un qualche livello di descrizione. Sono i lessici computazionali che incorporano le conoscenze sulle parole necessarie per i diversi sistemi, dalle più semplici per la correzione ortografica alle più complesse per la traduzione automatica. Un dizionario computazionale è però un oggetto estremamente costoso e complesso da costruire in modo adeguato. Dobbiamo formalizzare e rendere esplicite tutte le informazioni che un parlante usa quasi senza rendersene conto, dalle semplici informazioni ortografiche, fonetiche, morfologiche, a quelle più complesse di tipo sintattico, semantico, pragmatico, logico, ontologico. Alla fine un lessico deve praticamente incorporare la nostra conoscenza del mondo, e rappresentarla con un linguaggio formale. Dato il costo e la complessità del problema, al fine di disporre di lessici omogenei per tipi di informazioni e modi di rappresentarle, è stato

7 Le macchine che capiscono Figura 2. EuroWordNet, struttura multilingue. necessario far precedere la creazione di grandi lessici da una fase di definizione di standard lessicali. I progetti europei EAGLES/ISLE hanno coinvolto i maggiori gruppi europei, e successivamente americani e asiatici, accademici e industriali, operanti nel settore. Le raccomandazioni di questi progetti hanno costituito la base comune per altri progetti, in cui si sono costruiti i nuclei di lessici e testi per tutte le lingue europee. A questo punto, sfruttando anche il principio di sussidiarietà, si costituirà in Europa una vera infrastruttura di risorse lessicali e testuali standardizzate. Cosa significa in pratica un lessico computazionale? Significa, semplificando moltissimo, avere innanzitutto a livello di morfologia - la possibilità di generare tutte le forme flesse a partire da ogni lemma o parola, e viceversa poter riconoscere o- gni forma flessa come appartenente a un certo lemma e avente certe funzioni grammaticali. A livello sintattico la produzione diventa più complessa: sono formalizzate, per ciascuna parola, tutte le costruzioni sintattiche pertinenti. A livello semantico, di significato, la complessità è ancora maggiore. Entriamo infatti nel regno della vera ambiguità, in cui i limiti fra un senso e un altro sono talvolta o spesso - difficili da definire. Esistono però vari tipi di insiemi di relazioni semantiche che sappiamo formalizzare, e sulla base di queste abbiamo realizzato una grande rete semantica (per circa parole), che si può interrogare interattivamente e ottenere, ad esempio, tutti i nomi di sentimento, o di tessuto, o di colore, o tutti i possibili verbi di movimento, ecc. (figure 2 e 3). Possiamo creare gerarchie lessicali che partono da termini generali creando alberi di parole della stessa classe semantica sempre più specifiche (da sentimento, a amore affetto odio ira paura (circa un centinaio di nomi di sentimento), e da ciascuno di questi a termini più specifici, ad esempio da paura a terrore sgomento spavento orrore, ecc.). Possiamo ottenere tutte le possibili parti di qualcosa, chiedere tutti gli oggetti che hanno la funzione di scrivere, ottenendo penna matita pennarello gesso, ecc., o i verbi che comportano una transazione economica, quali vendere comprare. La rete semantica italiana è inoltre legata attraverso l inglese a quella delle altre lingue europee, permettendo così di interrogare gli stessi campi semantici in lingue diverse. In cima a un lessico computazionale semantico c è poi quella che chiamiamo una ontologia, ovvero un insieme strutturato e esplicitamente rappresentato di concetti, in cui sono formalizzate conoscenze non solo della lingua ma anche del mondo, per permettere a sistemi complessi di operare generalizzazioni, inferenze, ecc. Tutto ciò è necessario per sviluppare sistemi di traduzione o di comprensione del contenuto di documenti. Anche quando siamo riusciti a creare lessici di dimensioni adeguate non riusciamo a coprire tutte le potenzialità di una lingua. E questo per una proprietà intrinseca delle lingue, che non sono oggetti fissi e completamente stabili, ma

8 I QUADERNI DI TELÈMA Figura 3. Classe semantica - dominio. qualcosa che evolve continuamente, che si a- datta a diversi tipi di situazioni, domini specialistici, contesti di comunicazione, e che dunque non è racchiudibile in un sistema finito di proprietà e di regole. È oggi assodato che l unico modo per cercare di catturare le potenzialità di una lingua consiste nel tentare di estrarre le informazioni lessicali e linguistiche non solo dagli esperti, ma dai testi stessi in cui la lingua viene usata. Diventa dunque essenziale usare grandi corpora testuali, composti da testi di diversi tipi e generi, e applicare a questi tecniche raffinate di analisi. Il nostro istituto è all avanguardia in questo settore, avendo coordinato un progetto europeo (SPARKLE) per la acquisizione automatica di informazioni lessicali da corpora (figura 4). Qui operiamo nella ricerca di punta a livello internazionale. Creiamo sistemi complessi di a- nalisi di testi a vari livelli linguistici, di estrazione Figura 4. Architettura per l acquisizione di conoscenza linguistica verso lessici dinamici, capaci di autoarricchirsi

9 Le macchine che capiscono di informazioni, di disambiguazione di senso. Così, analizzando una annata del Sole 24 Ore, e- videnziamo per fare solo un esempio fra tanti - che il verbo chiudere non presenta solo le classi sintattiche memorizzate nel lessico generale, ma che quando analizziamo un testo finanziario compare una nuova costruzione (la borsa di Milano ha chiuso al ribasso/a XX) che diventa quella prevalente. Ovviamente a questa costruzione sintattica nuova corrisponde anche un diverso significato. Quale conclusione trarre? La infrastruttura lessicale deve comprendere sia lessici di tipo statico, quali quelli più tradizionali, anche se navigabili seguendo percorsi diversi attraverso le tecniche computazionali, sia sistemi dinamici di arricchimento di tali lessici con informazioni acquisite on-line da grandi corpora, che catturino le grandi potenzialità di variazione insite nella lingua. I PROSSIMI PASSI I tempi sono ora maturi per un altra iniziativa nazionale finalizzata alla creazione di una infrastruttura di base a livello di strumenti, tecnologie e componenti per applicazioni e prodotti, in grado di trattare sia la lingua scritta sia quella parlata sia documenti multimodali. Ciò è apparso evidente nel recente convegno TIPI. Una iniziativa di questo tipo può contribuire anche a formare, intorno a un obiettivo comune di complessità tale da richiedere una forte concentrazione di risorse, una rete di eccellenza italiana pronta a integrarsi, con un ruolo prominente e con la massa critica necessaria, nei grandi progetti del 6 PQ. Inoltre, nell ambito dello strumento ERA- NET, che prevede finanziamenti europei per valorizzare la sinergia fra progetti di diversi stati, parteciperemo, sotto l egida del Ministero delle Comunicazioni, a una proposta per il coordinamento di iniziative nazionali sul TAL in diversi paesi europei. La promozione del trattamento automatico dell italiano non può infatti avvenire che in modo coordinato con quello delle altre lingue europee, per garantire la interoperabilità e la connettività nella rete globale. Nicoletta Calzolari Istituto di Linguistica Computazionale del CNR - Pisa DAL PARLATO ALLO SCRITTO (LE MACCHINE CHE PARLANO E QUELLE CHE LEGGONO) La disciplina che va sotto il nome di TAL (Trattamento Automatico del Linguaggio), viene generalmente divisa nelle due grandi aree del linguaggio parlato, alle cui diverse applicazioni e tecnologie abbiamo dedicato il precedente volume dei Quaderni, e del linguaggio scritto, a cui è dedicato questo numero. Molti si chiedono se la tradizionale separazione voce-testo sia utile e quale sia la ragione per cui, di norma, chi si occupa di linguaggio parlato non si occupa di linguaggio scritto e viceversa. Un ipotesi su questa separazione può essere formulata tenendo conto della diversa genesi dei due settori. Non v è dubbio che il trattamento del parlato (speech processing) tragga origine dalle ricerche che hanno seguito l invenzione del telefono. Nel mettere a punto l invenzione di Meucci sono stati studiati i parametri più importanti della voce: la dinamica, la banda passante, la sua variabilità statistica; si sono create codifiche volte ad aumentare il numero di comunicazioni che potevano essere trasmesse su un determinato cavo, ed altre codifiche atte a rendere incomprensibile la comunicazione qualora un terzo si fosse intromesso nella linea, sino a giungere a costruire quella macchina parlante che era il sogno di molti illustri studiosi. Le ricerche sono state condotte per lo più da ingegneri o fisici, specializzati in acustica e, successivamente, in comunicazioni elettriche. Insieme a questi specialisti orientati all analisi automatica dei segnali di parola, al fine di fornire opportuni supporti teorici alle macchine progettate, cooperavano spesso studiosi di fonetica, quella branca della linguistica che si occupa dei suoni utilizzati nel linguaggio parlato. Il Natural Language Processing (NLP) nasce, invece, durante la seconda guerra mondiale, con il calcolatore elettronico e con i primi studi sulla traduzione automatica; negli anni successivi, il tema è trattato dagli studiosi di ciberdi Andrea Paoloni

10 I QUADERNI DI TELÈMA Figura 1. Schema a blocchi di un sistema per il riconoscimento del parlato. netica e successivamente dagli studiosi di intelligenza artificiale (che può essere considerata una particolare branca dell informatica) che intendono specializzarsi sull intelligenza comunicativa elaborando modelli di analisi del linguaggio, analizzatori grammaticali, sintattici e/o semantici. Anche in questo caso dobbiamo aggiungere agli informatici gli esperti di linguistica, interessati ad approcci formali dell analisi del testo. La diversa origine degli studiosi che si occupano di NLP parlato e scritto non poteva non riflettersi sulle metodiche utilizzate: prevalentemente approcci di matematica e statistica i primi, logica e teoria degli automi i secondi. Quanto ai risultati applicativi apparentemente i successi più eclatanti appartengono ai primi: l automa che parla ed ascolta esiste, seppure con qualche limitazione per quanto riguarda la capacità di ascoltare, mentre nessun sistema automatico è in grado di formulare risposte coerenti ad una serie di domande qualsiasi, così da superare il noto test di Turing. Tuttavia se si passa a valutare le applicazioni davvero importanti come impatto sociale ed economico, l acustica presenta le tecniche di codifica che vengono utilizzate in tutti i cellulari, l analisi del testo può vantare i correttori automatici, i sistemi di reperimento delle informazioni utilizzati da tutti i motori di ricerca, i traduttori automatici sempre più in grado di fornire un ausilio valido per comprendere il significato di un testo scritto in una lingua a noi non nota. ESEMPI DI COOPERAZIONE TRA LE DUE AREE In alcune importanti applicazioni il componente linguistico, tipico di un sistema di a- nalisi del testo, segue il componente acustico-fonetico. L esempio più comune è quello dei sistemi di riconoscimento del parlato dove, come si può vedere in figura 1, il processore acusticofonetico fornisce una griglia di ipotesi fonetiche che il processore linguistico disambigua in una frase italiana. Ma come è fatto questo componente e quali elementi logici lo compongono? Una risposta dettagliata a questa domanda la troverete in un altro articolo di questo numero dei Quaderni, tuttavia anticipiamo qui le che le tecnologie u- tilizzate non provengono, almeno esplicitamente, dagli studi di analisi del testo, bensì dalla statistica bayesiana. Un altro esempio possibile è l individuazione di un film sulla base di parole, o di sequenze di note presenti nella sua colonna sonora. Si tratta di individuare in essa parole chiave come nomi propri, termini significativi o particolari armonie. Alcuni approcci a questo tipo di ricerca prevedono la trascrizione del segnale audio con un sistema di riconoscimento del tipo di quelli utilizzati per la dettatura e il successivo impiego di tecniche tradizionali di information retrieval. Un altro possibile approccio è quello che utilizza, per l individuazione dell obiettivo assegnato, le maschere sonore delle chiavi di ricerca. Un ulteriore esempio di cooperazione tra sistemi di trascrizione del parlato e sistemi di e- laborazione del testo, sono i sistemi di traduzione voce-voce. Anche in questo caso una possibile soluzione consiste nel trascrivere il segnale vocale, tradurlo e poi, con un sistema di sintesi da testo, generare la frase nella lingua prescelta. Un altra possibile procedura è quella di passare dalla frase al concetto e generare dal concetto la frase nella nuova lingua. Questa seconda soluzione ovviamente richiede, nel caso la si volesse generalizzare a qualsiasi argomento, l uso di metodi intelligenti di comprensione del contenuto. Gli esempi ora proposti sono sufficienti a far comprendere come la separazione voce-testo o parlato-scritto sia del tutto artificiosa e legata più a ragioni storiche che a esigenze effettive della ricerca e dell innovazione tecnologica. Si ritiene pertanto opportuno uno sforzo, sia organizzativo sia individuale, volto ad integrare le conoscenze nel campo del trattamento della lingua. Andrea Paoloni Fondazione Ugo Bordoni

11 Le macchine che capiscono TECNOLOGIA LINGUISTICA: SOFTWARE INTELLIGENTI L azione va incontro all insuccesso anche perché non di rado le conoscenze radunate con fervore di zelo non erano guidate da un filo conduttore. Non conosce chi cerca, bensì colui che sa cercare. Queste parole pronunciate negli anni 50 da Luigi Einaudi sono ancora di piena attualità: nonostante l ampia disponibilità di informazioni presenti nella nostra società, capita infatti di non riuscire ad affrontare con successo le situazioni. Comprendere i legami che uniscono le informazioni, spesso velati o deliberatamente nascosti, è la vera sfida a cui ci troviamo di fronte. Dunque occorrono meticolosità e sagacia: se la prima è una caratteristica tipica dei software, nati per colmare esigenze di rapidità di calcolo e rigorosità di analisi, la seconda è una qualità prettamente umana. Expert System, azienda modenese leader in tecnologia linguistica, è riuscita tuttavia ad insegnare ad un software a ragionare come un uomo. A usare intelligente e perspicace prontezza nell intuire e valutare una situazione o nel trarre una conclusione, secondo la definizione di sagacia tratta dal vocabolario della lingua italiana. Ma come è possibile dotare un software della logica di comprensione del mondo? Basando il suo funzionamento su una tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale. Una tecnologia che esamina tutti gli aspetti strutturali, lessicali e semantici di un testo, tramite un approfondita analisi e disambiguazione degli elementi che incontra. Ciò è possibile grazie ad una rete semantica, che riunisce oltre COMUNICAZIONE NATURALE TRA UOMINI E COMPUTER PROGRAMMI SISTEMI Figura 1. Comunicazione naturale tra uomo e macchina: una sfida ancora aperta lemmi (verbi, sostantivi, aggettivi, nomi propri ecc.), raggruppati in nodi concettuali, così che ciascuno si arricchisce del significato dei termini a cui è collegato. NUOVI STRUMENTI DI COMPRENSIONE LINGUISTICA L impellente necessità di saper cercare può quindi essere soddisfatta dalle enormi potenzialità di questa tecnologia linguistica. Le soluzioni OSINT (Open Source Intelligence) realizzate da Expert System, rappresentano le risposte più innovative per la raccolta e la correlazione di informazioni provenienti da fonti aperte. Per estrarre i dati davvero utili dal numeroso materiale informativo (stampa, web, documenti aziendali, , ecc.) servono filtri intelligenti, capaci di scartare la ridondanza che inevitabilmente viene a crearsi. L indagine di fonti liberamente accessibili rappresenta un attività altamente strategica: mira a ottenere nuova informazione per trarne un vantaggio competitivo. I sistemi finora utilizzati non possiedono però la capacità di rintracciare elementi comuni tra informazioni appartenenti a contesti differenti, e nemmeno riescono a comprendere concettualmente testi scritti. A differenza di questi sistemi, che utilizzano logiche statistiche e riconoscono solo le keywords, Expert System ha adottato un approccio semantico, che capisce il significato reale dei termini secondo il contesto in cui sono inseriti. Pensiamo al termine capo, che può assumere accezioni differenti: chinare il capo, il capo del partito, un capo di bestiame, un discorso senza capo né coda, il capo d accusa ecc. Le soluzioni Open Source Intelligence di Expert System, superando i limiti dei precedenti approcci, sfruttano l intelligenza linguistica per individuare tali diversità. Capiscono, ad es., quando il termine capo ha il significato di testa, leader, elemento di un gruppo, inizio, fatto penale ecc. La disambiguazione automatica dei testi consente di filtrare i contenuti e trasformarli in conoscenza. I MOLTEPLICI AMBITI DI APPLICAZIONE Gli ambiti applicativi dei sistemi OSINT sono i più disparati. La trasversalità di queste soluzioni permette di implementarle in contesti e per scopi molto diversi, pur rimanendo inalterato l obiettivo primario: ritrovare e con

12 I QUADERNI DI TELÈMA Figura 2. Schema di organizzazione del Sensigrafo (es. lemma carta ), la rete semantica che costituisce la base di conoscenza per tutte le analisi compiute dai motori linguistici di Expert System. giungere elementi apparentemente isolati, che possono rivelarsi informazioni strategiche. L analisi delle fonti aperte si dimostra un reale punto di forza per tutte le attività di intelligence, sia che coinvolgano il settore pubblico, sia che interessino le grandi aziende. In ogni caso, le ricerche che derivano da un costante monitoraggio delle fonti costituiscono solo il punto di partenza: una volta emersi i dati interessanti, possono iniziare le vere e proprie ricerche, analisi mirate che entrano nel vivo di fenomeni complessi. Vediamo alcuni dei potenziali settori di attuazione. J MONITORAGGIO DELLE FONTI INFORMATIVE Oltre alla possibilità di elaborare dal punto di vista delle correlazioni linguistiche il Figura 3. Il termine espresso può assumere significati molto diversi: il disambiguatore comprende univocamente i significati di queste frasi. traffico dei dati in circolazione, i sistemi OSINT sono in grado di garantire un controllo costante e personalizzato delle fonti, sia intranet che internet. Un avanzato strumento di monitoring consente infatti la raccolta e l aggregazione di contenuti tratti da pagine html, forum, chat, ecc. All utente è richiesto solo di impostare alcuni filtri i- niziali, tra cui le fonti da monitorare, la periodicità delle ricerche, le modalità di comunicazione dei risultati, i criteri della ricerca (argomenti, concetti o keywords). Una soluzione scalabile e integrata, che consente di recuperare dati preziosi per le esigenze di business scavando in un archivio infinito di notizie. J CONTROLLO DELLA CONCORRENZA Oltre ad un efficace strumento di marketing, le tecniche di OSINT si rivelano un sistema adatto per monitorare il lavoro dei competitors e i trend relativi al loro business. Attivare un controllo specifico dei concorrenti, delle loro politiche e dichiarazioni, può arricchire notevolmente la conoscenza aziendale. Anche in questo caso, gli avanzati sistemi di Expert System si adattano perfettamente alla mappatura intelligente della conoscenza

13 Le macchine che capiscono Figura 4. Risultati dell analisi testuale che riguardano gli indici di leggibilità, l utilizzo delle parole, le forme verbali, le statistiche sui paragrafi, sulle frasi e sulle parole. J DIFESA DELLA SICUREZZA Operando su fonti aperte con sofisticati strumenti di ricerca, è possibile rintracciare e analizzare automaticamente informazioni preziose per contrastare minacce reali o presunte. Con sistemi adeguati è dunque possibile supportare le attività di intelligence, esaminando dal punto di vista linguistico qualsiasi tipo di documento, digitale ( , sms, messaggi forum ecc.) e cartaceo (lettere anonime, volantini ecc.). I moduli di analisi linguistica di Expert System sono in grado di scoprire collegamenti nascosti tra documenti: le operazioni di text mining su fonti aperte permettono di ricostruire legami che uniscono documenti diversi fra loro, non trattabili fisicamente da un osservatore umano. J ANALISI DELLE RIVENDICAZIONI E DELLE LETTERE ANONIME L analisi delle rivendicazioni e delle lettere anonime rappresenta un altro ambito di applicazione. Strumenti software innovativi individuano infatti le caratteristiche di ciascun documento, che ne costituiscono una sorta di impronta digitale linguistica. Analizzando: X struttura sintattica e logica X ricchezza e particolarità del lessico X leggibilità X uso di particolari espressioni e forme X utilizzo dei comandi di formattazione vengono rilevate numerose caratteristiche i- dentificative di uno stile di scrittura, come la lunghezza media delle proposizioni, la struttura sintattica delle frasi, l uso dei tempi e dei modi verbali. Con buona approssimazione è possibile inoltre identificare il periodo di formazione scolastica, il grado di istruzione e la freschezza (o età) delle parole utilizzate. Ognuna di queste applicazioni nel campo dell intelligence conferma dunque le parole di Einaudi: il segreto per costruire un reale patrimonio di conoscenze dipende dall abilità di saper cercare. Andrea Melegari Expert System S.p.A

14 I QUADERNI DI TELÈMA IL NATURAL LANGUAGE PROCESSING NELLA PRODUZIONE DI NEWS MULTIMEDIALI Le tecnologie di Natural Language Processing (NLP) trovano applicazione nei più svariati ambiti industriali, tra cui l editoria e in particolare nell ambito dei processi di produzione intellettuale delle Agenzie d informazione per la Stampa, tra cui certamente Ap.Biscom. L Agenzia ApBiscom, nata all inizio del 2001 da una join-venture tra The Associated Press ed e.biscom, produce e trasmette in tempo reale, 24 ore su 24, notizie a carattere nazionale ed internazionale. A poco più di due anni dalla nascita, con una produzione giornaliera di oltre 600 news, Ap.Biscom è oggi una realtà di riferimento nel panorama delle Agenzie di informazione primaria in Italia. L Agenzia, nell ambito del completamento della propria gamma d offerta d informazione giornalistica primaria è da tempo impegnata nello studio di un nuovo servizio di News Multimediali in cui, accanto al classico testo, possano essere associati anche contributi di natura diversa, come foto, audio, video e link ad altri contenuti correlati, e ciò al fine di documentare, nella modalità informativa più completa possibile, un evento di rilevanza informativa e giornalistica. News multimediali complete, quindi, che prodotte già alla fonte in un approccio di logica di costruzione modulare della notiia, e grazie all impiego adeguato del formato XML e delle tecnologie connesse, siano in grado di supportare, al meglio, la creatività giornalistica e nel contempo di garantire la massima flessibilità ed adattabilità tecnologica dell informazione verso qualsiasi tipologia di supporto di pubblicazione finale (Giornali, Web, Umts). Figura 1. Servizio di News multimediali

15 Le macchine che capiscono Le attuali linee di prodotto multimediali, nella quasi totalità dei casi, sono realizzate e commercializzate separatamente tra loro in base al media di riferimento. Esiste una molteplicità eterogenea di soluzioni tecniche per la ricezione e consultazione dei flussi di Agenzia misti che consentono di associare fra loro (attraverso meccanismi di filtro per parole chiavi) oggetti inerenti lo stesso evento, provenienti da differenti canali di ricezione, e con caratteristiche di progettazione software e formati diversi. Per quanto evoluti e sofisticati possano risultare tali sistemi di consultazione dei flussi di eterogenee sorgenti informative (testo, foto, audio, video), la selezione e la raccolta degli oggetti multimediali, provenienti da fonti primarie diverse, rimane comunque un attività consistente nel processo realizzativo di prodotti editoriali finiti di squisita elaborazione intellettuale e professionale da parte del giornalista Si è ritenuto quindi che il lavoro di selezione e associazione degli oggetti multimediali a news testuali di riferimento debba necessariamente essere svolto da personale giornalistico operante nell ambito di una specifica linea editoriale, e che ciò garantisca il valore aggiunto per il Cliente finale che e- sprime il bisogno d acquisto del nuovo tipo di servizio informativo La facilità e la velocità con cui deve essere possibile ricercare e analizzare una grande quantità di contributi multimediali, provenienti dalle fonti specializzate, rappresentano le principali criticità tecniche individuate nello studio del nuovo processo produttivo. È di fondamentale importanza disporre quindi di soluzioni che consentano di conoscere nel più breve tempo possibile i contenuti dei contributi multimediali e ciò senza la necessità di effettuarne l intera visualizzazione e ascolto; quindi di sistemi in grado di effettuare automaticamente l analisi e la classificazione di tali informazioni e di consentirne una efficace indicizzazione con massima derivazione di efficienze ed economie di produzione. Per indicizzazione, s intende la produzione automatica di strutture organizzate di informazioni in grado di descrivere i contenu- Figura 2. Multimedialità tradizionale

16 I QUADERNI DI TELÈMA ti dei file multimediali per facilitarne la ricerca e l accesso. Si può considerare il Video il media più completo, in quanto nei filmati si determina in genere una presenza contemporanea di più media: immagini ferme o in movimento, didascalie, grafici animati, audio (quest ultimo sottoforma di suoni, musica e dialoghi). Si ritiene che lo sviluppo di tali sistemi in grado di analizzare e classificare le informazioni contenute nei video possa condurre ad una effettiva convergenza tecnologica di soluzioni originariamente studiate per l elaborazione separata dei singoli media come l analisi delle immagini statiche, l individuazione di soggetti in movimento, l identificazione delle condizioni ambientali di ripresa, la decodifica dei dialoghi, ed infine l analisi linguistica dei testi. L integrazione dei sistemi editoriali con una piattaforma d analisi linguistica dei contenuti multimediali basata su tecnologia NLP può, in questo modo, fornire un supporto essenziale alla produzione al fine di mantenere intatte, anche nella nuova linea di prodotto, quelle che sono le caratteristiche tipiche del notiziario di Agenzia: tempestività, affidabilità, obiettività, completezza Ogni documento in ingresso al sistema editoriale, viene analizzato ed elaborato dal sistema NLP che ne estrae automaticamente i concetti classificando e rendendo disponibili tali informazioni per il successivo reperimento associativo in modalità di post-produzione in tempo reale. Per classificare il video, ad esempio, oltre alle consuete informazioni tecniche tipicamente disponibili come: il formato di registrazione, la durata, ed eventuali informazioni testuali inserite dall autore, è indispensabile analizzare i contenuti visivi e sonori del file ed estrarre da essi il maggior numero di informazioni possibile. Per ottenere questo risultato è necessario affiancare alla tecnologia NLP anche strumenti specializzati per l estrazione delle informazioni audio e video. Nel caso delle immagini, ad esempio, è possibile individuare: X la quantità e la tipologia delle scene; Figura 3. Agenzia di stampa multimediale

17 Le macchine che capiscono X il tipo di ripresa (camera fissa o in movimento); X le caratteristiche ambientali (interni, panorami, città, folla); X il tipo di azione documentato (azioni di guerra, eventi sportivi, interviste); X caratteristiche dei soggetti in movimento (veicoli, persone, animali); È possibile anche individuare i fotogrammi più significativi di ogni scena per la creazione di un vero e proprio story board del filmato, utile successivamente per accedere direttamente alle porzioni di filmato che interessano. Anche l audio può essere analizzato, in modo da identificare: X suoni ambientali; X dialoghi (parlato dei soggetti e voci fuori campo); X eventuale colonna sonora; È possibile inoltre separare il parlato di soggetti diversi e ottenerne la versione trascritta (speech-to-text) con eventuale traduzione nella lingua desiderata. L analisi congiunta del video e del sonoro può sicuramente fornire ulteriori e preziosi elementi per rendere ancor più efficace l analisi dei filmati. Inoltre, nel caso specifico delle video news, è possibile sfruttare anche il flusso delle notizie testuali, di cui parte è sicuramente correlabile ai fatti documentati nei video e ciò al fine di incrementare ulteriormente il livello di affidabilità del software di analisi linguistica utilizzato. LO SVILUPPO PREVISTO Le linee guida per lo sviluppo di applicazioni che integrano la tecnologia NLP nella produzione di news multimediali possono essere riassunte nei punti seguenti: J STANDARD DEI DATI. Il formato dei dati, frutto delle elaborazioni di oggetti multimediali dovrebbe adottare uno standard adeguato, possibilmente integrando con le nuove definizioni uno di quelli già esistenti, come ad esempio, per le news di Agenzia, l NITF Figura 4. Indicizzazione delle informazioni video

18 I QUADERNI DI TELÈMA (News Industry Text Format) ed il NewsML (News Markup Language); J INTEGRAZIONE MULTIFORMATO. Le tecnologie di analisi e trattamento automatico audio/video dovrebbero convergere verso soluzioni integrate capaci di elaborare qualsiasi formato di file multimediale; J PORTABILITÀ. Le soluzioni software realizzate dovrebbero essere studiate per garantire una ampia compatibilità con le piattaforme esistenti, in modo da consentire a tutti i sistemi editoriali in commercio di poter beneficiare delle nuove funzionalità; J IMPIEGO DI BASI DATI A OGGETTI. L estrema variabilità, in termini di struttura delle informazioni elaborate, rende pressochè impossibile l uso delle tradizionali basi dati relazionali ed è quindi necessaria l adozione di data base orientati agli oggetti; J USO DELLE RETI A BANDA LARGA. Le nuove possibilità offerte dalle reti a banda larga consentono il disegno di architetture dati distribuite in cui le varie componenti multimediali dell informazione, possono rimanere dislocate sul territorio ed essere trasferite solo al momento dell effettiva fruizione, rendendo possibile ipotizzare l uso delle stesse reti come basi dati territoriali. Nel corso dell anno 2002 l Agenzia Ap.Biscom ha preso parte ad un Consorzio di Ricerca per lo studio e la presentazione del progetto europeo denominato VINCENT (Video News Classification for Enhanced information Technology) con l obiettivo di realizzare un sistema per l analisi, la classificazione e l estrapolazione automatica dei contenuti audio/video da file multimediali ed in particolar modo delle Video News. Al consorzio hanno partecipato alcuni fra i principali Enti di ricerca, società informatiche, aziende editoriali ed istituiti di standardizzazione europei. Il sistema, avvalendosi delle più avanzate tecnologie per l analisi automatica delle immagini e del parlato, sarà in grado di estrarre il maggior numero di informazioni possibili dai filmati, e di metterle a disposizione del giornalista per una agevole ed immediato impiego editoriale. La standardizzazione dei dati, secondo le specifiche elaborate ed approvate da un apposito istituto internazionale, come l IPTC, garantirà la più ampia diffusione del nuovo formato. PROSPETTIVE SCIENTIFICHE E TECNOLOGICHE L uso dell indicizzazione automatica del video nel processo produttivo delle News Multimediali, proposta da Ap.Biscom, è solo una delle possibili applicazioni di queste nuove tecnologie. L Agenzia di informazione primaria può costituire sicuramente un interessante banco di prova, e un valido punto d innesto per la diffusione di queste tecniche, ma attraverso un graduale processo di industrializzazione ed integrazione, è possibile ipotizzare fin d ora un utilizzo su larga scala delle nuove tecnologie. L elenco che segue, mostra alcuni tra i possibili campi d applicazione dell autoclassificazione ed indicizzazione audio/video: Editoria multilinguistica X Indicizzazione di grandi banche dati multimediali (film, documenti, foto, audio registrazioni); X Produzione di palinsesti televisivi autotradotti e sottotitolati per le varie lingue; Intrattenimento X Sistemi per la fruizione dei prodotti video interattivi (Video navigabili e interrogabili, TV interattiva); X Video camere con autoclassificazione delle riprese effettuate; Sicurezza X Potenziamento di sistemi per la video sorveglianza con trascrizione storica del materiale registrato; X Realizzazione di nuovi meccanismi di allarme e controllo (monitoraggio stradale, ferroviario, aeroportuale); Pari opportunità X La possibilità di accesso alle informazioni video per disabili; X La più ampia condivisione delle informazioni in una società sempre più multirazziale. Le soluzioni descritte porteranno senza dubbio all apertura di nuovi Mercati producendo effetti positivi nel mondo lavoro, in ambito economico, sociale, e contribuendo in genere al miglioramento della qualità della vita, ed è quindi di fondamentale importanza fornire il massimo supporto alla Ricerca e allo sviluppo di tali tecnologie, contribuendo con tutte le iniziative possibili. Gaetano Sancilio Responsabile Tecnico ApBiscom

19 Le macchine che capiscono CONOSCENZA LINGUISTICA PER SISTEMI DI DIALOGO ORALI L ascolto e la comprensione del parlato da parte di un agente artificiale sono attività che non cessano di suscitare in noi emozioni contrastanti. Il riconoscimento corretto delle nostre frasi ci induce a guardare con fiducia ai vantaggi offerti dalla tecnologia di comprensione della voce, ma proviamo sentimenti di frustazione quando il sistema pare non capire. Nell affrontare questa sfida i tecnologi e gli scienziati del voice processing non si basano e- sclusivamente sull analisi acustico-fonetica, ma utilizzano conoscenze linguistiche di tipo sintattico e semantico già nella fase di riconoscimento acustico. Se l acquisizione e la forma di rappresentazione di tali conoscenze risponde ad esigenze peculiari del riconoscimento acustico, la loro natura e l ampiezza dei fenomeni rappresentati è squisitamente linguistica. Non stupisce, quindi, che dopo un iniziale ritrosia, linguisti computazionali e ingegneri della voce si siano incontrati su un campo d indagine comune: la conoscenza linguistica per il trattamento automatico del linguaggio naturale. IL RICONOSCIMENTO DELLA VOCE Le conoscenze linguistiche utilizzate dai sistemi di riconoscimento acustico appaiono più studi da ingegneri che da linguisti: infatti, se da un lato è vero che la formalizzazione delle grammatiche è una parte importante nella storia della linguistica, dall altra dobbiamo ricordare che il riconoscimento acustico per il parlato continuo pone requisiti particolarmente severi rispetto alle modalità di rappresentazione. L efficacia di un sistema di interazione vocale si misura anche in relazione alla naturalezza d uso. Il sistema deve non solo capire quello che vogliamo esegua per noi, ma deve operare in tempo reale. Per realizzare in modo efficace il seguente scambio di battute tra Utente e Sistema (li chiameremo U e S): U: Vendo 2,500 Incet S: 2,500 Incet. A che prezzo? U: Al meglio Il sistema deve sfruttare una quantità enorme di conoscenze fonetiche, morfo-sintattiche, semantiche e pragmatiche. È chiaro che l economia di rappresentazione di tali conoscenze e il rapido accesso costituiscono un aspetto cruciale. Lo scambio di battute tra U e S permette anche un altra considerazione: U parla, com è naturale, sfruttando al massimo le conoscenze contestuali condivise e si aspetta che S faccia altrettanto. Questa condivisione consente ad U di usare frasi stringate, frasi nominali, ecc... Normalmente S ha una conoscenza del mondo forzatamente limitata al contesto d applicazione e non è difficile che riesca ad utilizzare il contesto appropriato. Al contrario, la variabilità delle forme sintattiche usate dai diversi utenti per esprimere lo stesso concetto è spesso molto ampia pertanto S deve imparare a riconoscere formulazioni diverse e a ricondurle al medesimo insieme di concetti. Espressività ed economia di rappresentazione sono requisiti essenziali per utilizzare conoscenze linguistiche nel riconoscimento della voce. Prima di analizzare alcune soluzioni, vediamo da vicino in quali fasi di analisi un sistema di riconoscimento sfrutta tali conoscenze. UN ARCHITETTURA PER CAPIRE LA VOCE Prendiamo come riferimento l architettura per il dialogo persona-macchina, riportato in figura 1. Se seguiamo il percorso di analisi del segnale vocale, vediamo che esso viene inizialmente trattato da un sistema di front-end, questo modulo compie il primo passo del processo di riconoscimento, trasformando il segnale di ingresso in una rappresentazione numerica e parametrica. I parametri cepstrali che costituiscono l uscita di questo modulo elminano la ridondanza intrinseca del segnale e ne consentono il trattamento da parte del sistema di riconoscimento acustico-fonetico. I due moduli successivi costituiscono il nucleo del sistema di riconoscimento; nel caso della tecnologia in esame il riconoscitore acustico è un modello ibrido, ispirato a due paradigmi diversi per il trattamento della voce: le reti neuronali e i modelli markoviani. Il sistema di riconoscimento utilizza l alogoritmo di Viterbi e vari algoritmi per ridurre lo spazio di ricerca. A destra del sistema di riconoscimento è stato schematizzato l apporto dei modelli statistici del linguaggio, che saranno discussi più avanti. I moduli sottostanti costituiscono successive fasi di analisi del risultato del riconoscimento acustico: la frase riconosciuta è a

20 I QUADERNI DI TELÈMA nalizzata per estrarne i concetti (parser), la rappresentazione del significato viene interpretata da un modulo di gestione del dialogo il cui obiettivo è fornire una frase che viene letta dal sistema di sintesti da testo. Ovviamente parser e sistema di dialogo utilizzano grandi quantità di conoscenze linguistiche, sulle quali però non ci soffermeremo. IL RICONOSCIMENTO VOCALE I modelli markoviani sono un metodo di riconoscimento basato sul confronto di forme: si tratta di modelli probabilistici che usano un numero finito di stati per modellare le variazioni del segnale vocale. I diversi parametri che definiscono il modello probabilistico vengono stimati durante l addestramento ed utilizzati nella fase di riconoscimento. Le reti neuronali si ispirano alla teoria del neurone: sono costituite da semplici unità computazionali parallele connnesse da molti collegamenti di diversa intensità (ispirati ai meccanismi di trasmissione sinaptica). Le u- nità effettuano una somma spaziale e temporale dei dati in ingresso, pesati dalle connessioni, e applicano al risultato una funzione non lineare. La rete neuronale è un modello computazionale distribuito, è dotata di autoapprendimento e, grazie al parallelismo, può essere eseguita in tempo reale. I modelli markoviani nascosti (Hidden Markov Models, HMM) sono l approccio più u- sato nel riconoscimento vocale, ma hanno un punto debole: sono privi di memoria. Infatti la probabilità che un segmento vocale appartenga ad uno stato dipende solamente dal segmento in questione e dallo stato stesso, ma non dalla storia precedente. Al contrario, le reti neuronali hanno buona memoria: se sono dotate di retroazione risultano particolarmente u- tili nel gestire il contesto temporale dei segmenti in ingresso. L integrazione delle due tecnologie consente di sfruttare i reciproci punti di forza e di limitare i punti deboli. Sia le reti neuronali che gli HMM sono meccanismi basati sull apprendimento. Nella prima fase di riconoscimento, condotto con le reti neuronali, l apprendimento è mirato ad acquisire modelli acustico-fonetici basati su fonemi stazionari, dipendenti dal contesto, o su unità di transizione e stazionarietà. L addestramento delle unità fonetiche viene normalmente eseguito utilizzando basi di dati vocali foneticamente bilanciate, vale a dire repertori nei quali le diverse unità fonetiche siano presenti con la stessa frequenza con cui compaiono nella lingua parlata, e nei quali la stessa unità occorra in molteplici parole diverse. In altri termini, l attività del riconoscimento acustico è il frutto di due momenti distinti, l apprendimento ed il riconoscimento, Figura 1. Schema di sistema di dialogo orale persona-macchina

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