Diasambiguazione

Si distinguono vari tipi di ambiguità :

  1. Ambiguità lessicale ® molte parole hanno molti significati ( anche trasversalmente alle categorie)
  2. Ambiguità sintattica ® possono esserci più strutture sintattiche ammissibili
  3. Ambiguità pragmatica ® quando parlante ed ascoltatore sono in disaccordo sulla situazione corrente
  4. Ambiguità locale ® una sottostringa può avere più significati ma solo uno è ammissibile dato il contesto
  5. Ambiguità di riferimenti ® alcune parole possono riferirsi a molti termini di una frase
Ognuno di questi casi può portare ad ambiguità semantica, cioè ad un insieme di significati possibili

Per procedere con la disambiguazione l'ascoltatore deve aggiungere al proprio modello del mondo le possibili interpretazioni dell'atto linguistico. Più vario e completo il modello del mondo usato e maggiori elementi si hanno per scegliere l'interpretazione migliore. E' molto importante avere un buon modello delle credenze del parlante ( per intuire cosa vorrà comunicare) e avere un buon modello linguistico per dedurre quale stringa di parole è più probabile che venga scelta per comunicare un dato fatto.

Riassumendo :

Modello del mondo ® probabilità che un fatto accada del mondo

Modello mentale ® probabilità che il parlante abbia l'intenzione di comunicare questo fatto all'ascoltatore

Modello linguistico ® probabilità che il parlante scelga una certa stringa di parole per comunicare il fatto

 

Ulteriore problema : possono esistere più interpretazioni giuste.

Questo è particolarmente vero in poesia, nella pubblicità, nella retorica politica, nei gialli.

Per risolvere le ambiguità, oltre a usare in modo incrociato i modelli proposti, si può lavorare su una grammatica libera dal contesto probabilistica ( PCFG ) in cui tutte le regole hanno assegnata una probabilità in modo che la somma delle probabilità delle regole aventi la parte sinistra uguale sia 1. La probabilità associata a un dato albero di analisi ( a cui posso avere associato un'interpretazione semantica) è il prodotto delle probabilità delle regole che passano nodi dell'albero.

Il problema è però che con una PCFG perdo la dipendenza dal contesto

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