Tesi etd-03252022-145927 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
SASSOLINI, EVA
URN
etd-03252022-145927
Titolo
Studio dello spostamento semantico nell'evoluzione storica della lingua italiana tramite modelli di linguaggio neuronali
Dipartimento
FILOLOGIA, LETTERATURA E LINGUISTICA
Corso di studi
INFORMATICA UMANISTICA
Relatori
relatore Prof. Attardi, Giuseppe
Parole chiave
- Apprendimento automatico
- Language Models
- Machine Learning
- Modelli di rappresentazione del linguaggio
- Neural network
- Reti neurali
Data inizio appello
14/04/2022
Consultabilità
Completa
Riassunto
Approccio operativo all'uso di modelli BERT di rappresentazione del linguaggio per varietà storiche della lingua italiana. Uno studio mirato ad addestrare un modello per l'italiano non standard partendo da quello contemporaneo, finalizzato a creare i presupposti per ricerche future, per esempio proseguendo con studi della lingua in diacronia. L'obiettivo finale è l'analisi di metodi e strategie in grado di catturare il cambiamento di significato delle parole, esplorando i meccanismi strutturali di questi modelli, valutandone applicabilità e limiti.
Experimental approach to the BERT Language Model use for historical varieties of the Italian language. A study aimed at training a model for non-standard language starting from the contemporary one. The goal is future researches, for example continuing with language studies in diachrony. The final aim is the analysis of methods and strategies capable of capturing the semantic shift. The exploring structural mechanisms of these models and evaluating their applicability and limits.
Experimental approach to the BERT Language Model use for historical varieties of the Italian language. A study aimed at training a model for non-standard language starting from the contemporary one. The goal is future researches, for example continuing with language studies in diachrony. The final aim is the analysis of methods and strategies capable of capturing the semantic shift. The exploring structural mechanisms of these models and evaluating their applicability and limits.
File
Nome file | Dimensione |
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sassolin..._2022.pdf | 2.51 Mb |
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