ETD

• argument structure
• struttura argomentale

La tesi riguarda la struttura argomentale in italiano, nelle sue varie manifestazioni (bivalenti transitivi, medi-riflessivi, etc.). Essa è divisa in due parti: la prima consiste nella elaborazione dei criteri per la costruzione delle coppie minime successivamente somministrate a dei partecipanti, i cui risultati fungeranno da benchmark per dei modelli di AI che si cimenteranno su task del medesimo tipo. Oltre alla costruzione delle coppie minime vi sono anche i passaggi del lavoro di pulizia eseguito sui dataset prodotti da ChatGPT-4o che saranno somministrati ai modelli AI in qualità di task di giudizi di grammaticalità. Da tali dataset è stata osservata una serie di pattern d'errori che ha posto le basi per la seconda parte della tesi. Ivi è stato analizzato il sotto-data dei [Medi con "si"] (fatto da "Riflessivi inerenti", "Passivi col si", "Anticausativi") e formalizzato un pattern con la scomposizione bayesiana alla McCoy et alii 2024 per ipotizzare le tracce del meccanismo che ha portato il modello a produrre frasi come *Il pacco si è ritirato. Date le predizioni a partire dalla formalizzazione proposta, è stato condotto un esperimento per testare l'ipotesi secondo cui un prompt più arricchito di esempi (uno per categoria all'interno dello schema dei [Medi con "si"]) avrebbe aumentato i tassi di grammaticalità per verbo. I risultati hanno parzialmente confermato l'ipotesi, sebbene vi sia spazio per corroborarla con esperimenti con maggior numero di verbi, oltre alla loro maggiore prototipicità rispetto alla classe di appartenenza.