Presentato ieri, all’Università degli studi di Perugia, Phrame, un innovativo progetto che sfrutta l’Intelligenza Artificiale per insegnare le lingue. Il progetto,  finanziato dal Miur,  utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, linguistica computazionale ed eye-tracking per misurare il grado di difficoltà nell’apprendimento di una lingua straniera e supportare i docenti nella valutazione degli studenti.

Il progetto PHRAME –  PHRaseological complexity MEasures in learner Italian – condotto dal Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università degli Studi di Perugia, in collaborazione con l’Università per Stranieri di Perugia e l’Università La Sapienza di Roma, è uno dei pochi Progetti di Ricerca di Interesse Nazionale (PRIN) finanziati in Italia centrati sull’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, linguistica computazionale ed eye-tracking (tracciamento dello sguardo). Il progetto ha l’obiettivo di realizzare sistemi capaci di valutare automaticamente il grado di complessità dei testi utilizzati per insegnare l’italiano agli studenti stranieri.

In uno scenario in cui i finanziamenti per la ricerca si riducono, la collaborazione del nostro gruppo di ricerca in Intelligenza Artificiale con i colleghi dell’area linguistica dell’Università per Stranieri di Perugia e dell’Università di Roma ‘La Sapienza’, ha dato i suoi frutti ottenendo il finanziamento di PHRAME come Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale”, ha dichiarato il professor Alfredo Milani, responsabile della unità di ricerca del progetto PHRAME per il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università degli Studi di Perugia.

Decenni di analisi della produzione linguistica attraverso i corpora – ovvero collezioni di testi orali o scritti prodotti in contesti comunicativi reali (per es., registrazioni di discorsi o articoli di giornale) conservati in formato elettronico e utilizzati  per selezionare lemmi in base alla loro frequenza d’uso, per identificare le costruzioni tipiche in cui una parola occorre e per coglierne le sfumature di senso in base ai contesti – hanno rivelato la centralità della dimensione fraseologica sia nell’uso della lingua madre che in quello delle lingue straniere; ciononostante, il parametro della complessità linguistica non ha ricevuto la stessa attenzione degli aspetti lessicali o sintattici.

Le attuali tecniche per lo studio della complessità della dimensione fraseologica del linguaggio si basano fondamentalmente sulla varietà delle unità fraseologiche utilizzate in un testo e sulla ricercatezza, ovvero la capacità di utilizzare unità fraseologiche non comuni. Per questo è nato Phrame, un progetto che si prefigge il raggiungimento di un duplice scopo: definire da una parte una misurazione della complessità fraseologica attraverso la combinazione di dati offline (corpora e tecniche di Natural Language Processing) e online (eye tracker, tracciamento oculare) e fornire dall’altra una validazione computazionale della valutazione. 

Alla fine del progetto di ricerca, si potranno individuare facilmente diversi livelli di competenza in termini di complessità fraseologica, colmando così una lacuna cruciale nella ricerca sulla conoscenza della seconda lingua e fornendo le migliori pratiche per valutare e testare la competenza fraseologica alla luce dei livelli del Quadro comunitario di riferimento (QCER).

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