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Grammatica Valenziale

grammatica valenziale

Grammatica valenziale: che cos’è e in che modo può migliorare la comprensione di un chatbot?

La grammatica valenziale è un modello di descrizione della frase diverso da quello proposto dall’analisi logica.

Elaborato inizialmente dal linguista francese Lucien Tesnière (1893-1954) e sviluppato in molti studi recenti, il modello valenziale, unendo il concetto di sintassi al concetto di semantica, permette di studiare la grammatica partendo dal lessico.

Secondo la grammatica valenziale, elemento centrale della frase è il verbo; ad esso sono attaccati gli argomenti (o attanti), cioè gli elementi strettamente necessari per completare il significato del verbo stesso.

La proprietà del verbo di aggregare gli elementi di base della frase viene chiamata “valenza“: da qui l’espressione grammatica valenziale.

Come vengono analizzate le frasi dagli attuali motori di intelligenza artificiale?

Ecco come vengono analizzate le frasi dai modelli di intelligenza artificiale sviluppati dai «chatbot builder» attualmente presenti sul mercato (Google Dialogflow, Amazon AWS, IBM Watson, ecc.):

L’interpretazione è basata sull’analisi grammaticale e la dipendenza tra ogni singola parola che compone la frase.

Questo approccio si rivela molto macchinoso e difficile da comprendere per il chatbot quando è necessario individuare il significato di una frase «complessa» in quanto ogni articolo, aggettivo e pronome presente viene considerato come singola informazione e la «radice» della frase è associata al nome (proprio o comune).

La difficoltà dell’analisi è quindi dovuta principalmente dalla moltitudine di dati da analizzare e, di conseguenza, dalla complessità delle frasi (che nel caso di assistenza cliente possono includere una moltitudine di periodi).

Il risultato comporta la necessità di un «addestramento supervisionato», nella quale l’operatore umano è costretto a controllare costantemente i progressi del chatbot.

Come vengono analizzate le frasi da Aisaac Enterprise?

grammatica valenziale

Ecco come vengono invece analizzate le frasi dai modelli di intelligenza artificiale di Aisaac Enterprise:

L’interpretazione è basata sulla grammatica valenziale e la dipendenza tra verbo e attanti (gli elementi tipici dell’analisi logica).

Questo approccio pone il verbo come radice e portatore di significato della frase, ed utilizza gli attanti (vedi soggetto, complemento oggetto, ecc.) per definire le sfumature del significato.

La quantità di informazioni da elaborare viene così ridotta notevolmente, riducendo la percentuale di errore dell’interpretazione e la logica d’analisi semplificata permette di interpretare anche le frasi «complesse» in quanto gli attanti definiscono ulteriormente il significato, anziché confonderlo.

Il risultato permette un «addestramento non-supervisionato», nella quale la macchina è in grado di auto-apprendere seguendo le logiche valenziali.

L’utilizzo della grammatica valenziale per analizzare le frasi, ha consistito ai chatbot creati con Aisaac Enterprise di aumentare del 400% le capacità di comprensione.

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