INVESTIRE SUL LINGUAGGIO:
COME E PERCHE'
LEONARDO LESMO
Dipartimento di informatica Università di Torino
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1. Utilità applicativa
Maggiore è la quantità di informazioni disponibile su supporti informatici, maggiore è la
necessità di accedere a tali informazioni in
modo semplice ed efficiente. Ottenere rapidamente informazioni utili è essenziale per la
qualità dei servizi (finanziari, turistici, amministrativi, commerciali ) e per la competitività
delle aziende.
Vi sono due motivi per cui la ricerca sul
linguaggio naturale (nel nostro caso, l'italiano)
assume una rilevanza fondamentale in questo
contesto. Il primo è che il modo più rapido e
naturale con cui gli esseri umani interagiscono
è il linguaggio: per richiedere un servizio ci si
rivolge, in italiano, a chi può offrire il servizio
(un consulente finanziario, un addetto ad uno
sportello di informazioni turistiche, un impiegato dell'anagrafe, un commesso di un negozio). Il secondo motivo è che gran parte delle
informazioni utili è memorizzata in forma linguistica (siti web, enciclopedie elettroniche,
descrizioni di prodotti e attività di un'azienda,
leggi, verbali, articoli di giornali e riviste). Se
quindi vogliamo creare dei servizi automatici
realmente cooperativi, dobbiamo fare in modo
che essi si comportino come i loro corrispondenti umani (consulenti, impiegati, commessi), interagendo con l'utenza in italiano, e che
essi siano in grado di comprendere le informazioni linguistiche disponibili in rete che possono risolvere i problemi dell'utente.
Quanto sopra nell'ottica di una vera
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"Società dell'Informazione", in cui l'informazione che costituisce lo strumento per una buona
organizzazione possa davvero giocare il ruolo
che le compete, non solo per l'utenza specializzata, ma anche per tutti gli altri membri della
Società.
Vi è poi un ulteriore elemento che spinge
a sollecitare interventi sull'area del linguaggio:
la salvaguardia della lingua italiana. L'italiano
ha creato e diffuso cultura per secoli. Esso
costituisce un patrimonio dell'intera umanità.
Ma oggi una lingua può essere difesa solo se
a questo peso culturale si affianca una dimostrazione della sua diffusione e della sua usabilità, una diffusione che va anche valutata in
termini di documenti esistenti in rete ed un'usabilità che dipende fortemente dall'esistenza
di strumenti informatici in grado di trattare tale
lingua in modo automatico. Se quindi si desidera evitare una prematura scomparsa della
lingua italiana non si può prescindere da una
serie di significativi investimenti sul tema del
trattamento automatico della lingua italiana.
2. Fattibilità
Ma è possibile che un calcolatore comprenda il linguaggio umano? La risposta è:
certamente sì! E si tratta di un obiettivo a
breve, medio, o lungo termine? Dipende dalle
applicazioni! In realtà, il linguaggio può essere 'compreso' a diversi livelli di profondità. In
altre parole, è possibile graduare la comprensione. Questo è un fattore di enorme rilevan-
za: infatti, è possibile sviluppare applicazioni
anche con gradi di comprensione limitati,
come di fatto avviene già oggi.
Al livello più basso, possiamo trovare
sistemi come Google. Non si ha una reale elaborazione linguistica, ma sono comunque
usati indici sui termini rilevanti per le ricerche
(parole del linguaggio). Al livello più avanzato
oggi disponibile vi sono sistemi in grado di
comprendere il linguaggio parlato, ma con forti
limiti sul dominio applicativo (ad es. FSInforma, che fornisce informazioni sugli orari
ferroviari per telefono).
Ma l'importanza dei diversi gradi di comprensione sta anche nel fatto che è possibile
sviluppare sistemi innovativi, superiori a quelli
attualmente esistenti, senza bisogno di risolvere definitivamente il problema. Perché, e
questo deve essere chiaro, una comprensione
'vera' del linguaggio, al livello, se non alla pari,
di un essere umano, non sarà realizzabile che
tra alcuni anni (diciamo tra quindici e venti).
Ma domani, o fra sei mesi, potranno essere
immesse sul mercato nuove versioni di motori
di ricerca che comprendano, anziché insiemi
di 'termini di ricerca', frammenti di frasi in
grado di descrivere meglio le esigenze dell'utente. E versioni di sistemi di interfaccia vocale che siano in grado di 'dialogare' con l'utente, anche se ancora su domini limitati.
3. Dove investire
Se si desidera che l'Italia rimanga al
passo con lo sviluppo della tecnologia e se si
desidera che lingua Italiana possa essere
compresa alla pari dell'inglese, del francese e
del tedesco (e di decine di altre lingue su cui
si sta operando attivamente, come il cinese, il
giapponese, lo spagnolo, il portoghese, ecc.),
il piano di attività deve essere strutturato in
modo flessibile, cosicché si effettuino avanzamenti significativi sia a livello industriale, sia a
livello di ricerca applicata, sia a livello di ricerca pura. E' necessario cioè che fra sei mesi
escano sul mercato applicazioni linguistiche
sviluppate da aziende italiane e in grado di
operare in modo innovativo sulla lingua italiana. Ma è anche necessario che, in parallelo,
venga sviluppata la tecnologia che consenta
alle aziende di rimanere all'avanguardia anche
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fra due o tre anni, quando cioè l'attuale ricerca applicata si trasformerà in prodotto. E, allo
stesso modo, è necessario che la ricerca pura
produca le basi teoriche per la ricerca applicata e per le applicazioni degli anni successivi.
Naturalmente, vi sono molte aree di attività all'interno delle quali è necessario operare
per consentire questo sviluppo. Elencherò nel
seguito solo alcune di esse, che sembrano di
immediata rilevanza, perché possono portare
alla prossima generazione di applicazioni linguistiche, come dimostrano gli investimenti
effettuati in altri paesi (non solo nell'Unione
Europea e negli Stati Uniti).
3.1 Risorse linguistiche
Sebbene gran parte degli strumenti software necessari per il trattamento del linguaggio siano sviluppati manualmente, parte del
lavoro può essere effettuata in modo automatico, grazie ai recenti sviluppi dell'area di
apprendimento. In altre parole, le macchine
possono 'imparare' grammatiche leggendo dei
testi. Ma questi testi non possono essere nella
forma standard, devono essere 'annotati': per
imparare una grammatica è necessario avere
a disposizione esempi di strutture grammaticali. Quindi, è necessario costruire esempi di
frasi la cui struttura grammaticale sia rappresentata esplicitamente. Questi insiemi di
esempi (denominati Treebank, in quanto le
strutture grammaticali sono date sotto forma di
alberi: 'tree') esistono per altre lingue (l'esempio classico è il Penn Treebank, realizzato
dall'Università di Pennsylvania, che include
svariate decine di migliaia di frasi), ma sono
ancora in via di sviluppo per l'Italiano e richiedono, per il loro completamento, ulteriori interventi. Altre risorse essenziali sono dizionari
morfologici estesi che includano anche informazioni semantiche e corpora di linguaggio
sia scritto che parlato. La costruzione di queste risorse, già iniziata presso vari centri, deve
procedere con finanziamenti congrui, in modo
che l'Italia, anche a livello di immagine, sia alla
pari con gli altri paesi.
3.2 Strumenti di analisi grammaticale
Non sono sufficienti solo dati, ma servono
anche procedure. In una prima fase, ciò che è
necessario ottenere da una frase è la sua
struttura grammaticale. Gli strumenti che consentono di ottenere questo risultato (analizzatori grammaticali) debbono essere 'robusti', in
modo da trattare ogni tipo di testo senza che
eventuali errori interrompano l'esecuzione,
alterando il funzionamento del sistema e riducendo la sua usabilità. Naturalmente, nel presente stadio di sviluppo della tecnologia, non
è possibile pensare ad un'analisi completa e
priva di errori; ma un'analisi parziale è più che
sufficiente per estrarre dalle frasi (ad esempio,
da una richiesta di informazioni sul traffico
nelle strade, o sui musei aperti e sul loro orario, o sulle prossime scadenze fiscali) i dati
necessari per rispondere in modo appropriato.
E' evidente che proprio l'analisi grammaticale,
anche se parziale, è il passo che consente di
fare un salto di qualità (e di posizionarsi all'avanguardia) rispetto alle tecniche attualmente
in uso nelle interfacce verso informazioni linguistiche (v. Google). Anche in quest'area,
che è la più promettente in relazione alle
applicazioni reali, vi sono esperienze significative in Italia, che potrebbero portare in tempi
brevi a prodotti commerciali. Ma anche in questo caso è necessario un intervento sia a livello di ingegnerizzazione dei prototipi esistenti,
sia a livello di ricerca per progettare soluzioni
innovative.
3.3 Ontologie
Il futuro di Internet è nel Web semantico.
Non più una rete di informazioni (pagine Web)
il cui contenuto è interpretabile solo dall'utente umano, ma una rete di conoscenze il cui
significato (semantico) è comprensibile dalla
macchina stessa. Ma ritorna qui il problema
del linguaggio: se i dati sono in linguaggio
naturale, come e fino a che punto può un calcolatore davvero 'comprenderli'?
Poiché la comprensione di una frase o di
un testo è basato sulla comprensione delle
parole che lo compongono, sono necessarie
banche dati di 'significati' di parole. Di nuovo,
tali banche dati esistono in forma (quasi) definitiva per l'inglese, mentre sono in via di sviluppo per altre lingue. Sebbene vari progetti
siano stati finanziati dall'Unione Europea per
lo sviluppo di metodologie comuni per le varie
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lingue dell'Unione, è stato lasciato ai vari
paesi membri il compito di sviluppare la conoscenza relativa alla propria lingua. Alcuni
passi significativi sono stati fatti negli ultimi
anni per l'italiano (v. ItalWordnet), ma ci troviamo ancora a metà del guado e ulteriori
risorse vanno dedicate al completamento dell'opera. Infine, e cito qui un'attività di ricerca
che costituisce il futuro del Web semantico,
ma che vari progetti hanno intrapreso nel presente, ci sono le ontologie. Non si tratta più di
banche dati di parole, ma di banche dati di
significati, sui quali sia possibile compiere
ragionamenti complessi.
Già vari prototipi sono stati sviluppati da
organizzazioni di grande peso scientifico e
industriale (cito solo il DARPA - Defense
Advanced Research Projects Agency - e
l'IEEE - Institute for Electrical and Electronic
Engineering), e sono tema di vari progetti
europei. Le ontologie sono il punto di contatto
di varie aree: non solo il linguaggio, ma anche
gli agenti intelligenti, i sistemi di pianificazione
e monitoraggio, ecc. Esse costituiranno la
base comune per la comunicazione tra sistemi software: in questo interscambio di comunicazioni l'Italia deve continuare ad essere,
come lo è stata fino ad oggi, uno dei partecipanti di prima grandezza.
4. Osservazione finale
Non si può concludere questo breve
intervento senza osservare che tutto ciò che è
stato descritto VERRA' FATTO. Se non verrà
fatto in Italia per l'Italiano, verrà fatto in altri
paesi per altre lingue. Se si desidera evitare
che l'Italia si limiti, nel campo del software linguistico, ad un ruolo di retroguardia (come è
purtroppo avvenuto in varie altre aree del software), è necessario agire subito, con decisione e obiettivi chiari, ricordando il vantaggio
innegabile che ci è offerto dal fatto di lavorare
sulla nostra lingua.
Una lingua che, come si è detto, deve
essere protetta e difesa da opportuni enti ed
istituzioni, oltre che da significativi interventi
che coinvolgano le competenze e le esperienze che si sono affinate nel nostro paese nel
corso degli ultimi decenni.
