Automatic extraction of opera character characteristics through lexical-syntactic patterns
10.6092/issn.2532-8816/12426
L’articolo presenta la sperimentazione di regole basate su pattern sintattici per l’estrazione di informazioni relative alle relazioni interpersonali tra i personaggi del repertorio operistico del XVIII secolo. Lo studio illustra l’applicazione di questo approccio non supervisionato per individuare una specifica tipologia di relazioni descritte nelle didascalie che corredano gli elenchi di personaggi presenti nei libretti. I risultati dimostrano l’efficacia della soluzione proposta nell’estrarre relazioni definite in base a ontologie formali con una precisione tale da consentire la loro inclusione in una base di conoscenza di dominio senza supervisione. La sperimentazione si pone come primo contributo all’elaborazione di un modello formale di descrizione delle caratteristiche dei personaggi d’opera utile alla ricostruzione dei rispettivi profili. Data la dimensione del repertorio preso in esame e la numerosità dei suoi personaggi, l’impiego dell’analisi automatizzata offre allo studioso un efficace strumento a supporto dell’analisi critica delle fonti. L’identificazione delle caratteristiche e la ricostruzione della rete di relazioni è propedeutica all’utilizzo del personaggio come chiave di lettura della tradizione dei testi operistici.
text/html
2532-8816
12426
10
it
Angelo Pompilio
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Umanistica Digitale
patterns
Automatic extraction of opera character characteristics through lexical-syntactic patterns
Text.Serial.Journal
https://umanisticadigitale.unibo.it/
Articles
2021-09-09
2021-02-17
2021-09-09
2021-09-09
193-210
Um. Dig.
Angelo Pompilio
2021/09/09
10.6092/issn.2532-8816/12426
193
Università di Bologna
2532-8816
10
patterns
it
210
Stevens, Robert, Nicolas Matentzoglu, Uli Sattler, e Margaret Stevens. 2014. «A Family History Knowledge Base in OWL 2». Informal Proceedings of the 3rd International Workshop on OWL Reasoner Evaluation (ORE 2014), 6.
Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio d’opera attraverso pattern lessico-sintattici
https://umanisticadigitale.unibo.it/article/view/12426/13092
    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 10, 2021
P. Bonora, A. Pompilio – Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio d’opera
attraverso pattern lessico-sintattici
DOI: http://doi.org/10.6092/issn.2532-8816/12426



  Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio
          d’opera attraverso pattern lessico-sintattici

                                1
                                 Paolo Bonora, 2Angelo Pompilio

                                     1,2
                                         Università di Bologna, Italia
                                     1
                                       paolo.bonora@unibo.it
                                    2angelo.pompilio@unibo.it




       Abstract

L’articolo presenta la sperimentazione di regole basate su pattern sintattici per l’estrazione di
informazioni relative alle relazioni interpersonali tra i personaggi del repertorio operistico del
XVIII secolo. Lo studio illustra l’applicazione di questo approccio non supervisionato per
individuare una specifica tipologia di relazioni descritte nelle didascalie che corredano gli elenchi
di personaggi presenti nei libretti. I risultati dimostrano l’efficacia della soluzione proposta
nell’estrarre relazioni definite in base a ontologie formali con una precisione tale da consentire la
loro inclusione in una base di conoscenza di dominio senza supervisione. La sperimentazione si
pone come primo contributo all’elaborazione di un modello formale di descrizione delle
caratteristiche dei personaggi d’opera utile alla ricostruzione dei rispettivi profili. Data la
dimensione del repertorio preso in esame e la numerosità dei suoi personaggi, l’impiego
dell’analisi automatizzata offre allo studioso un efficace strumento a supporto dell’analisi critica
delle fonti. L’identificazione delle caratteristiche e la ricostruzione della rete di relazioni è
propedeutica all’utilizzo del personaggio come chiave di lettura della tradizione dei testi
operistici.
The paper presents the experimentation of rules based on syntactic patterns for the extraction of
interpersonal relationships between characters from the opera repertoire of the 18th century. The
study illustrates the application of this unsupervised approach to identify this kind of
relationships described within the captions accompanying the lists of characters in the librettos.
The results demonstrate the effectiveness of the proposed solution in extracting relations defined
through formal ontologies with a precision that allows them to be included in a domain
knowledge base without further supervision. The experimentation contributes to the elaboration
of a formal model for the description of the features of opera characters required for the
reconstruction of their profiles. Given the size of the repertoire under examination and the
number of characters, the use of automated analysis offers the researcher a useful tool to support
the critical analysis of the sources. The ability to reconstruct the network of relationships and the

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    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 10, 2021


features of the characters is in turn preparatory to the use of the character as a dimension of
analysis to reconstruct the complex tradition of this kind of texts.



        Introduzione 1

Lo studio della tradizione dei testi dei libretti d’opera costringe a confrontarsi con una varietà
significativa di problematiche. Oltre alle tradizionali difficoltà della filologia e bibliografia
caratteristiche del testo poetico, il continuo rimaneggiamento di questi testi introduce le
problematiche tipiche della filologia di testi a tradizione contaminata ([1]: 213). Il testo dei
libretti è il risultato di una elaborazione strettamente connessa al processo di produzione dello
spettacolo operistico. Un processo produttivo che, a partire dall’appalto della stagione affidato
all’impresario, risponde ad un complesso sistema di convenzioni, prassi e rapporti tra
committenza, librettista, compositore e cantanti 2 tanto da rendere il libretto d’opera un testo
instabile per principio ([6]: 34).
Nel descrivere il lavoro di Felice Romani, librettista tra i più attivi del primo Ottocento,
Alessandro Roccatagliati individua, come premessa ineludibile perché il librettista possa
procedere alla definizione di soggetto e personaggi dell’opera commissionatagli, la conoscenza
degli interpreti che la porteranno in scena ([17]: 94). Questo ulteriore fattore di interdipendenza
tra testo e contesto produttivo sottolinea la stretta corrispondenza tra le caratteristiche del
personaggio e quelle del suo interprete ([17]: 88). Nel primo Ottocento, il periodo utile per la
stesura di un libretto era pari a circa quaranta giorni, dalla scelta del soggetto alla consegna al
committente ([17]: 67). Un tempo limitato in cui il processo compositivo partiva
necessariamente dalla spoliazione di fonti preesistenti da cui ricavare nuovi soggetti o riprendere
testi già impiegati 3. I contenuti ricavati venivano adeguati, attraverso un lavoro a più mani, alle
esigenze specifiche del nuovo allestimento 4. Nella stesura di un nuovo dramma il nesso con gli
antecedenti letterari è rilevante, così come l’influenza del contesto del singolo allestimento sulla
definizione del profilo dei personaggi 5.


1   I paragrafi relativi allo stato dell’arte, alla metodologia e alla sperimentazione sono stati curati da
    Paolo Bonora, l’introduzione e le conclusioni raccolgono il contributo di entrambi gli autori.
2   L’adesione alle ‘convenzioni teatrali’, ovvero l’adattamento alla piazza ed alla compagnia per cui è
    stata commissionata l’opera è spesso determinante: «Se l’impresario dispone di due prime donne, per
    dire, si potrà, anzi si dovrà fare un dramma fondato su una rivalità erotico-politica femminile,
    poniamo L’incoronazione di Poppea o Maria Stuarda» ([3]: 198).
3   «Il bricolage delle fonti è a volte capillare, quasi mai dichiarato» ([3]: 199) [corsivo mio].
4   Cfr. ([3]: 198).
5   Nella prefazione alla Fedra andata in scena a Milano nel 1820 (URI del libretto:
    http://corago.unibo.it/resource/DOCUMENTI/DMBM18072) Luigi Romanelli, riferendosi alla sua
    Fedra di Padova dello stesso anno (URI dell’opera:
    http://corago.unibo.it/resource/BRANI/0000097987), afferma: «Lo stesso argomento fu da me
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       P. Bonora, A. Pompilio – Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio d’opera
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Anche nel teatro di prosa coevo il testo drammatico acquisisce un ruolo centrale nel nuovo
sistema produttivo teatrale. Qui l’interprete entra in relazione con il personaggio sullo schema
del carattere 6 ([10]: 64). La parte diventa quindi il materiale su cui, dove necessario, si può
intervenire in funzione delle esigenze sceniche o dell’interprete. Interventi che vengono fatti nel
rispetto della rigida codifica dei ruoli rispetto a cui ciascuna parte deve trovare una collocazione
([10]: 65). È così che nel passaggio dall’autore, al capocomico ed infine all’attore, il testo prima
frammentato in parti, poi ricomposto sulla scena, assume forma e identità autonome. Anche nel
teatro di parola il legame tra testo e personaggio sembra non sia dettato esclusivamente dalla sua
funzione drammaturgica, ma anche da quanto i suoi tratti, le sue caratteristiche, risultino
funzionali al processo produttivo che lo metterà in scena.
In considerazione di questo stretto rapporto tra personaggio e testo drammatico si è voluto
sperimentare l’impiego del personaggio come indicatore utile ad individuare eventuali relazioni
di dipendenza tra le opere in cui compaiono. In base a questa ipotesi, la presenza di personaggi
con lo stesso nome, o con caratteristiche affini, diventa un indizio di una possibile relazione tra i
testi considerati. Diventa quindi importante identificare il personaggio non solo attraverso il
nome, ma anche attraverso i tratti che lo caratterizzano, tra cui le relazioni che lo legano agli altri
personaggi che compaiono nell’opera. Quest’ultime, infatti, sono uno dei cardini dell’intreccio
drammaturgico. Ad esempio, il libretto Laomedonte (musica di Lorenzo Baseggio, senza
indicazione del librettista, Venezia 1715) riprende sostanzialmente, comprese gran parte delle
arie, il libretto de L'Etearco (testo di Silvio Stampiglia e musica di Giovanni Bononcini, Vienna
1707), cambia tutti i nomi dei personaggi seri ma ne conserva la caratterizzazione drammaturgica
riportata nelle didascalie dei personaggi: Etearco/Laomedonte, “re di Asso in Creta”; Mirene/
Cirene, “dama principale d'Asso”; Fronima/Dalinda, “figlia di” Etearco/Laomedonte; Aristeno/
Eristeno, “figlio di” Etearco/Laomedonte; Polinnesto/Polidoro, “re di Tera”; Temiso/Feraspe,
“confidente di” Etearco/Laomedonte. I personaggi buffi Zelta e Delbo, che hanno un ruolo
marginale nella vicenda, sono soppressi, ma il ruolo di Delbo, “servo di Polinnesto”, è assunto
da Liso, “capitano di Polidoro”. In Melinda (testo di Giovanni Bertati, musica di Sebastiano
Nasolini, Venezia 1798) il plot è in parte ripreso da L'incanto superato (testo dello stesso Giovanni
Bertati, musica di Franz Xaver Süssmayr, Vienna 1793) ma il testo è completamente riscritto ed
i nomi dei personaggi, solo in alcuni casi modificati, presentano affinità significative nella loro
caratterizzazione: Falsirena/Melinda, “fata”; Carotta, “scudiero di Oliviero”; Firmina/Erminia,
“damigella di Falsirena/Melinda”; Lidia, “damigella di” Falsirena/Melinda. Il personaggio


    trattato in un Melodramma, che si rappresentò in Padova nell’occasione dell’ultima fiera del Santo.
    Ma il presente Melodramma, fuorché la sostanza del fatto, nulla ha di comune col primo né per la
    condotta, né per la versificazione; imperciocché la diversità del Teatro, la qualità degli Attori, ed altre
    circostanze esigevano, che la composizione fosse del tutto nuova».
6   Ci si riferisce qui alla definizione di carattere come «l’insieme di tratti psicologici, morali e fisici che
    contraddistinguono un personaggio teatrale, cioè la sua identità e personalità scenica. Ma, specie nel
    primo Ottocento, si considerava il carattere un segno, un’impronta, una qualità costante e fissa (che
    poteva coincidere con una passione dominante) rigidamente codificata.» ([10]; Dizionario dei Ruoli,
    voce: Carattere).
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    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 10, 2021


femminile di Logistilla, “altra fata, amica di Oliviero”, è sostituito dal personaggio maschile
Malagigi, “compagno di Oliviero”, ma conserva lo stesso ruolo drammaturgico in relazione al
cavaliere Oliviero.
L’uso delle caratteristiche fisiche, morali e sociali come elementi utili a ricostruire il rapporto tra
testo e personaggio è stato oggetto d’attenzione della critica letteraria novecentesca. In Ferdinand
De Saussure il personaggio dei grandi cicli leggendari è un simbolo di cui possono variare
nell’ordine il nome, la relazione con gli altri personaggi, il carattere e le azioni ([19]: 185). Ben
prima, Alessandro Piccolomini, nella dedica ad Antonio Cocco de La sfera del mondo
nell’edizione del 1561, aveva già proposto una classificazione dei personaggi della commedia in
base alle loro caratteristiche, relazioni e vicissitudini. Da questa Daniele Seragnoli ricava uno
schema concettuale delle caratteristiche fondamentali individuate dal Piccolomini articolate in:
relazioni di parentela, condizione economica, età, professione, indole e stati d’animo ([18]: 304).
Da questo studio deriva l’idea di avviare la sperimentazione partendo proprio dalle relazioni di
parentela. D’altro canto, secondo Vladimir Propp, gli attributi del personaggio delle favole
costituiscono la parte mutevole che riveste il nucleo funzionale stabile. Questo spiega l’estrema
varietà del genere a fronte di una sostanziale uniformità strutturale e tematica ([19]: 191).
Volendo applicare questa lettura ai libretti, una estrazione sistematica delle caratteristiche dei
personaggi consentirebbe di avere una valutazione quantitativa di questo fenomeno all’interno
di testi fortemente connessi alle rispettive fonti letterarie. Se in Propp gli attributi e le
caratteristiche superficiali del personaggio costituiscono le ‘dimensioni variabili’, a partire da
Claude Levì-Strauss questa distinzione viene superata riconducendo il personaggio a componente
pienamente integrato all’interno della struttura narrativa del testo. Nelle successive analisi
strutturaliste, a partire da Roland Barthes, sarà la nozione stessa di personaggio a risolversi in
quella di soggetto agente, analizzato in base al suo ruolo nell’azione e non in relazione al suo
essere ([19]: 195). Nel caso dei libretti va tenuto presente che il personaggio si posiziona al centro
di quel delicato equilibrio tra referenzialità, mimesi del reale e puro fantastico che sostiene la
‘meccanica’ dell’universo drammaturgico del melodramma. È così che nel mondo di Don
Giovanni lo spettatore è in grado di accettare che una statua presenti al dissoluto il conto dei suoi
misfatti ([9]). Ecco quindi che, come primo passo, è necessario descrivere il personaggio
ricavando dal testo le sue caratteristiche principali, o almeno quelle che l’autore del libretto ha
voluto indicare come tali al pubblico.
Di norma nei libretti i personaggi vengono presentati allo spettatore attraverso le didascalie
descrittive che corredano l’elenco delle dramatis personae. Queste descrizioni riportano in forma
sintetica quei tratti del personaggio che consentono allo spettatore di riconoscerlo quando
compare in scena e nello svolgersi dell’azione drammatica. Questi testi sono quindi una fonte
primaria per ricavare quei caratteri che, a giudizio dell’autore, meglio identificano i personaggi
della sua opera. Di norma il personaggio può essere descritto mediante uno o più attributi: la
professione svolta, il suo rango sociale, il luogo di origine o la provenienza, le relazioni che lo




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       P. Bonora, A. Pompilio – Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio d’opera
                                                                attraverso pattern lessico-sintattici

legano agli altri personaggi dell’opera, le caratteristiche d’animo o morali. Ad esempio, Cleonice 7
sarà la “regina di Siria, amante corrisposta d'Alceste”, oppure Tirso 8 il “villano affittuale de' beni
d'Euristene in villa”.
In alcuni casi viene data qualche ulteriore informazione utile a contestualizzare il personaggio
nell’azione drammatica come avviene per Semiramide 9 che appare “in abito virile sotto nome di
Nino re degli Assiri, amante di Scitalce, conosciuto ed amato da lei antecedentemente nella corte
d' Egitto come Idreno”.




         Figura 1: Pagina del libretto con l'elenco dei personaggi della Semiramide riconosciuta.




7   Cleonice, personaggio nel Demetrio, re di Siria, libretto di Pietro Metastasio, compositore
    Gioacchino Cocchi, andata in scena al King's Theatre in the Haymarket di Londra l’8 novembre
    1757 (riferimento URI dell’opera: http://corago.unibo.it/resource/BRANI/0000050181).
8 Tirso compare in Demetrio tiranno, libretto di Aurelio Aureli, compositore Bernardo Sabatini, andato
    in scena al Teatro Nuovo di Piacenza nel 1694 (URI:
    http://corago.unibo.it/resource/BRANI/0000050215).
9   Personaggio eponimo della Semiramide riconosciuta di Pietro Metastasio, compositore Leonardo
    Vinci, rappresentata a Roma al Teatro delle Dame il 6 febbraio 1729 (URI:
    http://corago.unibo.it/resource/BRANI/0000051966).
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    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 10, 2021


In altri casi le informazioni sono strettamente legate al contesto in cui vengono presentate: Fausta
è semplicemente indicata come “sua moglie”, in riferimento a Costantino, nell’omonimo libretto
di Giovanni Albinoni 10.
Queste descrizioni costituiscono il materiale da cui si è partiti per ricavare una descrizione
strutturata del personaggio. Per ottenere questo scopo si è sperimentata la suddivisione del testo
in unità informative elementari, sotto forma di sintagmi, corrispondenti alle sue caratteristiche
indicate nella didascalia.
Di seguito viene illustrata l’estrazione di alcune di queste caratteristiche operata in forma
automatizzata attraverso l’impiego di tecniche di Natural Language Processing (NLP). Il caso di
studio è rappresentato dai personaggi dei drammi di Metastasio e Goldoni; il corpus è costituito
dai testi delle didascalie ricavati dalla base di conoscenza (KB) Corago LOD 11 ([5]). Partendo da
un’analisi morfosintattica dei contenuti, si sono sperimentate alcune euristiche di estrazione
basate su pattern lessico-sintattici con l’obiettivo di estrarre le informazioni relative alle relazioni
interpersonali che intercorrono tra i personaggi del repertorio preso in esame.



        Stato dell’arte delle metodologie di analisi automatica dei
        contenuti

L’impiego di strumenti informatici per l’estrazione di dati strutturati a partire da informazioni
presenti in testi espressi in linguaggio naturale ha ormai una storia più che trentennale ([12]:
796). L’insieme di tecniche che svolgono questo tipo di analisi dei testi costituiscono il campo di
indagine dell’information extraction (IE). In questo ambito, l’annotazione morfosintattica, sotto
forma di dipendenze funzionali 12 ([8]), e la lemmatizzazione dei testi consentono la costruzione
di processi di estrazione basati sull’aderenza dei contenuti a specifici schemi sintattici di
rifermento (syntactic paths) e termini in essi contenuti. La modalità di estrazione basata su pattern
rientra nell’ambito delle tecniche cosiddette a bassa supervisione (Lightly Supervised Approaches -
LSA) ([12]: 772). Le LSA sono applicazioni di estrazione dell’informazione che richiedono una
ridotta supervisione dell’attore umano in fase di addestramento del sistema. La supervisione è
infatti limitata alla sola definizione delle regole di estrazione definite in base allo specifico ambito
di applicazione. Con l’introduzione delle Universal Dependencies (UD) è stata introdotta una




10 Costantino, libretto di Giovanni Kreglianovich Albinoni, compositore Joseph Hartmann Stuntz,
   rappresentata a Venezia al Teatro La Fenice l’8 febbraio 1820.
11 Il dataset è reperibile attraverso il DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.3865867
12 La proposta di una grammatica libera dal contesto (Context Free Grammar - CFG) in cui la frase
   viene rappresentata come una concatenazione di dipendenze sintattiche tra le parole che la
   compongono viene fatta risalire ai primi lavori di Noam Chomsky negli anni Cinquanta ([12]: 457).
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       P. Bonora, A. Pompilio – Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio d’opera
                                                                attraverso pattern lessico-sintattici

tassonomia di dipendenze sintattiche multilingua ([7]) resa applicabile anche all’italiano grazie
al porting delle funzioni di annotazione dello Stanford Core NLP ([2]). 13
L’efficacia degli algoritmi per l’estrazione automatica di informazioni viene misurata in base alla
capacità di reperire nuova informazione (recall) e alla precisione e aderenza al dominio di interesse
dell’informazione estratta (precision). Nel nostro caso, il tipo di caratteristiche (features) e di
relazioni che si vogliono individuare non sono necessariamente note a priori. Non è quindi
possibile utilizzare criteri di estrazione basati su esempi attestati in un corpus. I sistemi per
l’annotazione delle dipendenze sintattiche offrono una possibile soluzione ([13]). Analizzando le
caratteristiche lessicali del testo e la sua articolazione sintattica è possibile individuare strutture
ricorrenti nel discorso (patterns) in base alle quali definire le euristiche di estrazione. Accoppiando
l’estrazione dei pattern a specifici lemmi utilizzati come criteri di restrizione è possibile
raggiungere significativi livelli di recall mantenendo alta la precision pur avendo adottato un
approccio non supervisionato dall’attore umano ([14]). L’applicazione di queste metodologie di
estrazione dell’informazione al contesto dei libretti d’opera costituisce un primo tentativo del
loro impiego per l’arricchimento della descrizione dei contenuti di questa particolare tipologia di
testi.



        Metodologia

Nella sperimentazione è stata adottata una combinazione di diversi strumenti: l’annotazione delle
dipendenze morfosintattiche; le euristiche di estrazione basate su pattern e l’estrazione vincolata
alla semantica del lessico presente nelle porzioni di testo analizzate. L’obiettivo è riuscire ad
estrarre informazione qualificata sulla base di criteri semantici applicati al grafo sintattico
analizzato. Ad esempio, per Cherinto 14, descritto come “figlio di Demofoonte, amante di
Creusa”, è necessario estrarre le due caratteristiche indicate: essere “figlio di Demofoonte” e
”amante di Creusa”.
Il primo passaggio è l’annotazione delle caratteristiche morfosintattiche del testo. Questo è il
passaggio chiave che permette di «rendere esplicita, interpretabile ed esplorabile la struttura
linguistica implicita nel testo» ([11]: 211). La sperimentazione ha applicato tre livelli di
annotazione offerti dallo StanfordNLP Core: il tagging PoS, la lemmatizzazione e l’annotazione
UD.
La prima assegna ad ogni parola del testo la rispettiva categoria grammaticale, ovvero la parte del
discorso (Part of Speech - PoS) o categoria lessicale ([11]: 213). La seconda porta



13 Per approfondimenti sulla localizzazione dello stack Stanford CoreNLP per l’italiano si rinvia al sito
   web relativo al progetto Tint realizzato dalla Fondazione Bruno Kessler (http://tint.fbk.eu/;
   consultato il 10/02/2021).
14 Personaggio che compare nel Demofoonte di Pietro Metastasio messo in musica da Antonio
   Ferrandini e andato in scena il 26 dicembre 1758 al Regio Ducal Teatro di Milano.
                                                   199
    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 10, 2021


all’identificazione dell’esponente lessicale (o lemma) del singolo termine. La terza consente di
esplicitare il grafo delle relazioni sintattiche che possono essere espresse attraverso triple RDF.
Quest’ultimo passaggio consente di definire i pattern di estrazione come interrogazioni espresse
attraverso il linguaggio SPARQL.




                             Figura 2: Esempio di annotazione sintattica UD.


La Figura 2 mostra il risultato prodotto dalla annotazione sintattica. Partendo dalla testa della
frase, il sostantivo “figlio”, la prima relazione individuata è con il nome proprio del personaggio,
“Cherinto”, identificato come modificatore aggettivale 15 (“amod” è l’etichetta utilizzata per
l’annotazione). A sua volta “figlio” è associato ad “amante” dalla relazione di apposizione
(etichetta “appos”), ovvero di modificatore coordinato a “figlio” che ne estende la definizione.
Ciascuno dei due modificatori “figlio” e “amante” hanno a loro volta dei modificatori:
“Demofoonte” specifica di chi è “figlio” Cherinto e “Creusa” di chi è amante. Considerando i
modificatori aggettivali possiamo attribuire al personaggio Cherinto le due features: “figlio di
Demofoonte” e “amante di Creusa”.
Occorre qui notare che le didascalie, per loro natura, tendono ad avere una struttura sintattica
vincolata dal fatto che il nome del personaggio 16 è di norma la testa della frase. Questo deriva dal
fatto che la didascalia, nell’impianto tipografico del libretto, è apposta al nome del personaggio
nel relativo elenco. Le stesse sono state trascritte tenendo conto di quest’ordine e la frase
sottoposta ad analisi è stata ricomposta utilizzando lo stesso criterio. Questa prassi compositiva,
per quanto presente, non impedisce che possano presentarsi variazioni anche significative
dell’albero sintattico, con la conseguente necessità di adattare la regola utile ad intercettarle.
Scorrendo la struttura sintattica della didascalia è quindi possibile segmentare i contenuti della
descrizione del personaggio in sotto-unità informative. Ciascuna di queste può essere assunta
come un attributo del personaggio o ulteriormente segmentata fino al raggiungimento della
granularità corrispondente al singolo termine. L’individuazione delle porzioni di testo da



15 La guida alle relazioni sintattiche definite nelle UC versione 2.x è mantenuta online all’indirizzo:
   https://universaldependencies.org/u/dep/ (consultato il 10/02/2021).
16 I nomi dei personaggi di ciascuna opera, ovvero quelli di cui si vogliono estrarre le relazioni,
   provengono dall’authority file dell’archivio Corago e sono ricavati dagli stessi libretti da cui derivano
   le didascalie. Ci si attende quindi una coerenza delle forme del nome all’interno dello stesso libretto.
   La normalizzazione delle varianti del nome del personaggio tra diverse edizioni della stessa opera, o tra
   testi diversi è invece ancora oggetto di studio ([4]).
                                                    200
       P. Bonora, A. Pompilio – Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio d’opera
                                                                attraverso pattern lessico-sintattici

considerare come attributi viene quindi effettuata in base a pattern sintattici espressi attraverso le
UD.




          Figura 3: Modello di annotazione morfo-sintattica della descrizione del personaggio.


Il primo passaggio consiste nel produrre l’annotazione morfosintattica del testo. Il secondo
consisterà nell’estrazione di sezioni le cui dipendenze corrispondono alla struttura del sintagma
definita dal pattern di estrazione. Ottenuti i sintagmi si procede a valutare la coerenza semantica
dei contenuti utilizzando un criterio che considera la semantica dei lemmi presenti nel sintagma
estratto. Ad esempio, i sostantivi che fungono da modificatori aggettivali dovranno essere
contenuti in una lista controllata di termini. In questo modo, se selezioniamo lemmi che
esprimono una classe coerente di contenuti, ad esempio quelli di relazione parentale di primo
grado (come “figlio”, “figlia”, “madre”, “padre”), verranno estratti solo i sintagmi che descrivono
la genealogia del personaggio.
Questa procedura di estrazione consente di identificare le porzioni del testo che sono portatrici
di caratteristiche del personaggio che rientrano nella tipologia di nostro interesse. Per ottenere
questo risultato è però necessario realizzare un modello descrittivo delle componenti del testo che
consenta di operare contemporaneamente sui tre livelli di annotazione necessari: morfologico
(PoS e lemmatizzazione), sintattico (annotazione delle dipendenze con le UD) e lessicale.
Diventa così possibile definire criteri di estrazione che individuano le caratteristiche dei
personaggi in base alla semantica del lessico contenuto nelle porzioni di testo analizzato.
Per questo studio i nomi dei personaggi, i testi delle didascalie ed i tre livelli di annotazione sono
stati rappresentati attraverso triple RDF. I nomi dei personaggi, le didascalie ed i riferimenti al
repertorio sono stati ricavati dal dataset Corago LOD accessibile attraverso l’identificativo DOI:
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7880489. Le annotazioni, ricavate mediante la libreria
Tint, sono state riportate in forma di triple nel dataset sperimentale.




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          Sperimentazione

La metodologia di estrazione descritta è stata applicata su un campione: i personaggi dei drammi
di Pietro Metastasio 17 e di Carlo Goldoni 18. La scelta di questi due autori è motivata da tre fattori:
l’appartenenza al medesimo periodo storico, ovvero la parte centrale del XVIII secolo 19, da cui ci
si attende una uniformità del lessico utilizzato nelle didascalie; la presenza di personaggi seri e
comici; la consistenza quantitativa del campione esaminato: 1122 le opere su libretti di
Metastasio, 333 di Goldoni. Nel complesso sono state considerate 1103 opere per un totale di
circa 9000 personaggi. Di questi sono state analizzate le circa 6275 didascalie disponibili nel
dataset Corago LOD da cui si è cercato di estrarre le relazioni interpersonali che intercorrono tra
i personaggi di una stessa opera.
Dagli esempi riportati risulta evidente come queste relazioni abbiano un’articolazione a livello
sintattico e una correlazione a livello terminologico. Il modello concettuale dell’annotazione
proposto permette di coniugare i due piani. Le regole per l’estrazione di relazioni sono quindi
composte da:
     1.    un pattern sintattico che definisce la struttura dei sintagmi che stabiliscono una
           relazione tra due personaggi;
     2.    un dizionario che restringa i contenuti del sintagma al dominio di interesse.
Il pattern ha lo scopo di identificare quei sintagmi che legano il personaggio ‘soggetto’ della
relazione con il personaggio ‘oggetto’. Nei nostri esempi, Cherinto (soggetto) “è figlio di”
Demofoonte (oggetto). Il dizionario dei termini rilevanti, inteso come elenco di lemmi che
definiscono il tipo di relazione, permette di discriminare la qualifica di “figlio” da quella di
“amante”. La prima viene quindi classificata come specifica relazione di parentela, la seconda
come relazione interpersonale. Entrambe vengono attestate su un vocabolario formalizzato.
Nel nostro caso deve essere previsto un terzo criterio di estrazione che consenta di identificare il
personaggio in posizione di ‘oggetto’ nella relazione come uno dei personaggi della stessa opera.
In questo caso si dovrà verificare che il lemma corrispondente coincida con un nome presente
nell’elenco dei personaggi della stessa opera.
Nella costruzione della regola di estrazione per ciascuna tipologia di relazione deve essere
individuato l’insieme di pattern che rappresentano le diverse varianti di dipendenze sintattiche
con le quali la relazione può essere espressa nei testi. A valle si specifica l’insieme dei termini la



17 Riferimento URI dell’autore: http://corago.unibo.it/resource/RESPONS/Z00000337900.
18 Riferimento URI dell’autore: http://corago.unibo.it/resource/RESPONS/Z00000244400.
19 La prima opera censita in archivio di Metastasio è la Angelica del 1720 (riferimento URI dell’opera:
   http://corago.unibo.it/resource/BRANI/0000157674), del Goldoni è L’uomo di mondo del 1728
   (riferimento URI dell’opera: http://corago.unibo.it/resource/BRANI/0001486902). Le ultime opere
   del Goldoni risalgono al 1762, un anno prima della sua morte, e del Metastasio al 1781.

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cui semantica corrisponde alla tipologia di relazione ricercata e la relativa posizione all’interno
del pattern.
Operando su questi due insiemi, ci si aspetta che con l’estensione del primo si aumenterà la recall
complessiva della regola, ovvero la capacità di selezionare un numero più vicino a tutti i sintagmi
che specificano una relazione utile. Restringendo il numero di elementi del secondo insieme si
aumenterà la precision, ovvero il controllo sulla coerenza semantica della relazione individuata.
L’individuazione della struttura dei pattern può essere fatta sia in modo deduttivo che empirico-
induttivo. Nel primo caso si ipotizzano le catene di dipendenze che si reputano possano contenere
relazioni utili, nel secondo si analizza un campione di relazioni note e se ne ricava la struttura.
Nel nostro caso si è optato per il secondo approccio applicando alcune generalizzazioni dove
opportuno 20.
Per la definizione degli elenchi dei termini che identificano il tipo di relazione si è ricorso
all’utilizzo di dizionari 21. Navigando la gerarchia di iponimi di un termine qualificante, si è
costruito l’insieme di lemmi il cui significato rappresenta efficacemente la tipologia di relazione
oggetto di interesse.
Il Listato 1 riporta un esempio di interrogazione SPARQL che estrae dal grafo annotato la
relazione “figlio di Demofoonte” 22 per il personaggio di Cherinto.
Dal punto di vista implementativo, la regola di estrazione viene definita come una istruzione di
tipo CONSTRUCT del linguaggio SPARQL. Questo tipo di istruzione restituisce un insieme
di triple che asseriscono uno o più fatti (o assiomi) ricavati dalla base di conoscenza (blocco 0) in
base ai criteri definiti nella corrispettiva clausola di WHERE. Questa è a sua volta articolata in
più blocchi con funzioni specifiche.
Nell’esempio riportato, al blocco 1 viene assegnato il valore dell’URI del personaggio di cui si sta
analizzando la didascalia; il vincolo può essere omesso per analizzare l’intero dataset alla ricerca
della tipologia di relazione identificata dal blocco 6. Nel blocco 2 vengono estratte le variabili
relative ai contenuti della didascalia. Nel blocco 3 vengono identificati i termini (sotto forma di
token) che partecipano alla struttura del sintagma definita come pattern di relazioni UD tra di
essi nel blocco 4. Il successivo blocco 5 estrae i lemmi corrispondenti ai token e nel blocco 6 viene
imposto il filtro sul contenuto lessicale del token più significativo: in questo caso il sostantivo
modificatore aggettivale. Nel blocco 7 viene imposto il vincolo che il token modificatore
nominale corrisponda al nome di un personaggio della stessa opera.




20 Un esempio di applicazione dello stesso approccio per la definizione di regole di estrazione basate su
   una combinazione di lessico e sintassi è reperibile in [16].
21 Come dizionario per i lemmi è stato utilizzato il synset Babelnet ([15]).
22 In questo caso rappresentata formalmente dalla proprietà fhkb:isSonOf.

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Listato 1: Interrogazione SPARQL per l'estrazione della relazione figlio di.


In termini più generali le clausole di estrazione devono prevedere tre sezioni fondamentali, qui
rappresentate dai blocchi 4, 6 e 7, ciascuno dei quali specifica una delle tre tipologie di criteri
ipotizzate come necessarie ad estrarre una relazione. Il blocco 4 specifica la struttura del pattern
sintattico che i sintagmi devono avere: il ‘criterio sintattico’. Il blocco 6 specifica il contenuto

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       P. Bonora, A. Pompilio – Estrazione automatica delle caratteristiche del personaggio d’opera
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lessicale del nodo centrale del grafo del sintagma: il ‘criterio semantico’. Il blocco 7 applica il
vincolo di appartenenza dell’oggetto della relazione al contesto il ‘criterio di dominio’.
Il ‘criterio sintattico’ specifica la struttura che i sintagmi devono rispettare sotto forma di grafo
di relazioni tra i termini che li compongono. Questa viene formalmente definita utilizzando le
proprietà che rappresentano le dipendenze UD. Alla struttura delle dipendenze sintattiche
possono essere aggiunti ulteriori criteri morfologici del sintagma. Nel caso specifico si noti che
nel blocco 4 è previsto che il token in posizione 2 deve essere annotato come PoS di tipo ‘S’
(sostantivi).
Il ‘criterio semantico’, necessario per garantire la coerenza della relazione asserita nel sintagma
identificato attraverso il ‘criterio sintattico’, viene definito mediante un insieme controllato di
termini. In questo caso la regola prevede che uno o più lemmi del sintagma devono essere presenti
nell’insieme dato. Formalmente il vincolo è espresso attraverso l’istruzione FILTER che valuta
un’espressione booleana di tipo rdfTerm IN (valore 1, …, valore n). Nel caso del blocco 6
l’insieme dei valori considerati è limitato al singolo elemento ‘figlio’. Questa restrizione è legata
alla semantica molto specifica dalla relazione fhkb:isSonOf che la regola mira ad estrarre. La
proprietà, infatti, asserisce una relazione tra un genitore ed un figlio maschio. Sarebbe quindi
possibile aumentare la recall estendendo l’insieme dei termini con l’aggiunta di altri termini come
“figliolo” o “rampollo”, ma non “figlia”.
Nel nostro esempio, ai criteri di estrazione relativi al contenuto della descrizione è necessario
aggiungere un vincolo relativo al contesto di dominio. Il blocco 7 utilizza un costrutto del
linguaggio che esegue un’interrogazione su un grafo esterno per verificare che il personaggio
identificato come secondo termine della relazione appartenga alla stessa opera 23.
A partire dall’esempio mostrato, è stata sperimentata la possibilità di analizzare le didascalie
attraverso l’uso di procedure di IE in grado di considerare la struttura (sintassi), i contenuti
(lessico) e applicare vincoli di dominio (repertorio e fonti documentali) per produrre
informazione qualificata che potrà essere inserita direttamente nella base di conoscenza Corago
LOD 24.
Seguendo la tecnica di estrazione descritta, la sperimentazione è stata orientata all’estrazione delle
qualifiche più frequentemente attribuite ai personaggi del campione. Il pattern è stato disegnato
in modo da selezionare i modificatori nominali direttamente riferiti al personaggio descritto dalla
didascalia.




23 Nel caso in analisi la funzione attinge al repertorio delle opere del dataset Corago LOD. Il grafo di
   riferimento su cui opera la regola, essendo uno strumento intermedio di analisi, è tenuto separato dal
   dataset principale.
24 Il dataset delle relazioni estratte in formato RDF N-Triple è reperibile attraverso il DOI:
    https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14748531
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 Applicata sul campione preso in esame, la regola ha estratto 67 Relazione Nome
 occorrenze di relazione padre/figlio. La Tabella 1 riporta le 11          personaggio
 occorrenze distinte in base al nome dei personaggi.Nome                   associato
 personaggio soggetto

 Arbace                                                               figlio di   Artabano

 Argeno                                                               figlio di   Ernesto

 Cherinti                                                             figlio di   Demofoonte

 Cherinto                                                             figlio di   Demofoonte

 Demetrio                                                             figlio di   Antigono

 Everardo                                                             figlio di   Gualtiero

 Germondo                                                             figlio di   Alarico

 Idelberto                                                            figlio di   Berengario

 Learco                                                               figlio di   Eurinome

 Sammete                                                              figlio di   Amasi

 Siroe                                                                figlio di   Cosroe

Tabella 1: Nomi di personaggi associati da una relazione figlio di.


Per estrarre le relazioni interpersonali in forma strutturata è stata costruita una regola basata sul
modello descritto nel Listato 1. Ad esempio: il personaggio Farnaspe 25, descritto come “principe
parto, amico e tributario d'Osroa, amante e promesso sposo d'Emirena”, deve essere messo in
relazione con Emirena 26, descritta come “prigioniera d'Adriano, amante di Farnaspe”. Il risultato
atteso dalla procedura di estrazione è una tripla RDF che asserisca: <Farnaspe>
relationship:lifePartnerOf <Emirena>. È stata definita una regola di estrazione per ciascuna
tipologia di relazione composta da un pattern sintattico e da un dizionario dei termini che
esprimono la semantica della relazione. Si noti che, a parità di pattern sintattico, è sufficiente


25 Riferimento URI del personaggio: http://corago.unibo.it/resource/PERSONAG/0000437343
26 Riferimento URI del personaggio: http://corago.unibo.it/resource/PERSONAG/0000437342

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operare sul criterio lessicale per ricavare relazioni diverse. Ad esempio, intervenendo sul blocco 6
del Listato 1 sostituendo il lemma “amante” a “figlio”, la regola intercetta 505 relazioni riferibili
al tipo relationship:lifePartnerOf 27. La semantica della relazione estratta è stata formalmente
espressa      mediante        due      ontologie      formali:      la   Relationship     Ontology
(https://vocab.org/relationship/) e la Family History Knowledge Base ([20]).
L’analisi condotta utilizzando la metodologia descritta ha consentito di estrarre dal campione dei
personaggi dei drammi di Metastasio e Goldoni le relazioni riportate nella Tabella 2.


 LEM          RELAZIONE                CONTEG            RELAZI        RECA        CORRE          PRECISI
 MA                                      GIO               ONI          LL          TTE             ON
                                       LEMMA             ESTRAT
                                                           TE
 amant        relationship:lifePar              2.902          505      17,40             496             98
 e            tnerOf
 amico/       relationship:friend                706           113      16,01              95             84
 a            Of
 padre        fhkb:isFatherOf                    471             95     20,17              95            100
 sorella      fhkb:isSisterOf                    469           237      50,53             237            100
 figlio       fhkb:isSonOf                       391             98     25,06              98            100
 figlia       fhkb:isDaughterO                   277             84     30,32              84            100
              f
 moglie       fhkb:isWifeOf                      135             78     57,78              78            100
 fratello     fhkb:isBrotherOf                    71             14     19,72              14            100
 madre        fhkb:isMotherOf                     43             21     48,84              21            100
 nipote       fhkb:isNephewOf                     35             27     77,14              27            100
 zia          fhkb:isAuntOf                        7              1     14,29                1           100
Tabella 2: Relazioni interpersonali estratte.


Il confronto tra il conteggio delle occorrenze dei lemmi e il numero di relazioni individuate
evidenzia una significativa distanza: per esempio il lemma “amante” registra 2901 28 occorrenze

27 L’insieme delle query SPARQL sviluppate per la sperimentazione è reperibile attraverso il DOI:
   https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14743239
28 Va sottolineato che la presenza del lemma all’interno della didascalia è una misura indiretta della
   potenziale presenza della relazione ricercata. Infatti, per poterla ricavare è necessario che siano presenti
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contro 505 relazioni. Questa distanza, nel complesso, porta ad una recall media del 34,30%. Per
contro, la precision sul campione considerato risulta ottimale 29. Per individuare in modo puntuale
le relazioni binarie tra i personaggi è stato necessario costruire regole definite da criteri
particolarmente selettivi. Questa condizione incide in modo negativo sulla recall e di conseguenza
sullo F-score 30 che risulta pari a 50,86%. D’altro canto, l’obiettivo primario della
sperimentazione è l’estrazione di informazione qualificata senza necessità di successiva
validazione. In questa prospettiva si è scelto di privilegiare la precision a garanzia dell’attendibilità
dell’informazione estratta.
L’impiego di pattern calibrati rispetto alla precision ha consentito di ottenere il risultato
desiderato, ma allo stesso tempo non ha intercettato tutta l’informazione utile. Ad esempio, nel
caso di “Idelberto figlio di Berengario e di Matilde”, il pattern ha intercettato la relazione tra
Idelberto e Berengario ma ha omesso la relazione con la madre Matilde. Esempi affini sono:
“Sandro villano, amante di Menghina, poi di Cecca” o “Pandolfo padre di Cecilia e Dorina”; le
prime relazioni sono state individuate, le successive invece sono state omesse. Più complessa è la
ricostruzione dell’albero genealogico nel caso di: “Giuda fratello di Giuseppe e Beniamino,
figliuoli di Giacobbe e di Lia”. L’algoritmo indentifica Giuda come fratello di Giuseppe e figlio
di Giacobbe grazie alla lemmatizzazione delle parole, ma non individua la relazione tra Giuda,
fratello di Beniamino e Lia madre di Giuda e Beniamino. In questi casi il pattern dovrebbe essere
esteso in modo da poter trattare correttamente la paratassi tra le diverse parti del discorso. Questo
risultato può essere conseguito sia con l’impiego di più pattern in parallelo per intercettare più
strutture sintattiche al fine di migliorare la recall, sia con l’estensione del vocabolario dei termini
che identificano le relazioni analizzate per incrementare la recall.




    di tutti i termini della stessa. Non necessariamente l’oggetto corrisponde ad un personaggio dell’opera
    come nel caso di Linceo: “figlio d'Egitto, amante d'Ipermestra”
    (http://corago.unibo.it/resource/PERSONAG/0001185313). Trattandosi comunque quantomeno di
    una condizione necessaria, è stata utilizzata come termine per il calcolo della recall anche se
    potenzialmente peggiorativo.
29 I risultati rispetto alle prime due tipologie di relazione sono influenzati dalla presenza di modificatori
   che alterano la semantica del lemma utilizzato come criterio di estrazione. In particolare la precisione
   è influenzata per relazione relationship:friendOf dal caso di Zopiro “falso amico di Radamisto” per il
   pattern individua una relazione di “amicizia”, sulla relazione relationship:lifePartnerOf i casi di Learco
   “amante ricusato d' Issipile” e Rodope “amante ingannata di Learco”. In entrambi i casi relazioni in
   realtà negate dal profilo drammaturgico dei rispettivi personaggi. Questa considerazione, di natura
   interpretativa, ha suggerito di considerarle come casi negativi.
30 Misura utilizzata per stabilire l’accuratezza dei modelli calcolata come la media armonica di precision
   e recall.
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       Conclusioni e sviluppi ulteriori

Nel complesso la sperimentazione, volutamente circoscritta ad una tipologia specifica di
relazioni, ha evidenziato la fattibilità dell’approccio basato su regole che uniscano criteri sintattici
a criteri semantici. Grazie alla metodologia descritta è stato possibile ricavare in modo non
supervisionato 1273 relazioni interpersonali da un corpus di 6275 didascalie. In particolare, si è
verificata la possibilità di raggiungere una precisione tale da consentire l’introduzione
dell’informazione estratta nella base di conoscenza senza ulteriore validazione del dato estratto.
D’altra parte, questo risultato è stato raggiunto a scapito della capacità delle regole di estrazione
di intercettare tutte le relazioni effettivamente presenti nelle didascalie. Sulla base di questi primi
esiti è possibile individuare possibili affinamenti della procedura attraverso due direttrici. La
prima dovrà verificare la possibilità di aumentare l’indice di recall operando una estensione dei
pattern sintattici impiegati per selezionare le parti di testo. La seconda dovrà verificare l’efficacia
della soluzione nell’estrarre relazioni di natura diversa operando sui dizionari impiegati per
definire il criterio semantico. I risultati ottenuti in base all’approccio basato su regole presentato
dovranno essere confrontati con un equivalente basato sul machine learning supervisionato per
valutare quali dei due risultino più efficaci nel contesto considerato.



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