Review: Ježek, E. & Sprugnoli, R. (cur.). 2023. <em> Linguistica computazionale. Introduzione all’analisi auto-matica dei testi. </em> Bologna: il Mulino
10.6092/issn.2532-8816/17260
La presente recensione è dedicata al volume Linguistica computazionale di Elisabetta Ježek e Rachele Sprugnoli, un’agile e densa introduzione all’uso di strumenti computazionali nella ricerca linguistica e, più in generale, nel trattamento automatico del linguaggio naturale. Gli otto capitoli del volume, particolarmente adatto ai neofiti, presentano sinteticamente un’ampia varietà di discipline, attività, approcci, strumenti e risorse. Particolare spazio è dedicato, nella trattazione, al ruolo dell’intelligenza artificiale.
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2532-8816
17260
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Francesco Bianco
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Umanistica Digitale
NLP
Review: Ježek, E. & Sprugnoli, R. (cur.). 2023. <em> Linguistica computazionale. Introduzione all’analisi auto-matica dei testi. </em> Bologna: il Mulino
Text.Serial.Journal
https://umanisticadigitale.unibo.it/
Reviews and reports
2023-07-17
2023-06-18
2023-07-17
2023-07-17
207-211
Um. Dig.
Francesco Bianco
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Univerzita Palackého v Olomouci
2532-8816
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Recensione: Ježek, E. & Sprugnoli, R. (cur.). 2023. <em> Linguistica computazionale. Introduzione all’analisi auto-matica dei testi. </em> Bologna: il Mulino
https://umanisticadigitale.unibo.it/article/download/17260/16505
     Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 15, 2023
F. Bianco – Recensione: Linguistica computazionale. Introduzione all’analisi automatica dei testi
DOI: http://doi.org/10.6092/issn.2532-8816/17260
		
     Recensione: Ježek, E. & Sprugnoli, R. (cur.). 2023.
  Linguistica computazionale. Introduzione all’analisi auto-
             matica dei testi. Bologna: il Mulino

                                            Francesco Bianco

                                     Univerzita Palackého v Olomouci
                                     francesco.bianco@upol.cz




        Abstract

La presente recensione è dedicata al volume Linguistica computazionale di Elisabetta Ježek
e Rachele Sprugnoli, un’agile e densa introduzione all’uso di strumenti computazionali nella
ricerca linguistica e, più in generale, nel trattamento automatico del linguaggio naturale. Gli
otto capitoli del volume, particolarmente adatto ai neofiti, presentano sinteticamente un’ampia
varietà di discipline, attività, approcci, strumenti e risorse. Particolare spazio è dedicato, nella
trattazione, al ruolo dell’intelligenza artificiale.
Parole chiave: IA, intelligenza artificiale, linguistica computazionale, TALN, trattamento
automatico del linguaggio naturale.
This review is dedicated to the book Linguistica computazionale by Elisabetta Ježek and Rachele
Sprugnoli, which serves as a concise and comprehensive introduction to the use of computational tools
in linguistic research and, more broadly, in natural language processing. The eight chapters of this
volume provide a succinct overview of a wide range of disciplines, activities, approaches, tools, and
resources, making it particularly suitable for beginners in the field. Special attention is given to the role
of artificial intelligence throughout the book.
Keywords: AI, Artificial Intelligence, Computational Linguistics, Natural Language Processing,
NLP.



        Recensione

Uscito nei primi mesi del 2023, il volume di Elisabetta Ježek e Rachele Sprugnoli arriva sul
mercato in un momento di rinnovata attenzione per il settore del trattamento automatico
del linguaggio naturale (TALN; ingl. NLP ‘Natural Language Processing’1) e, di riflesso, per
la linguistica computazionale. Il recente avvento di ChatGPT – la cui prima versione risale

     1      Curiosamente, nel volume non si riporta mai, neppure come mera indicazione terminologica,
     l’acronimo italiano TALN – o TAL ‘trattamento automatico del linguaggio’ –. TALN è citato solo
     come acronimo del progetto italiano Text Analytics and Natural Language processing (pp. 139, 231).
                                                    207
al novembre del 2022 –, nel quadro più generale degli stupefacenti risultati dell’intelligenza
artificiale (IA) generativa, ha stimolato la curiosità di schiere di utenti e sollecitato un dibattito
cui partecipano, in varie sedi, studiosi e intellettuali di estrazione molto varia. Se tale contesto si
presentava come una preziosa occasione, si può dire che le autrici abbiano saputo coglierla.
Gli otto capitoli del libro sono segmenti di un percorso coerente e progressivo, attraverso il
quale il lettore non (ancora) professionista arriva a farsi un’idea compiuta del campo di studi.
Di tale percorso possono giovarsi studenti o studiosi in fase di avvicinamento alla linguistica
computazionale, ma anche – azzardiamo – semplici profani animati da una viva curiosità
intellettuale per i temi trattati – la fase storica, si diceva, è favorevole a questo genere di
inclinazioni –. Ciò è reso possibile dalla felice architettura dell’opera, che può essere suddivisa in
due parti principali: la prima, corrispondente ai primi quattro capitoli, fornisce le basi teoriche
propedeutiche alla lettura di ciò che segue; la seconda, corrispondente ai secondi quattro
capitoli, presenta le attività ascrivibili alla disciplina che costituisce – meglio: alle discipline che
costituiscono – l’oggetto del libro.
Nel chiarire di cosa parli il volume, il primo capitolo (Definizione, scopi e cenni storici; pp. 17-
35) esibisce alcune scelte delle autrici, fondamentali e non scontate: su tutte, la distinzione
tra linguistica computazionale – intesa come «studio delle lingue effettuato con metodi
computazionali» – e il TALN – «analisi computazionale di testi scritti o orali mirata a risolvere dei
compiti» concreti: traduzione automatica, generazione di riassunti, sentiment analysis, etc. –, visti
come campi separati, benché proficuamente interconnessi (p. 18), e il legame, presentato come
indissolubile, tra linguistica computazionale e IA, al punto da definire la prima come «un’area»
della seconda (p. 26) – affermazione che, presa alla lettera, escluderebbe qualsiasi applicazione
informatica alla ricerca linguistica che non si serva dell’apprendimento automatico dal perimetro
della linguistica computazionale. La storia della disciplina, nel quadro più ampio di quella
dell’informatica umanistica2, e la lettura stessa dell’intero volume, attenuano tale identificazione,
pur senza nascondere il ruolo centrale svolto dall’IA nella linguistica computazionale e nel TALN
contemporanei.
Questa premessa spiega come, dopo aver fornito le Basi di linguistica (§ 2, pp. 37-61) e le Basi
di statistica (§ 3, pp. 63-82) – due capitoli degni di nota per ricchezza, chiarezza, accessibilità e
sintesi, che forniscono al lettore inesperto, senza sovraccaricarlo, tutti gli strumenti per affrontare
con fiducia i contenuti seguenti –, le due autrici dedichino il quarto capitolo (pp. 83-112) proprio
all’Apprendimento automatico (ingl. machine learning), cuore dell’IA – non solo quella applicata al
linguaggio –, presentando in maniera chiara e sintetica problemi, strumenti, metriche, modelli,
con particolare attenzione alle architetture basate sulle reti neurali artificiali, che rappresentano lo
stato dell’arte per quanto riguarda numerosi aspetti del TALN. Un aspetto, forse marginale ma – a
parere di chi scrive – meritorio, in un testo non destinato a esperti di IA, sta nel presentare l’azione
di macchine che eseguono compiti di TALN (generazione e classificazione di testi, traduzione
automatica, estrazione di conoscenza, etc.) come una simulazione del comportamento (p. 23),
piuttosto che come un’approssimazione delle facoltà cognitive dell’essere umano: «[s]imulare
il comportamento linguistico umano», scrivono le autrici già nella Premessa (pp. 13-15), «non
significa acquisire intelligenza linguistica nei termini in cui questa è sviluppata e posseduta dagli
esseri umani, specialmente se tale simulazione è raggiunta con metodi statistici» (p. 14). Questa


    2     Ai rapporti tra l’informatica umanistica e il TALN è dedicato il quadro di approfondimento
    7.1 (pp. 191-192).
  F. Bianco – Recensione: Linguistica computazionale. Introduzione all’analisi automatica dei testi



prospettiva, che ci sembra di poter estendere alla nozione stessa di IA – etichetta, in tal senso,
fuorviante –, rende particolarmente preziosa la distinzione, di cui si è detto, tra TALN, inteso
come disciplina applicativa e strumentale, e linguistica computazionale: la quale, pur applicando
gli stessi strumenti agli stessi dati, ha come fine proprio la comprensione della facoltà umana del
linguaggio e delle sue manifestazioni storicamente determinate, ossia le lingue storico-naturali.
Il quinto capitolo (Semantica distribuzionale e tipi di vettori; pp. 113-132) costituisce il
proseguimento ideale di quello precedente, presentando le rappresentazioni vettoriali delle parole
e delle frasi – soprattutto i cosiddetti embedding –, che costituiscono le feature principali su cui
addestrare modelli di apprendimento automatico, soprattutto neurali – per es. BERT; cfr. Devlin
et al. [3] –.
Il sesto capitolo, dedicato all’Annotazione dei testi (pp. 133-163), incrocia il dominio della
linguistica dei corpora, ponendo l’attenzione su un aspetto fondamentale di ogni ricerca di tipo
quantitativo: la raccolta e il trattamento dei dati. Oltre a presentare i diversi livelli di annotazione
– corrispondenti ai livelli di analisi linguistica – e i formati di codifica del testo – argomento
rilevante non solo per la linguistica computazionale, ma anche per altri domini, come quello
della filologia digitale; cfr. Pierazzo [8], Pierazzo & Mancinelli [9] –, le autrici si soffermano
sull’annosa questione dell’organizzazione del lavoro di annotazione, con un interessante e
attualissimo approfondimento sugli aspetti legali (p. 163).
Nel settimo capitolo sono presentati i principali Task di «Natural Language Processing» (pp. 165-
192), distinti nelle tre classi del preprocessing (per es. la tokenizzazione), della classificazione (per
es. il parsing) e della generazione (per es. la traduzione automatica). Il capitolo, pur nell’estrema
sintesi, offre una visione sufficientemente articolata, se non esaustiva, delle possibilità offerte dalle
attuali tecnologie. L’approccio ai problemi concreti mostra, sul campo, i complessi rapporti che
intercorrono tra linguistica computazionale e TALN e, più in generale, tra ricerca di base – quella
sul linguaggio – e ricerca applicata –. Lo studioso di scienze umane troverà in questo capitolo
una ricca fonte di ispirazione per applicare gli strumenti dell’analisi automatica del linguaggio
alle proprie ricerche.
Chiude il libro una rassegna critica di Strumenti per l’analisi dei testi (§ 8, pp. 193-208), che
fa da complemento ai capitoli precedenti, articolata in varie classi: archivi e repository, pipeline,
demo online, librerie, servizi cloud, strumenti per la valutazione, risorse per l’utilizzo dei corpora
e strumenti per l’analisi statistica. La scelta di aver riunito la rassegna in coda al volume sortisce
due effetti positivi: snellisce la trattazione dei vari argomenti, che guadagna sintesi e chiarezza, e
offre al lettore un luogo facilmente individuabile dove cercare ciò che gli occorre per proseguire
la propria formazione o mettere in pratica le nozioni apprese. Sotto questo profilo, non avrebbero
guastato indicazioni mirate su risorse, fra la moltitudine di quelle disponibili, per approfondire
gli argomenti trattati nei vari capitoli del libro.
Seguono l’ultimo capitolo un ricco e aggiornato elento di risorse bibliografiche (pp. 211-223) e
di siti web (pp. 225-232; nella versione online, i link sono navigabili)3.


    3     Riguardo alla bibliografia, segnalo alcune imprecisioni che potrebbero fuorviare il lettore: a p.
    99 è citato un contributo di «Lecun, Kavukcuoglu & Farabet [5]» – verosimilmente, corrispondente
    a LeCun et al. [5] –, assente nella bibliografia finale; nella stessa pagina, Manning & Schütze [6] è
    erroneamente citato come «Manning e Schütze [6]»; l’entrata di de Vries et al. [4], citato a p. 128
    come «Vries et al. [4]», è inserita, nella bibliografia, a p. 215, sotto la lettera D, cosa che rende difficile
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        Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 15, 2023



Leggere il libro è un’esperienza gradevole: dettaglio non secondario quando si ha a che fare con
un testo destinato principalmente ai neofiti di un settore specialistico. Merito della autrici, capaci
di esporre con chiarezza e senza monotonia, evitando i tecnicismi superflui e glossando quelli –
non pochi – necessari. Stona, sotto questo punto di vista, la scelta di stampare a caratteri molto
piccoli, tali da affaticare il lettore; una scelta dettata, probabilmente, dal desiderio di far confluire,
nel numero limitato di pagine concesso ai volumi di una collana nota per la propria agilità, una
ragguardevole quantità di nozioni. A tale esigenza si devono, verosimilmente, anche alcune scelte
di contenuto: limitare gli esempi pratici, evitare di scendere nei dettagli dell’implementazione
degli strumenti presentati – mai le autrici riportano, per es., brani di codice – e non corredare il
volume di un glossario finale – le glosse sono intratestuali –. Si tratta, a parere di chi scrive, di scelte
abbastanza comprensibili, considerate anche le molte opzioni offerte dal web per approfondire
gli argomenti di proprio interesse e la rapida obsolescenza che hanno, in informatica – specie in
settori fortemente dinamici come quello dell’IA –, i dettagli tecnici – un algoritmo è decisamente
più longevo delle sue implementazioni concrete. Tuttavia, ci si può chiedere se la versione digitale
dell’opera, accessibile attraverso la piattaforma Pandoracampus, non avrebbe potuto essere
arricchita da qualche materiale e supplementare, piuttosto che riproporre, semplicemente, il testo
di quella cartacea.



        References

        [1]. Busa, Roberto. L’analisi linguistica nell’evoluzione mondiale dei mezzi di comunica-
        zione. In Almanacco Bompiani: Le applicazioni dei calcolatori elettronici alle scienze morali
        e alla letteratura, Milano: Bompiani, 1962, pp. 103-108, 117.
        [2]. Busa, Roberto. The Annals of Humanities Computing: The Index Thomisticus. In
        «Computers and the Humanities», 14, 1980, pp. 83-90.
        [3]. Devlin, Jacob et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Lan-
        guage Understanding. In Burstein, Jill et al. (a cura di), Proceedings of the 2019 Conference
        of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (Minne-
        apolis, MN), Stroudsburg (PA): Association for Computational Linguistics, 2019, pp.
        4171-4186.
        [4]. de Vries, Wietse et al. Make the best of cross-lingual transfer: Evidence from PoS tagging
        with over 100 languages. In Smaranda Muresan et al. (a cura di), Proceedings of the 60th
        Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, (PA): Asso-
        ciation for Computational Linguistics, 2022, pp. 7676-7685.
        [5]. LeCun, Yann et al. Convolutional Networks and Applications in Vision. In Proceedings
        of 2010 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Paris: IEEE, 2010, pp.
        253-256.
        [6]. Manning, Christopher D. & Schütze, Hinrich. Foundations of Statistical Natural
        Language Processing, Cambridge (MA): MIT Press, 1999.


    trovarla; a p. 191, nel quadro di approfondimento dedicato ai rapporti tra NLP e digital humanities,
    ci si riferisce a un articolo di Padre Roberto Busa del 1962 – verosimilmente, Busa ([1]) –, di cui tut-
    tavia non v’è traccia nella bibliografia – dove è citato, invece, Busa ([2]) –; a p. 173 è citato «Nasar et
    al. [7]», anch’esso assente in bibliografia – forse corrispondente a Nasar et al. (2021) –.
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F. Bianco – Recensione: Linguistica computazionale. Introduzione all’analisi automatica dei testi



     [7]. Nasar, Zara et al. Named entity recognition and relation extraction: State-of-the-art. In
     «ACM Computing Surveys», 54, 1, 2021, pp. 1-39.
     [8]. Pierazzo, Elena. La codifica dei testi, Roma: Carocci, 2005.
     [9]. Pierazzo, Elena & Mancinelli, Tiziana. Che cos’è un’edizione scientifica digitale,
     Roma: Carocci, 2020.




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