traduzione automatica da italiano a lingua italiana dei...

67
1 Interaction Models Group Il progetto ATLAS traduzione automatica da Italiano a Lingua Italiana dei Segni (LIS) Alessandro Mazzei Dip. Informatica Università di Torino [email protected] 21-12-2010

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1 Interaction

Models Group

Il progetto ATLAStraduzione automatica da Italiano a Lingua Italiana dei Segni (LIS)

Alessandro MazzeiDip. Informatica

Università di Torino

[email protected]

21-12-2010

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2 Interaction

Models Group

Machine Translation

The spirit is willing,

but the flesh is weakВодка сильна,

но мясо гнило

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3 Interaction

Models Group

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Source Sentence Target Sentence

Triangolo di Vauquois Interlingua

Analisi Generazione

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4 Interaction

Models Group

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Source Sentence Target Sentence

Triangolo di Vauquois Interlingua

Analisi Generazione

Direct

Transfer

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5 Interaction

Models Group

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Source Sentence Target Sentence

The KANT Project

Triangolo di Vauquois Interlingua

Analisi Generazione

Direct

Transfer

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6 Interaction

Models Group

Il progetto ATLAS

Traduzione automatica da Italiano a Lingua Italiana dei Segni

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7 Interaction

Models Group

La Lingua Italiana dei segni

La LIS è “segnata” da migliaia di persone

È una lingua a tutti gli effetti: lessico, morfologia, sintassi

Ha anche elementi di iconicità

Spesso è l'unica lingua conosciuta dai sordi

Paesi diversi, lingue dei segni diverse

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8 Interaction

Models Group

Linguistica della LIS

Diversi articolatori: parallelismo

Organizzazione spaziale della frase

No preposizioni, genere, articoli

Plurale

SOV

Dialetti regionali

Ancora pochi studi linguistici

Non ha una forma scritta (!!!)

Meteo19-3

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9 Interaction

Models Group

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Semantic Structure

SyntacticStructure

Words

Italian Sentence LIS Sentence

Triangolo di Vauquois Interlingua

Analysis Generation

Direct

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10 Interaction

Models Group

Outline

Rule-Based Translation Architecture in ATLAS

Analisi dell'Italiano

– Turin University Parser (TUP)

– Turin University Semantic Interprete (TUSI)

Generazione in LIS

Conclusioni

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11 Interaction

Models Group

Outline

Rule-Based Translation Architecture in ATLAS

Analisi dell'Italiano

– Turin University Parser (TUP)

– Turin University Semantic Interprete (TUSI)

Generazione in LIS

Conclusioni

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12 Interaction

Models Group

Rule-Based Translation Architecture

OpenCCGTUrinLinguisticEnviroment

ITALIANO

Logica dei Predicati

Analisi Generazione

GLOSSE+Feats(AEW-LIS)

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13 Interaction

Models Group

Architecture details

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14 Interaction

Models Group

Outline

Rule-Based Translation Architecture in ATLAS

Analisi dell'Italiano

– Turin University Parser (TUP)

– Turin University Semantic Interprete (TUSI)

Generazione in LIS

Conclusioni

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15 Interaction

Models Group

Turin University Parser

A wide-coverage rule-based dependency parser

Rule-Based: chunking + coord + verb-sub-cat

Morpho-syntatctic dependency annotation

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16 Interaction

Models Group

Dependency-chunking...(ART def BEFORE (NOUN (TYPE COMMON) ) DET+DEF-ARG )

...

... le nuvole ...nuvole

ledet-def-arg

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17 Interaction

Models Group

VerbSubCat taxonomyVERBS

TRANS INTRANS

...aumenterannotrans-dir-disc-indobj ... intrans-indobj-ssubj

...

...

... ...

......

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18 Interaction

Models Group

Turin University Parser

Domani aumenteranno

2

1

Domani le nuvole aumenteranno

nuvole

ledet-noun

nuvole

le

aumenterannoverb-sbj

det-def-argdomani

advb-rmod-time

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19 Interaction

Models Group

Anatomy of the TUP

I. Grammar: CFG, TAG, Dependency grammar …

II. Algorithm:

i. Search strategy: top-down, bottom-up, L2R, …

ii. Memory organization: depth-first, back-tracking,

dynamic programming, all-paths, ...

III.Oracle: Probabilistic, heuristic, ...

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20 Interaction

Models Group

Domani le nuvole sono in aumento al nord

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21 Interaction

Models Group

Outline

Rule-Based Translation Architecture in ATLAS

Analisi dell'Italiano

– Turin University Parser (TUP)

– Turin University Semantic Interprete (TUSI)

Generazione in LIS

Conclusioni

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22 Interaction

Models Group

DepTree ⇝ Logica dei Predicati

First Order Formulas

Predicate-Argument relations

Semantic Roles

TUSI Ontologies

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23 Interaction

Models Group

Ontologies: world + domain

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24 Interaction

Models Group

Ontologies: language

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25 Interaction

Models Group

Computing Meaning by Recursion

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26 Interaction

Models Group

Ontological Connection Paths

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27 Interaction

Models Group

Ontological Path ⇝ Logica dei Predicati

Per domani quindi nubi in aumento al nord ...

[meteo 19-F4]

event(E=cloud-increase') ⋀

AGENT(E,cloud') ⋀

LOC(E,north') ⋀

TIME(E,tomorrow')

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28 Interaction

Models Group

Outline

Rule-Based Translation Architecture in ATLAS

Analisi dell'Italiano

– Turin University Parser (TUP)

– Turin University Semantic Interprete (TUSI)

Generazione in LIS

Conclusioni

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29 Interaction

Models Group

Generazione

Logica dei Predicati

GLOSSE+Feats

(AEW-LIS)

OpenCCGLIS-CCG

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30 Interaction

Models Group

OpenCCG

Combinatory Categorial Grammar

Bidirectional: speed-up in grammar development

Syntax / Semantics: Features Unification with Hybrid Logic

Chart – Agenda

Statistical pruning: symbolic-statistical chart

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31 Interaction

Models Group

LIS-CCG

LEX SynCAT SemCAT

nuvolaU

NP[position=U X] X=cloud'

domaniN

S[position=N E]

/ S[position=N E] TIME(E,tomorrow')

nordU

S[position=U E]

/ S[position=U E] LOC(E,north')

nuvola-aumentare

US

[E]\ NP

[position=U Y]

event(E=cloud-increase') ⋀

AGENT(E,Y)

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32 Interaction

Models Group

CCG derivation

S : event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')⋀LOC(E,north')⋀TIME(E,tomorrow')

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33 Interaction

Models Group

CCG derivation

domaniN

S :

SE / S

E

>S :

TIME(E,tomorrow')

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')⋀LOC(E,north')⋀TIME(E,tomorrow')

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')⋀LOC(E,north')

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34 Interaction

Models Group

CCG derivation

SE / S

E

>S :

S :

SE / S

E

>S :

LOC(E,north')TIME(E,tomorrow')

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')⋀LOC(E,north')⋀TIME(E,tomorrow')

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')⋀LOC(E,north')

domaniN nord

U

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35 Interaction

Models Group

CCG derivation

SE / S

ENP

XS

E \ NP

Y

>

<S :

S :

SE / S

E

>S :

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,Y)LOC(E,north') X=cloud'TIME(E,tomorrow')

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')⋀LOC(E,north')⋀TIME(E,tomorrow')

event(E=cloud-increase')⋀AGENT(E,cloud')⋀LOC(E,north')

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36 Interaction

Models Group

Proprietà Glosse+Feats

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

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37 Interaction

Models Group

Glosse+Feats: posizione

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

Neutral = N

Up = U Posizione nello Spazio

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38 Interaction

Models Group

Glosse+Feats: ordine segni

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

L'ordine dei segni nella frase è S(O)V

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39 Interaction

Models Group

Glosse+Feats: verbo-argomenti

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

Soggetto e Verbo sono segnati nella stessa posizione

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40 Interaction

Models Group

Glosse+Feats: pragmatica

Le nuvole vengono segnate al “nord”: Up

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

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41 Interaction

Models Group

Sintesi in LIS

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

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42 Interaction

Models Group

Outline

Rule-Based Translation Architecture in ATLAS

Analisi dell'Italiano

– Turin University Parser (TUP)

– Turin University Semantic Interprete (TUSI)

Generazione in LIS

Conclusioni

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43 Interaction

Models Group

Conclusioni

Traduzione interlingua = analisi profonde

Basi di conoscenza

– Grammatiche: Italiano (Dipendenze), LIS (CCG)

– Ontologie: mondo e lingua, meteo

– Semantic Interpretation

Work in Progress:

– Topic/Focus

– Discorso (anafore, etc.)

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44 Interaction

Models Group

Considerazioni “politiche” sulla ricerca

Quanta ricerca di base c'è in ATLAS?

L'applicazione è una conseguenza, non un obiettivo

Il "sapere del fare" non esiste, esiste la conoscenza

Dovere dell'Università è farlo capire a tutti

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45Time flies like an arrowInteraction

Models Group

Grazie per l'attenzione :)

ATLAS project is co-funded by Regione Piemonte within the “Converging Technologies - CIPE 2007” framework (Research Sector: Cognitive Science and ICT).

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46 Interaction

Models Group

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47 Interaction

Models Group

Evoluzione della MT

1930: Troyanskii's “translating machines”

1947: Guerra fredda

1956: Dartmouth Seminar

1966: ALPAC report

1990: La rinascita

2000: On-line MT

2002: Statistical Phrase MT

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48 Interaction

Models Group

Logica XML ⇡ Generazione

domani_N nord_U nuvola_U nuvola-aumentare_U...

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml> <lf> <satop nom="c1:meteo-status-situation"> <prop name="cloud-increase"/> <diamond mode="AGENT"> <nom name="c2:clouds"/> <prop name="cloud"/> </diamond> <diamond mode="LOCATION"> <nom name="n1:it-northern-region"/> <prop name="north"/> </diamond> <diamond mode="TIME"> <nom name="t1:deictic-day-description"/> <prop name="tomorrow"/> </diamond> </satop> </lf></xml>

OpenCCG LIS-CCG

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49 Interaction

Models Group

Logica dei Predicati ⇡ Logica XML<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml> <lf> <satop nom="c1:meteo-status-situation"> <prop name="cloud-increase"/> <diamond mode="AGENT"> <nom name="c2:clouds"/> <prop name="cloud"/> </diamond> <diamond mode="LOCATION"> <nom name="n1:it-northern-region"/> <prop name="north"/> </diamond> <diamond mode="TIME"> <nom name="t1:deictic-day-description"/> <prop name="tomorrow"/> </diamond> </satop> </lf></xml>

∃ (ev1 t

1 l

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀

time(ev1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2) ⋀

id(t2,tomorrow) ⋀ location(ev

1, l

1) ⋀

id(l1, nord) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))⇡

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50 Interaction

Models Group

Time flies like an arrow. Fruit flies like a banana.

Every time I fire a linguist, the performance of our speech recognition system goes up. (Fred Jelinek)

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51 Interaction

Models Group

Ontological Path ⇝ Logica dei Predicati

Per domani quindi nubi in aumento al nord ...

[meteo 19-F4]

∃ (ev1 t

1 l

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀

time(ev1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2) ⋀

id(t2,tomorrow) ⋀ location(ev

1, l

1) ⋀

id(l1, nord) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

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52 Interaction

Models Group

CCG derivation

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

S / S NP S \ NP

>

<S

S

S / S

>S

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53 Interaction

Models Group

LIS-CCG

DOMANI_N NUVOLA_U NUVOLA-AUMENTARE_U

S/S NP S\NP

>

<S

S

∃ (ev1 t

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀ time(ev

1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2)

⋀ id(t2,tomorrow) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

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54 Interaction

Models Group

LIS-CCG

DOMANI_N NUVOLA_U NUVOLA-AUMENTARE_U

S/S NP S\NP

>

<S

S

∃ (ev1 t

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀ time(ev

1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2)

⋀ id(t2,tomorrow) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

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55 Interaction

Models Group

LIS-CCG

DOMANI_N NUVOLA_U NUVOLA-AUMENTARE_U

S/S NP S\NP

>

<S

S

∃ (ev1 t

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀ time(ev

1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2)

⋀ id(t2,tomorrow) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

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56 Interaction

Models Group

LIS-CCG

DOMANI_N NUVOLA_U NUVOLA-AUMENTARE_U

S/S NP S\NP

>

<S

S

∃ (ev1 t

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀ time(ev

1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2)

⋀ id(t2,tomorrow) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

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57 Interaction

Models Group

LIS-CCG

DOMANI_N NUVOLA_U NUVOLA-AUMENTARE_U

S/S NP S\NP

>

<S

S

∃ (ev1 t

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀ time(ev

1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2)

⋀ id(t2,tomorrow) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

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58 Interaction

Models Group

Italiano ⇝ Logica dei PredicatiPer domani quindi nubi in aumento al nord, con precipitazioni a carattere sparso anche temporalesche, tendenza poi a schiarite dalla serata.

[meteo 19-F4]

I. ∃ (ev1 t

1 l

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀

time(ev1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2) ⋀

id(t2,tomorrow) ⋀ location(ev

1, l

1) ⋀

id(l1, nord) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

II. ∃ (ev2) (rain(ev

2) ⋀

has-event-width(ev2,local-phenomenon))

⋀ ∃ (ev3) (storm(ev

3))

III. ∃ (ev4,x

4, t

4, d

4) (cloud-decrease(ev

4) ⋀

agent(ev4, x

4) ⋀ cloud(x

4) ⋀ time(ev

4, t

4) ⋀

time-ref(t4, e

4) ⋀ afternoon(d

4))

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59 Interaction

Models Group

Italiano ⇝ Logica dei PredicatiPer domani quindi nubi in aumento al nord, con precipitazioni a carattere sparso anche temporalesche, tendenza poi a schiarite dalla serata.

[meteo 19-F4]

I. ∃ (ev1 t

1 l

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀

time(ev1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2) ⋀

id(t2,tomorrow) ⋀ location(ev

1, l

1) ⋀

id(l1, nord) ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))

II. ∃ (ev2) (rain(ev

2) ⋀

has-event-width(ev2,local-phenomenon))

⋀ ∃ (ev3) (storm(ev

3))

III. ∃ (ev4,x

4, t

4, d

4) (cloud-decrease(ev

4) ⋀

agent(ev4, x

4) ⋀ cloud(x

4) ⋀ time(ev

4, t

4) ⋀

time-ref(t4, e

4) ⋀ afternoon(d

4))

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60 Interaction

Models Group

LIS-CCG

LEX SynCAT SemCAT

nuvolaU

NP[position=U X] X=cloud'

domaniN

S[position=N E]

/ S[position=N E] E <TIME> tomorrow'

nordU

S[position=U E]

/ S[position=U E] E <LOC> north'

nuvola-aumentare

US

[E]\ NP

[position=U Y] E=cloud-increase'<AGENT>Y

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61 Interaction

Models Group

CCG derivation

S E=cloud-increase'(<AGENT>cloud' <LOC>north' <TIME>tomorrow')

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62 Interaction

Models Group

CCG derivation

domaniN

S

S / S

>S

E<TIME>tomorrow'

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud' <LOC>north' <TIME>tomorrow')

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud' <LOC>north')

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63 Interaction

Models Group

CCG derivation

domaniN nord

U

S / S

>S

S

S / S

>S

E<LOC>north'E<TIME>tomorrow'

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud')

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud' <LOC>north')

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud' <LOC>north' <TIME>tomorrow')

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64 Interaction

Models Group

CCG derivation

domaniN nord

U nuvola

U nuvola-aumentare

U

S / S NP S \ NP

>

<S

S

S / S

>S

E=cloud-increase'<AGENT> YE<LOC>north' cloud'E<TIME>tomorrow'

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud')

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud' <LOC>north')

E=cloud-increase'(<AGENT>cloud' <LOC>north' <TIME>tomorrow')

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65 Interaction

Models Group

Ontological Path ⇝ Logica dei Predicati

Per domani quindi nubi in aumento al nord ...

[meteo 19-F4]

∃ (ev1 t

1 l

1 x

1) (cloud-increase(ev

1) ⋀

time(ev1, t

1) ⋀ deictic-descr(t

1, t

2) ⋀

id(t2,tomorrow') ⋀ location(ev

1, l

1) ⋀

id(l1, nord') ⋀ agent(ev

1, x

1) ⋀ cloud(x

1))⇝

Ecloud-increase<AGENT> cloud' ⋀

Ecloud-increase<LOC> north' ⋀

Ecloud-increase<TIME> tomorrow'

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66 Interaction

Models Group

1. Dependency-chunking...(ADJ-QUALIF BEFORE (ADV (TYPE MANNER) ) ADVMOD-MANNER )

...

... davvero veloce ...davvero

veloceADVMOD-MANNER

nuvole

le

aumenterannosbj-verb

det-noundomani

mod-adv

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67 Interaction

Models Group

1. Dependency-chunking...(ART def BEFORE (NOUN (TYPE COMMON) ) DET+DEF-ARG )

...

... le nuvole ...

nuvole

le

aumenterannosbj-verb

det-noundomani

mod-adv