ImagAct: creare un’ontologia interlinguistica dell’azione

“Prendere il bicchiere” e “prendere il ladro che scappa” denotano due tipi di azione del tutto differenti, come emerge anche dalle scelte traduttive in un’altra lingua: “take the glass” e “catch the thief that is fleeing”.
L’obiettivo di ImagAct è render conto di queste differenze creando un’ontologia interlinguistica dei tipi di azione, i cui nodi siano costituiti da scene 3D relative ai diversi tipi azionali.
Per individuare i tipi, sono stati estratti da corpora di italiano e di inglese parlato tutti i contesti di occorrenza relativi a circa 600 verbi d’azione; istanze riferite a tipi di evento molto simili (prendere un piatto/un libro) sono state ricondotte a un unico tipo azionale rappresentato da un best example linguistico e un video. I tipi di azione individuati per l’italiano e per l’inglese sono stati confrontati e sono quindi confluiti in un’unica ontologia interlinguistica dell’azione: gli apprendenti, selezionando ciascuna scena, grazie ai best examples associati alle immagini comprendono il campo di applicabilità di ogni verbo.
L’individuazione di tipi di azione consente di evidenziare ciò che è comune a più lingue, attraverso una rappresentazione del significato dei verbi d’azione che è cross-linguisticamente coerente e funzionale al trattamento automatico del linguaggio e all’intelligenza artificiale, per esempio nell’interazione uomo-macchina.
ImagAct è un progetto PAR-FAS Regione Toscana, condotto in collaborazione con Università di Firenze (coordinatore), Università di Siena e Istituto di Scienze e Tecnologie della Comunicazione del CNR.

ILC-Istituto di Linguistica Computazionale “Antonio Zampolli”, http://www.ilc.cnr.it/indexnoflash.html

Responsabile scientifico:
Monica Monachini, monica.monachini@ilc.cnr.it

Collaboratori:
Irene Russo, Francesca Frontini, Irene De Felice e Anas Fahad Khan (ILC-CNR)

Sito web:
www.imagact.it