Source: https://studylibit.com/doc/5907374/le-basi-della-statistica-testuale-1
Timestamp: 2019-09-15 09:42:03+00:00

Document:
le basi della statistica testuale-1
dell’informazione testuale
LE BASI DELLA STATISTICA TESTUALE
Contributi metodologici ed applicativi
Michelangelo Misuraca
1 La statistica e lo studio del linguaggio
1.1 Il fenomeno linguistico come oggetto d’indagine . . .
1.1.1 Alcune annotazioni sul concetto di parola . . .
1.1.2 Parti del discorso e processi morfologici . . . .
1.2 L’utilizzo della statistica nell’analisi del testo . . . . .
1.2.1 La logica lessicale e quella testuale . . . . . .
1.2.2 I fondamenti della statistica testuale . . . . .
1.3 La scelta dell’unità di analisi . . . . . . . . . . . . . .
1.3.1 Forme grafiche e forme testuali . . . . . . . .
1.3.2 Forme strumentali e forme principali . . . . .
1.3.3 La codifica dell’informazione testuale . . . . .
1.4 La problema della disambiguazione . . . . . . . . . .
1.4.1 Omonimia e Polisemia . . . . . . . . . . . . .
1.4.2 Le tecniche di disambiguazione automatica . .
1.4.3 La disambiguazione nella statistica testuale . .
1.5 Le fasi di preparazione dei corpora . . . . . . . . . .
1.5.1 Acquisizione, normalizzazione, lessicalizzazione
1.5.2 La lemmatizzazione . . . . . . . . . . . . . . .
1.5.3 Selezione del linguaggio peculiare . . . . . . .
2 L’analisi multidimensionale dei dati testuali
2.1 Analisi qualitativa e quantitativa del linguaggio
2.2 Il peso delle parole . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1 Gli schemi di ponderazione . . . . . . . .
2.2.2 L’indice TF-IDF . . . . . . . . . . . . .
2.3 Misure di similarità e distanza . . . . . . . . . .
2.3.1 Similarità tra vettori/documento . . . .
2.3.2 Il concetto di distanza . . . . . . . . . .
2.4 L’Analisi delle Corrispondenze su dati testuali .
2.4.1 Lo schema classico dell’AC . . . . . . . .
2.4.2 L’Analisi delle Corrispondenze Lessicali .
2.5 L’Analisi Non Simmetrica delle Corrispondenze
2.5.1 Aspetti geometrici e algebrici dell’ANSC
2.5.2 L’uso dell’ANSC per i dati testuali . . .
. . . . 52
. . . . 59
3 Strategie per l’analisi del linguaggio dei corpora
3.1 Lingue specialistiche e settoriali . . . . . . . . . . . . . 69
3.2 Lo studio delle relazioni tra linguaggi . . . . . . . . . . 70
3.2.1 La matrice di co-presenza . . . . . . . . . . . . 71
3.2.2 Relazioni non simmetriche tra corpora . . . . . 72
3.2.3 Il linguaggio usato dalle aziende: dalla mission
alla domanda di lavoro . . . . . . . . . . . . . . 73
3.2.4 Considerazioni aggiuntive . . . . . . . . . . . . 76
3.3 Analisi fattoriali basate sul TF-IDF . . . . . . . . . . . 77
3.3.1 Analisi della ricchezza lessicale . . . . . . . . . . 78
3.3.2 Il linguaggio degli annunci di lavoro . . . . . . . 79
3.3.3 Il linguaggio giornalistico . . . . . . . . . . . . . 82
3.4 Analisi di corpora con informazione esterna . . . . . . . 85
3.4.1 La matrice TF-IDF . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.4.2 ANSC “doppiamente” parziale . . . . . . . . . . 88
La statistica e lo studio del
Il linguaggio naturale è un fenomeno complesso e in continua evoluzione, difficile da analizzare con procedure di tipo automatico. Lo
sviluppo di metodologie che consentono il trattamento di dati qualitativi secondo una logica di confronto e non di misura, insieme alle
enormi possibilità offerte dall’informatica, ha determinato il potenziamento delle tecniche di analisi dei testi, diffondendone l’uso in contesti
disciplinari molto differenziati rispetto a quelli originari.
L’analisi delle informazioni testuali è infatti per sua natura estremamente interdisciplinare, e può progredire solo grazie all’interazione
dei differenti ambiti coinvolti. Per tale ragione, è sempre più necessario il contributo congiunto di diversi domini scientifici (principalmente
la linguistica, l’informatica e la statistica) ed il confronto dei risultati
raggiunti, poiché spesso tali risultati non sono sufficientemente considerati al di fuori dell’area di ricerca in cui sono stati conseguiti.
I progressi registrati nel campo delle tecniche di analisi e dei software “dedicati” suggeriscono di curare sempre più la qualità e la rilevanza teorica delle applicazioni nel campo dell’analisi testuale, utiliz-
La statistica e lo studio del linguaggio
zando i risultati in un ambito meno circoscritto di quello sperimentato
finora e sviluppando strategie mirate di ricerca.
Figura 1.1: Interconnessioni disciplinari nello studio della lingua
L’Analisi dei Dati Testuali è un insieme di metodi, in forte progressione, che mira a scoprire l’informazione essenziale contenuta in una
raccolta di testi, e può essere applicata in qualsiasi campo per il quale
è possibile l’elaborazione di dataset di tipo documentale.
Un processo tipico di analisi statistica dei testi si compone di tre
fasi: il pre-trattamento dei testi, l’organizzazione della base di dati,
l’analisi statistica in senso stretto.
Il pre-trattamento ha lo scopo di trasformare l’informazione testuale in “dato”, avvalendosi anche di strumenti linguistici, come dizionari
elettronici e lessici di frequenza, per individuare le categorie sintattiche e grammaticali delle parole. Nella fase successiva i testi vengono
codificati e quindi organizzati in matrici per permetterne il successivo
trattamento statistico.
1.1. Il fenomeno linguistico come oggetto d’indagine
Il fenomeno linguistico come oggetto
Il linguaggio naturale è la facoltà, esclusiva del genere umano, di esprimere sensazioni, sentimenti, riflessioni, giudizi; di narrare fatti, situazioni; di descrivere particolari aspetti della realtà mediante un medium
che sia espressione di un determinato livello comunicativo. La lingua
è lo strumento di comunicazione maggiormente utilizzato, ed è costituita da un complesso sistema di segni organizzati in struttura.
La scienza che studia tale sistema di segni e di strutture è la linguistica, come afferma C. Hagège “la seule science actuelle dont l’objet
coı̈ncide avec le discours qu’elle tient sur lui ” [34].
Le origini di questa disciplina sono quelle di una scienza “prescrittiva”, le prime grammatiche difatti si occupavano di descrivere le regolarità ricorrenti di una lingua tralasciando le eccezioni, per poi divenire
in tempi recenti una scienza “descrittiva” in quanto si occupa di capire
come gli elementi di una lingua si organizzino in sistema.
L’affermarsi della linguistica moderna, con F. de Saussure, sostituisce quindi agli interessi precedenti (la ricostruzione delle famiglie e
delle parentele linguistiche, lo studio grammaticale al quale il lessico è
subordinato), la visione della lingua come sistema in cui ogni elemento
va studiato. Di una lingua possiamo dare una descrizione diacronica,
ossia della sua evoluzione nel tempo, e sincronica ossia del suo stato
attuale. Va da sé che per effettuare una corretta indagine diacronica occorre una completa conoscenza sincronica delle due situazioni da
Esistono vari livelli di descrizione delle strutture linguistiche, e
ognuno di questi livelli è approfondito da una disciplina specifica della
linguistica. Le varie teorie concordano sull’esistenza di quattro domini principali: la fonologia, che descrive come i suoni di una lingua si
organizzano in sistema; la lessicologia, che descrive la composizione
del lessico di una lingua; la morfologia, che descrive la struttura delle
parole; la sintassi, che descrive le categorie di parole e le loro relazioni.
Le ultime due discipline, la morfologia e la sintassi, vengono fatte
rientrare nel più ampio contenitore della “grammatica” di una lingua, e
insieme alla lessicologia sono senza dubbio, in un’ottica di trattamento
statistico, le più interessanti.
Alcune annotazioni sul concetto di parola
Ogni parola può essere considerata in relazione al suo significato o al
ruolo che riveste nell’articolazione della lingua. Nel primo caso può
essere scomposta in lessema e morfema, nel secondo essere considerata
in qualità di sintagma.
Il lessema è l’unità di base del lessico e può essere una radice (ad
esempio cant- in canto, cantare, cantante), una parola autonoma (madre, piede, aratro) o una sequenza di parole fissatasi nell’uso in modo
tale che i suoi singoli elementi non possano più essere scambiati né
sostituiti con sinonimi (per lo più, dopo cena, mulino a vento).
Il morfema è l’unità grammaticale di base, inteso come il più piccolo elemento di un enunciato che ha un significato. A seconda delle
possibilità combinatorie i morfemi si dividono in liberi, se possono presentarsi isolati ed avere una propria autonomia di senso, e legati, se
viceversa non hanno autonomia e di conseguenza non possono restare
isolati. Vi sono inoltre i cosiddetti marcatori sintattici, morfemi che
pur non avendo un significato specifico o definito forniscono informazioni sulla struttura delle proposizioni. Il morfema sintattico ha la
sola funzione di indicare qual è il ruolo di un gruppo di parole (o di
frasi, o di clausole) in un determinato contesto. Il tipo più importante
di marcatore sintattico è la “parola-funzione”, che ha molti tratti in
comune con il morfema legato. Entrambi indicano tempo o relazione,
ma le parole-funzione sono spesso elementi lessicali separati (ad esempio le preposizioni, gli articoli, i pronomi).
Il sintagma (dal greco σύντ αγµα, disposizione) è l’unità sintattica
autonoma. La sintassi si occupa dei modi in cui le parole si combinano
mostrando connessioni di significato all’interno della frase. Per la caratterizzazione sintattica della frase, o di qualunque unità più piccola
al suo interno, si parla di “costruzione”. Una data entità sintattica
può essere considerata da due punti di vista, nella sua interezza, per
la funzione che ha isolatamente, o come parte di una unità più ampia.
Nell’ambito della linguistica testuale (che considera come oggetto
di analisi un testo e non la frase) l’aspetto sintattico si occupa non
della sintassi della frase in senso stretto ma piuttosto delle relazioni
che intercorrono tra le unità testuali (frasi, gruppi di frasi, e cosı̀ via).
Parti del discorso e processi morfologici
I linguisti raggruppano le parole proprie di una lingua in classi che
mostrano un comportamento sintattico simile, e sovente una struttura
semantica tipica.
Tali classi sono comunemente indicate con il nome di categorie
grammaticali o categorie sintattiche, ma con maggior precisione si
deve far riferimento ad esse come alle “parti del discorso” (d’ora in
avanti POS, dall’Inglese Part Of Speech).
In genere è possibile riconoscere due differenti categorie di parole:
? le categorie lessicali (o aperte), che rappresentano la classe più numerosa e sono in costante aggiornamento, poiché in esse vi è un
continuo processo di acquisizione e coniazione di parole “nuove”
(neologismi, barbarismi, ecc.);
? le categorie funzionali (o chiuse), con un numero di elementi più
limitato ma caratterizzate dal fatto di avere, all’interno di una
grammatica, un ruolo ed un utilizzo definito.
In linea generale è possibile distinguere 8 differenti categorie di
POS (come riportato nella tabella sinottica in figura 1.2), ma l’evolu-
zione della lingua e le diverse esigenze d’analisi richiedono, sempre più
frequentemente, classificazioni ben più “raffinate”.
POS Lessicali
POS Funzionali
Figura 1.2: Classificazione delle Part Of Speech
Le categorie sono sistematicamente relazionate ai processi morfologici, quali la formazione del plurale di una parola dal singolare, o del
femminile dal maschile (e viceversa). La morfologia è importante per
il linguaggio naturale perché la lingua è “produttiva”: in ogni testo
analizzato è possibile infatti incontrare parole o forme flesse di parole
non comprese nei dizionari cui si fa riferimento. Molte di queste parole
nuove sono comunque morfologicamente connesse a parole note, da cui
è possibile inferire le proprietà sintattiche e semantiche.
I principali processi morfologici da considerare sono la flessione, la
derivazione e la composizione.
Le flessioni sono modifiche sistematiche della radice di una data parola, detta lessema, per mezzo di prefissi o suffissi. Tali flessioni non
agiscono in modo determinante sulla categoria o sul significato della
parola, ma su caratteristiche quali il genere (maschile/femminile), il
numero (singolare/plurale) o il tempo (presente/passato/futuro/. . . ).
1.2. L’utilizzo della statistica nell’analisi del testo
Il processo di derivazione segue un criterio per certi versi meno preciso del precedente, anche se ogni lingua ha meccanismi caratteristici
differenti. Il risultato è un cambiamento più radicale della categoria grammaticale e spesso anche del significato e dell’uso della parola.
Esempi di derivazione sono la trasformazione dei verbi in sostantivi e
aggettivi, e dei sostantivi e aggettivi in avverbi.
La composizione è la fusione di due parole distinte in una parola
composta avente talvolta significato completamente diverso da quello
delle singole parole costituenti1 . Nella lingua italiana tale fenomeno è
meno diffuso che in altre lingue, come ad esempio l’Inglese, e necessita
comunque dell’utilizzo di preposizioni e congiunzioni. In generale si
definisce gruppo nominale polirematico, o più semplicemente polirematica, un’espressione linguistica composta non modificabile che ha in un
lessico l’autonomia di una parola singola.
L’utilizzo della statistica nell’analisi
Con l’affermarsi e il diffondersi di strumenti informatici adeguati, sia
dal lato dell’hardware che dei software, è stato possibile sviluppare delle tecniche d’analisi della lingua sempre più sofisticate. Gli studi sul
linguaggio naturale originariamente intrapresi da linguisti, sociologi e
psicologi, sono stati affiancati dal lavoro che informatici e statistici,
partendo da prospettive e problematiche diverse, hanno effettuato sui
dati testuali.
I due orientamenti della ricerca, qualitativo e quantitativo, si muovono e si evolvono seguendo linee separate, ma non di rado le due
metodologie si “confondono” nel tentativo di analizzare il fenomeno
Benzécri riporta ad esempio, in relazione allo studio di testi in Cinese, che la
forma professore è costituita dalle forme nato e prima
linguistico in tutti i suoi aspetti.
Gli approcci di Analisi Testuale che si basano su metodologie statistiche fanno riferimento a strumenti di tipo quantitativo per trattare
le unità linguistiche contenute in una raccolta di testi. È in particolare
alla scuola francese di Analyse des Donneés che va il merito di aver
determinato un notevole salto di qualità nell’analisi dei dati testuali e
di aver prodotto le prime proposte metodologiche.
La logica lessicale e quella testuale
Le prime applicazioni della statistica in ambito linguistico rientravano soprattutto in analisi di tipo letterario, come lo studio delle opere
dei grandi autori o l’attribuzione di testi non firmati, che richiedevano
complesse operazioni di preparazione del testo.
La Statistica Lessicale nasce alla fine degli anni ‘50. Il Centro Studi del Vocabolario della Lingua Francese di Beçanson aveva portato
a termine una classificazione delle opere di Corneille e la loro trasposizione su supporto informatico, presentando tale lavoro nel 1957, a
Strasburgo, nel corso di una conferenza con cui si voleva dare avvio
al progetto Trésor de la Langue Française. La disponibilità di questa
incredibile risorsa incoraggiò C. Muller a sfruttarla per effettuare le
prime analisi lessicometriche con l’ausilio di strumenti statistici. La
logica implicita era che il testo analizzato è un esemplare rappresentativo della lingua: dallo studio di una base di dati testuali è quindi
possibile inferire alla lingua stessa alcuni risultati d’indagine.
Parallelamente, negli anni ‘60, J.P. Benzécri si interessò ai metodi
di Analisi dei Dati non come strumento di ricerca in campo psicologico
(ambito in cui tali strumenti erano nati e che inizialmente ha dato luogo agli sviluppi più numerosi), ma per l’applicazione degli stessi allo
studio della lingua, ponendo le basi alla Analisi dei Dati Linguistici.
L’idea portante era quella di aprire le porte ad una nuova linguistica,
in un’epoca dominata dalla linguistica generativa, superando le tesi di
N. Chomsky [20] secondo cui non potevano esistere procedure sistematiche per determinare le strutture linguistiche a partire da un insieme
di dati come una raccolta di testi.
Nel tentativo di confutare questo assunto, Benzécri propose un metodo “avec á l’horizon l’ambitieux étagement des recherches successives
ne laissant rien dans l’ombre des formes, du sens et du style” [11].
Con le prime proposte metodologiche di L. Lebart e di A. Salem
negli anni ‘80, si delinea nei suoi tratti fondamentali l’impianto teorico della Statistica Testuale, che a differenza della Statistica Lessicale
pone una maggiore attenzione alla testualità della base di dati analizzata. La tendenza attuale è quella di una Statistica Lessico/Testuale
che utilizzi un approccio “integrato”, intervenendo a priori sul testo
oggetto d’analisi e considerando a supporto delle meta-informazioni di
carattere linguistico.
I fondamenti della statistica testuale
Volendo trasporre nella terminologia tipica della statistica le entità
caratteristiche dell’Analisi dei Dati Testuali, è opportuno individuare
innanzi tutto la base di dati oggetto d’analisi. Il collettivo analizzato
è rappresentato da una raccolta coerente di materiale testuale, detta
corpus, omogenea sotto un qualche punto di vista oggetto d’interesse.
Questa definizione di corpus è applicabile alle fonti testuali più disparate; nel corso degli anni i campi applicativi sono stati numerosi,
dalle prime analisi sulle domande aperte contenute nei questionari ai
discorsi politici, le annate di stampa periodica, i messaggi pubblicitari,
per arrivare al linguaggio utilizzato nei siti Internet. Potenzialmente
è possibile applicare le metodologie proprie della Statistica Testuale
a qualsiasi ambito o disciplina che preveda l’utilizzo di un linguaggio
più o meno specifico.
Il dato statistico rilevato è il numero di volte in cui una unità lessicale (detta occorrenza) si presenta nella raccolta in esame.
Non è scontato attibuire alle occorrenze di una data parola il significato statistico di frequenza, in particolar modo se il corpus considerato
non è sufficientemente ampio. Per poter effettuare dei confronti tra
corpora di ampiezza diversa risulta conveniente ricorrere alle occorrenze normalizzate, ossia delle frequenze relative ottenute dividendo
le occorrenze di ogni parola per una quantità data, variabile in relazione alla dimensione del corpus (in genere 10000, 100000 o 1000000).
La distribuzione statistica delle parole all’interno del corpus, ossia il vocabolario, è ottenuta misurando per ciascuna parola il numero
di volte in cui si presenta nella raccolta analizzata. L’ampiezza del
vocabolario V è definita dal numero di parole presenti nel testo:
V = V1 + . . . + Vk + . . . + Vfmax
dove V1 rappresenta il numero di parole che si presentano una volta
sola all’interno del testo (hapax ), Vk il numero di parole che si presentano k volte, e Vfmax la frequenza della parola con il maggior numero
di occorrenze nel vocabolario.
La scelta dell’unità di analisi
Il modo in cui si rappresenta l’informazione testuale dipende dalla scelta dell’unità di analisi e dalle regole del linguaggio naturale ritenute
significative per il riconoscimento e la combinazione delle stesse.
L’unità elementare del linguaggio, la parola, non si presta di per sé
ad una definizione univoca. La lingua, infatti, difficilmente potrebbe
essere vista come un universo in senso statistico, poiché sfugge a qualsiasi definizione operativa accettabile.
La variabilità del fenomeno “lingua” non è facilmente misurabile
e, comunque, l’ampiezza del vocabolario è sensibilmente differente da
idioma a idioma: per avere una pur limitata idea basti pensare, ad
1.3. La scelta dell’unità di analisi
esempio, che il verbo parlare ha 35 forme flesse, mentre il suo equivalente in lingua inglese, to speak, ne ha solo 5. Risulta allora non
banale individuare, innanzi tutto, l’unità elementare d’analisi.
Forme grafiche e forme testuali
Una parola è, convenzionalmente, una forma grafica, ossia una sequenza di caratteri appartenenti ad un alfabeto predefinito, delimitata da
due separatori (segni di interpunzione, spazi, o altri caratteri definiti
ad hoc). Tale definizione, proprio perché frutto di convenzioni, risulta
essere però arbitraria. L’operazione di riconoscimento all’interno del
corpus delle forme grafiche che lo compongono, conduce ad una perdita di informazione sul significato, i contesti, lo stile, e più in generale di
tutti quei fenomeni generati dalla combinazione di segnali linguistici.
Le forme grafiche non consentono infatti di individuare, ad esempio, la
presenza di sinonimi o antonimi, in particolare questi ultimi qualora
espressi per anteposizione alla forma di una particella con valore di
Il problema della scelta dell’unità di testo si estrinseca quindi nel
decidere quale tipo di riconoscimento adottare.
Una scelta opportuna è quella di far riferimento alle cosiddette unità
minimali di senso nell’accezione data da M. Reinert [60], in modo da
limitare le ambiguità delle forme omografe e dei polisenso (cfr. § 1.4)
e in generale, nella fase d’analisi, a minimizzare il “disturbo” dovuto a
quelle forme che presentano un contenuto informativo ridotto o nullo.
Le unità di senso possono tanto essere delle forme grafiche, quanto dei
segmenti di testo che esprimono un contenuto autonomo. I segmenti
ripetuti sono disposizioni di 2 , 3 , ..., p forme che si ripetono più volte
all’interno del corpus; tali sequenze possono essere vuote o incomplete, formate cioè solo da parole grammaticali o da parti di sintagmi,
oppure caratteristiche, se costituiscono unità di senso indipendenti. In
tale caso specifico si parla, nell’analisi della lingua, di poliformi.
Un particolare tipo di poliforme il cui significato è frutto di un “calcolo non composizionale” è, come visto, la polirematica, il cui senso
globale non è risultante dalla somma dei significati delle singole forme
grafiche componenti.
In generale è possibile considerare l’incidenza differente di due classi di poliformi, ottenute operando una distinzione tra gruppi nominali
o verbi idiomatici, e poliformi a carattere grammaticale come ad esempio le locuzioni avverbiali, aggettivali, prepositive e congiuntive. Gli
elementi della prima classe più specificamente evidenziano le tematica
legate al corpus oggetto di studio, e dunque rigorosamente dipendenti
del contesto. Gli elementi della seconda classe sembrano relativamente
meno legate al contesto generale e sono presenti in modo più diffuso
nei differenti tipi di discorso [18].
In un’ottica di Statistica Testuale è opportuno considerare come
unità elementare d’analisi la forma testuale [17], una componente significativa minima del discorso non ulteriormente decomponibile, sia
essa semplice, composta o complessa.
Forme strumentali e forme principali
I testi analizzati hanno una elevata variabilità e contengono numerose
forme utili alla comprensione del testo ma prive o quasi di contenuto
realmente informativo.
Esiste un’ampia classe di forme che non hanno significato autonomo una volta estrapolate dai contesti ed è pertanto inutile considerare
nell’ottica del trattamento statistico. Tali forme, dette strumentali
(articoli, preposizioni, congiunzioni, pronomi), sono generalmente indicate come “parole vuote” o stop word, e rappresentano i cardini di
alcuni costrutti lessico-grammaticali. In particolare sono utili a discernere il senso generale del fenomeno analizzato, ma devono essere
filtrate per semplificare l’analisi da un punto di vista computazionale,
diminuendo al contempo la presenza di rumore nella base di dati.
Le forme principali, altresı̀ note come “parole piene”, sono invece
portatrici di parti “sostanziali” del contenuto di un corpus, delle sue
modalità di enunciazione o di azione.
La costruzione di un elenco di forme strumentali (stop list) è un
problema delicato. È impossibile, infatti, compilare un elenco che vada bene per tutti gli scopi: non ci sono particolari problemi con le POS
funzionali (si veda la figura 1.2), ma è necessario individuare di volta
in volta (a seconda del contesto) quelle forme che risultano “banali”, e
quindi povere di contenuto informativo. Se si analizza ad esempio un
corpus costituito da rapporti bancari, la forma banca non sarà particolarmente significativa per gli scopi d’analisi; se questa stessa forma è
presente in una raccolta contenente articoli di giornale, può consentire
la selezione di quelli che trattano argomenti finanziari o economici.
La codifica dell’informazione testuale
Lo schema maggiormente utilizzato per codificare corpora testuali in
linguaggio naturale è il cosiddetto Bag-of-Words (BOW). Tale codifica consente di trasformare ogni documento (o frammento di testo)
contenuto nel corpus cosı̀ da strutturare i dati e poterli sottoporre a
Ogni documento Dj è visto come un vettore nello spazio delle forme
del vocabolario:
Dj = (w1,j , w2,j , w3,j , . . . , wp,j )
dove ogni termine wi,j è il peso della i-ma forma nel j-mo documento.
È possibile considerare, a seconda del tipo di analisi effettuata, differenti schemi di ponderazione, anche se nell’analisi dei dati su dataset
testuali si preferisce in genere la frequenza della forma, ossia il numero
di volte in cui questa è presente nel dato documento (si veda in proposito la sezione § 2.2).
Seguendo lo schema BOW, i documenti sono organizzati in una
matrice T, detta tabella lessicale, con p righe e q colonne. Sulle righe
si trovano le p forme di maggior interesse selezionate dal vocabolario
del corpus dopo aver effettuato le operazioni di pre-trattamento, mentre sulle colonne vi sono i q documenti considerati. In questa matrice
{f orme × documenti} (come nell’esempio riportato nella figura 1.3)
ogni cella fti ,dj contiene l’occorrenza della forma i-ma nel documento
j-mo. Se le occorrenze sono ponderate in accordo a qualche sistema
di pesi allora la cella fti ,dj non contiene più la semplice frequenza ma
una funzione della stessa.
doc 3 · · ·
Figura 1.3: La tabella lessicale
Il principale vantaggio della codifica Bag-of-Words è la relativamente bassa complessità computazionale, derivante dal fatto di poter
trattare i testi analizzati come vettori e quindi calcolare facilmente
delle misure statistiche d’interesse. Per contro, le matrici coinvolte
nell’analisi sono matrici sparse, ossia con molte celle nulle, poiché non
è pensabile ritrovare in ogni documento tutte le forme del vocabolario
considerate rilevanti ai fini della ricerca svolta.
Qualora sia possibile registrare, per ogni documento, delle informazioni esterne di tipo strutturale, diverse a seconda del fenomeno del
quale si sta analizzando il linguaggio peculiare, è possibile ottenere
delle tabelle lessicali aggregate. In tali matrici non vengono più consi-
1.4. La problema della disambiguazione
derate le occorrenze delle forme contenute da ogni singolo documento,
ma da classi di documenti raggruppati secondo una data variabile di
classificazione, limitando in tal modo il numero delle celle nulle.
Di seguito, nel capitolo 2, i problemi connessi alla codifica e alla riduzione della dimensionalità delle tabelle lessicali saranno trattati più
approfonditamente, con particolare attenzione alle criticità connesse
all’analisi multidimensionale dei dati.
La problema della disambiguazione
Gli strumenti informatici sviluppati per l’analisi dei dati testuali consentono di effettuare molte delle operazioni di pre-trattamento automaticamente. È necessaria, comunque, una attenta supervisione per
evitare che informazioni importanti per l’analisi del fenomeno oggetto d’interese vengano distorte (errata lessicalizzazione di poliformi e
polirematiche, errata lemmatizzazione) o perdute (errata definizione
delle stop word).
Uno dei problemi più complessi da gestire nella preparazione della
base di dati da analizzare è dato dalla presenza, all’interno dei corpora considerati, di forme che presentano una certa ambiguità. Questa
evenienza ricorre, principalmente, per la necessità di associare ad ogni
data forma un significato definito, che sia chiaramente distinguibile
dagli altri potenzialmente attribuibili alla stessa.
Le ragioni dell’ambiguità possono essere di natura lessicale (o morfosintattica) e semantica:
? le forme possono essere identiche a livello di rappresentazione lessicale e distinguersi unicamente nei loro contesti sintagmatici, qualora
siano forme flesse di lemmi differenti;
? le forme possono essere nettamente distinte a livello lessicale ma
mostrare relazioni di natura extralinguistica, di tipo semantico o
meno, perché possono riferirsi a più concetti differenti.
L’ambiguità può quindi avere diversa natura: può essere dovuta al
fatto che talune forme sono identificate da una medesima stringa di
caratteri dell’alfabeto o dalla medesima pronuncia (omonimia), o che
una stessa forma, con un unico significante, può assumere significati
differenti a seconda dei contesti in cui è usata (polisemia).
L’omonimia è un fenomeno particolare causato sia dai fattori diacronici che dal contatto linguistico (bilinguismo o diglossia).
Raramente due codici in contatto presentano un’assoluta parità, è
più frequente la dominanza dell’uno sull’altro o sugli altri. Nella lingua italiana l’omonimia si manifesta solo sotto forma di omografia, e
la maggiore difficoltà che si incontra nell’individuare le diverse forme
grafiche sta nel fatto che, a differenza di altri idiomi, gli accenti tonici non vengono indicati convenzionalmente nella grafia delle forme.
Esemplare è il caso delle forme pèsca e pésca: la prima indica il frutto, la seconda l’attività del pescare, ma omettendo l’accentazione non
sono immediatamente distinguibili.
La polisemia, uno dei fenomeni più studiati dell’ambiguità lessicale,
è frutto dello sviluppo nel tempo di una cultura e della lingua che la
esprime: quando una comunità necessita di nuovi segni linguistici per
creare nuovi concetti, di rado si rifà a segni totalmente nuovi anche
sul piano del significante, ma di frequente aggiunge nuovi significati a
significanti preesistenti per mezzo di procedimenti metonimici e metaforici. Nasce dal linguaggio figurato, il quale conferisce a una parola
nuovi significati, oppure dall’influsso straniero che può assegnare ad
un termine che già esiste un nuovo significato.
È quindi un meccanismo basilare necessario per il buon funzionamento della lingua: se ogni forma avesse solo un significato l’uomo
dovrebbe rifornire la propria mente di molti altri termini, tanti quanti
sono i significati di cui ha bisogno. Grazie all’esistenza della polisemia
si è in grado di rappresentare i vari significati tramite un’unica forma,
realizzando un’economia indispensabile per l’efficienza della stessa lingua e aumentando il potere simbolico del linguaggio.
È possibile rappresentare polisemia e sinonimia (nella quale si ha
medesimo significato ma diverso significante) attraverso una matrice
{signif icati × f orme}, indicata talvolta come matrice lessicale.
Figura 1.4: Rappresentazione matriciale di polisemia e sinonimia
Dalla matrice lessicale riportata nella figura 1.4, ad esempio, si
deduce che la forma f2 è polisemica, mentre invece le forme f1 e f2
sono sinonimi rispetto al significato s1 .
Le tecniche di disambiguazione automatica
Negli ultimi dieci anni, i tentativi di mettere a punto tecniche di disambiguazione automatica si sono moltiplicati, grazie soprattutto alla
disponibilità di grandi raccolte di testi in formato elettronico e al corrispondente sviluppo di metodi statistici per identificare regolarità e
strutture peculiari nella distribuzione di tali dati.
La disambiguazione automatica è stata oggetto d’interesse da parte
degli studiosi fin dagli albori del trattamento computerizzato della lingua negli anni ‘50. Tale problema è stato definito come “AI-complete”,
perché può essere risolto solamente chiarendo a priori tutti i vincoli dell’intelligenza artificiale (AI), quali la rappresentazione del senso
comune e la conoscenza enciclopedica.
In termini generali, la disambiguazione lessicale e semantica (d’ora in poi WSD, dall’Inglese Word Sense Disambiguation) comporta,
come visto, l’associazione di un determinato senso ad una forma, distinguibile da tutti gli altri significati potenzialmente attribuibili a
quella data forma.
Il procedimento tipico comporta perciò necessariamente due passi:
la determinazione per ogni forma di tutti i diversi sensi attinenti (per
lo meno) al testo considerato, e un mezzo per assegnare ad ogni forma
il senso adatto rispetto al contesto in cui si trova.
La definizione precisa di un senso è una questione considerevolmente dibattuta nella comunità scientifica. La varietà di approcci ha
sollevato di recente la preoccupazione circa la reale comparabilità di
molte tecniche di WSD e determinato notevoli difficoltà nella definizione dei sensi. Ad ogni modo, c’è sempre stato accordo sul fatto che i
casi di disambiguazione morfo-sintattica e di disambiguazione semantica possano essere trattati separatamente, essendo diversa la natura
Riguardo agli strumenti con cui assegnare ad ogni forma un senso univoco, ci si affida principalmente a due fonti di informazione,
discriminanti rispetto alle famiglie di tecniche da utilizzare:
? il contesto della forma che deve essere disambiguata, includendo sia
informazioni sul contenuto del corpus analizzato sia informazioni
extralinguistiche, relative ad esempio alla situazione nella quale i
testi contenuti nel corpus sono stati prodotti;
? fonti informative esterne, quali ad esempio risorse lessicali o enciclopediche, dizionari elettronici, e l’apporto di conoscenza esperta.
In base a questa distinzione è possibile quindi distinguere tra metodi data-driven (o corpus-based ) e metodi knowledge-driven, a seconda
che le informazioni utilizzate per disambiguare siano interne o esterne
al corpus analizzato [37].
Uno dei sistemi più utilizzati nei metodi basati “sulla conoscenza”
è il WordNet, sviluppato dalla Princeton University a partire dagli anni ‘90 [53]. Si tratta di una risorsa linguistica in formato elettronico
che organizza, definisce e descrive i concetti rilevanti della lingua; per
ognuno di questi le differenze di senso sono definite mediante relazioni
tassonomiche e associative distinte, cosı̀ che è possibile confrontare i
risultati prodotti da analisi diverse. Con il progetto EuroWordNet,
finanziato dall’Unione Europea dal 1996 al 1999, sono stati sviluppati
lessici di tipo WordNet per le diverse lingue europee, collegate in un
database multilingue. Rispetto al paradigma inglese, di cui adottano
la struttura base, i lessici europei considerano una nozione più allargata di equivalenza di significato, estesa anche a differenti categorie
sintattiche, ed una più ampia classe di relazione di senso, atte a trattare in modo approfondito la polisemia. Il limite maggiore è comunque
quello di non fornire risultati apprezzabili se il linguaggio analizzato è
eccessivamente tecnico.
La disambiguazione nella statistica testuale
Le ambiguità di natura semantica possono essere parzialmente eliminate ricorrendo a meta-dati di ordine stilistico e contestuale.
Se si analizzano corpora di grandi dimensioni è impensabile non
ricorrere a metodologie di disambiguazione automatica, ma in taluni casi il costo in termini di perdita di informazione è considerevole.
Le distorsioni dovute al raggruppamento degli omografi ambigui sono
talvolta notevoli, e il ricorso a valori extralinguistici per ricostruire la
motivazione polisemica pone seri problemi nell’analisi concreta di un
corpus testuale.
Il primo passo da compiere, una volta individuate le possibili fonti
di ambiguità, è quello di ricorrere all’Analisi delle Concordanze, con
cui si compie uno studio sistematico dei contesti locali.
Per ogni forma ambigua, indicata come pivot, si considera un dato
insieme di forme adiacenti, in modo da migliorare la monosemia della
Figura 1.5: Analisi delle Concordanze
Nell’esempio in figura 1.5 sono analizzati i contesti locali della forma economia in un corpus costituito da annunci di lavoro: l’ambiguità
è data, in questo caso, dal fatto che la forma suddetta può tanto fare
riferimento al tipo di laurea richiesta ai candidati quanto all’attività
dell’azienda che propone la posizione lavorativa.
Dopo aver selezionato i frammenti che contengono la forma ambigua, si procede all’individuazione e all’analisi delle forme che con
essa “co-occorrono” più frequentemente. Riprendendo l’esempio della
forma economia, è possibile vedere in figura 1.6 una rappresentazione
sintetica delle co-occorrenze e della loro posizione rispetto al pivot.
Per procedere alla disambiguazione in senso stretto è possibile mettere in atto, manualmente, una procedura di categorizzazione seman-
Figura 1.6: Analisi delle Co-occorrenze
tica delle forme ambigue, al fine di non perdere alcuna informazione
interessante, marcando le stesse con una etichetta ad hoc: ad esempio,
si marcano le forme che fanno riferimento al tipo di laurea postponendo alle stesse il codice _lau.
Altra strategia praticabile è quella della lessicalizzazione. La selezione sistematica delle unità minimali di senso (o lessie) all’interno del
corpus risulta essere, infatti, una soluzione relativamente semplice e
di facile applicazione, e consente di ridurre la possibile ambiguità data
dalla singola forma grafica.
Con l’individuazione dei poliformi e delle polirematiche d’interesse, sotto forma di segmenti ripetuti, si corre per contro il rischio di
sottrarre informazioni necessarie alla comprensione del fenomeno. È
possibile tenere sotto controllo l’importanza del segmento rispetto alle
forme semplici che lo compongono, attraverso l’uso di un indice, detto
di assorbimento (IS):
fF Gi
Mettendo in relazione l’incidenza delle occorrenze del segmento rispetto a quelle delle L forme che lo compongono, e moltiplicando la
somma dei quozienti per il numero P di parole piene presenti nel segmento, si ottiene una misura della significatività del segmento considerato. Dopo aver verificato quali sono i segmenti a maggior contenuto
informativo si procede alla loro lessicalizzazione, sostituendo agli spazi
tra le forme componenti il segno convenzionale “ ” (underscore).
Le fasi di preparazione dei corpora
Per poter analizzare un corpus testuale, da un punto di vista statistico,
è opportuno effettuare previamente una serie di operazioni, riportate
nello schema della figura 1.7.
Figura 1.7: Pre-processing e Analisi dei Dati
Tali operazioni, riunite sotto il nome di pre-trattamento del corpus,
sono indispensabili perché i testi scritti in linguaggio naturale non pos-
1.5. Le fasi di preparazione dei corpora
sono essere trattati direttamente per mezzo di algoritmi, essendo non
strutturati e inoltre con un basso livello di standardizzazione.
È necessario predisporre poi, una volta completata la fase di preparazione, una procedura di codifica che consenta di rappresentare l’informazione contenuta nel corpus in modo compatto e in un formato
tale da poter essere trattata statisticamente.
Acquisizione, normalizzazione, lessicalizzazione
Il testo è considerato come una successione di simboli appartenenti
ad un codice, in cui è necessario identificare un insieme di caratteri
separatori e un insieme complementare di caratteri non separatori che
definiscono l’alfabeto.
Il primo passo è quindi quello di individuare le successioni di caratteri dell’alfabeto comprese tra i separatori attraverso una procedura
detta di parsing, nella quale il testo è scansionato e ricondotto ad un
elenco di forme grafiche. Attraverso la normalizzazione si agisce sull’insieme dei caratteri non separatori per eliminare possibili fonti di
“sdoppiamento” del dato, eliminando ad esempio le differenze tra caratteri maiuscoli e minuscoli, o uniformando la grafia delle forme che
presentano forte variabilità, come nomi propri, sigle e date2 .
Una volta completata la fase di normalizzazione si procede alla costruzione del vocabolario delle forme grafiche, sul quale è possibile
calcolare degli indici di misura di tipo lessicometrico. Un indice che
consente un riscontro immediato della variabilità del fenomeno ogget2
Uno dei problemi sempre più comuni e di non facile trattazione è quello della
composizione, ossia la costruzione di forme derivate o composte a partire dalle
forme semplici, utilizzando il segno “-” (in Inglese hyphen). Mentre per alcune
lingue esistono regole precise, in Italiano coesistono spesso grafie diverse di una
stessa forma, evenienza sempre più aggravata dal linguaggio giornalistico e dai
to di studio è il cosiddetto type/token ratio, ottenuto dal rapporto tra
l’ampiezza del vocabolario V e quella del corpus N , e che consente
di avere una misura della “ricchezza lessicale”. Per limitare la dipendenza dalle dimensioni del corpus risulta comunque più
√interessante il
coefficiente di Giraud, che considera al denominatore N .
Nella lessicalizzazione l’obiettivo è quello di riconoscere e isolare
all’interno del testo le unità minime di senso. È quindi necessario innanzi tutto selezionare una lista di segmenti ripetuti, fissando a priori
una soglia di frequenza per le forme da considerare e quindi una soglia di frequenza per i segmenti. A questo punto è possibile scegliere i
segmenti a maggiore contenuto informativo, in particolare poliformi e
polirematiche, e marcarli all’interno del corpus, per poi procedere alla
costruzione di un nuovo vocabolario di forme testuali.
Il passaggio obbligato, a questo punto, è quello del riconoscimento delle POS e del loro marcaggio attraverso il tagging grammaticale. La fase
di lemmatizzazione consiste, una volta riconosciuta la POS di appartenenza, nel ricondurre ogni forma flessa al lemma di appartenenza.
Per lemma si intende la “forma canonica” con cui una data voce
è presente in un dizionario: si considera quindi l’infinito per i verbi,
il singolare per i sostantivi, il singolare maschile per gli aggettivi. Il
principio alla base di tale strategia è che le varianti morfologiche più
comuni di una forma hanno significato simile e sono usati in contesti
simili, perciò è possibile individuare delle invarianti semantiche [16],
termini monosemici il cui senso non varia con la flessione.
La lemmatizzazione automatica è effettuata per mezzo di particolari
algoritmi che scompongono la forma grafica, utilizzando ad esempio il
sistema degli n-grammi. Tali modelli sono fondati sull’assunzione markoviana per la quale la probabilità di avere un dato carattere dipende
solo dai k caratteri precedenti:
P (Xn = xn |X1 = x1 , . . . , Xn−1 = xn−1 ) =
P (Xn = xn |Xk = xk , . . . , Xn−1 = xn−1 )
Scomponendo le forme da lemmatizzare con i trigrammi (sequenze di tre caratteri) è possibile isolare il lessema e quindi riconoscere
il lemma cui fare riferimento. Tale soluzione è però praticabile per
lingue facilmente modellizzabili come l’Inglese, nel quale le flessioni
sono regolate da un numero limitato di regole; per le lingue romanze
è necessario ricorrere ai dizionari e ai lemmari elettronici e procedere
L’ambiguità di talune forme può essere ulteriormente limitata attraverso il processo di lemmatizzazione, benché rimanga il problema
dell’accorpamento delle forme omografe. È necessario effettuare allora, in taluni casi, una lemmatizzazione interna [47], intervenendo
non sul corpus ma sul vocabolario. In tal modo è possibile operare
da un lato una maggiore riduzione della dimensionalità dello spazio
delle forme, e dall’altro l’attuazione di un processo di fusione anche
per i sinonimi, ossia quelle forme che hanno significante diverso ma
medesimo significato. Tale operazione è comunque rischiosa perché
comporta una profonda modifica del vocabolario e rischia di alterare
irrimediabilmente i risultati dell’analisi.
Selezione del linguaggio peculiare
Terminato il pre-trattamento del corpus è necessario selezionare le forme con il maggior contenuto informativo in relazione allo scopo della
ricerca. Tale operazione è senza dubbio la più delicata, poiché da essa
dipende in gran parte la significatività della successiva analisi.
L’apporto di procedure automatiche è in questo caso limitato, e
quindi grande importanza rivestono l’esperienza del ricercatore e il
supporto di conoscenza esperta rispetto al fenomeno indagato.
Un aiuto oggettivo al lavoro dell’analista è dato dal confronto del
vocabolario relativo alla raccolta di testi considerata con lessici di frequenza relativi al tipo di linguaggio oggetto di studio.
Un lessico di frequenza è un particolare tipo di vocabolario ottenuto da una raccolta di testi, relativi ad uno specifico fenomeno, di
dimensione notevole. In tal caso, facendo riferimento a corpora con
un’ampiezza superiore alle 500000 occorrenze, si può considerare il numero di occorrenze normalizzate di forme molto frequenti come una
buona approssimazione della probabilità [56]: più precisamente, il numero di occorrenze di una forma all’interno di un lessico di frequenza
può essere considerato come l’espressione della sua frequenza nello specifico linguaggio considerato.
Per individuare le unità “peculiari” all’interno del corpus analizzato
è possibile confrontare, quindi, la lista di forme alla fine del processo di pre-trattamento con il modello di riferimento offerto dal lessico
di frequenza relativo. La specificità di ciascuna forma è valutabile
attraverso lo scarto standardizzato zi
fi − f ∗
zi = p ∗ i
nel quale fi rappresenta il numero di occorrenze normalizzate dell’i-ma
forma nel corpus considerato e fi∗ il corrispondente valore nel lessico
assunto come paradigma. Tale indice è di fatto la radice di una statistica Chi-quadro, nel quale si considera la frequenza della forma nel
lessico di riferimento come frequenza teorica, e consente di valutare
la sovra/sotto-utilizzazione delle forme rispetto alla loro frequenza nei
normali contesti d’uso o negli ambiti settoriali.
Come specificato in precedenza è determinante, in ogni caso, la
scelta soggettiva del ricercatore rispetto al tipo di forme da considerare, scelta influenzata fortemente dal grado di conoscenza del fenomeno
che si sta analizzando.
Operativamente è possibile utilizzare come metodo per la riduzione
del vocabolario e la selezione delle forme più significative il calcolo dei
quartili. Dopo aver ordinato le forme in base al numero di occorrenze
nel corpus oggetto d’analisi, ed aver calcolato le frequenze cumulate,
si individuano le forme corrispondenti al primo e terzo quartile, che
escludono a sinistra e a destra ripettivamente il primo e l’ultimo 25%
delle forme del vocabolario.
In tal modo si considerano solo le forme diffusamente presenti nel
corpus, escludendo tanto gli hapax e le forme poco frequenti, caratteristiche di pochi documenti, quanto le forme “ovvie”, caratteristiche della maggior parte dei documenti, e quindi indicative dell’ambito generale di analisi, ma con un basso potere discriminante. Tale
operazione risulta comunque utile solo nel trattamento di corpora di
notevoli dimensioni, per i quali è interessante analizzare, in un’ottica
esplorativa, il tipo di linguaggio utilizzato.
L’analisi multidimensionale
dei dati testuali
La linguistica e la statistica sono due discipline profondamente differenti tra loro per storia e principi avendo ciascuna subito numerose
mutazioni profonde, fino all’ultima importante dovuta all’utilizzo dell’informatica. Poiché ogni produzione letteraria è generalmente strutturata in modo logico, è possibile trovare tra le due scienze dei nodi di
interconnesione e quindi porre in essere uno studio dei corpora testuali
attraverso un approccio propriamente tecnico quale quello statistico.
La famiglia di metodologie comunemente alla base dell’analisi statistica dei testi rientra nell’ambito delle tecniche di Analisi Multidimensionale dei Dati.
Gli psicologi sono stati, all’inizio del secolo, i pionieri dell’esplorazione dei dati multivariati; C. Spearman cercò, analizzando i legami
tra i risultati scolastici e le attitudini sensoriali di alcuni studenti, di
dimostrare l’esistenza di un fattore generale di attitudine o di intelligenza. In seguito, a partire da dati sempre più numerosi, furono
ricercati non solo uno ma parecchi “fattori”, definendo cosı̀ il presupposto logico che si ritrova in modo differente nell’approccio fattoriale.
L’analisi multidimensionale dei dati testuali
All’inizio, la mancanza di strumenti di calcolo adeguati ha costituito un ostacolo insormontabile alla piena affermazione delle proposte
metodologiche, per lo più sviluppati in un contesto quasi esclusivamente teorico [3].
A partire dagli anni ‘60 la diffusione dei primi elaboratori elettronici facilitò la rapida diffusione di tali tecniche in ambito applicativo.
In particolare, si deve alla scuola francese di Analyse des Données di
Benzécri lo sviluppo di una nuova impostazione basata su ipotesi di
tipo strutturale piuttosto che di tipo distribuzionale.
Per lungo tempo la scuola anglofona di analisi multivariata e quella
francese di analisi multidimensionale hanno percorso strade parallele
ma separate, ma il dibattito scientifico degli ultimi anni ha evidenziato
di volta in volta meriti e limiti delle due impostazioni.
Lo sviluppo delle tecniche di Analisi dei Dati in Francia è strettamente connesso allo studio del fenomeno linguistico. Lo stesso Benzécri
ricorda come “c’est principalement en vue de l’étude des langues que
nous nous sommes engagés dans l’analyse factorielle [...]” [12].
Le specificità che fanno preferire ad altri un approccio “multidimensionale” risiedono nel fatto che il fenomeno oggetto di studio (il
linguaggio naturale) è di tipo osservazionale e che non sono possibili
riferimenti statistico-probabilistici sul tipo di distribuzione delle variabili considerate.
Rispetto alla tradizionale analisi del contenuto (cfr. § 2.1), le strategie di analisi della scuola francese si differenziano per un approccio
marcatamente induttivo e descrittivo, basato sulla disponibilità di un
ampio sistema di informazioni elementari capace di cogliere il fenomeno nella sua complessità. L’analisi del contenuto si propone, invece,
senza attardarsi sul materiale testuale propriamente detto, di accedere direttamente ai significati dei differenti segmenti che compongono
il testo. La sua riuscita presuppone quindi che il sistema di categorie
definite a priori sia allo stesso tempo coerente e pertinente, cosa che è
difficile assicurare nella pratica, specialmente quando si hanno poche
2.1. Analisi qualitativa e quantitativa del linguaggio
informazioni a priori sulla base documentale oggetto d’analisi.
Lo scopo principale dell’Analisi dei Dati è quello di evidenziare la
struttura latente sottostante al testo in esame tramite una riduzione della dimensionalità dello spazio di rappresentazione delle variabili
linguistiche o di quello dei frammenti. Particolare rilievo viene dato alla visualizzazione su sottospazi di migliore approssimazione delle
relazioni tra forme o tra le unità documentali (metodi fattoriali ), o
all’individuazione di classi di equivalenza delle unità con l’ausilio di
grafi o strutture ad albero (metodi di classificazione).
Analisi qualitativa e quantitativa del
Un testo scritto in linguaggio naturale può essere analizzato utilizzando metodologie proprie della ricerca qualitativa o quantitativa.
Nel primo caso l’attenzione è rivolta all’analisi delle parole e delle
espressioni presenti all’interno del testo, con lo scopo di individuare i
diversi contesti peculiari e classificarli in base ad un dato criterio legato agli obiettivi della ricerca effettuata. Nel secondo caso l’obiettivo
è quello di scomporre il testo in unità elementari ed effettuare quindi
delle misurazioni relative alla ricorrenza di alcuni termini e delle loro
L’analisi qualitativa dei testi è uno strumento di ricerca frequentemente utilizzato in campo sociologico e psicologico per lo studio del
comportamento e della psiche umana. Risulta spesso utile, ad esempio, al di là dell’utilizzo di questionari strutturati con domande chiuse
o aperte, l’analisi dei testi prodotti dai soggetti intervistati in relazione
ad un fenomeno d’interesse. Tale analisi può esplicitarsi nell’utilizzo di
un metodo positivista, qual è l’Analisi del Contenuto, o invece lasciare
spazio ad un approccio al testo di tipo interpretativista.
L’Analisi del Contenuto, nella definizione data da K. Krippendorf,
può essere considerata come un metodo per inferire i significati contenuti in un testo rispetto al contesto in cui lo stesso è stato prodotto
[39]. È di fatto una tecnica sistematica e replicabile con la quale classificare i contenuti di un testo mediante l’utilizzo di categorie definite.
Nella codifica dei dati testuali è possibile seguire due differenti approcci, la cosiddetta codifica emergente e la codifica a priori.
Nella codifica emergente è necessario un esame preliminare dei testi
per individuare le categorie di contenuto; tale esame è generalmente
effettuato da due o più ricercatori, in modo da individuare una lista
di possibili categorie che sia sintesi dei diversi approcci individuali al
testo. Una volta testata l’affidabilità della lista (in termini di stabilità
e riproducibilità dei codici), si estende la classificazione a corpora di
dimensioni maggiori, verificando periodicamente la qualità del sistema
di categorie approntato. Nella codifica a priori la definizione delle categorie è invece fondata su un impianto teorico prestabilito, cercando
di rispettare i criteri dell’esaustività e dell’esclusività.
Spesso per ovviare ai poblemi dovuti ad un sistema di codici non
idoneo, si utilizza un piccolo campione di documenti per testare la
validità del tipo di codifica adottato. È utile comunque, in entrambi
i casi considerati, il ricorso a procedure quali il Key Word In Context
(KWIC) e il Key Word Out of Context (KWOC) per definire la consistenza all’interno del testo analizzato delle forme potenzialmente più
interessanti. Nel primo caso si fa riferimento alla stessa idea di base
dell’Analisi delle Concordanze, definendo una lista di possibili contesti
d’utilizzo; nel secondo caso invece, ogni forma interessante è collegata
ad un indice in base al quale si ritrovano poi i diversi contesti.
Una volta effettuata la classificazione delle forme è possibile ad
esempio dedurre informazioni sullo stile di chi ha prodotto i testi,
sul tipo di linguaggio utilizzato, ma non è possibile estrarre ulteriori
informazioni sugli aspetti latenti dei corpora analizzati, come invece
avviene ricorrendo a tecniche quali quelle dell’Analisi dei Dati.
2.2. Il peso delle parole
Nell’implementazione di un qualsiasi strumento per l’analisi di corpora testuali è rilevante (come accennato nella sezione § 1.3.3) il tipo
di codifica utilizzato per la numerizzazione dell’informazione in essi
contenuta. Tale codifica deve tener conto dell’importanza, in termini
di contenuto informativo, di ogni forma presente nei documenti.
Il problema della ponderazione delle forme, e sovente anche dei
documenti analizzati, è centrale nel trattamento statistico dei dati
testuali. In un’ottica esplorativa, essendo notevole la mole di informazioni trattate nel corso dell’analisi, è fondamentale considerare in
modo corretto l’importanza di ogni unità coinvolta, a costo di aumentare la complessità computazionale, per non incorrere in distorsioni
fuorvianti nell’interpretazione del fenomeno linguistico.
Solitamente, per analizzare in modo automatico un set di documenti si ricorre alla loro trasformazione in “vettori”. In generale, un
vettore/documento può essere rappresentato come:
dove il valore assunto da wi,j rappresenta l’importanza della i-ma
forma nel j-mo documento.
Gli schemi di ponderazione
Lo schema più semplice da adottare è quello booleano, nel quale si valuta esclusivamente la presenza o l’assenza di una certa forma all’interno
di ogni singolo documento; in particolare, il peso wi,j assume valore 1
se la forma i è espressa nel documento j, e valore 0 se invece non lo è.
Il limite evidente di tale sistema di ponderazione è che l’importanza
di ogni forma è mal misurata, perché espressa in egual modo tanto nei
documenti fortemente caratterizzati da essa quanto nei documenti in
cui la stessa forma non ha un contenuto informativo caratterizzante.
L’alternativa più diffusa allo schema di presenza/assenza è quella
che tiene conto del numero di occorrenze di ogni forma, come già visto
nel caso dello schema Bag-of-Words. Tale quantità, assimilabile alla
frequenza statistica, è computata considerando il numero di volte in
cui la forma i occorre all’interno di ogni documento.
I vettori/documento ottenuti tanto con il primo quanto con il secondo schema possono essere giustapposti per costrire delle tabelle
lessicali del tipo {f orme × documenti}. L’informazione presente sulle
distribuzioni marginali di riga assume nei due casi significato diverso:
nello schema booleano infatti rappresenta il numero di documenti nel
quale è presente ogni data forma, mentre nell’altro caso è il numero di
volte in cui ogni forma è presente all’interno del corpus analizzato.
Chiaramente, il tipo di codifica prescelto dipende dal tipo di analisi che si vuole effettuare sui dati. In talune strategie di trattamento
del linguaggio naturale, ed in particolar modo nelle tecniche connesse all’Information Retrieval, si preferisce utilizzare dei sistemi di pesi
“complessi”, che tengano conto allo stesso tempo dell’importanza di
ogni forma rispetto ad uno specifico documento e rispetto a tutti i
documenti contenuti nel corpus.
L’indice TF-IDF
Il term frequency/inverse document frequency (TF-IDF), proposto da
G. Salton e C. Buckley [61], è alla base di una famiglia di strategie di
ponderazione delle forme che ha trovato largo impiego in letteratura
per la loro robustezza e la relativa semplicità di calcolo.
L’idea di fondo nell’utilizzo di questo schema scaturisce da alcune
considerazioni sul trattamento dell’informazione testuale.
Le forme più frequenti all’interno di un documento, escluse le forme strumentali, sono generalmente indicative del suo contenuto. Per
tener conto dell’importanza relativa di ogni forma è opportuno utiliz-
zare, come fattore di normalizzazione, il numero di occorrenze della
forma che appare più volte all’interno del documento. Tale rapporto
rappresenta il cosiddetto term frequency, espresso sovente come:
tf ij = 0.5 + 0.5
max fj
In corrispondenza di livelli più alti dell’indice, considerando un
campo di variazione compreso tra 0.5 e 1, si individuano le forme
con un contributo informativo maggiore per la descrizione del testo.
In molte applicazioni il TF
√ è “smorzato” utilizzando una funzione del
tipo f (TF), ad esempio TF o 1 + log (TF), cosı̀ da assegnare una
importanza “relativa” alle forme più frequenti.
Le forme caratterizzanti per alcuni documenti possono essere presenti, con minore importanza, anche negli altri documenti del corpus.
Per poter valutare il livello di “discriminazione” delle forme all’interno
della collezione analizzata è allora opportuno introdurre un altro indice, l’inverse document frequency [63]. Indicato con df i il numero di
documenti in cui la forma i-ma appare, l’espressione più diffusamente
utilizzata per computare l’IDF è:
idf i = log
dove n è il numero totale dei documenti nella collezione; l’uso del logaritmico è giustificato dalla necessità di “compensare” l’effetto del TF.
Combinando in vario modo il TF e l’IDF si ottiene l’indice completo: una delle peculiarità del TF-IDF è, infatti, che non esiste uno
schema ideale e molto è lasciato all’esperienza del ricercatore e alla
validità degli esperimenti empirici condotti negli anni1 .
Una delle possibili formulazioni (il cosiddetto best fully weighted
N. Oren ha proposto il ricorso alla programmazione genetica per ottenere
automaticamente nuovi schemi basati sul TF-IDF [58]
system), che consente tra l’altro di comparare i risultati ottenuti da
corpora differenti, è data da:
f · log (n/df i )
[fij · log (n/df i )]2
dove la quantità al denominatore normalizza l’indice considerando la
lunghezza del documento considerato.
La 2.4 è senz’altro più indicata in uno schema di ponderazione dei
documenti; il TF-IDF è infatti adoperato prevalentemente nei processi
di Information Retrieval, dove è necessario distinguere il sistema di pesi utilizzato per i documenti dal sistema di pesi utilizzato per le query.
In letteratura la suddetta distinzione non è sempre sufficientemente
sottolineata, preferendo per semplicità l’utilizzo congiunto della 2.2 e
della 2.3. Nell’introdurre il TF-IDF in una strategia di analisi dei testi basata su metodi di tipo fattoriale (come evidenziato in particolare
nella sezione § 3.3) è possibile seguire tale consuetudine, non essendo
necessaria l’adozione di due sistemi di pesi differenti.
Misure di similarità e distanza
Nell’analisi statistica dei testi è importante stabilire dei criteri per poter valutare il livello di similarità tra i documenti e tra le forme. Tale
concetto è sovente di intuitiva e semplice modelizzazione per i dati
numerici, ma lo stesso non accade quando si analizzano dei testi.
In un approccio di tipo qualitativo è possibile leggere testi differenti e quindi, una volta individuati i concetti principali e i temi chiave,
formulare un giudizio sulla loro similarità o dissimilarità. Nel trattamento automatico di corpora è invece necessario approssimare i concetti espressi con delle semplificazioni, e conseguentemente adattare
gli schemi usualmente utilizzati in statistica per valutare la similarità.
2.3. Misure di similarità e distanza
La maggior parte degli indici di misura della cosiddetta similarità
semantica è espressa in termini di similarità tra vettori, poiché come
detto è necessario numerizzare l’informazione testuale.
Similarità tra vettori/documento
I documenti, come visto, possono essere codificati ricorrendo ad uno
schema di tipo booleano, nel quale si assegna valore 0 alle forme del
vocabolario del corpus non presenti nello specifico documento e valore
1 alle forme presenti (quale che sia la loro frequenza).
Dato un corpus con p forme, la misura di similarità tra due vettori/documento Dj e Dh più semplice da utilizzare, in termini computazionali, è il cosiddetto coefficiente di matching:
SM (Dj , Dh ) = |Dj ∩Dh | ≡
wij · wih
Tale misura considera di fatto il numero di dimensioni non nulle
di entrambi i vettori, ma ha il limite di non tener conto della diversa
lunghezza dei documenti e delle forme presenti in ciascuno di essi.
Il coefficiente di Dice, a differenza del precedente, è normalizzato
per la lunghezza dei documenti ed è ottenuto dall’espressione:
2 wij · wih
2 |Dj ∩Dh |
≡P i
SD (Dj , Dh ) =
|Dj | + |Dh |
wij + wih
con un numeratore pari al doppio della 2.5, in modo da mantenere un
campo di variazione compreso tra 0 e 1 (vettori/documento identici).
Il coefficiente di Jaccard, frequentemente utilizzato come misura di
similarità anche in altre discipline, “penalizza” i documenti con un numero di forme in comune relativamente piccolo in proporzione a tutte
le forme presenti. Per contro ha il vantaggio di fornire valori più bassi
rispetto alle altre misure proposte per i casi di bassa sovrapposizione
tra i documenti (overlap). Dati due vettori/documento è pari a:
|Dj ∩Dh |
≡P
SJ (Dj , Dh ) =
wij + wih − wij · wih
|Dj ∪Dh |
Il coseno rappresenta una misura di similarità estremamente interessante, soprattutto per il significato che riveste all’interno dello
spazio vettoriale nel quale i documenti sono rappresentati; per calcolare il coseno dell’angolo formato da due vettori/documento si ricorre
all’espressione:
SC (Dj , Dh ) = p
≡ rP
|Dj | × |Dh |
wij2 · wih
Se i vettori/documento hanno lo stesso numero di forme espresse,
allora il coseno coincide con il coefficiente di Dice. Al contempo, fornisce una misura meno penalizzante qualora il numero di forme espresse
nei due documenti sia molto diverso. Tale proprietà è di indubbia importanza nel trattamento statistico del linguaggio naturale, poiché nel
comparare documenti con una diversa lunghezza non sempre è utile
valutare la loro similarità (o dissimilarità) soltanto in base a questa
Il coseno può essere utilizzato per valutare il livello di similarità
tra documenti anche se questi sono numerizzati per mezzo della codifica Bag-of-Words, che consente da un punto di vista linguistico un
maggiore apporto informativo rispetto allo schema booleano.
Il concetto di distanza
Per poter valutare la relazione tra due entità, in termini di distanza,
è necessario introdurre alcuni concetti generali.
Sia d un’applicazione che assegna un numero reale non negativo a
ogni coppia di osservazioni (ei , eh ) appartenenti ad un dato spazio R,
e si considerino le seguenti condizioni:
separabilità
→ d(ei ,eh ) = 0 ⇔ ei = eh
→ d(ei ,eh ) = d(eh ,ei )
→ d(ei ,eh ) ≤ d(ei ,ek ) + d(ek ,eh )
Se l’applicazione d soddisfa le condizioni di separabilità e simmetria
può essere assunta come una misura di similarità2 tra ei e ek ; se viene
soddisfatta anche la cosiddetta “disuguaglianza triangolare” per tutte
le triplette di entità (ei ,ek ,eh ) allora d è una misura della distanza. La
matrice delle distanze D è definita come metrica dello spazio R.
Una espressione generale della distanza tra due vettori x e y, in
forma matriciale, è data da:
(x − y)0 M(x − y)
dove la metrica M è una matrice simmetrica definita positiva.
A seconda del tipo di metrica utilizzata nella 2.10 vengono definite
differenti misure di distanza. Se si considera M ≡ I con I matrice
unitaria, si ottiene allora la distanza Euclidea:
(x − y)0 (x − y)
Dato l’indice di similarità sei ,eh , è possibile ricavare il corrispondente indice
di dissimilarità dei ,eh come complemento a 1
Se si utilizza come metrica M ≡ Σ, con Σ matrice di varianzacovarianza, si ha la cosiddetta distanza di Mahalanobis:
(x − y)0 Σ−1 (x − y)
Un particolare tipo di metrica, di fatto una metrica euclidea ponderata, è la metrica del Chi-quadro, basata sulla statistica χ2 . Nelle
tabelle di contingenza, la generica cella in corrispondenza della i-ma
modalità del carattere I e della j-ma modalità del carattere J contiene la frequenza fij , cui corrispondono le frequenze marginali fi. e
f.j , rispettivamente di riga e di colonna. La metrica del Chi-quadro
definisce la distanza tra due righe o tra due colonne come:
X 1 fij
fi0 j
d (i, i ) =
f.j fi.
fi0 .
fij 0
d (j, j ) =
fi. f.j
f.j 0
Rispetto ad altre metriche, la metrica del Chi-quadro gode dell’importante proprietà della equivalenza distributiva, risultando invariante
rispetto ai criteri di codifica o al modo di aggregare le entità in gruppi,
a condizione che le unità aggregate siano omogenee. Come evidenziato nella figura 2.1, è possibile considerare due punti molto prossimi, e
quindi con un profilo simile, come un unico punto che abbia per massa
la somma delle frequenze dei punti originari.
Il vantaggio/svantaggio dell’utilizzo di tale metrica è strettamente
connesso al fatto che le modalità meno frequenti e quelle più frequenti,
ponderate per il reciproco delle loro frequenze marginali, sono ugualmente ben rappresentate. Nel trattamento statistico delle basi documentali il dataset iniziale è filtrato a monte, perché l’attenzione del
ricercatore è rivolta principalmente all’analisi e alla successiva rappresentazione delle forme a maggior contenuto informativo. È necessario
2.4. L’Analisi delle Corrispondenze su dati testuali
Figura 2.1: Equivalenza distributiva del χ2
allora considerare di volta in volta, a seconda dell’obiettivo dell’analisi,
la convenienza dell’utilizzo di metodi basati sul Chi-quadro.
L’Analisi delle Corrispondenze su dati testuali
Lo scopo principale delle tecniche di analisi multidimensionale è quello
di interpretare e visualizzare la struttura di fenomeni complessi. Per
misurare o descrivere un particolare aspetto del fenomeno d’interesse
si ricorre a variabili di diversa natura; in generale, le variabili quantitative sono indicative dell’intensità di un dato aspetto, mentre le
variabili qualitative evidenziano la presenza/assenza dello stesso.
L’Analisi delle Corrispondenze (AC) è una tecnica attraverso la
quale è possibile descrivere da un punto di vista sia geometrico che
algebrico le relazioni tra le distribuzioni, espresse in forma matriciale,
delle modalità di due o più caratteri in un set di unità statistiche.
Considerando infatti simultaneamente due diverse partizioni di una
popolazione o di un campione da essa estratto, è possibile studiare le
variazioni nella distribuzione dei dati per categorie di risposta.
Il principio è quello della ricerca di sottospazi sui quali rispettivamente le righe e le colonne della matrice siano meglio rappresentate,
per poi visualizzare graficamente le suddette relazioni. L’AC permette
quindi di analizzare in maniera organica il linguaggio utilizzato in una
raccolta di documenti e di visualizzare le principali associazioni tra i
concetti in essi espressi.
Lo schema classico dell’AC
Si consideri un campione di n unità statistiche sul quale è misurato
un dato fenomeno per mezzo di due variabili qualitative x e y, rispettivamente con p e q modalità. Sia N una tabella di contingenza con
dimensioni (p,q) in cui si incrociano le due variabili, dove nij esprime
il numero di unità che presenta contemporaneamente la i-ma modalità
di x e la j-ma modalità di y.
L’obiettivo è quello di calcolare a partire dalle variabili originarie
una serie di fattori, ciascuno dei quali rappresenta un aspetto latente
del tipo di associazione presente nei dati, ricorrendo a delle procedure
di decomposizione della tabella dei dati. La successiva rappresentazione in forma grafica dei fattori consente un’interpretazione semplice
della struttura dell’associazione e permette di evidenziare aspetti non
direttamente rilevabili dalla lettura diretta dei dati.
Per procedere all’analisi si costruiscono, innanzi tutto, la matrice
delle frequenze relative F (con fij = nij /n.. ) e i vettori delle frequenze
marginali di riga r e colonna c (con fi. = ni. /n.. e f.j = n.j /n.. ); da queste ultime si ricavano le matrici Dp ≡ diag(r) e Dq ≡ diag(c), ossia le
matrici diagonali delle distribuzioni marginali di riga e colonna.
Effettuando il prodotto della matrice F con D−1
p e Dq si hanno:
r̃01
c̃01
R̃ ≡ D−1
C̃ ≡ FD−1
p F ≡  . 
q ≡  . 
r̃p
c̃q
dove R̃ rappresenta la matrice dei profili riga e C̃ la matrice dei profili
colonna, ossia delle distribuzioni condizionate. Si vuole rappresentare
la nube dei profili riga r̃1 . . . r̃p in uno spazio Rq−1 con pesi Dp e
metrica D−1
q ; analogamente, si vuole rappresentare la nube dei profili
colonna c̃1 . . . c̃q in uno spazio Rp−1 con pesi Dq e metrica D−1
Figura 2.2: Le matrici dell’Analisi delle Corrispondenze
I sottospazi n-dimensionali che meglio approssimano (in termini di
minimi quadrati) le proiezioni dei profili riga e colonna sono ottenuti
dalla decomposizione in valori singolari generalizzata (gSVD) della
matrice F [31]; gli n vettori singolari destri e sinistri, rispettivamente
con metrica D−1
e D−1
p , definiscono gli assi principali degli spazi in
cui sono rappresentate le nubi dei profili riga e colonna:
F = UDµ V0
con U0 D−1
p U = V Dq V = I
dove Dµ è la matrice dei valori singolari e le colonne delle matrici
Dp U e Dq V rappresentano gli assi principali degli spazi dei profili colonna e dei profili riga3 .
Le coordinate dell’i-mo punto riga e del j-mo punto colonna sull’αmo asse, dette coordinate principali, sono ottenute rispettivamente
ϕαj
λα fi. uαi
= λα f.j vαj
ψαi =
La bontà dell’approssimazione è valutata in termini di variabilità
del fenomeno spiegata dai sottospazi individuati con l’analisi fattoriale,
ricorrendo al rapporto tra λα , il quadrato dell’α-mo valore singolare,
e la somma dei quadrati di tutti i valori singolari ottenuti dalla gSVD;
quest’ultima quantità è deducibile anche da:
Altro procedimento spesso utilizzato per il calcolo dei fattori è quello della
ricerca degli autovalori e dei corrispettivi autovettori della matrice F0 D−1
p FDq .
Tra la matrice degli autovalori e quella dei valori singolari vale la relazione
Dµ ≡ Dλ
tr F0 D−1
= λα =
f.j −1 (fij − fi. f.j )2
La 2.18 rappresenta una statistica χ2 e fornisce una misura dell’interdipendenza delle variabili x e y. Il contributo assoluto dei punti
riga e colonna indica il ruolo giocato da ciascun elemento nella determinazione dell’α-mo asse principale, ossia la percentuale di variabilità
dell’asse spiegata da ogni singolo punto, ed è dato rispettivamente da:
caα (i) = fi. ψαi
caα (j) = f.j ϕ2αj
I risultati dell’analisi possono essere rappresentati su grafici piani
ottenuti utilizzando coppie di assi principali; in particolare, l’Analisi
delle Corrispondenze, mettendo in relazione le modalità di un carattere con le modalità dell’altro, recupera una simmetria complessiva e
consente quindi con i dovuti accorgimenti una “ideale” sovrapposizione dei risultati visualizzati nei due sottospazi Rp−1 e Rq−1 .
L’AC gode della cosiddetta proprietà baricentrica, per la quale è
possibile calcolare la posizione dei profili riga come media ponderata
dei “vertici” definiti dai profili colonna, dove i pesi sono pari proprio
agli elementi del profilo riga stesso. Allo stesso modo, la posizione dei
profili colonna può essere ottenuta come media ponderata dei vertici
definiti dai profili riga. La rappresentazione ottenuta considerando simultaneamente i due spazi è detta β-baricentrica per sottolineare la
diversità dalla situazione ideale (e impossibile) in cui ogni riga è baricentro delle colonne e viceversa; nello specifico si ricerca il valore β > 1,
con β pari al reciproco del corrispondente α-mo valore singolare, tale
che siano verificate le relazioni:
ψαi = βD−1
p Fϕαj
ϕαj = βD−1
q F ψαi
È importante sottolineare come la rappresentazione nei due spazi
separati consenta di intepretare la natura delle similarità tra i profili
riga e tra i profili colonna, in termini di distanza del Chi-quadro, e
inoltre a visualizzare graficamente la dispersione nelle due nubi. La
rappresentazione congiunta al contrario è indicativa della “corrispondenza” tra le due nubi (per le quali vale separatamente quanto detto
sopra), non avendo esplicitato una metrica specifica per valutare le
similarità tra i punti riga ed i punti colonna, e tale relazione è governata dalla natura “pseudo-baricentrica” delle formule di transizione
riportate nella 2.20. Di seguito, nella sezione § 2.4.2, sono riportate le
regole di lettura delle mappe fattoriali ottenute dall’AC, adattate al
caso dei dati testuali ma valide per ogni caso generale.
Si consideri un corpus composto da n documenti relativi ad uno specifico ambito rispetto al quale si ha un dato bisogno informativo. Dopo
aver effettuato tutte le procedure di pre-trattamento e analizzato il vocabolario delle forme che compongono i testi, si selezionano le p forme
testuali a maggior contenuto informativo. Si ottiene cosı̀ una tabella
lessicale T di dimensioni (p,n) in cui l’elemento generico tij rappresenta il numero di occorrenze della i-ma forma nel j-mo documento.
Come nello schema classico dell’Analisi delle Corrispondenze, è possibile rappresentare i profili colonna (qui indicati come profili lessicali )
nel sottospazio definito dai profili riga e viceversa. In un’ottica di analisi testuale ciò significa analizzare le relazioni tra le forme nello spazio
definito dai documenti, e allo stesso modo di analizzare le relazioni tra
documenti nello spazio definito dalle forme del corpus.
Poiché i frammenti considerati hanno generalmente lunghezza variabile e sono costituiti da combinazioni di forme differenti, come già
precedentemente evidenziato, si ha che la tabella lessicale T ha dimensioni elevate e molte celle nulle, cioè la tabella è una matrice sparsa:
ne consegue che in taluni casi il contenuto informativo complessivo di
T è limitato e risulta difficile individuare aspetti latenti del corpus.
È allora utile raggruppare i frammenti rispetto a caratteristiche comuni, in modo da ottenere delle tabelle lessicali aggregate. Data una
matrice Q di dimensioni (n,q) in codifica disgiuntiva completa, che
ha in colonna le q modalità di una variabile qualitativa espressione
di una caratteristica riscontrabile nei documenti analizzati, è possibile
ottenere la tabella Z = T · Q che ha in riga le p forme ed in colonna
le q classi di documenti e come elemento generico zik , il numero di
occorrenze della i-ma forma nell’k-ma classe (Figura 2.3).
Figura 2.3: Costruzione della tabella lessicale aggregata
Nel sottospazio Rq−1 , con metrica D−1
q , vengono rappresentate le
forme riportate in tabella. Allo stesso modo nel sottospazio Rq−1 , con
q , vengono rappresentati i documenti.
Nell’interpretare le mappe fattoriali ottenute dall’Analisi delle Corrispondenze Lessicali, è necessario seguire alcune regole di lettura:
? la dispersione dei punti intorno all’origine degli assi principali mostra la forza dell’associazione nella tabella lessicale;
? se due forme sono vicine sono utilizzate in maniera simile;
? se due modalità della variabile di partizione sono vicine, allora
vuol dire che le corrispondenti categorie di documenti utilizzano
un vocabolario simile;
? non si può leggere la prossimità di una forma ad una categoria (o
viceversa), ma valutare la sua posizione rispetto all’intera nube delle
categorie (o delle forme), secondo la logica della rappresentazione
β-baricentrica;
? l’importanza di un punto rispetto alla spiegazione di un asse principale è letta in termini di contributi assoluti.
L’utilizzo di una metrica χ2 ha come conseguenza quella di assegnare alle forme rare, ossia quelle con un minor numero di occorrenze
nel corpus, una importanza eccessiva rispetto all’obiettivo dell’analisi:
questo se da un lato mette in evidenza le forme con un uso peculiare
o che caratterizzano in modo particolare un documento o un gruppo
di documenti, rischia al contempo d’indurre una distorsione nell’interpretazione dei risultati ottenuti.
In taluni casi, a seconda dell’obiettivo dell’analisi e del bisogno informativo connesso, può risultare utile il passaggio da un approccio
simmetrico, come nello schema classico dell’Analisi delle Corrispondenze, ad un approccio non simmetrico.
L’Analisi Non Simmetrica delle Corrispondenze
L’idea di un approccio non simmetrico nello studio delle relazioni tra
variabili qualitative, nasce dall’ipotesi che nell’analisi di taluni fenomeni detta relazione non è di interdipendenza ma piuttosto di antece-
PROGRAMMA Statistica medica - Corso di Laurea in Dietistica
Cartellone 4
Cartellone 7

References: § 1
 § 2
 § 2
 § 1
 § 3
 § 2