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      <title-group>
        <article-title>Studio sull'ordine dei costituenti nel confronto tra generi e complessità</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Giulia Pieri</string-name>
          <email>giulia.pieri@mminformatica.it</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Dominique Brunato</string-name>
          <email>dominique.brunato@ilc.cnr.it</email>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Felice Dell'Orletta</string-name>
          <email>felice.dellorletta@ilc.cnr.it</email>
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        </contrib>
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          <label>0</label>
          <institution>Università di Pisa, Emm&amp;mmE Informatica Istituto di Linguistica Computazionale “Antonio Zampolli” (ILC-CNR) ItaliaNLP Lab -</institution>
        </aff>
      </contrib-group>
      <abstract>
        <p>Italiano. In questo articolo presentiamo uno studio sull'ordine dei costituenti in italiano basato su corpora annotati in maniera automatica fino all'analisi sintattica a dipendenze. L'indagine comparativa ha permesso di valutare l'influenza sia del genere testuale sia della complessità linguistica nella distribuzione dei fenomeni di marcatezza sintattica.</p>
      </abstract>
    </article-meta>
  </front>
  <body>
    <sec id="sec-1">
      <title>-</title>
      <p>
        Sebbene non esista una metrica universalmente
valida con la quale poter classificare le lingue
secondo una scala di complessità
        <xref ref-type="bibr" rid="ref14">(McWorther,
2001)</xref>
        , esistono alcuni indicatori che, a diversi
livelli linguistici, possono essere assunti come
indici di complessità ‘universalmente’ validi
        <xref ref-type="bibr" rid="ref7">(Fiorentino, 2009)</xref>
        . Sul piano sintattico, uno di essi è
rappresentato dall’ordine dei costituenti, per cui le
lingue che ammettono un ordine libero sono
considerate più complesse di quelle a ordine fisso.
Nella letteratura linguistica e psicolinguistica la
flessibilità dell’ordine viene ricondotta, a sua volta, a
fattori diversi che tengono in considerazione, da
un lato, i principi semantici e pragmatici
determinati dalla struttura dell’informazione
        <xref ref-type="bibr" rid="ref6">(Diessel,
2005)</xref>
        , dall’altro i vincoli di performances, per cui
le strutture non marcate sono quelle
cognitivamente meno costose che permettono al parlante di
elaborare l’informazione più velocemente
        <xref ref-type="bibr" rid="ref13 ref8 ref9">(Hawkins,
1994; Gibson, 1998; Gibson, 2000)</xref>
        .
Esaminando in maniera comparativa due treebank del
Latino e del Greco antico, lo studio di
        <xref ref-type="bibr" rid="ref12">(Gulordava
e Merlo, 2015)</xref>
        ha dimostrato come la
flessibilità dell’ordine sintattico, misurata come la distanza
tra l’effettiva lunghezza delle dipendenze di una
frase e la sua lunghezza ottimale
        <xref ref-type="bibr" rid="ref11">(Gildea e
Temperley, 2010)</xref>
        , sia un elemento di complessità che
si può desumere tanto dalla minor precisione del
parsing automatico nell’analisi di queste lingue,
quanto dalla tendenza che si riscontra nel tempo
verso modelli di ordine fisso dei costituenti.
      </p>
      <p>
        Questo articolo propone uno studio quantitativo
per l’italiano, lingua di tipo VO (o a testa
iniziale) e relativamente poco flessibile, volto a indagare
se, e in che misura, la disposizione naturale o non
marcata dei costituenti nella frase sia influenzata
dal genere testuale e dalla complessità della lingua
usata nel testo. A questo scopo sono stati
comparati due generi linguistici, narrativo e giornalistico,
a loro volta distinti in due varietà linguistiche
differenti per grado di complessità, dove tale grado
è definito in relazione al lettore di riferimento. A
differenza delle analisi tradizionali di tipo corpus–
based sull’ordine dei costituenti in italiano, tutti i
dati qui discussi sono ricavati da corpora
annotati in maniera automatica fino al livello di analisi
sintattica a dipendenze. Anche se la ricostruzione
della struttura sintattica da parte di un parser
statistico è soggetta inevitabilmente ad alcuni errori
        <xref ref-type="bibr" rid="ref15">(Montemagni, 2013)</xref>
        , che aumentano per i testi di
un dominio distante da quello del training
        <xref ref-type="bibr" rid="ref10">(Gildea,
2001)</xref>
        , la varietà dei fenomeni che si possono
monitorare con affidabilità a partire da un’analisi
linguistica automatica è molto ampia e complessa. La
prospettiva linguistico–computazionale apre
dunque prospettive di ricerca promettenti per la
costruzione e la validazione su larga scala di
modelli teorici sul funzionamento dei sistemi linguistici
sia in chiave tipologica sia rispetto ai tradizionali
assi di variazione linguistica.
      </p>
      <p>In quanto segue, verranno prima presentati i
corpora utilizzati in questo studio e
successivamente la metodologia di monitoraggio sui cui si
è basata l’estrazione delle caratteristiche
linguistiche oggetto di indagine (Paragrafo 2.1); nel
Paragrafo 3 discuteremo i principali risultati
ottenuti e infine trarremmo alcune conclusioni di questa
ricerca.
2</p>
    </sec>
    <sec id="sec-2">
      <title>I corpora</title>
      <p>I corpora esaminati appartengono a due diversi
generi testuali, narrativo e giornalistico. Per ciascun
genere sono state selezionate due collezioni di
testi rappresentative di due varietà di lingua che si
possono collocare a due poli opposti per
complessità linguistica, dove il grado di complessità è
definito in base al destinatario previsto; ogni
macroraccolta, dunque, contiene una collezione di testi
“complessi” e una di testi “semplici”.</p>
      <p>
        I due corpora narrativi, Terence e Teacher,
rappresentano la prima risorsa italiana per lo studio
della semplificazione automatica e semi-automatica
dei testi
        <xref ref-type="bibr" rid="ref3">(Brunato et al., 2015)</xref>
        . Entrambi sono
costituiti da testi nella versione originale e nella
rispettiva versione semplificata, allineate per
ciascun corpus a livello di frase. Le versioni
semplificate derivano da due differenti strategie di
semplificazione manuale: la strategia “strutturale”, che
implica una semplificazione cumulativa (ovvero
su diversi livelli linguistici) prodotta da esperti nel
caso di Terence, e la strategia “intuitiva”, che si
avvale invece dell’intuizione e dell’esperienza
dell’insegnante nel caso di Teacher. In particolare,
Terence si compone di 32 racconti brevi per
l’infanzia e delle rispettive versioni semplificate
rivolte a bambini dai 7 agli 11 anni con deficit uditivi o
con difficoltà nella comprensione dei testi 1.
Teacher è un corpus formato da 24 coppie di testi
originali e semplificati raccolti da siti web educativi
specializzati che forniscono risorse gratuite per gli
insegnanti; in questo caso, il target della
semplificazione sono principalmente studenti di lingua
italiana L2.
      </p>
      <p>
        Per il genere giornalistico, invece, il materiale
analizzato è costituito da due corpora che raccolgono
rispettivamente testi esemplificativi di una
varietà complessa, Repubblica, e di una varietà
semplice, Due Parole. Il primo (Rep) consiste in un
ampio corpus di testi giornalistici (pari a 232.908
1Questo corpus deriva dall’omonimo progetto
dell’Unione Europea
        <xref ref-type="bibr" rid="ref17">(Terence Consortium, 2012)</xref>
        .
tokens) che include tutti gli articoli pubblicati dal
2000 al 2005 sul quotidiano La Repubblica, che si
rivolge ad una platea di lettori con un profilo
culturale medio-alto. Il secondo (2Par) è un corpus
di 73.314 tokens che trae il nome dall’omonimo
quotidiano Due Parole, un mensile di facile
lettura curato da linguisti esperti in semplificazione dei
testi che hanno utilizzato un linguaggio
controllato per un pubblico adulto con un basso livello
di alfabetizzazione o con lievi disabilità
intellettuali
        <xref ref-type="bibr" rid="ref16">(Piemontese, 1996)</xref>
        . Il corpus qui analizzato
comprende tutti gli articoli scritti tra il 2001 e il
2006. È importante sottolineare che, a
differenza dei corpora di narrativa, il corpus giornalistico
non è parallelo, in quanto i relativi testi
“semplici” (quelli di Due Parole) non sono il risultato di
un processo di semplificazione dei testi originali
di Repubblica.
2.1
      </p>
      <p>
        Analisi linguistica dei corpora
Come passo preliminare allo studio dei
fenomeni di ordinamento sintattico riportati in Sezione
3, i corpora sono stati arricchiti automaticamente
con annotazione morfo–sintattica e sintattica
utilizzando la catena di analisi linguistica LinguA2,
che integra il Part–of–Speech tagger descritto in
        <xref ref-type="bibr" rid="ref1 ref5">(Dell’Orletta, 2009)</xref>
        e il parser a dipendenze
DeSR
        <xref ref-type="bibr" rid="ref1">(Attardi et al., 2009)</xref>
        . L’annotazione
linguistica multi–livello ha permesso di analizzare gli
stessi tramite MONITOR–IT: questo strumento,
adottando la metodologia di monitoraggio descritta in
Montemagni (2013), consente di ricavare la
distribuzione di un’ampia gamma di caratteristiche
lessicali, morfo–sintattiche e sintattiche rintracciate
automaticamente in un corpus a partire dall’output
dei diversi livelli di annotazione linguistica.
3
      </p>
    </sec>
    <sec id="sec-3">
      <title>Analisi dei dati</title>
      <p>Per gli scopi di questa indagine sono di interesse
caratteristiche di ordine sintattico che fanno
riferimento alla posizione lineare di un elemento
rispetto alla “testa” da cui è retto in una
rappresentazione sintattica a dipendenze. Gli elementi
considerati sono stati: il soggetto, l’oggetto,
l’avverbio, l’aggettivo e la clausola subordinata, di cui
sono state calcolate: i) le occorrenze nella
posizione “canonica” rispetto alla matrice prevalente
SVO dell’italiano (preposta o posposta alla testa
a seconda dell’elemento indagato) e nella
posizione opposta, dunque “marcata” sintatticamente e/o
2http://linguistic-annotation-tool.italianlp.it/</p>
      <p>Tabella 1: Ordine relativo dei costituenti (%) e distanza media (AvD) rispetto alla testa verbale (V) o nominale (N).
pragmaticamente; ii) la distanza (in numero di
tokens) del dipendente dalla testa sintattica in
entrambe le posizioni. Per ognuno di questi dati, il
confronto tra i corpora è avvenuto su due
livelli: la variazione di genere e il grado di
complessità. Infatti, scopo dello studio è stato verificare
quali sono gli ordini degli elementi che vengono
condizionati dal genere testuale e quali
dipendono dal grado di complessità: l’ipotesi di partenza
era che fosse possibile ritrovare una somiglianza
dell’ordine degli elementi in relazione al genere,
ma soprattutto verificare che, indipendentemente
dal genere, i testi semplici sono più fedeli a
seguire l’ordine canonico degli elementi, mentre i testi
complessi presentano una più alta percentuale di
casi di ordine marcato.</p>
      <p>La Tabella 1 mostra i risultati del
monitoraggio relativi all’oggetto, al soggetto, all’aggettivo e
all’avverbio3. Partiamo dall’analisi degli
elementi che, nel confronto complessivo tra corpora,
dimostrano una tendenza più netta a ricorrere nella
posizione canonica: l’oggetto e il soggetto. Nel
caso dell’oggetto, si osserva che i testi
giornalistici si attengono maggiormente all’ordine
canonico, mentre nei testi narrativi aumentano
lievemente le occorrenze dell’oggetto in posizione
preverbale. L’ordine marcato con anteposizione
dell’oggetto alla testa verbale è inoltre influenzato dal
grado di complessità della lingua: in ciascun
genere infatti, quest’ordine ricorre in percentuale
minore nei testi semplici e tale differenza è evidente
soprattutto in 2Par che registra poco più del 3%
di oggetti in posizione preverbale. Anche
rispetto alla posizione del soggetto, è possibile notare
un’influenza sia del genere sia della complessità.</p>
      <p>In questo caso, però, sono i testi narrativi
originali a rispettare maggiormente l’ordine canonico
soggetto–verbo (85,38%) rispetto a quelli di
Re</p>
      <p>3Per rendere possibile il confronto tra gradi di
complessità, i corpora Terence e Teacher sono stati uniti così da ottenere
due corpora, l’uno composto di tutti i testi narrativi originali
(TT orig), pari a 26.311 tokens, e l’altro di tutti i relativi testi
semplificati (TT semp), pari a 24.083 tokens.
pubblica (80,14%). La variazione rispetto al
grado di complessità produce invece risultati
coerenti alle aspettative solo per la prosa giornalistica,
dove lo scarto tra Rep e 2Par è quasi di 10 punti
percentuali in favore dell’ordine canonico (2Par:
89,11%). Al contrario, la semplificazione dei
testi narrativi ha prodotto un aumento, seppure
minimo, di soggetti postverbali (TT orig: 14,62%;
TT semp: 15,72%). Pur considerando che i testi
narrativi originali sono comunque più semplici di
quelli di Repubblica, proprio perché rivolti a
bambini, questo dato potrebbe segnalare che forme di
marcatezza sintattica sono talvolta preferite come
esito della semplificazione, perché permettono di
ottenere un testo narrativo più coeso,
mantenendone la progressione tematica. Interessanti sono
anche i dati sulla distanza lineare tra soggetto e
verbo che, in entrambi i generi della varietà semplice,
aumenta quando il soggetto è in posizione
postverbale. Si può ipotizzare, tuttavia, che la presenza
dei tratti di accordo sul verbo in una lingua come
l’italiano renda meno difficoltosa la ricostruzione
della dipendenza soggetto–verbo, anche quando il
soggetto è in posizione marcata.</p>
      <p>
        A differenza del soggetto e dell’oggetto,
l’aggettivo in italiano ha una posizione meno rigida nel
sintagma nominale. Infatti, anche se la posizione
non marcata è generalmente postnominale, essa
varia in base alla funzione semantica che
l’aggettivo svolge rispetto al nome
        <xref ref-type="bibr" rid="ref4">(Cinque, 2010)</xref>
        .
Questa flessibilità trova conferme nell’analisi
empirica, tuttavia con differenze rispetto al genere: i
testi giornalistici, infatti, privilegiano l’ordine
tendenzialmente non marcato mentre quelli
narrativi mostrano la tendenza opposta. Anche in
questo caso, sul piano della variazione testi
complessi/testi semplici, l’effetto è marcato solo per il
genere giornalistico (Rep: 58,13; 2Par: 75,03).
      </p>
      <p>
        Considerazioni analoghe possono essere avanzate
per l’avverbio, la cui posizione in italiano, pur
essendo tendenzialmente postverbale, gode di ampia
flessibilità in relazione alla classe semantica di
appartenenza
        <xref ref-type="bibr" rid="ref2">(Bonvino et al., 2008)</xref>
        . In tutti e quattro
i corpora è preferita la posizione preposta al verbo,
che è anche quella a generare link sintattici
mediamente più lunghi (si veda il dato riportato nella
terzultima colonna). Si tratta di un dato
significativo, soprattutto se si considera che il valore
medio più elevato è riportato proprio dai testi di 2Par
(3.84 tokens). Come per il caso del soggetto,
anche questo dato suggerisce la necessità di raffinare
una nota misura di complessità sintattica quale la
distanza dei link sintattici, tenendo in
considerazione proprietà semantiche e morfologiche degli
elementi coinvolti nella relazione di dipendenza.
      </p>
      <p>Infine, abbiamo condotto uno studio più
dettagliato sulla subordinazione (Tabella 2). Anche in
questo caso sono state estratte sia le distribuzioni
percentuali della subordinata in posizione preposta
e posposta alla reggente sia la distanza (in
numero di tokens) che separa la part–of–speech che
introduce la subordinata 4 dal verbo della reggente.</p>
      <p>Inoltre, questo dato è stato ulteriormente raffinato
andando a calcolare la lunghezza totale (in tokens)
dell’intera clausola subordinata e la sua
profondità media, quest’ultima computata come
numero di relazioni di dipendenza che intercorrono tra
la radice del sotto–albero della subordinata e una
parola senza dipendenti (foglia).
Tabella 2: Ordine della clausola subordinata rispetto alla
principale. Per ciascuna posizione, vengono riportate la
distribuzione percentuale (%), la distanza media dalla
principale (AvD), la lunghezza media (Length) e la profondità media
(Depth) dell’intera subordinata.</p>
      <p>I risultati indicano una netta preferenza per la
posizione posposta rispetto alla principale. Il dato
è coerente con le previsioni dei modelli di
processing secondo cui questo ordinamento comporta un
impegno cognitivo minore da parte del parlante e
dell’ascoltatore perché consente di minimizzare i</p>
      <p>
        4Sono state considerate sia le subordinate esplicite,
introdotte da una congiunzione subordinante, sia quelle implicite,
introdotte da un verbo di modo infinito o da una preposizione.
domini di riconoscimento delle relazioni
sintattiche
        <xref ref-type="bibr" rid="ref13">(Hawkins, 1994)</xref>
        . Anche se meno frequenti,
i casi di anteposizione della subordinata si
verificano maggiormente nel genere giornalistico,
addirittura nella varietà semplice (2Par: 15.71% Rep:
15.37%). Questi dati sono riconducibili alle
teorie che chiamano in causa l’interazione tra sintassi
e fattori pragmatici e semantici, per cui il
genere giornalistico sarebbe più propenso ad anteporre
la subordinata alla principale poiché costituisce lo
sfondo tematico dell’evento principale e
conferisce la funzione di collegamento tematico e
introduzione per l’informazione nuova
        <xref ref-type="bibr" rid="ref6">(Diessel, 2005)</xref>
        .
      </p>
      <p>Come prevedibile, l’anteposizione della
subordinata determina dipendenze sintattiche mediamente
più lunghe; la difficoltà di processing che ne
deriva è compensata dall’uso di subordinate più
semplici, non solo in termini di lunghezza totale ma
soprattutto strutturalmente: in tutti i corpora,
infatti, le “catene” subordinanti hanno una
profondità media minore quando la subordinata precede la
principale.
4</p>
    </sec>
    <sec id="sec-4">
      <title>Conclusione</title>
      <p>Questo articolo ha proposto uno studio
comparativo su un particolare fenomeno relativo alla
complessità sintattica, ovvero l’ordine dei
costituenti in italiano. Il confronto è stato condotto su
due livelli: la variazione di genere e il grado di
complessità.</p>
      <p>Per quanto riguarda il primo, è stato
possibile constatare che i testi giornalistici sono quelli
che maggiormente si attengono all’ordine
canonico degli elementi, mentre i testi narrativi hanno
riportato una frequenza superiore di ordini marcati.
Dal punto di vista della complessità, è chiara la
tendenza in entrambi i generi a utilizzare
l’ordine canonico come esito della semplificazione, sia
a seguito di un processo di semplificazione di un
testo originale, sia quando il testo nativamente è
concepito come testo semplice.</p>
      <p>Indipendentemente dal genere, il fenomeno che
è risultato più legato alla complessità riguarda
l’uso delle subordinate. In entrambi i generi
prevalgono nettamente subordinate posposte alla
principale in quanto più facili da processare e
quando questa posizione non è rispettata si registra
una tendenza alla semplificazione della
subordinata stessa sia in termine di numero di parole, ma
soprattutto strutturalmente, in termini di profondità
del sottoalbero sintattico.</p>
      <p>Va infine ricordato che tutte le osservazioni
riportate in questo studio sono basate su testi
linguisticamente annotati in maniera automatica,
dunque soggetti a errore. Nonostante ciò, ci
aspettiamo che almeno limitatamente all’analisi di testi
dello stesso dominio e varietà di lingua, le
distribuzioni degli errori siano simili, permettendo
dunque un confronto interno rispetto ai parametri
linguistici indagati. L’affidabilità dei dati discussi è
inoltre corroborata dal fatto che sono stati
considerati testi standard, linguisticamente vicini a quelli
sui quali gli strumenti di annotazione automatica
sono tipicamente addestrati. D’altra parte, proprio
perché la distribuzione degli errori potrebbe
variare al variare del dominio dei testi, tra gli sviluppi
di questo lavoro intendiamo condurre delle
analisi a campione per verificare l’impatto dell’errore
sui confronti ottenuti rispetto alle diverse strutture
esaminate.</p>
    </sec>
  </body>
  <back>
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            <given-names>Giuseppe</given-names>
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