Analisi e implementazione di un parser neurale per la lingua italiana

Questo lavoro di tesi si focalizza sul task di dependency parsing per la lingua italiana attraverso l’utilizzo di UmBERTo: un recente word embedding contestuale derivato da BERT. In particolare, inizialmente vengono descritti e analizzati i risultati ottenuti grazie alle sole applicazioni delle rappresentazioni linguistiche di UmBERTo. Successivamente, si sono testati i benefici ottenibili dall’inserimento di UmBERTo all’interno del recente parser PaT (ParsingAsTagging), il quale tratta il problema del dependency parsing come uno di sequence tagging. Infine, prendendo ispirazione dal parser allo stato dell’arte per l’italiano, si sono sperimentate alcune modifiche al parser PaT integrato con UmBERTo, ottenendo alcuni, seppur modesti, miglioramenti. Per tutti gli esperimenti è stato utilizzato un corpus italiano di dominio generico presente nelle Universal Dependencies.