Arald: an architecture for name resolution, disambiguation and linking of linked data through semantics

La capacità di estrarre entità da testi, collegarle tra loro ed eliminare possibili ambiguità tra di esse è uno degli obiettivi del Web Semantico. Chiamato anche Web 3.0, esso presenta numerose innovazioni volte ad arricchire il Web con dati strutturati comprensibili sia dagli umani che dai calcolatori. Nel reperimento di questi temini e nella definizione delle entities è di fondamentale importanza la loro univocità. Il nostro orizzonte di lavoro è quello delle università italiane e le entities che vogliamo estrarre, collegare e rendere univoche sono nomi di professori italiani. L’insieme di informazioni di partenza, per sua natura, vede la presenza di ambiguità. Attenendoci il più possibile alla sua semantica, abbiamo studiato questi dati ed abbiamo risolto le collisioni presenti sui nomi dei professori. Arald, la nostra architettura software per il Web Semantico, estrae entità e le collega, ma soprattutto risolve ambiguità e omonimie tra i professori delle università italiane. Per farlo si appoggia alla semantica dei loro lavori accademici e alla rete di coautori desumibile dagli articoli da loro pubblicati, rappresentati tramite un data cluster. In questo docu delle università italiane e le entities che vogliamo estrarre, collegare e rendere univoche sono nomi di professori italiani. Partendo da un insieme di informazioni che, per sua natura, vede la presenza di ambiguità, lo abbiamo studiato attenendoci il più possibile alla sua semantica, ed abbiamo risolto le collisioni che accadevano sui nomi dei professori. Arald, la nostra architettura software per il Web Semantico, estrae entità, le collega, ma soprattutto risolve ambiguità e omonimie tra i professori delle università italiane. Per farlo si appoggia alla semantica dei loro lavori accademici e alla rete di coautori desumibile dagli articoli da loro pubblicati tramite la costruzione di un data cluster.

La competenza comunicativa in giapponese: indagine empirica sulle difficoltà frequenti degli apprendenti italofoni in interazioni orali

Smooth intercultural communication requires very complex tasks, especially when participants are very different in their cultural and linguistic backgrounds: this is the case of native Italian and Japanese speakers. A further difficulty in such a context can be found in the usage of a foreign language not mastered perfectly by speakers, which is the case for Italian intermediate learners of Japanese. The aim of this study is therefore to identify the linguistic difficulties common among Italian learners of Japanese as a foreign language and to further examine the consequences of incorrect pragma-linguistic deliveries in actual conversations. To this end, a series of linguistic aspects selected on the basis of the author's experience have been taken into consideration. Some aspects are expected to be difficult to master because of linguistic differences between Italian and Japanese, while some may be difficult due to their connection to the specific Japanese cultural context. The present study consists of six parts. The Introduction presents the state of the art on the research topic and defines the purpose of this research. Chapter 1 outlines the linguistic aspects of the Japanese language investigated in the study, specifically focusing on the following topics: writing system, phonology, loan words, numbers, ellipsis, levels of speech and honorifics. Chapter 2 presents an overview of the environment of teaching Japanese as a foreign language in the university setting in Italy. In Chapter 3 the first phase of the research is described, i.e. an online survey aimed at identifying the most problematic linguistic aspects. Chapter 4 presents the second phase of this study: a series of oral interactions between Japanese and Italian native speakers, conversing exclusively in Japanese, focusing on the management of misunderstandings with the use of actual linguistic data. The Conclusion outlines the results and possible future developments.