Scheda programma d'esame
PSICOLINGUISTICA COMPUTAZIONALE
CLAUDIA MARZI
Anno accademico2022/23
CdSINFORMATICA UMANISTICA
Codice1227L
CFU6
PeriodoPrimo semestre
LinguaItaliano

ModuliSettore/iTipoOreDocente/i
PSICOLINGUISTICA COMPUTAZIONALEL-LIN/01LEZIONI36
MARCELLO FERRO unimap
CLAUDIA MARZI unimap
VITO PIRRELLI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Lo studente acquisirà conoscenze di base relative al modo in cui il cervello umano arriva a comprendere, rappresentare, e memorizzare le parole della prima lingua (L1) o di una lingua seconda (L2), attraverso la ricognizione dei principali modelli teorici di acquisizione ed elaborazione lessicale, dell’evidenza comportamentale dei parlanti, e di tecniche di simulazione computazionale. Particolare attenzione sarà dedicata ad aspetti dell’uso linguistico e alla loro possibile spiegazione attraverso lo studio dei processi cognitivi di base ad essi soggiacenti. A questo scopo, saranno utilizzati modelli statistici e reti neurali artificiali.

Knowledge

Students are expected to acquire some fundamental notions concerning the ways the human brain understands, represents and memorises words in both first (L1) and second (L2) languages, through an overview of the most influential theoretical models of word acquisition and processing, a survey of speakers' behavioural evidence, and the analysis of computer simulations. Particular attention will be devoted to aspects of language usage, and possible explanatory accounts of their underlying cognitive processes. Statistical models and artificial neural networks will be introduced as exploratory tools to pursue these objectives.

Modalità di verifica delle conoscenze

L'accertamento delle conoscenze verrà svolto attraverso:

  • prova in itinere, consistente in una relazione su uno degli argomenti trattati a lezione, e sulla discussione critica affrontata in articoli scientifici che saranno messi a disposizione;
  • prova scritta, nella quale lo studente dovrà dimostrare la conoscenza dei temi svolti a lezione e nel corso delle esercitazioni, rispondendo a domande a scelta multipla. La prova scritta si terrà in occasione di ogni appello di esame;
  • prova orale, in cui verrà discussa sia la prova in itinere che la prova scritta.

Entrambe le prove d’esame – scritta e orale – sono compatibili con la modalità online in remoto, tramite la piattaforma Teams.

Assessment criteria of knowledge

Assessment of acquired knowledge will be made through the following tests:

  • an interim assessment, consisting in a report on one of the course topics, and related critical discussions from selected papers;
  • a written test, whereby students will be asked to show their knowledge of the course topics and the expertise acquired during lab hands-on sessions, through multiple-answer questions. The written test will take place at each examination session;
  • an oral examination, consisting in discussing results of the written test.

Both the written test and the oral examination may be delivered online, through the Teams web platform.

Capacità

Lo studente acquisirà competenze tecniche sui seguenti argomenti:

  • Modelli teorici del lessico mentale
  • Modelli computazionali cognitivamente ispirati del lessico mentale
  • Reti neurali artificiali
  • Esempi di applicazione
  • Analisi quantitativa e valutazione dei risultati (esercitazioni con R, https://cran.r-project.org)
Skills

Students are expected to acquire technical knowledge on the following topics:

  • Theoretical models of the mental lexicon
  • Cognitively-inspired computational models of the mental lexicon
  • Artificial Neural Networks
  • Specific case studies
  • Quantitative analysis and assessment of experimental results (practical exercises with R, https://cran.r-project.org)
Modalità di verifica delle capacità

Verifica delle nozioni tecniche acquisite, mediante prova in itinere (relazione su un argomento a scelta dello studente), prova scritta e orale.

Assessment criteria of skills

Assessment of acquired skills through an interim assessment report, a written test and an oral examination.

Comportamenti

Lo studente alla fine del corso sarà in grado di mettere in relazione le nozioni di base del funzionamento del cervello e le evidenze comportamentali con i modelli teorici del lessico mentale, e di individuare il valore aggiunto delle simulazioni computazionali con reti neurali artificiali. 

Behaviors

At the endo of the course students are expected to be in a position to relate basic notions on the brain functioning and behavioural evidence of speakers with theoretical models of the mental lexicon, and to define the contribution of computational simulations with Artificial Neural Networks.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Nozioni di linguistica generale. Nozioni di base di Linguistica Computazionale. Nozioni di base di statistica.

Prerequisites

Fundamental notions of General Linguistics. Base notions of Computational Linguistics and Statistics.

Indicazioni metodologiche

Lezioni: frontali

Attività di laboratorio: esempi di applicazione di reti neurali a compiti linguistici specifici (ad es. riconoscimento e produzione di parole in isolamento); esercitazioni con R.

Teaching methods

Lecture-style classes.

Lab activities: practical examples of the application of artificial neural networks to classical linguistic tasks (e.g. recognition and production of words out of context); practical exercises with R.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Illustrazione dei principali modelli psicolinguistici dell’architettura funzionale del linguaggio, attraverso un’analisi delle modalità di acquisizione, rappresentazione ed elaborazione delle parole a livello fonologico, morfologico, sintattico, semantico.

Analisi dei protocolli psicolinguistici sperimentali per lo studio delle funzioni di base dell’elaborazione lessicale (riconoscimento, memorizzazione, richiamo, accesso e produzione) nei soggetti umani.

Illustrazione delle principali architetture neuro-computazionali per la simulazione di compiti di elaborazione lessicale: requisiti di rappresentazione di input e output, principi di elaborazione e acquisizione.

Studio delle funzioni di base dell’elaborazione lessicale e della loro interazione in compiti specifici attraverso la definizione, l’implementazione e la validazione quantitativa di modelli neuro-computazionali del comportamento umano in protocolli sperimentali controllati.

Syllabus

Overview of the most influential psycholinguistic models of the functional architecture of language, through an in-depth analysis of the ways words are acquired, represented and processed at the phonological, morphological, syntactic and semantic levels.

Analysis of the main psycholinguistic experimental protocols aimed to study the functional underpinnings of word processing in human subjects (word recognition, storage, recall, access and production).

Survey of the main neuro-computational models for simulating word processing tasks: input and output representation requirements, processing and acquisitional principles.

Analysis of the basic functional processes underpinning word processing, and their task-oriented dynamic interaction, through the definition, implementation and quantitative validation of neuro-computational models of the human processing behaviour in controlled experimental protocols.

Bibliografia e materiale didattico

Il materiale didattico per la prova in itinere sarà fornito nel corso delle lezioni. Una lista completa sarà messa a disposizione on-line a beneficio sia dei frequentanti che non frequentanti.

Si indicano i seguenti testi per eventuale consultazione o approfondimento:

  • Marzi C. (2021) Modelling the morphological lexicon. A computational approach to mono-and bilingual learning and processing of verb inflection, FrancoAngeli editore: sezioni 2.2 e 2.3 (acquisizione e competenza morfologica); sezioni 3.1, 3.2, 3.3, 3.4 (evidenza neuro- e psico-linguistica); 4.1, 4.2, 4.3, 4.4 (modelli computazionali): 6.2 (contributo delle simulazioni computazionali).
  • Marzi C., Blevins J. P., Booij G., Pirrelli V. (2020) Inflection at the morphology-syntax interface, In Word Knowledge and Word Usage. A cross-interdisciplinary guide to the mental lexicon, De Gruyter: pp. 228-294.
  • Pirrelli V., Marzi C., Ferro M., Cardillo F. A., Baayen H. R., Milin P. (2020) Psycho-computational modelling of the mental lexicon, In Word Knowledge and Word Usage, De Gruyter: pp. 23-82.
  • Marzi C., Pirrelli V. (2015) A Neuro-Computational Approach to Understanding the Mental Lexicon”, Journal of cognitive science 16, pp. 493-535.
Bibliography

Teaching materials will be provided during the course. A full list will be made available on-line to the benefit of both attending and non-attending students.

The following references are suggested as potential supplementary material:

  • Marzi C. (2021) Modelling the morphological lexicon. A computational approach to mono-and bilingual learning and processing of verb inflection, FrancoAngeli editore: sezioni 2.2 e 2.3 (morphology learning and competence); sezioni 3.1, 3.2, 3.3, 3.4 (neuro- and psycho-linguistic evidence); 4.1, 4.2, 4.3, 4.4 (computational modeling): 6.2 (artificial neural network support to human language modeling).
  • Marzi C., Blevins J. P., Booij G., Pirrelli V. (2020) Inflection at the morphology-syntax interface, In Word Knowledge and Word Usage. A cross-interdisciplinary guide to the mental lexicon, De Gruyter: pp. 228-294.
  • Pirrelli V., Marzi C., Ferro M., Cardillo F. A., Baayen H. R., Milin P. (2020) Psycho-computational modelling of the mental lexicon, In Word Knowledge and Word Usage, De Gruyter: pp. 23-82.
  • Marzi C., Pirrelli V. (2015) A Neuro-Computational Approach to Understanding the Mental Lexicon”, Journal of cognitive science 16, pp. 493-535.
Indicazioni per non frequentanti

Gli studenti non frequentanti DOVRANNO contattare preventivamente il personale docente al fine di definire una lettura aggiuntiva da discutere in sede di esame orale.

Non-attending students info

Non-attending students ARE REQUESTED to preliminarily contact their teachers before examination sessions start. An additional reading will be assigned to.

Modalità d'esame

La relazione relativa alla prova in itinere dovrà essere inviata ai docenti prima degli appelli scritti. L’invio e il superamento dell'esame scritto (con un minimo di 18/30) sono condizione necessaria per presentarsi alla prova orale.

Assessment methods

The interim assessment report should be sent before the examination sessions. Passing the written test (with a minimum score of 18/30) and the interim assessment are preconditions to the oral examination.

Stage e tirocini

È possibile l’attivazione di un tirocinio curriculare su tematiche inerenti al corso.

Work placement

A curricular stage can be activated on the course topics.

Note

Modalità di svolgimento del corso:

  • 2 lezioni settimanali, il martedì e il venerdì, con inizio alle ore 14:15 (90’).
  • La data di inizio del corso è prevista per martedì 11 ottobre 2022.
  • Aula: Fib PS4 (Polo Fibonacci E)
  • L'indicazione della piattaforma web scelta per lo svolgimento delle lezioni verrà indicata sulla bacheca virtuale del corso prima dell'inizio delle lezioni.
Notes

The course will be articulated into 2 classes per week, on Tuesday and Friday, at 2:15 pm (90’).

The starting lesson will be hold on Tuesday, 11 October 2022.

Lecture hall: Fib PS4 (Polo Fibonacci E)

Registered students will be informed about the selected web platform through the online bulletin board of the course.

Ultimo aggiornamento 29/08/2022 13:22