Abstract

L'Apprendimento Paradigmatico (Paradigm-Driven Learning) è un modello computazionale che sfrutta la nozione Saussuriana di analogia proporzionale come meccanismo inferenziale di portata generale, capace di estrapolare le conoscenze linguistiche codificate in una base di dati ed estenderle a casi sconosciuti. Nel contesto dell'apprendimento morfologico questo modello si è dimostrato in grado di segmentare parole morfologicamente complesse in morfemi, ma anche di sviluppare forme di analisi morfologica che non richiedano una segmentazione in morfemi. La generalità dell'approccio è discussa in dettaglio e alcuni sviluppi futuri dell'algoritmo sono illustrati in rapporto ai problemi dell'apprendimento incrementale e dell'apprendimento non supervisionato.