ItalWordNet: Rete Semantico-Lessicale per l'Italiano - Cnr

SI-TAL 

ItalWordNet: Rete Semantico-Lessicale 

per l’Italiano 

Linea 1.3 

Documentazione del lessico, valutazione della 

copertura lessicale e manuale d'uso del software di 

gestione 

* * 

Consorzio Pisa Ricerche - (CPR) 

Istituto Trentino di Cultura - Istituto per la Ricerca Scientifica e 

Tecnologica - (ITC-irst) 

Quinary

Linea 1.3 ItalWordnet 

Sommario Generale 

Sezione 1. Il Lessico della Risorsa ItalWordNet 

Sezione 2. Valutazione della Copertura Lessicale 

Sezione 3. Software di Gestione di ItalWordNet: Manuale per l'Utente 

2


Sezione 1 

Il lessico della risorsa ItalWordNet 

1 INTRODUZIONE....................................................................................................................................... 4 

1.1 Lessico generale................................................................................................................................. 4 

1.1.1 Sostantivi e verbi.......................................................................................................................... 5 

1.1.2 Nomi propri................................................................................................................................... 6 

1.1.3 Aggettivi e avverbi........................................................................................................................ 8 

1.1.4 Dati quantitativi .......................................................................................................................... 11 

1.2 Lessico economico finanziario ....................................................................................................... 13 

1.2.1 Fonti ........................................................................................................................................... 13 

1.2.2 Modalità di realizzazione............................................................................................................ 14 

1.2.3 Unità polilessicali (multiwords)................................................................................................... 16 

1.2.4 Consultazione integrata del lessico generale a del lessico economico-finanziario................... 16 

1.2.5 Prosecuzione del lavoro............................................................................................................. 18 

1.2.6 Dati quantitativi .......................................................................................................................... 18 

RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI................................................................................................................. 20 

3


1 Introduzione 

Nel periodo corrispondente alla linea 1.3 del progetto SI-TAL è stato ampliato e sviluppato il 

prototipo di ItalWordNet realizzato nella fase precedente. Ne diamo qui un resoconto per quanto 

riguarda il lavoro svolto e i risultati raggiunti, sia per la parte generale che per quella terminologica 

economico-finanziaria. Nella sezione seguente è presentata una valutazione del software di accesso 

alla risorsa e della copertura lessicale, la terza sezione contiene la descrizione del software di 

gestione e il manuale per l’utente. 

1.1 Lessico generale 

La rete semantica dell’italiano ItalWordNet (da ora in poi IWN), come è stato detto nel 

documento di specifiche, ha ereditato sia i dati sia la maggior parte delle relazioni semantiche da 

EuroWordNet (da ora in poi EWN), nel cui ambito è stata inizialmente progettata e sviluppata. Il 

modello di relazioni semantiche e l’ontologia contengono alcune modifiche che si sono rese 

necessarie per rappresentare la nuova categoria degli aggettivi 1 . 

Per quanto riguarda i dati, nel passaggio da EWN a IWN la rete ha subito due tipi di intervento: 

uno di controllo e di correzione necessario per quella parte di dati che erano stati trattati solo 

automaticamente, l’altro di ampliamento con la codifica in particolare di aggettivi, avverbi e nomi 

propri. 

Le categorie dei nomi e dei verbi, che già erano presenti, sono state arricchite di nuovi lemmi e/o 

sensi. Le categorie degli aggettivi e avverbi, che esistevano solo come target di relazioni semantiche 

dalle prime due categorie, sono state codificate ‘ex novo’ come pure l’insieme di nomi propri. Le 

fonti di questi dati sono varie, tra le più importanti il Dizionario di Macchina dell’Italiano (DMI) e 

il corpus lemmatizzato scelto per l’annotazione semantica della Treebank. 

Nel lavoro di revisione i principali obiettivi sono stati i seguenti: 

• verificare che tutti i principali sensi di ogni lemma fossero codificati nella rete. Da un 

punto di vista metodologico è stato deciso di iniziare questo controllo (ed eventuale 

completamento) partendo i) dai livelli più alti del lessico ii) da una lista di lemmi comuni 

alle due partizioni del corpus (finanziario e bilanciato) da annotare semanticamente per 

la Treebank; 

• completare i synset, sia con l’aiuto di dizionari di sinonimi, sia attraverso la revisione 

sistematica di entrate isolate 2 molte delle quali potevano essere riunite in synset più 

ampi; 

1 Per una dettagliata descrizione delle relazioni semantiche, dell’ontologia e dei cambiamenti introdotti dalla 

codifica degli aggettivi si rimanda al documento delle specifiche. 

2 Queste entrate (circa 6000), inserite nel database con procedure automatiche, avevano una sola relazione interna di 

iperonimia e, generalmente, più di due relazioni di equivalenza all’ILI, create anch’esse con procedure automatiche e 

non corrette. La correzione di tutte queste entrate è stata completata nella linea 1.3. 

4


• fornire i synset di una breve definizione 3 e, se necessario, anche di un esempio (la rete 

italiana costruita nell’ambito di EWN ne era priva in quanto tutti i database delle diverse 

lingue di EWN usufruiscono delle definizioni in inglese di WN 1.5 attraverso l’ILI); 

• controllare il legame dei nostri synset all’inglese partendo dai synset con troppe relazioni 

di equivalenza all’ILI (3 o più), quasi sicuramente originate da procedure automatiche 

(spesso fonti di errori). 

Per l’attività di ampliamento della rete semantica gli obiettivi sono stati: 

• codificare nuove entrate sia di singoli lemmi che di unità polilessicali per garantire 

innanzi tutto la copertura del corpus di TAL; 

• codificare aggettivi, avverbi e nomi propri, in particolare geografici e di persona, a 

partire da quelli che hanno dato origine a derivati già presenti nella rete. 

1.1.1 Sostantivi e verbi 

Per quanto riguarda queste categorie, già presenti nel database di EWN, il lavoro si è concentrato 

soprattutto sulla revisione e dunque: il completamento di gran parte delle entrate con tutti i sensi, il 

controllo delle entrate inserite automaticamente, il collegamento all’inglese, e la valutazione dei 

‘base concepts’. In particolare: 

• entrate inserite automaticamente, che riproducevano synset già creati a mano, sono state 

eliminate; 

• synset costruiti automaticamente sono stati talvolta accorpati a formare synset più ampi; 

• relazioni di iperonimia e diverse relazioni di xpos_near_synonymy tra nomi e verbi 

create automaticamente sono state riviste e corrette; 

• relazioni di equivalenza all’ILI inserite automaticamente sono state riviste e corrette. 

Oltre a questo lavoro di revisione e completamento delle entrate esistenti, si sono codificati più 

di 4000 nuovi lemmi, per la maggior parte individuati attraverso vari confronti a livello di lemma 

con il Dizionario di Macchina (DMI) e con il Corpus di PAROLE. Altre integrazioni sono venute 

dalle segnalazioni degli annotatori del corpus di TAL, soprattutto per quanto riguarda le unità 

polilessicali, ma anche per quanto riguarda alcuni sensi mancanti. Nella figura che segue si possono 

vedere ad esempio gli iponimi di corte 5 che fanno parte di queste nuove acquisizioni di unità 

polilessicali. 

3 Questo lavoro, non previsto nel capitolato, è stato richiesto dagli annotatori del corpus per motivi pratici di rapidità 

nella scelta dei sensi, e sarà di grande utilità per i futuri utenti per consultare la risorsa. 

5


Figura 1 

Questo lavoro di revisione ha ovviamente contribuito ad aumentare la media di varianti per 

synset (da 1,2 a 1,3), e a migliorare la precisione del mapping all’inglese. Infatti, in confronto ai dati 

iniziali, le relazioni di equivalenza sono diminuite da una media di 1,8 a quella di 1,1 per synset. 

1.1.2 Nomi propri 

Partendo dal corpus di TAL, sono stati selezionati e presi in considerazione i nomi propri che vi 

compaiono. Tra questi sono stati individuati diversi tipi o classi semantiche come nomi di luoghi, 

enti, persone, giornali, opere teatrali, cinematografiche, letterarie etc 4 . Non tutti questi nomi sono 

stati introdotti nella rete, ma solo alcuni scelti in base ai due principali criteri della stabilità di uso e 

della capacità di dare origine a lemmi derivati di tipo comune. I primi ad essere trattati sono stati i 

nomi geografici che, nella grande maggioranza, soddisfano entrambi i criteri. Nei casi di nomi 

geografici che negli ultimi anni sono stati cambiati, come ad esempio Birmania o Persia, è stato 

inserito sia il nome attuale della nazione, Myannmar e Iran, sia il nome antico, ma più noto, come 

variante. Questi nomi geografici, circa 1300, suddivisi in tipi o classi (oltre 25: nazioni, città, 

regioni, mari, etc.) sono stati codificati come instances e collegati con la relazione di appartenenza 

alle rispettive classi. Quando esiste un termine inglese diverso da quello italiano, viene codificato 

un legame anche al corrispondente termine inglese con una relazione di equivalenza (Firenze - 

Florence, Londra – London etc.), quando il nome inglese non esiste o non è stato trovato in WN 1.5 

si è usata la relazione “Eq_belongs_to class” per indicare anche in inglese la classe di appartenenza 

4 Per informazioni più dettagliate si rimanda all’Appendice D delle specifiche. 

6


del nome proprio. I nomi di stati, che presentano il fenomeno della polisemia regolare indicando sia 

il territorio che il popolo che vi abita, hanno un doppio legame di appartenenza alle due classi. 

E’ stato codificato anche un insieme (circa 250) di nomi di personaggi famosi che hanno dato 

origine a aggettivi e/o a nomi comuni come Ario, Machiavelli, Parkinson, Galileo, etc. .Questi 

nomi, tramite la relazione “derivation”, sono stati collegati ai loro derivati (vedi figura 2); questo 

sottoinsieme è stato inoltre ampliato con altri nomi propri ricavati da una lista di aggettivi 

provenienti dal corpus. Di tutti questi nomi di personaggi noti è stata data una breve definizione. 

L’insieme dei nomi propri codificati comprende più di 3000 lemmi appartenenti a 144 classi, 

nella tavola 1 sotto si possono vedere le classi più rappresentate. 

Tavola 1. Classi con i relativi numeri di “istances”. 

Classe di appartenenza N° di “istances” 

città 556 

museo 240 

teatro 172 

porto 153 

nazione 130 

stato 130 

popolo 129 

fiume 126 

comune 124 

regione1 106 

divinità 104 

costellazione 93 

parco nazionale 80 

cometa 76 

ditta 75 

opera lirica 74 

stella 70 

località archeologica 64 

monte 60 

lago 54 

luna 53 

isola 41 

passo montano 41 

valle 39 

scrittore 34 

poeta 33 

filosofo 32 

mare 28 

parco naturale 25 

golfo 23 

regione2 20 

istituto 17 

stretto 16 

musicista 15 

riserva marina 15 

catena(montuosa) 14 

compagnia 12 

personaggio mitologico 12 

segno zodiacale 12 

imperatore 10 

statista 10 

territorio 10 

7


Figura 2 

1.1.3 Aggettivi e avverbi 

La codifica degli aggettivi, più di 5000 lemmi, e di un sottoinsieme di avverbi in –mente da essi 

derivati (circa 800), è stata realizzata completamente nell’ambito di IWN. In EWN esistevano circa 

1400 tra aggettivi e avverbi ma solo come target di relazioni da nomi e verbi. Come si è detto nelle 

specifiche, la codifica di questa nuova categoria ha portato da un lato a definire nuove relazioni 

semantiche come la pertain_to e la liable_to che permettono di creare un legame rispettivamente tra 

aggettivi e nomi e tra aggettivi e verbi, dall’altro a sperimentare la relazione di ip(er)onimia tra 

aggettivi (vedi specifiche 3.23.2). Come si è detto nelle specifiche, WordNet non prevede questo 

tipo di relazione semantica per questa categoria, ma l’analisi delle definizioni degli aggettivi del 

DMI, che in molti casi presentano una struttura del tipo genus+differentia, ci ha indotto a codificare 

per alcuni gruppi omogenei per tipo di definizione, e spesso per formazione derivazionale, la 

relazione di ip(er)onimia. 

L’esperienza fatta ha evidenziato che vi sono diversità sia nel tipo di iponimia che nelle possibili 

inferenze. Nel caso dell’aggettivo pieno, ad esempio, è stato possibile distinguere un senso proprio i 

cui iponimi sono entità del primo ordine (sabbioso ‘pieno di sabbia’) e un senso, figurato, che 

seleziona invece entità del secondo ordine (dubbioso ‘pieno di dubbi’). Con la relazione di 

‘pertains_to’, invece, né l’iperonimo (attinente, relativo) né la relazione, al momento, permettono di 

fare inferenze sul tipo di entità implicata dall’aggettivo (etico pertains_to etica (II ordine), cardiaco 

pertains_to cuore (I ordine)). In alcuni casi, inoltre, l’iperonimo aggettivale è sostituibile 

all’aggettivo iponimo, anche se con la perdita di alcuni tratti (in accordo con la definizione della 

relazione di iperonimia) ad esempio: ‘x è raffredato – x è malato’; ‘x è rosso – x è colorato’. Questo 

8


non è possibile invece con altri iperonimi in cui il tipo di relazione è molto più generico: ‘x è 

dubbioso – x è pieno’; ‘ x è ignorante – x è privo’. Il primo tipo (malato, colorato) sembra ricalcare 

più da vicino l’iperonimia nominale, in cui la sostituibilità lessicale è utilizzata, ad esempio, nel 

caso di anafore nominali (il gatto…l’animale) mentre il secondo tipo è da assimilarsi piuttosto 

all’iperonimia che troviamo con alcune classi di verbi (come per esempio l’insieme degli iponimi di 

‘diventare’ / ‘rendere’ che presentano il fenomeno dell’alternanza causativo / incoativo). Questa 

precisazione ci appare necessaria in vista di un utilizzo del database per diverse attività di 

trattamento automatico della lingua. Nella figura 3 sotto si può vedere la codifica di malato e alcuni 

dei suoi iponimi. 

Figura 3 

Un esempio interessante è costituito dagli aggettivi che indicano i colori. Questo insieme è stato 

oggetto di vari studi e alcune considerazioni in particolare sono apparse utili per la codifica. 

Berlin&Kay (1969) individuano undici colori fondamentali (bianco, nero, rosso, giallo, verde, 

azzurro, marrone, rosa, viola, arancione, grigio) che potremmo collocare ad un primo livello. Gli 

eventuali termini che possono aggiungersi a questi verranno definiti iponimi dei primi (cfr. anche 

Dixon, 1982). Possiamo dunque codificare celeste, indaco, carminio, amaranto, ocra ad un livello 

più basso rispetto a blu, rosso, giallo, etc. Nella figura che segue si può vedere come è stato 

codificato l’aggettivo azzurro e i suoi iponimi. 

9


Figura 4 

Sulla base del numero di relazioni con altri synset della rete e della frequenza nel corpus della 

Treebank sono stati inoltre selezionati alcuni aggettivi che possono considerarsi i “base concepts” di 

questa categoria. 

Tavola 2. Base concepts degli aggettivi ordinati secondo il numero di relazioni. 

Synset Senso Relazioni interne Relazione di equivalenza ILI record Frequenza 

Relativo 3 1400 eq_near_synonym 1515003 7 

Relativo 3 1400 eq_near_synonym 1516350 7 

Malato 1 110 eq_synonym 1930434 

Colorato 1 63 eq_synonym 286908 7 

Adatto 1 44 eq_near_synonym 1073331 4 

Simile 2 42 eq_near_synonym 109963 25 

Pieno 4 31 eq_near_synonym 815726 49 

Privo 2 30 eq_near_synonym 43685 4 

Privo 2 30 eq_near_synonym 43685 4 

Pieno 3 26 eq_near_synonym 815726 49 

Grande 1 23 eq_synonym 1052939 262 

Dotato 1 15 eq_near_synonym 828431 2 

Piccolo 1 14 eq_synonym 1058548 115 

Simile 1 14 eq_near_synonym 1073331 25 

Cattivo 1 13 eq_near_synonym 860791 8 

Infelice 1 13 eq_synonym 874669 

Forte 1 12 eq_synonym 1763617 44 

10


Brutto 1 11 eq_synonym 174354 21 

Difficile 2 10 eq_synonym 865466 50 

Ricco 1 10 eq_synonym 1550014 20 

Bello 1 9 eq_synonym 174354 70 

Buono 2 8 eq_synonym 1045234 92 

Facile 1 8 eq_near_synonym 626877 33 

Facile 1 8 eq_near_synonym 1432831 33 

Felice 1 8 eq_near_synonym 1376476 44 

Vecchio 1 8 eq_near_synonym 1258871 52 

Difficile 1 7 eq_synonym 561690 50 

Povero 1 7 eq_synonym 1552546 25 

Corto 2 6 eq_near_synonym 1097554 14 

Possibile 1 6 eq_synonym 1392040 74 

Povero 2 6 eq_synonym 1776126 25 

Alto 1 5 eq_synonym 915675 73 

Forte 4 5 eq_near_synonym 1763617 44 

Impossibile 1 5 eq_synonym 1393725 21 

Intenso 1 5 eq_near_synonym 598318 9 

Rapido 1 5 eq_near_synonym 730240 10 

Leggero 3 4 eq_synonym 902532 12 

Basso 1 4 eq_synonym 928788 14 

Buono 1 4 eq_near_synonym 1562169 92 

Leggero 3 4 eq_near_synonym 530835 12 

Pesante 1 4 eq_synonym 901535 25 

Corto 1 3 eq_synonym 1093896 14 

Lungo 1 3 eq_synonym 1092397 88 

Successivo 1 3 eq_synonym 103715 13 

Lungo 3 2 eq_near_synonym 1094615 88 

Precedente 1 2 eq_synonym 98677 26 

Stanco 1 2 eq_synonym 1841132 5 

1.1.4 Dati quantitativi 

Nella tavola seguente sono mostrati i dati quantitativi relativi al lessico generale della rete 

semantica. 

Tavola 3 

ItalWordNet Nomi Verbi Aggettivi Avverbi Nomi propri Totale 

Synset 31828 9512 4109 498 3161 49109 

Numero di sensi (varianti) 64249 

X varianti per synset 1,3 

Correspondenti a lemmi 27881 7785 5195 789 3356 45006 

X sensi per lemma 1,4 

Relazioni interne 126326 

Media per synset 2,5 

Relazioni di equivalenza a (WN1.5) ILI 56624 


Relazioni interne in dettaglio Nomi Verbi Aggettivi Avverbi Nomi propri Totale 

Synset 31828 9512 4109 498 3161 49109 

NEAR_SYNONYM 1424 

XPOS_NEAR_SYNONYM 9350 

ANTONYM 1318 

COMPL_ANTONYM 

GRAD_ANTONYM 

XPOS_ANTONYM 

11


XPOS_NEAR_ANTONYM 28 

HAS_HYPERONYM 44615 

HAS_HYPONYM 44615 

HAS_XPOS_HYPERONYM 70 

HAS_XPOS_HYPONYM 70 

LIABLE_TO 227 

HAS_LIABILITY 225 

IS_A_VALUE_OF 

HAS_VALUE 

PERTAINS_TO 896 

HAS_PERTAINED 889 

HAS_INSTANCE 3339 

BELONGS_TO_CLASS 3339 

DERIVATION 840 

HAS_HOLONYM 352 

HAS_HOLO_PART 740 

HAS_HOLO_MEMBER 443 

HAS_HOLO_PORTION 10 

HAS_HOLO_MADEOF 285 

HAS_HOLO_LOCATION 114 

HAS_MERONYM 353 

HAS_MERO_PART 756 

HAS_MERO_MEMBER 443 

HAS_MERO_PORTION 10 

HAS_MERO_MADEOF 285 

HAS_MERO_LOCATION 114 

CO_ROLE 110 

CO_AGENT_PATIENT 

CO_PATIENT_AGENT 

CO_AGENT_INSTRUMENT 6 

CO_INSTRUMENT_AGENT 6 

CO_AGENT_RESULT 

CO_RESULT_AGENT 

CO_PATIENT_INSTRUMENT 

CO_INSTRUMENT_PATIENT 

CO_PATIENT_RESULT 

CO_RESULT_PATIENT 

CO_INSTRUMENT_RESULT 1 

CO_RESULT_INSTRUMENT 1 

CAUSES 1045 

IS_CAUSED_BY 1046 

RESULTS_IN 

IS_RESULT_OF 

FOR_PURPOSE_OF 

IS_PURPOSE_OF 

IS_MEANS_FOR 

HAS_MEANS 

HAS_SUBEVENT 186 

IS_SUBEVENT_OF 185 

INVOLVED 477 

INVOLVED_AGENT 1274 

INVOVED_PATIENT 412 

INVOLVED_DIRECTION 15 

INVOLVED_SOURCE_DIRECTION 50 

INVOLVED_TARGET_DIRECTION 49 

INVOLVED_LOCATION 123 

INVOLVED_INSTRUMENT 466 

INVOLVED_RESULT 117 

12


IN_MANNER 172 

MANNER_OF 172 

ROLE 475 

ROLE_AGENT 1274 

ROLE_PATIENT 413 

ROLE_DIRECTION 15 

ROLE_SOURCE_DIRECTION 50 

ROLE_TARGET_DIRECTION 49 

ROLE_LOCATION 122 

ROLE_INSTRUMENT 466 

ROLE_RESULT 119 

BE_IN_STATE 498 

STATE_OF 498 

FUZZYNYM 435 

XPOS_FUZZYNYM 972 

TOTAL 126326 

Tavola 4 Relazioni di equivalenza in dettaglio 

EQ_SYNONYM 17210 

EQ_NEAR_SYNONYM 16133 

EQ_XPOS_NEAR_SYNONYM 3 

EQ_HAS_HYPERONYM 18882 

EQ_HAS_HYPONYM 99 

EQ_HAS_HOLONYM 36 

EQ_HAS_MERONYM 57 

EQ_INVOLVED 747 

EQ_ROLE 29 

EQ_CAUSES 192 

EQ_IS_CAUSED_BY 151 

EQ_HAS_SUBEVENT 12 

EQ_IS_SUBEVENT_OF 11 

EQ_BE_IN_STATE 64 

EQ_IS_STATE_OF 68 

EQ_BELONGS_TO_CLASS 2432 

EQ_METONYM 470 

EQ_DIATHESIS 28 

Totale 56624 

1.2 Lessico economico finanziario 

L’obiettivo della Linea 1.3, per quanto riguarda il lessico terminologico, consisteva nel 

completamento del wordnet economico finanziario sviluppato nell’ambito della linea 1.2, mediante 

il raggiungimento di una copertura di circa 5.000 termini. 

1.2.1 Fonti 

Per la definizione del wordnet terminologico relativamente al dominio economico finanziario 

sono state considerate le seguenti fonti di informazione: 

13


• Nomenclatura Garzanti. Comprende circa mille termini suddivisi nelle voci “Borsa e 

Banca” e “Economia e Finanza”. I termini hanno una ulteriore strutturazione in 

sottovoci, quali ad esempio “attività di borsa”. 

• Economic and Business - Zanichelli. Comprende circa 23.000 termini italiani con 

rispettive traduzioni in inglese. Dispone inoltre di tavole di nomenclatura strutturate in 9 

voci maggiori, con circa 2.000 termini italiano/inglese. Disponibile solo in versione 

cartacea. 

• Dizionario bilingue Italiano-Inglese, Inglese-Italiano (COLLINS), sfruttando le etichette 

di dominio presenti, ad esempio “Econ” e “Comm”. 

• Testi economico-finanziari, ricavati ad esempio da numeri del quotidiano Sole24Ore. 

Questi testi sono particolarmente utili per l’individuazione di nomi propri. 

• Il corpus economico della componente Treebank di TAL. 

1.2.2 Modalità di realizzazione 

La struttura della risorsa IWN relativa al dominio economico-finanziario (d’ora in avanti Ecown) 

è rimasta invariata rispetto al modello adottato nella fase precedente: un insieme di synset per 

la lingua italiana organizzati secondo le relazioni previste nelle specifiche di IWN (principalmente 

relazioni di sinonimia e iperonimia/iponimia) e collegati tramite relazioni di equivalenza ad un 

indice non strutturato (Eco-ILI) di synset inglesi tratti da WordNet1.6. 

Il completamento di Eco-wn è stato realizzato come segue: 

i. Dalle fonti elencate in 1.2.1, in particolare da numeri del quotidiano Sole24Ore, sono stati 

estratti circa 1.500 nomi propri riferiti a titoli azionari e a fondi monetari, che sono poi 

stati inseriti in Eco-wn e collegati all’indice Eco-ILI mediante procedure automatiche. 

ii. I 70 “root concepts” del dominio economico, a partire dai quali sono state organizzate tutte 

le singole sottogerarchie, nell’ambito della linea 1.2 non erano stati in alcun modo 

collegati tra loro, sebbene vi fossero, in alcuni casi, relazioni concettuali piuttosto evidenti. 

L’organizzazione dei concetti del dominio economico-finanziario è stata completata 

nell’ambito della linea 1.3 mediante un’analisi del significato di questi synset e delle 

relazioni esistenti tra synset con significato affine, che ha portato a una loro 

ristrutturazione gerarchica, operazione in cui i lessicografi sono stati affiancati da un 

esperto del dominio economico-finanziario. In figura 6 sono elencati in ordine alfabetico, 

a carattere esemplificativo, alcuni dei synset che al termine della linea 1.2 costituivano il 

livello dei “root synsets”. Nell’ambito della ristrutturazione effettuata in questa seconda 

fase, come si vede in figura 7, {azione} e {obbligazione} sono stati spostati ad un livello 

più basso, cioè tra gli iponimi di {titolo}; allo stesso modo anche {società}, {rendita} e 

{assicurazione} sono stati spostati più in basso nella gerarchia in quanto iponimi di 

{contratto}, così come {borsa}, che è un iponimo di {mercato}. Da questa fase è così 

emerso l’insieme dei “base concepts”, ovvero dei concetti che rivestono un ruolo di 

particolare importanza all’interno del dominio economico-finanziario. 

iii. Mediante il tool di navigazione ed editing implementato per ItalWordNet, sono stati 

inseriti manualmente circa mille sostantivi, individuati all’interno del corpus economico 

della componente Treebank di TAL e considerati dall’esperto di dominio come 

appartenenti al lessico economico-finanziario. In questa fase Wordnet1.6 è stato 

14


interrogato manualmente per determinare i synset Eco-ILI a cui dovesse essere agganciata 

la relazione di equivalenza (o le relazioni di equivalenza) di ciascun synset. 

iv. Per quanto riguarda i verbi del dominio economico finanziario, sono state individuate due 

sottoclassi distinte: da un lato troviamo verbi con significato strettamente economico, 

ovvero verbi monosemici con significato economico (per esempio “demonetizzare” e 

“conguagliare”) e verbi polisemici caratterizzati da un’accezione con significato 

economico (ad esempio “evadere” e “investire”) e dall’altro verbi con significato generico, 

come “emettere”, che acquisiscono significato specificamente economico soltanto se 

abbinati a determinati termini appartenenti al dominio economico-finanziario (come per 

esempio “moneta”, “assegni” o “fatture”, nel caso di “emettere”). Per caratterizzare questi 

verbi come appartenenti al dominio economico si è pertanto reso necessario stabilire 

relazioni “involved-role” con i nomi che ne determinano il significato attinente al 

dominio. 

v. Per quanto riguarda gli aggettivi del dominio economico finanziario, sono stati creati 57 

synset, per un totale di 65 lemmi. La struttura gerarchica degli aggettivi comprende due 

soli livelli: a circa trenta aggettivi derivati morfologicamente da sostantivi, come 

“borsistico” e “bancario”, è stato attribuito come iperonimo il synset {attinente relativo}, a 

una quindicina di aggettivi derivati da verbi, come “trasferibile” e “pagabile”, è stato 

attribuito come iperonimo il synset {passibile} 5 , mentre gli altri sono sullo stesso livello di 

{attinente relativo} e {passibile}. 

vi. Ciascuno dei synset è stato annotato con uno o più concetti della Domain Ontology. La 

Domain Ontology per il dominio economico-finanziario, modificata rispetto a quella 

definita nella linea 1.2 con l’introduzione del concetto “law”, comprende ora undici 

concetti, strutturati in gerarchia come in Figura 5. 

vii. Infine, ad ogni synset appartenente al database specialistico è stata applicata una procedura 

per l’assegnazione automatica di concetti derivati dalla Top Ontology di EuroWordNet, 

sulla base delle relazioni di equivalenza all’indice Eco-ILI. Nei casi in cui un synset 

economico risultasse collegato ad uno o più synset inglesi rientranti nella categoria dei 

“top concepts”, tale synset ereditava, insieme a tutti i suoi iponimi di ogni livello, lo stesso 

concetto (o gli stessi concetti) della Top Ontology. Laddove un synset non risultasse 

collegato ad alcuno dei “top concepts”, si è saliti nella gerarchia fino a trovare un 

iperonimo di livello superiore che fosse collegato ad un “top concept” dal quale ereditare 

un concetto della Top Ontology. In molti casi ciò non è stato sufficiente per trovare un 

concetto da assegnare automaticamente e di conseguenza ai synset appartenenti ad alcune 

sottogerarchie non è stato possibile assegnare automaticamente alcun concetto della Top 

Ontology. Questi synset, quindi, potranno avere un collegamento con un concetto della 

Top Ontology soltanto nell’ambito della consultazione integrata, dove ciascuno di essi 

sarà direttamente o indirettamente collegato a concetti più generici di IWN. 

________________________________________________________________________________ 

DO-Top 

economy 

book_keeping 

exchange 

tax 

5 Alcuni degli iponimi di{attinente relativo} e {passibile} sono stati collegati ai sostantivi e ai verbi da cui derivano, 

rispettivamente mediante relazioni “pertains_to” e “liable_to”. 

15


money 

enterprise 

banking 

insurance 

commerce 

law 

transport 

Figura 5. Concetti della Domain Ontology Economico-finanziaria. 

ASSICURAZIONE 

AZIONE 

BORSA 

CONTRATTO 

MERCATO 

OBBLIGAZIONE 

RENDITA 

SOCIETÀ 

TITOLO 

Figura 6. Alcuni dei base concept economici così come apparivano al termine della linea 1.2, cioè privi di 

interrelazioni. 

CONTRATTO 

SOCIETÀ 

CONTRATTO ALEATORIO 

RENDITA 

ASSICURAZIONE 

MERCATO 

BORSA 

TITOLO 

AZIONE 

OBBLIGAZIONE 

Figura 7. I synset rappresentati in figura 6, dopo la ristrutturazione gerarchica effettuata nell’ambito della linea 1.3. 

1.2.3 Unità polilessicali (multiwords) 

Per il trattamento dei termini polilessicali, il problema di decidere quali varianti di un termine 

inserire nel synset come sinonimi è stato rilevante anche in questa seconda fase. In particolare, si è 

cercato di limitare la proliferazione di varianti, almeno a livello ortografico. Per quanto concerne le 

varianti apostrofate, ad esempio, nel database è stata inserita soltanto la forma estesa (quindi 

tasso_di_interesse e non tasso_d’_interesse) ma, tramite una serie di trasformazioni automatiche 

gestite dal software di accesso alla risorsa, è stato reso possibile accedervi anche tramite la variante 

apostrofata. Lo stesso metodo è stato applicato anche a varianti maiuscole/minuscole e a diversi 

caratteri di accento. 

1.2.4 Consultazione integrata del lessico generale a del lessico economico-finanziario 

Per permettere la navigazione integrata delle due risorse è stato necessario collegare i synset 

economici a corrispondenti synset della risorsa generica e risolvere tutti i casi possibili di 

contraddizioni. A questo scopo sono state messe a punto due tipi di procedure: le relazioni di plugin 

e la procedura di oscuramento. 

16


Le tre relazioni di plug-in sono: 

• PLUG_SYNONYMY, utilizzata per stabilire collegamenti tra coppie di synset del 

generico e del terminologico nei casi in cui sia possibile trovare coppie di synset che si 

sovrappongono semanticamente. 

• PLUG_NEAR_SYNONYMY, utilizzata per collegare coppie di synset che hanno un 

significato molto simile tra loro, ma non identico. 

• PLUG_HYPONYMY, impiegata per collegare un synset del lessico economico ad un 

synset del lessico generico con significato più generico, nei casi in cui nel lessico 

generico non esista alcun synset che vi si sovrapponga semanticamente. 

La procedura di oscuramento viene utilizzata, affinché nella consultazione integrata non 

appaiano doppioni, per oscurare i synset del lessico generico che si sovrappongono semanticamente 

con synset del lessico specialistico ma sono posizionati in maniera incoerente rispetto alla 

tassonomia di quest’ultimo. È il caso di {comodato}IWN, per esempio, che ha lo stesso significato 

di {comodato}Eco-wn, pur trovandosi tra gli iponimi di {credito#2 …}IWN anziché insieme ad 

altri tipi di {contratto}, come avviene invece nel database economico. 

Il numero totale di relazioni create per innestare Eco-wn in IWN, cioè per collegare almeno tutti 

i nodi terminali di Eco-wn, ammonta a 275 (99 relazioni di PLUG_SYNONYMY, 40 di 

PLUG_NEAR_SYNONYMY e 136 di PLUG_HYPONYMY), mentre 136 synset appartenenti a IWN sono 

stati eclissati per evitare che comparissero dei doppioni nella consultazione integrata. In totale, sono 

stati connessi a IWN più di 4.650 synset di Eco-wn (mentre soltanto poche decine di synset di alto 

livello stati oscurati per effetto delle relazioni di plug-in), il che significa che ogni relazione collega 

mediamente oltre una quindicina di synset. Il collegamento ha riguardato direttamente poco più di 

250 synset appartenenti a Eco-wn 6 , cioè una percentuale che si aggira attorno al 5,3% del totale. 

L’esperto di dominio si è mosso prendendo in considerazione l’insieme dei base concept di Ecown, 

che occupano i livelli più alti della gerarchia. In particolare, per ogni base concept si è cercato 

un synset IWN con lo stesso significato, a cui agganciare una relazione di PLUG_SYNONYMY o di 

PLUG_NEAR_SYNONYMY, secondo il grado di sovrapposizione semantica e lessicale 

({contratto}Eco-wn, per esempio, è stato collegato a {contratto}IWN mediante la relazione di 

PLUG_SYNONYMY, mentre la relazione di PLUG_NEAR_SYNONYMY è stata usata nel caso di 

{assunzione}Eco-wn e {assunzione ingaggio}IWN). In questo modo sono stati resi raggiungibili 

nella consultazione integrata anche gli iponimi dei livelli più bassi e, di conseguenza, si è rivelata 

necessaria una verifica costante dei synset di IWN da oscurare al fine di evitare doppioni. 

Nei casi in cui non è stato possibile trovare alcun synset corrispondente, laddove cioè sia stato 

riscontrato un “gap” nel database generico, si è cercato un synset con un significato più generico al 

quale agganciare una relazione di PLUG_HYPONYMY, verificando di volta in volta quali synset 

dovessero essere oscurati per evitare doppioni. 

6 Il numero di synset coinvolti è minore di quello delle relazioni create in quanto alcuni synset ECOWN sono stati 

collegati a due o più IWN synset. 

17


1.2.5 Prosecuzione del lavoro 

Il risultato ottenuto al termine della linea 1.3 consiste in un wordnet economico finanziario con 

copertura di circa 5.100 lemmi del dominio, in cui sono rappresentate le principali parti del 

discorso, sostantivi, verbi e aggettivi. L’attività proseguirà nella linea 1.4 lungo le seguenti 

direzioni: 

• Mantenere aggiornata la risorsa. 

• Correggere eventuali errori. 

• Fornire il supporto necessario per la valutazione della risorsa. 

1.2.6 Dati quantitativi 

Nella tavola seguente sono mostrati i dati quantitativi relativi al lessico economico-finanziario. 

Tavola 5 

ItalWordNet economico Nomi Verbi Aggettivi TOTALE 

Synset 4500 132 57 4689 

Numero di sensi (varianti) 5307 

X varianti per synset 1,13 

Corrispondenti a lemmi 4922 138 65 5125 

X sensi per lemma 1,04 

Relazioni interne 9372 

Media per synset 2 

Relazioni di equivalenza a (WN1.6) Eco-ILI 4776 


Relazioni interne in dettaglio Nomi Verbi Aggettivi TOTALE 

NEAR_SYNONYM 4 4 

XPOS_NEAR_SYNONYM 

ANTONYM 6 6 

XPOS_ANTONYM 

HAS_HYPERONYM 2866 115 42 3025 

HAS_HYPONYM 2866 115 42 3025 

HAS_XPOS_HYPERONYM 

HAS_HOLONYM 

HAS_HOLO_PART 

HAS_HOLO_MEMBER 

HAS_HOLO_PORTION 

HAS_HOLO_MADEOF 

HAS_HOLO_LOCATION 

HAS_MERONYM 

HAS_MERO_PART 

HAS_MERO_MEMBER 

HAS_MERO_PORTION 

HAS_MERO_MADEOF 

HAS_MERO_LOCATION 

CAUSES 

IS_CAUSED_BY 

HAS_SUBEVENT 

IS_SUBEVENT_OF 

INVOLVED 

INVOLVED_AGENT 20 20 

INVOVED_PATIENT 64 64 

INVOLVED_DIRECTION 

INVOLVED_SOURCE_DIRECTION 

18


INVOLVED_TARGET_DIRECTION 2 2 

INVOLVED_LOCATION 1 1 

INVOLVED_INSTRUMENT 

INVOLVED_RESULT 

IN_MANNER 

ROLE 

ROLE_AGENT 20 20 

ROLE_PATIENT 64 64 

ROLE_DIRECTION 

ROLE_SOURCE_DIRECTION 

ROLE_TARGET_DIRECTION 2 2 

ROLE_LOCATION 1 1 

ROLE_INSTRUMENT 

ROLE_RESULT 

BE_IN_STATE 

STATE_OF 

FUZZYNYM 

XPOS_FUZZYNYM 

PERTAINS_TO 18 18 

HAS_PERTAINED 18 18 

LIABLE_TO 

HAS_LIABILITY 

HAS_INSTANCE 1552 1552 

BELONGS_TO_CLASS 1552 1552 

TOTALE 8941 328 103 9372 

Relazioni di equivalenza in dettaglio Nomi Verbi Aggettivi TOTALE 

EQ SYNONYM 744 79 25 848 

EQ XPOS NEAR SYNONYM 1 3 20 24 

EQ NEAR SYNONYM 98 42 15 155 

EQ HAS HYPERONYM 2159 21 20 2200 

EQ HAS HYPONYM 

EQ ANTONYM 

EQ HAS HOLONYM 

EQ HAS MERONYM 

EQ INVOLVED 

EQ ROLE 

EQ CO ROLE 

EQ CAUSES 

EQ IS CAUSED BY 

EQ HAS SUBEVENT 

EQ IS SUBEVENT OF 

EQ IN MANNER 

EQ BE IN STATE 

EQ IS STATE OF 

EQ HAS INSTANCE 

EQ BELONGS TO CLASS 1549 1549 

EQ GENERALISATION 

EQ METONYM 

EQ DIATHESIS 

TOTALE 4551 145 80 4776 

19


Riferimenti bibliografici 

Alonge, A., Bertagna, F., Calzolari, N., Roventini, A., Zampolli, A., 2000, “Encoding Information 

on adjectives in a lexical semantic net for computational applications” in Proceedings of the 1st 

Conference of the North American Chapter of the Associationfor Computational Linguistics, 

April, Seattle. 

Alonge, A., Bertagna, F., Calzolari, N., Roventini A. 1999. The Italian Wordnet. In: EWN CD-Rom 

(anche: http://www.hum.uva.nl/~ewn). 

Berlin, B. & Kay, P., 1969, Basic Colour Terms. Their Universality and Evolution, University of 

California Press, Berkeley and Los Angeles. 

Dixon, R.M.W., 1982, Where have all the adjectives gone? And others essays in semantics and 

syntax, Berlin, Mouton Publisher. 

Gruppo di Pisa, 1979, “Il Dizionario di Macchina dell'Italiano”. In: D. Gambarara, F. Lo Piparo, G. 

Ruggiero (a cura di), Linguaggi e formalizzazioni, Atti del Convegno Internazionale di Studi, 

Catania 1976, Roma, Bulzoni, pp.683-707. 

ItalWordNet: Rete Semantico lessicale per l’italiano, in: Documento di Specifiche Tecniche di SI- 

TAL, Manuale Operativo, cap. 2., Gennaio 2000, Pisa. 

Zingarelli, N., 1989, Vocabolario della lingua italiana, Zanichelli, Bologna. 

20


Sezione 2 

Valutazione della copertura lessicale 

1 VALUTAZIONE ...................................................................................................................................... 22 

1.1 Ambiente e modalità di valutazione................................................................................................ 22 

1.2 Corrispondenza del modello alle specifiche ................................................................................. 22 

1.3 Valutazione di usabilità dell'interfaccia di ‘browsing’ .................................................................. 25 

1.4 Valutazione di integrabilità del software........................................................................................ 26 

1.5 Valutazione di copertura del lessico .............................................................................................. 26 

1.5.1 Risultati dei test 27 

1.5.1.1 Test 1 – database generico - (su tutti i lemmi presenti nel corpus) ...................................................... 27 

1.5.1.2 Test 2 – database generico (sui lemmi rilevanti al fine della classificazione)...................................... 33 

1.5.1.3 Test 3 – database economico - (su tutti i lemmi presenti nel corpus)................................................... 34 

1.5.1.4 Test 4 – database economico (sui lemmi rilevanti al fine della classificazione).................................. 39 

1.6 note sui risultati dei test: ................................................................................................................. 40 

1.7 Trattamento MultiWord .................................................................................................................... 41 

21


1 Valutazione 

Durante la linea 1.3 è stata effettuata una ri-validazione preliminare della risorsa e del software 

ItalWordNet, al fine di controllare l’evoluzione rispetto a quanto reso disponibile al termine della 

linea 1.2. L’attività è stata circoscritta ad una semplice rivalutazione di quanto già emerso, essendo 

una valutazione completa soggetto della successiva linea 1.4. 

In particolare, è stata effettuata una valutazione qualitativa delle funzionalità di interfaccia, una 

verifica dell’API (via il programma già sviluppato per il test effettuato nella linea 1.2, 

opportunamente esteso e modificato, ove necessario, a seguito di variazioni delle API) e sono poi 

stati ripetuti gli stessi test di copertura effettuati al termine della linea 1.2, sugli stessi data set. 

Nel seguito vengono riportate informazioni riguardo all’ambiente hardware e software nel quale 

è stata valutata la risorsa, ai metodi seguiti e ai risultati delle valutazioni. 

1.1 Ambiente e modalità di valutazione 

Il sofware Italwordnet è stato installato su due Personal Computer (PC) connessi in rete: 

• un PC con 256 Mb di RAM e processore Intel PentiumIII, in ambiente Microsoft Windows NT 

4.0, Service Pack 6 

• un PC con 128 Mb di RAM e processore Intel III, in ambiente Microsoft Windows NT 4.0, 

Service Pack 6 

Sul primo PC è stato installato il server, il client e l’interfaccia grafica per il test delle API. Sul 

secondo PC è stato installato il client e l’interfaccia grafica per il test delle API. 

Il software è stato scaricato dal sito ILC (ftp.ilc.pi.cnr.it) il 2 aprile 2001 (archivi toolfile.zip, 

iwnclient.zip, gen_eco_hash.zip). L’istallazione e’ stata effettuata unzippando i sudetti file in una 

directory (toolfile.zip e gen_eco_hash.zip per il server, iwnclient per il solo client). Tutti i test sono 

stati fatti sul gen_eco_hash.zip datato 23/03/2001. Il software è stato testato da due collaboratori di 

Quinary, entrambi sviluppatori software con conoscenza pregressa del modello di ItalWordNet. 

La versione utilizzata era da considerarsi ‘pre final’; al di là di alcuni problemi minori, la cui 

risoluzione è attesa per la versione finale del sistema, la maggiore limitazione è stata legata alla 

mancanza di un ambiente integrante la risorsa generica e quella finanziaria. Tale limitazione era 

tuttavia in fase di risoluzione ed i test sono stati effettuati in modo da minimizzare l’impatto della 

mancanza. 

1.2 Corrispondenza del modello alle specifiche 

Come già visto al termine della linea 1.2, il modello, così come presentato dall’interfaccia di 

‘browsing’, corrisponde in termini di informazioni reperibili e relazioni esplorabili al modello 

definito nel documento finale della linea 1.1. 

Rispetto a quanto visto nella prima valutazione sono state aggiunte informazioni sui domini nella 

risorsa economica: nella sezione domain fields per ogni synset e' visualizzata una lista di concetti, 

come law, economy, enterprise. Non e' chiaro però se sia una lista piatta di concetti oppure se 

organizzata in una gerarchia, come avviene per gli "ontology concepts", che sono collegati alla top 

22


ontology di wordnet; apparentemente non esistono inoltre funzionalita'/API di search/browsing sui 

domain fields. 

Diverse relazioni sono ancora non valorizzate, anche se sono state effettuate aggiunte, come si 

evince osservando le statistiche per risorsa dall’interfaccia. Questo è particolarmente vero per il 

lessico economico, che risulta tuttora scorporato, mancando la relazione di innesto tra la parte 

generica e la parte specifica della risorsa. Per ora il database generico e quello contenente i termini 

economici-finanziari sono utilizzabili in alternativa, mentre, in seguito, dovrebbe essere possibile 

utilizzare un’unica risorsa, dove i nodi della rete corrispondente al lessico specifico sono innestati 

opportunamente nella rete corrispondente al lessico generico. Nell’ambito della linea 1.3 è stata 

quindi fatta una valutazione della copertura lessicale delle due reti disgiunte (ma tenendo conto 

della mutua copertura, come meglio dettagliato nel seguito) mentre ci si propone di valutare con 

attenzione la versione integrata nella linea 1.4. 

Si evidenzia ancora l’utilità che si avrebbe dalla presenza di glosse associate ai sensi, esistenti 

ma non complete. Va però detto che l’inserimento di glosse e definizioni non era previsto nel 

contratto, in quanto il legame a Wordnet avrebbe fornito anche una definizione, se pure in inglese, e 

che nel lavoro di revisione e di accrescimento realizzato nella linea 1.3 è stato evidentemente fatto il 

possibile per aumentare il numero delle definizioni. 

23


DB economico 

4689 synsets (2948 nomi, 132 verbi, 57 aggettivi, 1551 nomi propri) 

5125 lemmi (3343 nomi, 138 verbi, 65 aggettivi, 1579 nomi propri) 

9372 relazioni interne, 4776 relazioni esterne 

relation n relation n 

near_synonym 4 co_agent_instrument 

xpos_near_synonym co_instrument_agent 

has_hyperonym 3025 co_agent_result 

has_hyponym 3025 co_result_agent 

has_xpos_hyperonym co_patient_instrument 

has_xpos_hyponym co_instrument_patient 

antonym 6 co_patient_result 

compl_antonym co_result_patient 

grad_antonym co_instrument_result 

xpos_antonym co_result_instrument 

xpos_near_antonym be_in_state 

has_holonym state_of 

has_meronym in_manner 

has_mero_part manner_of 

has_holo_part derivation 

has_mero_member liable_to 

has_holo_member has_liability 

has_mero_madeof is_a_value_of 

has_holo_madeof has_value 

has_mero_portion pertains_to 18 

has_holo_portion has_pertained 18 

has_mero_location has_instance 1552 

has_holo_location belongs_to_class 1552 

causes fuzzynym 

is_caused_by xpos_fuzzynym 

results_in eq_synonym 848 

is_result_of eq_xpos_near_synonym 24 

for_purpose_of eq_near_synonym 155 

is_purpose_of eq_has_hyperonym 2200 

is_means_for eq_has_hyponym 

has_means eq_antonym 

has_subevent eq_has_holonym 

is_subevent_of eq_has_meronym 

involved eq_involved 

role eq_role 

involved_agent 20 eq_co_role 

role_agent 20 eq_causes 

involved_patient 64 eq_is_caused_by 

role_patient 64 eq_has_subevent 

involved_instrument eq_is_subevent_of 

role_instrument eq_in_manner 

involved_location 1 eq_be_in_state 

role_location 1 eq_is_state_of 

involved_direction eq_has_instance 

role_direction eq_belong_to_class 1549 

involved_source_direction eq_metonym 

role_source_direction eq_diathesis 

involved_target_direction 2 co_agent_patient 

role_target_direction 2 co_patient_agent 

involved_result 

role_result 

co_role 

Tabella 1 

24


DB generico 

49109 synsets (31828 nomi, 9512 verbi, 4109 aggettivi, 498 avverbi, 3161 nomi propri 

45006 lemmi (27881 nomi, 7785 verbi, 5195 aggettivi, 789 avvebi, 3356 nomi propri) 

126326 relazioni interne, 56624 relazioni esterne 

relation n relation n 

near_synonym 1424 co_role 110 

xpos_near_synonym 9350 co_agent_patient 

has_hyperonym 44615 co_patient_agent 

has_hyponym 44615 co_agent_instrument 6 

has_xpos_hyperonym 70 co_instrument_agent 6 

has_xpos_hyponym 70 co_agent_result 

antonym 1318 co_result_agent 

compl_antonym co_patient_instrument 

grad_antonym co_instrument_patient 

xpos_antonym co_patient_result 

xpos_near_antonym 28 co_result_patient 

has_holonym 352 co_instrument_result 1 

has_meronym 353 co_result_instrument 1 

has_mero_part 756 be_in_state 498 

has_holo_part 740 state_of 498 

has_mero_member 443 in_manner 172 

has_holo_member 443 manner_of 172 

has_mero_madeof 285 derivation 840 

has_holo_madeof 285 liable_to 227 

has_mero_portion 10 has_liability 225 

has_holo_portion 10 is_a_value_of 

has_mero_location 114 has_value 

has_holo_location 114 pertains_to 896 

causes 1045 has_pertained 890 

is_caused_by 1046 has_instance 3339 

results_in belongs_to_class 3339 

is_result_of fuzzynym 435 

for_purpose_of xpos_fuzzynym 972 

is_purpose_of eq_synonym 17210 

is_means_for eq_xpos_near_synonym 3 

has_means eq_near_synonym 16133 

has_subevent 186 eq_has_hyperonym 18882 

is_subevent_of 185 eq_has_hyponym 99 

involved 477 eq_antonym 

role 475 eq_has_holonym 36 

involved_agent 1274 eq_has_meronym 57 

role_agent 1274 eq_involved 747 

involved_patient 412 eq_role 29 

role_patient 413 eq_co_role 

involved_instrument 466 eq_causes 192 

role_instrument 466 eq_is_caused_by 151 

involved_location 123 eq_has_subevent 12 

role_location 122 eq_is_subevent_of 11 

involved_direction 15 eq_in_manner 

role_direction 15 eq_be_in_state 64 

involved_source_direction 50 eq_is_state_of 68 

role_source_direction 50 eq_has_instance 

involved_target_direction 49 eq_belong_to_class 2432 

role_target_direction 49 eq_metonym 470 

involved_result 117 eq_diathesis 28 

role_result 119 

Tabella 2 

1.3 Valutazione di usabilità dell'interfaccia di ‘browsing’ 

La novita’ piu’ rilevante per quanto riguarda l’interfaccia client di ItalWordnet e’ la possibilita’ 

di importare/esportare dati in formato XML (anche se non e’ ancora attivo l’export selettivo su 

synset specifici). Le relazioni anomale (con target a NIL) sono scomparse. Per quanto riguarda 

25


l’usabilità dell’interfaccia valgono sostanzialmente le considerazioni espresse nel documento 

precedente. 

1.4 Valutazione di integrabilità del software 

Le API di IWN sono state testate sia utilizzando l’interfaccia Tcl/Tk sviluppata da IRST che 

integrando le chiamate di funzioni in un modulo software Java. 

Tutte le API testate funzionano correttamente e sembrano fornire una copertura adeguata in 

termine di funzionalità di ricerca. Una funzionalità tuttora non coperta dalle API, che forse potrebbe 

essere utile per un’applicazione esterna è la ricerca per sottostringhe. 

Difficile da utilizzare è però la sintassi LISP-like di output delle API: la presenza di parentesi 

graffe e di stringhe con apici quotati rende difficile l’interpretazione dei risultati e necessario lo 

sviluppo di parser specifici. Tra le possibili alternative, si suggerisce di valutare l’utilizzo opzionale 

di XML come formato di output per le chiamate API. 

La documentazione delle API, fornita in linea con l’interfaccia grafica e in formato testuale, è 

abbastanza dettagliata da permettere l’utilizzo delle funzioni. Al fine di rendere possibile la 

distribuzione ad utenti finali, è però necessario integrarla con alcuni esempi di utilizzo all’interno di 

alcuni linguaggi di programmazione. 

Al fine di iniziare a valutare i tempi medi di risposta delle funzioni di accesso si è misurato il 

tempo di CPU utilizzato dal programma realizzato per valutare la copertura lessicale della risorsa. Il 

test è stato eseguito accedendo con un client Java al server Lisp Italwordnet, installato sulla stessa 

macchina (Windows NT, 256 MB RAM, processore Pentium III). Il tempo medio di risposta per la 

chiamata API alla funzionalità di overview (utilizzata dal programma di test) è stato di 200 ms, 

inclusi i tempi di lettura/scrittura su socket. Lo stesso test effettuato sulla versione rilasciata al 

termine della linea 1.2 aveva dato 250 ms (ma su una macchina meno potente, un Pentium 200 con 

128 Mb di Ram) 

Per alcune API le specifiche nel manuale utente non sono allineate con cio’ che e’ realmente 

richiesto/prodotto dal server ItalWordnet: 

api-variant: in input e’ richiesto il POS del termine cercato 

api-relation: in output vengono prodotti anche l’ IR-ID, il POS 

api-ili-lemmas: in input e’ richiesto, come al solito, il DATABASE da utilizzare 

1.5 Valutazione di copertura del lessico 

In questa linea è stata effettuata una valutazione automatica di copertura, utilizzando il corpus e 

la metodologià utilizzati per la valutazione al termine della linea 1.2. Sono stati utilizzate le stesse 2 

liste di lemmi usate nella linea 1.2, derivate rispettivamente da una semplice lemmatizzazione dei 

testi del corpus e dai soli lemmi usati per la classificazione delle notizie. Entrambe le liste sono state 

poi utilizzate per verificare la copertura della risorsa generica e di quella finanziaria. 

Al contrario di quanto riportato al termine della linea 1.2 tuttavia, i test sono stati effettuati sul 

corpus ‘as is’, ovvero senza elimimare preventivamente (cosa che era stata fatta per i test della linea 

1.2) l’ insieme di token corrispondenti a errori tipografici (es. ANNì, CAPACVIT`), sigle ed altri 

26


elementi ‘spurii’. Questo al fine di avere una valutazione non solo della copertura rispetto ad un 

testo ‘ideale’ (una stima si ottiene comunque dal quarto test, e misure più precise saranno 

comunque derivate nella linea 1.4) ma anche rispetto a testi reali, contenti un normale ‘rumore’ 

dovuto ad errori o altro. 

1.5.1 Risultati dei test 

Vengono riportati nel seguito i risultati dei test automatici di copertura, eseguiti per la risorsa 

generica e per quella finanziaria. La non disponibilità alla data dei test dell’integrazione delle due 

risorse ha ovviamente rappresentato una limitazione, ma i test, anche separati, permettono 

comunque di valure l’ipotetica copertura di una risorsa integrata. Nella valutazione dei risultati della 

risorsa economica sono stati infatti ‘esclusi’ i termini mancanti ma risultanti da una ricerca nella 

risorsa generica. In questo modo è stato possibile valutare almeno qualitativamente i risultati 

ottenibili sulla risorsa integrata. 

La copertura sembra ragionevole (considerando i due lessici come integrati, ovvero valutando i 

risultati complessivi); la maggior parte dei lemmi non trovati sono rappresentati da errori 

tipografici, parole straniere, sigle ed altro, una parte è rappresentata da aggettivi e solo una parte 

ridotta rappresenta una effettiva mancata copertura. Il successivo paragrafo riporta le casistiche 

determinate. E’ tuttavia da notare che considerando queste casistiche si rimane su valori (76% 

quando il test viene effettuato su tutti i lemmi presenti nel corpus e 90% quanto il test è eseguito sui 

lemmi rilevanti al fine della classificazione) di cui bisogna tener conto nel confronto su un corpus 

‘reale’ e non filtrato a priori. 

1.5.1.1 Test 1 – database generico - (su tutti i lemmi presenti nel corpus) 

Numero Lemmi cercati: 5577 

Numero e percentuale Lemmi trovati nella risorsa generica: 4235 (76%), non trovati 1342 

Lista Lemmi non presenti in IWN 

A.D. A.S.ROMA A130MILA ABBASTANZA 

ACCELERAIZONE ACCELERE ACCISE ACCOGLIBILE 

ACCORD ACCUMULE ACQUISI ACQUISTER` 

ACTION ACTIONNARIAT ADB ADDEBITABILE 

ADDIRITTURA ADESSO ADOLOR ADOTTANDO 

AERIENNES AFETR AFTER AFTER-SERVICE 

AGEVOLATO AGOSTO-SETTEMBRE AGR AGRANDIT 

AIUTER` ALIMENTE ALLEMAND ALLEMANDES 

ALLIANCE ALLIE ALLIER ALLORA 

ALMENO ALTRIMENTI AMERICAINE AMM-MLP-R 

AMM-MLP-R-Y AMM-R AMM-Y-R ANCHE 

ANCHENELLA ANDRIESE ANNEE ANNONCENT 

ANNì ANS ANTI-GATES ANTI-INFLAZIONE 

ANTI-TRUST ANTICOMPETITIVE ANTICONCORRENZIALI ANTIMONOPOLISTICI 

ANTINFLATTIVO ANTIRICICLAGGIO ANZITEMPO APPELLENT 

APPENA APPLICATIONS APPOSITO APPOSITO 

APPREZZATORI APR APRES APRILE-INIZIO 

APRILEGIUGNO ART ASPIRAPOLVERI ASSAI 

ASSEMBLEARI ASSET ASSURANCES AT&AMP;T 

AT&AMP;T ATESA ATTEINT ATTENDENDERSI 

27


ATTENTION ATTESDAS ATTIRENT ATTIVITA 

ATTIVIT` AU AU AUGMENTE 

AUTO(MARZO AUX AVANZATO AVERTISSEMENT 

AVOCATS AVR` AVVALERE AVVIATO 

AZERO BACK BACK-UP BAHT 

BAISSE BAISSER BANCASSURANCE BANK 

BANKING BAPTJME BARRAGE BARS 

BAS BELGE BELL BENASSI 

BENEFIT BENINO BENZ BERGO 

BERSANI BICAMERALE BIEN BIENTOT 

BILATERALE BLACK BLOCKBUSTER BLUE-CHIP 

BLUE-CHIPS BMW BNL-S.PAOLO BOARD 

BOEING BOOK BORSINI BOURSE 

BRANLE-BAS BRASSEUR BREVE/MEDIO BRITANNIQUES 

BTP. 

BUSINESS-TO- 

BUY 

BUYBACK 

BUSINESS 

BY C' C.AGRICOLE C.SINISTRA 

C.SINISTRA CABLE CADAUNA CADEAU 

CAFFH CAFFI CALER` CALL 

CALL CAMBI:ANALISI CANDITO CANOSANI 

CAP CAPACVIT` CAPITAL CAPITOLINA 

CARD CARO-DOLLARO CARODOLLARO CARRIER 

CARTARI CARTARIE CARTOLARIZZAZIONE CASH-FLOW 

CASTAGNETTI CATERING CCT. CDA 

CEDER` CENTER CENTS CERCLE 

CETTE CHAEBOL CHAEBOL CHARGEDE 

CHARITY CHAT-ROOM CHAUDS CHEVRE 

CHIP CHIPS CHITI CHOU 

CHUTE CHUTER CIANINESSUN CIN 

CINQ CIR CIRCA CITATO 

CLICCA CLOSE CO-LEAD COALBED 

COGMBINI COL-AMR COLLOCATORE COLLOCHEWRà 

COM-AMM-G-R COM-AMM-GR-R COM-AMM-R COM-AMM-Y-R 

COM-COL-R COM-EMI-SD COM-FDR-R COM-GAL-PA 

COM-GGZ-R COM-GIC-P-R COM-GIC-R COM-MAR-R 

COM-MCT-R COM-MLP-R COM-PDA-R-Y COM-RRO-DM-R 

COM-RRO-G-R COM-RRO-LC-R COM-RRO-P-R COM-RRO-R 

COM-RRO-Y-R COM-SAL-R COM-STG-R COMBINIS 

COMBUSTIBILì COMMENT COMMERCE COMMISSAIRES 

COMMODITIES COMMUNICATION COMMUNICATIONS COMPAGNIES 

COMPANY COMPETITOR COMPOSITE COMPRAVEDITA 

COMPRESSO COMPROMIS COMPTAIT COMUNQUE 

CONCAMBI CONCENTRE CONDAMNE CONDIZINATO 

CONFESERCENTI CONFIANCE CONGRUITà CONIGLIETTO 

CONNETTIVITà CONNOTATO CONSEGUENTEMENTE CONSEILS 

CONSENSUS CONSIDERATO CONSIDERENT CONSIGLIATO 

CONSOMMATEUR CONSORTILE CONSUMER CONSUNTIVATI 

CONTEMPO CONTINURà CONTRALTARE CONTRE-ATTAQUE 

CONTRO-OFFERTA CONTRO-OPA CONTRO-PROPOSTA CONTRODEDUZIONE 

CONTROLLATO CONTROPA CONTROPARTITà CONTRTLE 

CONVENIENCE CONVICENTE COORDINATOR CORPORATION 

CORRECT COSIDDETTO COSL COST 

COSTI-RICAVI COSì COUNTER COVERED 

CO{T CRAINTE CRASH CREATIONS 

CREDIT CREDITORE CREVE CRISE 

CROISSANCE CUSTOMIZZATI CW DA 

DA DACCAPO DANS DAVVERO 

DAY DAYTRADER DEBACLE DEBITORIO 

DECHIRE DECOLLENT DEFLATORE DEFLATORE 

28


DEFLATTORE DEGNO DEGRINGOLER DEL'AMBIENTE 

DELIBERATO DELL DELLì DEMANDER 

DEMANIALI DEMANTELEMENT DEPENSES DER 

DERAPAGE DERNIERE DESCENTE DESENGAGE 

DESK DESTAGIONALIZZATI DETERMINATO DETTAGLIATO 

DETTAGLIATO DEUX DEVISE DEVISES 

DEVRONT DIESEL DIETIMI DIETRO 

DIFATTO DIFFICOLT` DIFFUSIOEN DIGITAL 

DIGITALIZZAZIONE DIGITALWORK.COM DIGITAZIONE DILATORIO 

DILIGENCE DILUTIVO DIRECTORSHIP DISCOUNT 

DISCREZIONALITà DISDETTATO DISINVESTIMENTO DISMETTERE 

DISMISSIONE DISMISSIONI DISPONIBLE DIVISENT 

DIX.IT DL DL DLR 

DLR DLR. DMAIL.IT DMH 

DOCENZA DOLLARO/BOND DONT DOPO 

DOPODOMANI DORE DOT DOVERE+VERB+PRESI 

ND 

DOVUTO DOWN-MOVE DRAMMATIZZAZIONE DU 

E-BUSINESS E-COMMERCE E-ECONOMY E-EXCELLENCE 

E-MAIL E-TRADE E.BISCOM E.BISCOM 

E.COMMERCE E.COMMERCE E.VOCI E.VOCI 

EBITDA EBUSINESS ECCO ECHEC 

ECONOMETRICI ECONOMIQUE ECONOMIQUE ECONOMIQUES 

ECONOMY EDIFICABILI EFFETTUTO EFFRAIE 

ELARGISSEMENT ELETTRICITA EMI-PA EMMANUELLI 

EMOLUMENTI EMPJCHE EN ENCHERES 

ENCORE END ENFERS ENFONCE 

ENGINEERING ENNESIMO ENTAMENT ENTERTAINMENT 

ENTITA ENTRAINE ENTRANTS ENTREE 

ENTREPRISES ENTREVOIT ENTRY ENVISAGE 

ENVISAGENT EPARGNE EPARGNEE EPREUVE 

ESERCITABILI ESERCIZIOIN ESERCIZIò ESPNASIONE 

ESPORTATORE ESPRIT ESSENCE EST-CE 

ESTERA-VENERDì ETHIQUE ETRANGER EURO 

EUROBANCOMAT EUROBBLIGAZIONARI EUROPEENNE 

EUROPEENNES 

O 

EUROPEENS EUROS EURò EX-BIN 

EXCLUT EXPANSION EXPENSIVE EXTRACARATTERISTIC 

A 

FABRICANT FACE FACILITEE FAIBLIT 

FAILLI FAIRE FAIRE FAIT 

FAUT-IL FDR-NEP-P-R FDR-R FDR-R-Y 

FDR-Y-R FEBB FER FESTIVIT` 

FEU FF FILING FINANZIARI- 

ASSICURATIVI 

FINCANTIERI FINO FINORA FISCALITE 

FISCALITà FISSATO FLANCHENT FLASHMALL.IT 

FLAT FLOW FOIRE FONDER` 

FORCEE FORFETARIE FORMALISE FORMER 

FRANCIA-BUDGET FRANCS FRANGAIS FRANGAISE 

FRATTEMPO FRAUDE FRAZIONALMENTE FRAZIONATO 

FREINER FUTURES GAGNE GASIERI 

GBTEAU GE.SI GEFRANONLINE.IT GENERIQUES 

GENNAIO-FEBBRAIO GENNAIO-MARZO GENNAIOMARZO GG 

GGZ-R-Y GIA GIC-P-R GIC-R 

GIORNALMENTE GIOVEDI GIY GI` 

GIà GJNE GLOBAL GLOBAL 

GOG-MCT-PDA-NEP-P-R GOG-MCT-PDA-NEP-R- 

Y 

GOG-NEP-PDA-G-R GOG-PDA-G-R 

29


GOG-PDA-R GOG-R GOG-R-Y GOLDEN 

GOURME.COM GOURMET.COM GOURMET.COM GOURMET.NET 

GOUVERNEMENT GRAFICISTI GRAND GRANDES 

GREEN GROUP GUERRINI GUETTE 

HANDLING HARD HAUSSE HAUSSES 

HAWKISH HDP HEURE HI-TECH 

HIGH HIT HOC HORS 

HOURS HUB I.NET IDENTIT` 

IDROELETTRICO IERIHA II ILLIQUIDA 

ILLUSTRERA ILRISULTATO IMMOBILIARIA IMMODIFICABILITà 

IMPLANTE IMPLEMENTAZIONE IMPORTATION IMPORTATORE 

IMPRENDITORIALE IMPRENDO IMPTTS IMPUGNATIVA 

IMS IN INCARICATO INCIDER` 

INCIRCA INCOME INCOMPENTENTI INCREMENTABILI 

INCUBATORE INDEX.HTML INDICATO INDICIZZATO 

INDIETRO INDUSTRIARE INEFFICACE INFEROCITI 

INFEROCITO INFINE INFLATION INFLATION 

INFLATIVE INFLATIVI INFLATIVO INFORMATION 

INFORMATIONS INFORMES INGROSSO INIDONEITà 

INNANZITUTTO INNERVOSIRE INOLTRE INSIDER 

INSOMMA INSTALLAZIONE INSù INTANTO 

INTENSIFICARE INTENZIONATO INTERATTIVA INTERCONTINENTALE 

INTERCOREANI INTERGOVERNATIVO INTERGRUPPO INTERJT 

INTERLOCKING INTERMARKET INTERMEDIATO INTERMEDIO 

INTERMINISTERIALE INTERNET-2 INTEROPERATIVI INTEROPERATIVO 

INTEROPERATIVO INTINI INTORNO INTRADAY 

INTRODUCTION INV INVECE INVERTITO 

INVESTISSEURS INVESTMENT INZIATE IRREALISTICI 

IT ITALOINGLESE ITINERE JACKPOT 

JE JKIGYO JOINT JOINT-VENTURE 

JP JSG JTRE JUSQù 

JUSTIFIER JV KILOBYTES KM. 

L' L' L?INTERESSE LAB 

LAN-PA LANCEMENT LANCER LANCIATO 

LAND LARIANO LAVAGNINI LAVORATO 

LEAD LEASING LEGAUX LEGERE 

LES LEUR LEURS LEVERAGED 

LEXAR LIBERALDEMOCRATICI LIBRARY LICENCES 

LIGNE LII LINEATTIVA LINUXCARE 

LIQUIDIT` LIVRES LOCAL LOCALES 

LOCALIZZATO LOMBARDINI LONG LOOP 

LOR-AMR LUCCHINI LUNEDL LUP 

LUP-AMR LUP-Y Lì MACRO 

MACROECOMICI MACROECONOMICHE MACROECONOMICI MADE 

MADE MAG MAGGIORMANETE MAGOT 

MAI MAJORITE MALADES MALFUNZIONAMENTO 

MALGRE MALO MAN-AMR-M MAN-AMR-M-Y 

MAN-AMR-Y-M MAN-EST-M MANOVRINA MANTENUTO 

MANZINI MAPPATURA MAR-R MARGINALIZZAZIONE 

MARIAGE MARTEDI MARTERDì MAS-R 

MASSIMIZZARE MASTER MAX MAX-MIN 

MAXIDIVIDENDO MAXIESBORSO MAXIPLUSVALENZE MCI 

MCI MCT-GOG-G-R MCT-GOG-GR-R MCT-GOG-NEP-PDA-R- 

Y 

MCT-GOG-PDA-G-R MCT-GOG-PDA-NEP-R- MCT-PDA-GOG-NEP MCT-PDA-GOG-NEP-R 

Y 

MCT-PDA-GOG-NEP-R- MCT-R MCT-R-Y MCT-Y-R 

Y 

MDS MEDIASETONLINE.IT MEDICAMENTS MEDIO-LUNGO 

30


MEGAOFFERTA MEGAWATT MENACEE MENAGE 

MERCHANT MESA MESE/INIZIO MET 

METHANE MEZZ' MICROCHIP MICRODANNI 

MICROIMPRESE MIEUX MILA MILLIARDS 

MILLION MINI-STRETTA MINISTRES MINUTA 

MIS MLN MLN MLP-AMM-R 

MLP-LC-R MLP-LC-R-Y MOBILES MODERNIZZAZIONE 

MODUS MOL MONEY MONITORANDO 

MONOPOLE MONOPOLISTA MORALISEE MORGANDO 

MOUVEMENTS MOVERS MUENCHENER MULTI-MARCA 

MULTICANALE MULTIMEDIALE MULTIPLIE MULTISERVIZI 

MULTISERVIZIO MULTIUTILITY NAV NAZIONALIZZATA 

NAZIONALIZZATE NEANCHE NEGATIVITà NEGOZIABILITà 

NELL NEOLAVORATORI NEOMINISTRI NEP-G-R 

NEP-GOG-PDA-MCT-P-R NEP-GR-R NEP-LC-R NEP-MCT-GOG-PDA- 

GR-R 

NEP-MCT-PDA-GOG- NEP-PDA-GOG-P-Y NEP-PDA-R-Y NEPPURE 

GR-R 

NERò NETWORKING NEUTRO-NEGATIVO NEW 

NEWSLETTER NON NON-INFLAZIONISTICA NORDCOREANO 

NORDCOREANO NOTA_DEL_REDATTOR NOUVEAU 

NOUVEAUX 

E 

NOUVELLE NOUVELLES NUMBER NUTRITO 

Nè Nè OBSTACLES OCCHIELLò 

ODG OFFSHORE OK OLD 

OLD OLTRE OLTREFRONTIERA OLTREOCEANO 

ON-A-CHIP ONLINE OPA OPAS 

OPTIONS ORAMAI ORD ORD. 

ORDIANRIO ORIENTATO ORMAI OSTA 

OTTIMALè OUT OUT-OF-THE OUTLOOK 

OVE OVER OVERBIDDING P.CREMONA 

PAGAMMENTO PAGANO PAIEMENT PAN-EUROPEO 

PAR PARIMENTI PARITA PARITARIO 

PART PARTENAIRES PARTICOLAR PARTIELLE 

PARTIS PAS PASSACANTANDO PAY 

PCO-PA PDA-DM-R PDA-FDR-R PDA-G-R 

PDA-G-Y-R PDA-MCT-DM-R PDA-MCT-DM-R-Y PDA-MCT-GOG-NEP-R- 

Y 

PDA-MCT-GOG-P-R-Y PDA-MCT-GOG-R PDA-MCT-NEP-GOG-R PDA-MCT-R 

PDA-MCT-R-Y PDA-NEP-GR-R PDA-NEP-P-R-Y PDA-NEP-R 

PDA-P-R PDA-R PENCE PERALTRO 

PERCHI PERD PERDUTO PERFINO 

PERR PERSEGUIRA PERSINO PESOS 

PG PHONE PICK PIEGER 

PIU PIU PIUTTOSTO PIY 

PLAN PLANCHERS PLAYER PLENARIO 

PLURIENNALE PLUS PMI POCHINO 

POIDS-LOURDS POLE POLICY POLTRONISSIMA 

PORTABILITY POSITION POSIZIONAMENTO POSIZIONARSI 

POSSIBILIT` POST POSTVENDITA POTEBBERO 

POTR` POUND POUR POUR 

POURRAIENT POURRAIT POURSUIT POUSSE 

POUSSEE PRE PRE-APERTURA PRE-CRISI 

PRE-SELECTION PREACCORDO PREAPERTURA PRECONSUNTIVO 

PRECOTTO PREDEFINIRE PREFERRED PREGRESSA 

PREMERCATO PREND PRENNENT PREPARE 

PREPARE PREPARENT PRESIDENT PRETS 

PREVENDITA PREVIO PREZZATO PRICE 

PRICE-CAP PRIMAVERA-ESTATE PRIOPRIO PRIV 

31


PRIX PRJTS PROCAPITE PROCESSING 

PROCHAINS PROCHES PROCINTO PROD 

PROD. PRODUCTION PRODUZIONE+05% PROFORMA 

PROLUNGATO PROPRIET` PROSEGURE PROSIMI 

PROTEGE PROVVISTO PRUDENZIALI PT 

PUCES PUNATNDO PUO PURE 

PURTROPPO PUT Pò QUALE 

QUALI QUALITA QUANTIFICARE QUARTIER 

QUASI QUE QUE QUERELLE 

QUI QUINQUENNALE RACHAT RACHETERAIT 

RADICAMENTO RADIOCOR RAFLE RAISONS 

RANGE RAPITORE RAPPORTE RAREFARE 

RAREFATTO RATING RATIO RC 

RED RED RED-CIN-PA RED-RMI-SD 

REDDITIVITA REDDITOMETRO REDDITUALI REDINE 

REDUCE REFORMATEUR REFORME REFORMES 

REGALA.IT REGOLATO REGOLATORIA REGULATIONS 

RELEVE RELEVEE RELEVER RENAULT 

RENCONTRE RENCONTRER RENDICONTAZIONE RENVOIE 

REPO REPORT REPOUSSER RESIDUALE 

RESO RESSERRE RESULTAT RETAIL 

RETAILERS RETROACTIF RIALZISTA RIALZISTE 

RIALZISTE RIALZISTI RIASSEGNARSI RIAVVIANO 

RIBASSISTE RIBASSISTI RIBILANCIAMENTO RIBILANCIARE 

RICENTRARSI RICHIESTO RICHIO RICOMPRESE 

RICONSIDERAZIONE RICOPERTURE RIDENOMINARE RIEQUILIBRIO 

RIFINANZIAMENTO RIGUARDER` RILENTO RIMARCARE 

RINGGIT RIOFFERTA RIPARTO RIPONDENDO 

RIPOSIZIONAMENTO RIPOSIZIONARSI RIS RISCHIO-TASSI 

RISCUOTIBILI RISOSPESA RISOSPESO RISP 

RISPONDITORE RISULTANZA RITARDATO RMI-Y 

RNC ROAD ROAMING ROE 

RONDELLI ROUTE RPT RRO-R 

RT RUMOR RUMORS RYRYRYRYRYRYRYRY 

RYRYRYRYRYRYRYRY 


RY 

S&AMP;P S&AMP;P SAL-GR-R SAL-P-R 

SAL-R SAL-Y-R SALARIATE SALARIES 

SALVI SANCTIONNEE SANZIONATORI SARA 

SAR` SAR` SATELLITARI SCALABILE 

SCALETTATI SCELTO SCOEITà SECURITIES 

SEDUIT SEGMENTARE SEGNATO SEGUIR` 

SEMAINE SEMESTRALE SEMI-FESTIVA SEMI-FESTIVO 

SEMIFESTIVO SEMISOMMERGIBILE SEMPRE SENATRICE 

SENG SENTIMENT SERAIENT SERVIR` 

SERVIZIOAPPALTI.ILSO SES SETTLEMENT SHARE 

LE24ORE.IT 

SHARES SHARING SHOE SHORTLIST 

SHOW/SU SIDE SIDEWAYS SIGNES 

SIM SINERGIè SITO-WEB SMALTIMENTO 

SNELLIMENTO SOC SOCIALEMENT SOCIAUX 

SOCIETA SOCIETA-MERCATO SOCIET` SOCIET` 

SOFT SOPRATTUTTO SOPRATUTTO SOPRAVVALUTAZIONE 

SORT SOSPESIONI SOSTENIBILITà SOSTENUTO 

SOUTIEN SOVRAPREZZATE SPA SPECIALIST 

SPECTRE SPECULATION SPECULATRICES SPIN-OFF 

SPLIT SPLITTING SPREAD SPYSTOCKS.IT 

SRL SRUDIARE STABILIT` STAMANE 

32


STAMANI STANPOOR'S START-UP STASERA 

STAZIONARE STELLAGE STEREO STG 

STG-R STILARE STOCK-OPTIONS STORES 

STOUT STRAP STRATEGIST STRIKE 

STRIP STRUCTURELLES SUBITO SUDCOREANO 

SUDCOREANO SUDDETTO SUPERATO SUPERBORSA 

SUPERDOLLARO SUPPLENTE SUPPLIERMARKET.CO SUPPORTATI 

M 

SUR SUR SUSSIDIARIO SWITCHING 

SYSTEMATIQUES Sì TAIWANESE TANDIS 

TANTO TANTOPIù TARIFFARIA TARIFFARIE 

TAUX TECH TECNICO-OPERATIVA TEDESCO-AMERICANA 

TEDESCO-AMERICANO TELCO TELEPHONES TELEPHONIE 

TEMPISTICO TEMPJTE TEND TERM 

TFR TH TICK TIE-UP 

TIROLI TISCALI TITOLI-INCASSO TLC 

TLC. TMM-SD TMMS-SD TO-CONSUMER 

TOURNANT TOUTES TRACENT TRACKING 

TRADER TRADING TRASFORNARSI TRAVAIL 

TRENTENNALE TRIM TRIMESTRELA TRIPLA 

TURNOVER TUTTORA TX ULTRAPROTETTO 

UNBUNDLING UNIFAMILIARE UNIQUE UNIT` 

UP USCENTE UTILITIES VALIDAZIONE 

VALORISE VALUE VALUTARIO VENDERA 

VENERDI VENTE VENTIESIMO VENTURO 

VERITEDE VERR` VERS VEUT 

VEUVAGE VI VICEMINISTRO VICIEUX 

VIDEOGIOCHI VIEW VIGENTE VIGENTI 

VIRAGE VIRTUAL VITA-INVESTIMENTO VOCE-DATI 

VOULAIS WARRANT WARRANTS WEB 

WEEK WHEREVER.NET WIRELESS WON 

WWW. WWW.BORSAITALIA.IT XII XX 

Y&AMP;R ZLOTY ZONES 

1.5.1.2 Test 2 – database generico (sui lemmi rilevanti al fine della classificazione) 


Numero Lemmi trovati nella risorsa generica: 1003 (~90 %), non trovati 117 

Lista Lemmi non presenti in IWN 

A.D. ALMENO ANCHE ANTI-TRUST 

APPOSITO BAHT BANCASSURANCE BANK 

BANKING BARS BICAMERALE BLUE-CHIP 

BLUE-CHIPS BMW CALL CALL 

CAPACVIT` CAPITAL CATERING CDA 

CHIP CHIPS CIR CIRCA 

COMPOSITE CONTRO-OPA CONTROLLATO COSì 

CREDIT CREDITORE DA DEBITORIO 

DELL DEMANIALI DESTAGIONALIZZATI DETERMINATO 

DL DLR DLR DOPO 

E.BISCOM E.BISCOM E.VOCI EURO 

EUROBBLIGAZIONARIO FINO FLOW FUTURES 

HDP I.NET IMPORTATORE INGROSSO 

INOLTRE INSù INVECE JOINT 

33


JOINT-VENTURE JV L' LEASING 

MACROECONOMICI MADE MADE MAX 

MESA MLN MULTI-MARCA NON 

OLTRE ONLINE OPA ORD 

PESOS PIY PMI PREFERRED 

PROFORMA PURE PUT QUASI 

RADIOCOR RATING RC RENAULT 

RINGGIT ROE SEMESTRALE SEMPRE 

SHARES SIM SOCIETA SOPRATTUTTO 

SOPRATUTTO SPA SPREAD SRL 

STANPOOR'S SUBITO SUDCOREANO TANTO 

TFR TICK TISCALI TLC 

TRENTENNALE TRIM TURNOVER USCENTE 

VALUTARIO VENTURO VICEMINISTRO VOCE-DATI 

WON 

1.5.1.3 Test 3 – database economico - (su tutti i lemmi presenti nel corpus) 


Numero e percentuale Lemmi trovati nella risorsa economica: 475 (~9%) 

Considerando i soli lemmi non trovati che non vengono anche trovati nella risorsa generica, il 

numero di lemmi non trovati si riduce da 5102 (5577 – 475) a 1293. 

Eliminando le sigle degli autori (e.g. COM-AMM-GR-R 7 ), ma lasciando altri termini spurii (si 

vedano le note al termine) il numero di lemmi non trovati si riduce a 1156. 

Lista Lemmi non presenti in IWN finanziario e in IWN generico 

A.D. A130MILA ABBASTANZA ACCELERAIZONE 

ACCELERE ACCISE ACCOGLIBILE ACCORD 

ACCUMULE ACQUISI ACQUISTER` ACTION 

ACTIONNARIAT ADB ADDIRITTURA ADESSO 

ADOLOR ADOTTANDO AERIENNES AFETR 

AFTER AFTER-SERVICE AGOSTO-SETTEMBRE AGR 

AGRANDIT AIUTER` ALIMENTE ALLEMAND 

ALLEMANDES ALLIANCE ALLIE ALLIER 

ALLORA ALMENO ALTRIMENTI AMERICAINE 

ANCHE ANCHENELLA ANDRIESE ANNEE 

ANNONCENT ANNì ANS ANTI-GATES 

ANTI-INFLAZIONE ANTI-TRUST ANTICOMPETITIVE ANTICONCORRENZIALI 

ANTIMONOPOLISTICI ANTINFLATTIVO ANTIRICICLAGGIO ANZITEMPO 

APPELLENT APPENA APPLICATIONS APPOSITO 

APPOSITO APPREZZATORI APR APRES 

APRILE-INIZIO APRILEGIUGNO ART ASPIRAPOLVERI 

ASSAI ASSEMBLEARI ASSET ASSURANCES 

7 Sigle di questo tipo sono normalmente sigle degli autori, che compaiono nei testi Radiocor all’interno della notizia 

(e non come informazioni di testata). 

34


AT&AMP;T ATESA ATTEINT ATTENDENDERSI 

ATTENTION ATTESDAS ATTIRENT ATTIVITA 

ATTIVIT` ATTORNO AU AUGMENTE 

AUTO(MARZO AUX AVANTI AVANZATO 

AVERTISSEMENT AVOCATS AVR` AVVALERE 

AVVIATO AZERO BACK BACK-UP 

BAISSE BAISSER BANCASSURANCE BANK 

BANKING BAPTJME BARRAGE BARS 

BAS BELGE BELL BENASSI 

BENEFIT BENINO BENZ BERGO 

BERSANI BICAMERALE BIEN BIENTOT 

BILATERALE BLACK BLOCKBUSTER BLUE-CHIP 

BLUE-CHIPS BMW BNL-S.PAOLO BOARD 

BOEING BOOK BORSINI BOURSE 

BRANLE-BAS BRASSEUR BREVE/MEDIO BRITANNIQUES 

BTP. BUSINESS-TO-BUSINESS BUY BUYBACK 

BY C' C.AGRICOLE C.SINISTRA 

CABLE CADAUNA CADEAU CAFFH 

CAFFI CALER` CALL CAMBI:ANALISI 

CANDITO CANOSANI CAP CAPACVIT` 

CAPITAL CAPITOLINA CARD CARO-DOLLARO 

CARODOLLARO CARRIER CARTARI CARTARIE 

CARTOLARIZZAZIONE CASH-FLOW CASTAGNETTI CATERING 

CCT. CEDER` CENTER CENTS 

CERCLE CETTE CHAEBOL CHARGEDE 

CHARITY CHAT-ROOM CHAUDS CHEVRE 

CHIP CHIPS CHITI CHOU 

CHUTE CHUTER CIANINESSUN CIN 

CINQ CIRCA CITATO CLICCA 

CLOSE CO-LEAD COALBED COGMBINI 

COLLOCATORE COLLOCHEWRà COMBINIS COMBUSTIBILì 

COMMENT COMMERCE COMMISSAIRES COMMODITIES 

COMMUNICATION COMMUNICATIONS COMPAGNIES COMPANY 

COMPETITOR COMPOSITE COMPRAVEDITA COMPRESSO 

COMPROMIS COMPTAIT COMUNQUE CONCAMBI 

CONCENTRE CONDAMNE CONDIZINATO CONFIANCE 

CONGRUITà CONIGLIETTO CONNETTIVITà CONNOTATO 

CONSEGUENTEMENTE CONSEILS CONSENSUS CONSIDERATO 

CONSIDERENT CONSIGLIATO CONSOMMATEUR CONSORTILE 

CONSUMER CONSUNTIVATI CONTEMPO CONTINURà 

CONTRALTARE CONTRE-ATTAQUE CONTRO-OFFERTA CONTRO-OPA 

CONTRO-PROPOSTA CONTRODEDUZIONE CONTROLLATO CONTROPA 

CONTROPARTITà CONTRTLE CONVENIENCE CONVICENTE 

COORDINATOR CORPORATION CORRECT COSIDDETTO 

COSL COST COSTI-RICAVI COSì 

COUNTER COVERED CO{T CRAINTE 

CRASH CREATIONS CREDIT CREVE 

CRISE CROISSANCE CUSTOMIZZATI CW 

DA DACCAPO DANS DAVANTI 

DAVVERO DAY DAYTRADER DEBACLE 

DECHIRE DECOLLENT DEFLATTORE DEGNO 

DEGRINGOLER DEL'AMBIENTE DELIBERATO DELL 

DELLì DEMANDER DEMANIALI DEMANTELEMENT 

DEPENSES DER DERAPAGE DERNIERE 

DESCENTE DESENGAGE DESK DESTAGIONALIZZATI 

DETERMINATO DETTAGLIATO DEUX DEVISE 

DEVISES DEVRONT DIESEL DIETIMI 

DIETRO DIFATTO DIFFICOLT` DIFFUSIOEN 

DIGITAL DIGITALIZZAZIONE DIGITALWORK.COM DIGITAZIONE 

35


DILATORIO DILIGENCE DILUTIVO DIRECTORSHIP 

DISCOUNT DISCREZIONALITà DISDETTATO DISMETTERE 

DISMISSIONE DISMISSIONI DISPONIBLE DISTANTE 

DIVISENT DIX.IT DL DLR 

DLR. DMAIL.IT DMH DOCENZA 

DOLLARO/BOND DONT DOPO DOPODOMANI 

DOVUTO DRAMMATIZZAZIONE DU E-ECONOMY 

E-EXCELLENCE E-MAIL E-TRADE E.COMMERCE 

E.VOCI EBITDA EBUSINESS ECCO 

ECHEC ECONOMETRICI ECONOMIQUE ECONOMIQUES 

ECONOMY EDIFICABILI EFFETTUTO EFFRAIE 

ELARGISSEMENT ELETTRICITA EMI-PA EMMANUELLI 

EMOLUMENTI EMPJCHE EN ENCHERES 

ENCORE END ENFERS ENFONCE 

ENGINEERING ENNESIMO ENTAMENT ENTERTAINMENT 

ENTITA ENTRAINE ENTRANTS ENTREE 

ENTREPRISES ENTREVOIT ENTRY ENVISAGE 

ENVISAGENT EPARGNE EPARGNEE EPREUVE 

ESERCITABILI ESERCIZIOIN ESERCIZIò ESPNASIONE 

ESPRIT ESSENCE EST-CE ESTERA-VENERDì 

ETHIQUE ETRANGER EURO EUROBANCOMAT 

EUROPEENNE EUROPEENNES EUROPEENS EUROS 

EURò EX-BIN EXCLUT EXPANSION 

EXPENSIVE EXTRACARATTERISTICA FABRICANT FACE 

FACILITEE FAIBLIT FAILLI FAIRE 

FAIRE FAIT FAUT-IL FEBB 

FER FESTIVIT` FEU FF 

FILING 

FINANZIARI- 

FINCANTIERI 

FINO 

ASSICURATIVI 

FINORA FISCALITE FISCALITà FISSATO 

FLANCHENT FLASHMALL.IT FLAT FLOW 

FOIRE FONDER` FORCEE FORFETARIE 

FORMALISE FORMER FRANCIA-BUDGET FRANCS 

FRANGAIS FRANGAISE FRATTEMPO FRAUDE 

FRAZIONALMENTE FRAZIONATO FREINER FUORI 

GAGNE GASIERI GBTEAU GE.SI 

GEFRANONLINE.IT GENERIQUES GENNAIO-FEBBRAIO GENNAIO-MARZO 

GENNAIOMARZO GG GIA GIORNALMENTE 

GIOVEDI GIY GI` GIà 

GIù GJNE GLOBAL GOLDEN 

GOURME.COM GOURMET.COM GOURMET.NET GOUVERNEMENT 

GRAFICISTI GRAND GRANDES GRATIS 

GREEN GROUP GUERRINI GUETTE 

HANDLING HARD HAUSSE HAUSSES 

HAWKISH HEURE HI-TECH HIGH 

HIT HOC HORS HOURS 

HUB IDENTIT` IDROELETTRICO IERIHA 

II ILLIQUIDA ILLUSTRERA ILRISULTATO 

IMMOBILIARIA IMMODIFICABILITà IMPLANTE IMPLEMENTAZIONE 

IMPORTATION IMPRENDO IMPTTS IMPUGNATIVA 

IMS IN INCARICATO INCIDER` 

INCIRCA INCOME INCOMPENTENTI INCREMENTABILI 

INCUBATORE INDEX.HTML INDICATO INDICIZZATO 

INDIETRO INDUSTRIARE INEFFICACE INFEROCITI 

INFEROCITO INFINE INFLATION INFLATIVE 

INFLATIVI INFORMATION INFORMATIONS INFORMES 

INGROSSO INIDONEITà INNANZITUTTO INNERVOSIRE 

INOLTRE INSIDER INSOMMA INSTALLAZIONE 

INSù INTANTO INTENSIFICARE INTENZIONATO 

36


INTERATTIVA INTERCONTINENTALE INTERCOREANI INTERGOVERNATIVO 

INTERGRUPPO INTERJT INTERLOCKING INTERMARKET 

INTERMEDIATO INTERMEDIO INTERMINISTERIALE INTERNET-2 

INTEROPERATIVI INTEROPERATIVO INTINI INTORNO 

INTRADAY INTRODUCTION INV INVECE 

INVERTITO INVESTISSEURS INVESTMENT INZIATE 

IRREALISTICI IT ITALOINGLESE ITINERE 

JACKPOT JE JKIGYO JOINT 

JOINT-VENTURE JP JSG JTRE 

JUSQù JUSTIFIER JV KILOBYTES 

KM. L' L?INTERESSE LAB 

LANCEMENT LANCER LANCIATO LAND 

LARIANO LAVAGNINI LEAD LEGAUX 

LEGERE LES LEUR LEURS 

LEVERAGED LEXAR LIBERALDEMOCRATICI LIBRARY 

LICENCES LIGNE LII LINEATTIVA 

LINUXCARE LIQUIDIT` LIVRES LOCAL 

LOCALES LOCALIZZATO LOMBARDINI LONG 

LONTANO LOOP LUCCHINI LUNEDL 

LUP Lì MACRO MACROECOMICI 

MACROECONOMICHE MACROECONOMICI MADE MAG 

MAGGIORMANETE MAGGIORMENTE MAGOT MAI 

MAJORITE MALADES MALE MALFUNZIONAMENTO 

MALGRE MALO MANOVRINA MANTENUTO 

MANZINI MAPPATURA MARGINALIZZAZIONE MARIAGE 

MARTEDI MARTERDì MASTER MAX 

MAX-MIN MAXIESBORSO MAXIPLUSVALENZE MCI 

MDS MEDIASETONLINE.IT MEDICAMENTS MEDIO-LUNGO 

MEGAOFFERTA MEGAWATT MENACEE MENAGE 

MERCHANT MESA MESE/INIZIO MET 

METHANE MEZZ' MICROCHIP MICRODANNI 

MICROIMPRESE MIEUX MILA MILLIARDS 

MILLION MINI-STRETTA MINISTRES MINUTA 

MIS MLN MOBILES MODERNIZZAZIONE 

MODUS MOL MONEY MONITORANDO 

MONOPOLE MONOPOLISTA MORALISEE MORGANDO 

MOUVEMENTS MOVERS MUENCHENER MULTI-MARCA 

MULTICANALE MULTIMEDIALE MULTIPLIE MULTISERVIZI 

MULTISERVIZIO MULTIUTILITY NAV NAZIONALIZZATA 

NAZIONALIZZATE NEANCHE NEGATIVITà NEGOZIABILITà 

NELL NEOLAVORATORI NEOMINISTRI NEPPURE 

NERò NETWORKING NEUTRO-NEGATIVO NEW 

NEWSLETTER NON NON-INFLAZIONISTICA NORDCOREANO 

NOTA_DEL_REDATTOR NOUVEAU NOUVEAUX NOUVELLE 

E 

NOUVELLES NUMBER NUTRITO Nè 

Nè OBSTACLES OCCHIELLò ODG 

OFFSHORE OK OLD OLTRE 

OLTREFRONTIERA OLTREOCEANO ON-A-CHIP ONLINE 

OPAS OPTIONS ORAMAI ORD 

ORD. ORDIANRIO ORIENTATO ORMAI 

OSTA OTTIMALè OUT OUT-OF-THE 

OUTLOOK OVE OVER OVERBIDDING 

P.CREMONA PAGAMMENTO PAGANO PAIEMENT 

PAN-EUROPEO PAR PARIMENTI PARITA 

PARITARIO PART PARTENAIRES PARTICOLAR 

PARTIELLE PARTIS PAS PASSACANTANDO 

PAY PENCE PERALTRO PERCHI 

PERD PERDUTO PERFINO PERR 

37


PERSEGUIRA PERSINO PESOS PG 

PHONE PICK PIEGER PIU 

PIUTTOSTO PIY PLAN PLANCHERS 

PLAYER PLENARIO PLURIENNALE PLUS 

PMI POCHINO POIDS-LOURDS POLE 

POLICY POLTRONISSIMA PORTABILITY POSITION 

POSIZIONAMENTO POSIZIONARSI POSSIBILIT` POST 

POSTVENDITA POTEBBERO POTR` POUND 

POUR POURRAIENT POURRAIT POURSUIT 

POUSSE POUSSEE PRE PRE-APERTURA 

PRE-CRISI PRE-SELECTION PREACCORDO PREAPERTURA 

PRECOTTO PREDEFINIRE PREFERRED PREGRESSA 

PREMERCATO PREND PRENNENT PREPARE 

PREPARENT PRESIDENT PRETS PREVIO 

PREZZATO PRICE PRICE-CAP PRIMAVERA-ESTATE 

PRIOPRIO PRIV PRIX PRJTS 

PROCAPITE PROCESSING PROCHAINS PROCHES 

PROCINTO PROD PROD. PRODUCTION 

PRODUZIONE+05% PROFORMA PROLUNGATO PROPRIET` 

PROSEGURE PROSIMI PROTEGE PROVVISTO 

PRUDENZIALI PT PUCES PUNATNDO 

PUO PURE PURTROPPO PUT 

Pò QUALE QUALI QUALITA 

QUARTIER QUASI QUE QUE 

QUERELLE QUI QUINQUENNALE RACHAT 

RACHETERAIT RADICAMENTO RADIOCOR RAFLE 

RAISONS RANGE RAPITORE RAPPORTE 

RAREFARE RAREFATTO RATING RATIO 

RC RED REDDITIVITA REDDITUALI 

REDINE REDUCE REFORMATEUR REFORME 

REFORMES REGALA.IT REGOLATO REGOLATORIA 

REGULATIONS RELEVE RELEVEE RELEVER 

RENCONTRE RENCONTRER RENVOIE REPO 

REPORT REPOUSSER RESO RESSERRE 

RESULTAT RETAIL RETAILERS RETROACTIF 

RIALZISTE RIALZISTI RIASSEGNARSI RIAVVIANO 

RIBASSISTE RIBASSISTI RIBILANCIAMENTO RIBILANCIARE 

RICENTRARSI RICHIESTO RICHIO RICOMPRESE 

RICONSIDERAZIONE RICOPERTURE RIDENOMINARE RIEQUILIBRIO 

RIFINANZIAMENTO RIGUARDER` RILENTO RIMARCARE 

RIOFFERTA RIPONDENDO RIPOSIZIONAMENTO RIPOSIZIONARSI 

RIS RISCHIO-TASSI RISCUOTIBILI RISOSPESA 

RISOSPESO RISP RISPONDITORE RISULTANZA 

RITARDATO RNC ROAD ROAMING 

ROE RONDELLI ROUTE RPT 

RT RUMOR RUMORS S&AMP;P 

SALARIATE SALARIES SALVI SANCTIONNEE 

SANZIONATORI SARA SAR` SAR` 

SATELLITARI SCALABILE SCALETTATI SCELTO 

SCOEITà SECURITIES SEDUIT SEGMENTARE 

SEGNATO SEGUIR` SEMAINE SEMESTRALE 

SEMI-FESTIVA SEMI-FESTIVO SEMIFESTIVO SEMISOMMERGIBILE 

SEMPRE SENATRICE SENG SENTIMENT 

SERAIENT SERVIR` SERVIZIOAPPALTI.ILSO SES 

LE24ORE.IT 

SETTLEMENT SHARE SHARES SHARING 

SHOE SHORTLIST SHOW/SU SIDE 

SIDEWAYS SIGNES SIM SINERGIè 

SITO-WEB SMALTIMENTO SNELLIMENTO SOC 

38


SOCIALEMENT SOCIAUX SOCIETA SOCIETA-MERCATO 

SOCIET` SOFT SOLO SOLTANTO 

SOPRA SOPRATTUTTO SOPRATUTTO SOPRAVVALUTAZIONE 

SORT SOSPESIONI SOSTENIBILITà SOSTENUTO 

SOUTIEN SOVRAPREZZATE SPECTRE SPECULATION 

SPECULATRICES SPESSO SPESSO SPIN-OFF 

SPLIT SPLITTING SPREAD SPYSTOCKS.IT 

SRUDIARE STABILIT` STAMANE STAMANI 

STANPOOR'S START-UP STASERA STAZIONARE 

STELLAGE STEREO STG STG-R 

STILARE STOCK-OPTIONS STORES STOUT 

STRAP STRATEGIST STRIKE STRIP 

STRUCTURELLES SU SUBITO SUDCOREANO 

SUDDETTO SUPERATO SUPERBORSA SUPERDOLLARO 

SUPPLENTE 

SUPPLIERMARKET.CO SUPPORTATI 

SUR 

M 

SUSSIDIARIO SWITCHING SYSTEMATIQUES Sì 

TAIWANESE TANDIS TANTO TANTOPIù 

TARIFFARIA TARIFFARIE TAUX TECH 

TECNICO-OPERATIVA TEDESCO-AMERICANA TEDESCO-AMERICANO TELCO 

TELEPHONES TELEPHONIE TEMPISTICO TEMPJTE 

TEND TERM TH TICK 

TIE-UP TIROLI TITOLI-INCASSO TLC 

TLC. TO-CONSUMER TOURNANT TOUTES 

TRACENT TRACKING TRADER TRADING 

TRASFORNARSI TRAVAIL TRENTENNALE TRIM 

TRIMESTRELA TRIPLA TROPPO TURNOVER 

TUTTORA TX ULTRAPROTETTO UNBUNDLING 

UNIFAMILIARE UNIQUE UNIT` UP 

USCENTE UTILITIES VALIDAZIONE VALORISE 

VALUE VENDERA VENERDI VENTE 

VENTIESIMO VENTURO VERITEDE VERR` 

VERS VEUT VEUVAGE VI 

VICEMINISTRO VICIEUX VIDEOGIOCHI VIEW 

VIGENTE VIGENTI VIRAGE VIRTUAL 

VITA-INVESTIMENTO VOCE-DATI VOULAIS WARRANT 

WARRANTS WEB WEEK WHEREVER.NET 

WIRELESS WWW. WWW.BORSAITALIA.IT XII 

XX Y&AMP;R ZONES ZUCCHERO 

1.5.1.4 Test 4 – database economico (sui lemmi rilevanti al fine della 

classificazione) 


Numero Lemmi trovati nella risorsa economica: 271 (~24 %). 

Considerando i soli lemmi non trovati che non vengono anche trovati nella risorsa generica, il 

numero di lemmi non trovati si riduce da 849 (1120 – 271) a 94. 

Lista Lemmi non presenti in IWN finanziario e in IWN generico 

A.D. ALMENO ANCHE ANTI-TRUST 

APPOSITO BANCASSURANCE BANK BANKING 

BARS BICAMERALE BLUE-CHIP BLUE-CHIPS 

BMW CALL CALL CAPACVIT` 

CAPITAL CATERING CHIP CHIPS 

CIRCA COMPOSITE CONTRO-OPA CONTROLLATO 

39


COSì CREDIT DA DELL 

DEMANIALI DESTAGIONALIZZATI DETERMINATO DL 

DLR DLR DOPO E.VOCI 

EURO FINO FLOW GIù 

INGROSSO INOLTRE INSù INVECE 

JOINT JOINT-VENTURE JV L' 

MACROECONOMICI MADE MADE MAX 

MESA MLN MULTI-MARCA NON 

OLTRE ONLINE ORD PESOS 

PIY PMI PREFERRED PROFORMA 

PURE PUT QUASI RADIOCOR 

RATING RC ROE SEMESTRALE 

SEMPRE SHARES SIM SOCIETA 

SOLO SOPRATTUTTO SOPRATUTTO SPREAD 

STANPOOR'S SUBITO SUDCOREANO TANTO 

TICK TLC TRENTENNALE TRIM 

TURNOVER USCENTE VENTURO VICEMINISTRO 

VOCE-DATI 

ZUCCHERO 

1.6 note sui risultati dei test: 

I termini non riconosciuti si possono raggruppare nelle seguenti categorie: 

1. termini assenti in italwordnet , ad esempio 

ALTRIMENTI APPENA BICAMERALE INCARICATO 

2. termini inglesi,francesi,etc. ad esempio 

BLUE-CHIP BOOK BLACK BOARD 

CHARITY CHAT-ROOM ECONOMIQUE ETHIQUE 

3. gibberish a cui, comunque, il tokenizzatore statistico ha assegnato una categoria sintattica, 

ad esempio 

Y&AMP;R 




RY 

S&AMP;P 

NOTA_DEL_REDATTOR 

E 

4. errori sintattici, termini mal tokenizzati, ad esempio 

A130MILA AIUTER` ANNì AUTO(MARZO 

AVR` CAFFH CAPACVIT` ATTENDENDERSI 

5. termini con stem non unico, ad esempio 

ASPIRAPOLVERI ( aspirapolvere e' presente in italwordnet) 

6. sigle, ad esempio 

40


DLR. DMAIL.IT DIGITALWORK.COM COM-AMM-GR-R 8 

7. termini presenti ma non trovati causa mancata (o errata) lemmatizzazione da parte del 

sistema di test: 

MACROECOMICI MACROECONOMICHE MACROECONOMICI 

1.7 Trattamento MultiWord 

Il trattamento di termini polilessicali o ‘multiword’ (quali ad esempio ‘tasso di sconto’) 

rappresenta un problema, già evidenziato e tuttora esistente. La valutazione quantitativa 

dell’impatto di questa tematica non è stata effettuata, poichè le procedure di test utilizzate lavorano 

sul singolo lemma e, in tutti i casi, il giudizio sul fatto che un dato ‘concetto’ debba o non debba 

essere coperto da una entry in wordnet sono tutt’altro che oggettivi. Tuttavia, quand’anche fosse 

ipotizzabile verificare la presenza di termini multiword tramite ‘multilookup’ nel sistema (e.s. in 

presenza di termini quali ‘tasso’ seguiti nel corpus da ‘di sconto’, verificare, sul match del primo 

elemento il completamento) questo richiederebbe estensioni alle API per permetterlo. Il fenomeno 

non è triviale, visto che nel wordnet economico-finanziario si hanno 3579 multiword su 4708 

nouns. 

La tematica deve essere affrontata e rappresenterà uno dei temi della linea 1.4. 

8 Sigle di questo tipo sono normalmente sigle degli autori, che compaiono nei testi Radiocor all’interno della notizia 

(e non come informazioni di testata). 

41


Sezione 3 

Software di Gestione di ItalWordNet: Manuale per l'Utente 

1. INTRODUZIONE..................................................................................................................................... 44 

2. INSTALLAZIONE ................................................................................................................................... 44 

2.1 Requisiti............................................................................................................................................. 44 

2.2 Installazione server .......................................................................................................................... 44 

2.3 Installazione client............................................................................................................................ 45 

2.3.1 Finestra di startup.......................................................................................................................................... 45 

3. FUNZIONI DEL SERVER ....................................................................................................................... 46 

4. FUNZIONI DI BROWSING ..................................................................................................................... 47 

4.1 Barra dei menù.................................................................................................................................. 48 

4.1.1 Menù “File” .................................................................................................................................................. 49 

4.1.2 Menù “Modifica”......................................................................................................................................... 50 

4.1.3 Menù “History”............................................................................................................................................. 50 

4.1.4 Menù “Opzioni”............................................................................................................................................ 51 

4.1.5 Menù “Visualizza”........................................................................................................................................ 51 

4.1.6 Menù “Ricerche” .......................................................................................................................................... 52 

4.1.7 Menù “Help”................................................................................................................................................. 53 

4.2 Area di ricerca su synset ................................................................................................................. 53 

4.2.1 Ricerca di synset nel Wordnet ...................................................................................................................... 54 

4.2.2 Ricerca di synset nell’indice ILI ................................................................................................................... 54 

4.2.3 Presentazione dei synset ............................................................................................................................... 54 

4.2.4 Ricerche troppo pesanti ................................................................................................................................ 55 

4.3 Area delle varianti............................................................................................................................. 55 

4.3.1 Dati sul synset............................................................................................................................................... 55 

4.3.2 Dati sulla variante ......................................................................................................................................... 55 

4.4 Area delle relazioni........................................................................................................................... 56 

4.4.1 Relazioni su wordnet italiano........................................................................................................................ 56 

4.4.2 Relazioni su ILI ............................................................................................................................................ 56 

4.5 Navigazione della Top Ontology..................................................................................................... 56 

5. FUNZIONI DI EDITING........................................................................................................................... 57 

5.1 Editing di synset e varianti .............................................................................................................. 57 

5.1.1 Modifica synset............................................................................................................................................. 58 

5.1.2 Nuovo synset ................................................................................................................................................ 58 

42


5.1.3 Cancellazione synset..................................................................................................................................... 59 

5.2 Editing di relazioni............................................................................................................................ 59 

5.2.1 Modifica relazione ........................................................................................................................................ 59 

5.2.2 Nuova relazione ............................................................................................................................................ 60 

5.2.3 Cancellazione relazione ................................................................................................................................ 61 

6. FUNZIONI DI IMPORT/EXPORT............................................................................................................ 61 

6.1 Modello XML per ItalWordnet .......................................................................................................... 62 

6.2 Modello XML per word_meaning .................................................................................................... 62 

6.3 Modello XML per Top_Ontology e Domain_Ontology .................................................................. 64 

7. INTERFACCIA DA PROGRAMMA (API) .............................................................................................. 66 

7.1 Messaggio di registrazione ............................................................................................................. 66 

7.2 Messaggio di de-registrazione ........................................................................................................ 66 

7.3 Messaggio di accesso ai dati .......................................................................................................... 66 

7.4 Comando: api-data-versions ........................................................................................................... 67 

7.5 Comando: api-wordnet .................................................................................................................... 67 

7.6 Comando: api-wordmeaning ........................................................................................................... 68 

7.7 Comando: api-variant....................................................................................................................... 69 

7.8 Comando: api-wm-lemmas.............................................................................................................. 70 

7.9 Comando: api-relation ..................................................................................................................... 71 

7.10 Comando: api-ili................................................................................................................................ 71 

7.11 Comando: api-ili-lemmas................................................................................................................. 73 

7.12 Comando: api-top-concept.............................................................................................................. 73 

7.13 Comando: api-wn-from-lemma........................................................................................................ 74 

8. PROBLEMI NOTI ................................................................................................................................... 74 

9. BIBLIOGRAFIA ...................................................................................................................................... 74 

43


2 Introduzione 

IWN-BEST (ItalWordNet – Browsing and Editing Software Tools) è un pacchetto software che 

include una serie di strumenti che consentono il completo utilizzo dei dati di ItalWordnet [Manuale 

2000]. 

L’interfaccia grafica della risorsa ItalWordnet è stata sviluppata per due situazioni d’uso: 

• Interfaccia grafica per l’utente finale. Consente all’utente finale di utilizzare la risorsa 

ItalWordnet per accedere alle informazioni contenute nel database. Visualizza le parole (lemmi) 

disponibili, la struttura relazionale dei synset, gli agganci con synset della lingua inglese. 

• Interfaccia grafica per lo sviluppatore. Permette di visualizzare, inserire e modificare 

informazioni presenti nel database della risorsa ItalWordnet. Consente il lavoro contemporaneo 

di più sviluppatori dallo stesso sito sulla medesima installazione. 

3 Installazione 

3.1.1.1.1 Questa sezione descrive la procedura di installazione di IWN-BEST in ambiente Windows. 

L’installazione tipica avviene da Cd-Rom. 

3.2 Requisiti 

3.2.1.1.1 Windows 95, 98, NT 

Intel Pentium o superiore 

32 MB RAM (64+ consigliato) 

120 MB spazio libero su Hard Disk (server) 

4 MB spazio libero su Hard Disk (client) 

3.3 Installazione server 

Deve essere effettuata sulla macchina server. 

Lanciare (doppio click) il programma di installazione sotto "/server/setup.exe". Verrà richiesto il 

nome della directory (d'ora in poi HOME) sotto la quale installare il software. Per effettuare 

l'installazione cliccare il bottone con l'icona di un computer. L'installazione del server richiede 

pochi minuti. 

44


3.4 Installazione client 

Lanciare (doppio click) il programma di installazione sotto "/client/setup.exe". Verrà richiesto il 

nome della directory sotto la quale installare il software. Per effettuare l'installazione cliccare il 

bottone con l'icona di un computer. 

3.4.1 Finestra di startup 

Per lanciare il client: 

• fare doppio clic dalla HOME, utilizzando il File Manager di Windows, sul file iwn-client.exe; 

• oppure dalla voce “Esegui” del menu “Start” sulla barra di Windows, selezionare il file iwnclient.exe 

nella directory HOME e premere il bottone OK. 

Per poter interrogare la base di dati l’interfaccia client si deve collegare al server, specificando i 

parametri di connessione, che vengono immessi dall’utente tramite la finestra di startup (Figura 1). I 

parametri richiesti sono: 

- login dell’utente 

- hostname ed il numero di porta della macchina dove è stato caricato il programma server; 

Figura 1. Interfaccia di connessione client 

La finestra di startup permette inoltre di definire alcune caratteristiche del layout, quali la 

modalità video, la lingua utilizzata nei menu e nei messaggi, la visualizzazione di una finestra di 

debug per il monitoraggio dei dati che client e server si scambiano e l’abilitazione delle funzionalità 

di editing. 

45


Una volta configurata questa finestra le informazioni verranno memorizzate per gli avvii 

successivi. 

È possibile anche specificare gli argomenti dalla riga di comando con la seguente sintassi: 

iwn-client.exe [-host ] [-port ] [-screen color|blackwhite] [- 

debug yes|no] [-tool browser|edit] 

Nel caso di figura 1: 

iwn-client.exe –host calvino –port 1036 –screen color –debug yes –tool edit 

4 Funzioni del server 

La gestione multiutente delle risorse di ItalWordNet avviene tramite un programma server a cui si 

possono collegare più interfacce client. Maggiore sarà il numero di client collegati minori saranno 

le prestazioni che si potranno raggiungere; inoltre anche il tipo ricerche effettuate da ogni client 

avrà effetto sulla velocità delle risposte. 

Il server viene attivato attraverso il programma italwordnet.exe, che può essere lanciato con le 

seguenti opzioni: 

-host per specificare il nome (l'hostname o l'indirizzo IP) della macchina; 

-port il numero di porta su cui il servizio è disponibile; 

-lang per avere i messaggi nella lingua desiderata (“italiano” per default oppure “english”). 

Un esempio può essere: 

italwordnet.exe -host calvino -port 1035 -lang english 

Il programma deve essere lanciato dalla HOME di IWN-BEST; in caso contrario l'applicazione non 

riesce a trovare i database ed i file di configurazione, producendo un messaggio di errore. 

L’aspetto dell’interfaccia server è quello di Figura 2. La finestra presenta le informazioni sullo stato 

del server (in basso sulla barra di stato), la lista di tutti gli utenti collegati (compreso la macchina su 

cui sono collegati) ed una zona riservata ai messaggi sul loro stato. 

Ogni volta che si collega un nuovo utente la zona dei messaggi viene aggiornata (vedi Figura 2). 

Allo stesso modo quando un utente chiude l’interfaccia client viene visualizzato il messaggio di 

cessata connessione (riga 2 in Figura 2). 

Il controllo dei client è possibile anche cliccando con il tasto sinistro del mouse su un qualsiasi 

utente tra quelli collegati. Con questa operazione viene creata un finestra che dà la possibilità al 

gestore del server di controllare che un utente sia ancora effettivamente collegato (nel caso ad 

esempio sia soltanto interrotta la comunicazione) ma anche di spedire messaggi, ad esempio per 

avvertire l’utente che il servizio verrà temporaneamente interrotto. 

46


Figura 2: Interfaccia server 

4.1.1.1.1.1 Per interrompere l’esecuzione del server utilizzare dal menu “File” il bottone “Esci”. Tale 

operazione sarà preceduta dall’invio di un messaggio a tutti gli utenti collegati della imminente 

disattivazione del server stesso. 

5 Funzioni di browsing 

La finestra di browsing (Figura 3) è composta da quattro zone principali: 

1. La barra dei menu (area 1 in figura 3). Essa contiene le funzionalità secondarie che l’utente 

potrà invocare attraverso la selezione delle voci contenute nei vari menù a tendina. Ad esempio, 

l’attivazione delle aree di dettaglio, la gestione del tipo di carattere, la visualizzazione della 

history delle ricerche effettuate, la chiusura dell’interfaccia, l’import/export da e su file, ecc. 

2. L’area di ricerca dei synset (area 2 in figura 3). Essa comprende sia la zona dove verranno 

impostati i parametri utili alla ricerca, sia quella dove verranno visualizzate le informazioni 

trovate. Queste ultime sono sempre dei synset. Attraverso la selezione di un synset visualizzato 

tutte le informazioni di quel synset sono visualizzate in sottoframe di dettaglio (vedi aree 3 e 4 

della figura 3). 

3. L’area delle varianti (area 3 in figura 3). Presenta le informazioni generali del synset 

(definizione, concetti della top-ontology e della domain ontology, identificatore), e di ogni sua 

variante. 

4. L’area delle relazioni (area 4 in figura 3). In questa zona sono mostrate tutte le relazioni a 

partire da un singolo synset divise per tipo. 

47


4 

Figura 3. Interfaccia di browsing 

Le zone 2, 3 e 4 sono dimensionabili dall’utente, sia in larghezza che in altezza. 

3.1 Barra dei menù 

5.1.1.1.1 La barra dei menù consente di effettuare le operazioni principali messe a disposizione dal 

tool. 

5.1.1.1.2 

5.1.1.1.3 

48


Figura 4. Barra dei menù 

5.1.2 Menù “File” 

5.1.2.1 Bottone “Nuova versione” 

5.1.2.2 Consente di creare una nuova versione dei dati specificando il nome che la 

identifica. 

5.1.2.3 E` possibile indicare inoltre la versione dell’ILI (1.5 o 1.6) a cui il nuovo 

database fa riferimento. 

5.1.2.4 Bottone “Elimina versione” 

5.1.2.5 Permette di eliminare i dati della versione correntemente utilizzata. 

Attenzione che possono venir irreversibilmente eliminati tutti i dati 

dell’italiano di una delle versione presenti nel menu “Versioni database”. 

49


5.1.2.6 Bottone “Versioni database” 

Consente di cambiare il database su cui vengono effettuate le ricerche. Attualmente sono presenti 

due database: “generic”, per la risorsa generica, “economic” per il database del dominio economicofinanziario. 

5.1.2.7 

5.1.2.8 Bottone “Importa” 

5.1.2.8.1 Non attivo nella versione attuale. Permetterà di importare dati da file in formato XML 

(vedere sezione 6). 

5.1.2.9 Bottone “Esporta” 

5.1.2.9.1 Non attivo nella versione attuale. Permetterà di esportare dati su file in formato XML 

(vedere sezione 6). 

5.1.2.10 Bottone “Esci” 

Chiude il client ItalwordNet. 

5.1.3 Menù “Modifica” 

5.1.3.1 Bottone “Annulla” 

5.1.3.1.1 Non attivo nella versione attuale. 

5.1.3.2 Bottone “Seleziona tutto” 

Consente di selezionare tutti i dati presentati sulla finestra di ricerca synset per copiarli su file. 

Selezioni di dati parziali sono possibili con il trascinamento del mouse sulla finestra dove 

compaiono i dati. 

5.1.4 Menù “History” 

Permette di accedere alle ultime ricerche già effettuate. Selezionando una ricerca dal menù i dati 

vengono ricalcolati. 

50


5.1.5 Menù “Opzioni” 

5.1.5.1 Bottone “Caratteri area varianti” 

Permette di modificare il tipo e la dimensione del carattere utilizzato nell’area variante e nell’area 

delle relazioni (zone 3 e 4 in figura 3). 

5.1.5.2 Bottone “Caratteri area synset” 

Permette di modificare il tipo e la dimensione del carattere usato nell’area synset (zona 2 in figura 

3). 

5.1.5.3 Bottone “Lunghezza max dell’history” 

Imposta il numero massimo di ricerche che vengono inserite nel menù “history”. 

5.1.6 Menù “Visualizza” 

Permette di personalizzare alcuni output delle ricerche. 

5.1.6.1 Bottone “Mostra id synset” 

Nell’output di ricerche di synset aggiunge l’identificatore numerico alle informazioni del synset. 

5.1.6.2 

5.1.6.3 Bottone “Mostra il numero di senso” 

Negli output di ricerche di synset mostra il numero di senso delle varianti del synset. 

5.1.6.4 Bottone “Dettagli area varianti” 

Permette di configurare i dati presentati nella area della variante (zona 3 in figura 3). 

5.1.6.5 Bottone “Finestra di editing” 

Attiva la finestra di editing, anche se non vi sono synset selezionati. La finestra di editing si apre 

anche tramite il click del mouse destro su un synset presente nell’area di ricerca synset. 

51


5.1.6.6 Bottone “Statistiche” 

5.1.6.6.1 Mostra le informazioni, in termini quantitativi, dei dati contenuti nella versione 

correntemente usata. In particolare vengono mostrati il numero di synset, di sensi, di parole, di 

relazioni interne e di equivalenza. Un esempio delle statistiche è riportato in Figura 5. 

FIGURA 5. FINESTRA DELLE STATISTICHE. 

5.1.7 Menù “Ricerche” 

5.1.7.1 Bottone “Synset senza padre” 

5.1.7.1.1 Mostra, dopo aver scelto la POS da un’apposita finestra di pop-up, tutti i synset di quella 

POS senza padre. Per i nomi propri si tratta di synset senza relazione BELONGS_TO, mentre per 

le altre POS di synset senza alcuna relazione HAS_HYPERNYM. 

52


5.1.7.2 Bottone “ Synset senza ili” 

5.1.7.2.1 Mostra, dopo aver scelto la POS da un’apposita finestra di pop-up, tutti i synset senza alcuna 

relazione con l’ILI. 

5.1.8 Menù “Help” 

5.1.8.1 Bottone “Guida in linea” 

5.1.8.1.1 Non attivo nella versione attuale. 

5.1.8.2 Bottone “Informazioni su …” 

5.1.8.2.1 Mostra una finestra contenente le informazioni sulla versione e l’autore del software. 

3.2 Area di ricerca su synset 

In questa area vengono mostrati, in modo sintetico, elenchi di synset recuperati secondo varie 

modalità di ricerca. Ciascun synset è un oggetto attivo che, una volta selezionato, viene presentato 

in modalità analitica (con tutte le sue proprietà) nell’area delle varianti. 

FIGURA 6. AREA DI RICERCA SU SYNSET 

53


5.1.9 Ricerca di synset nel Wordnet 

5.1.9.1 Ricerca da lemma 

Si inserisce un lemma e il risultato è la lista dei synset, suddivisi per Part of Speech (POS), in cui il 

lemma compare. Il lemma è la forma canonica di una parola, tipicamente quella riportata nei 

dizionari. L’accesso è case-insensitve, cioè possono essere usati indifferentemente caratteri 

maiuscoli o minuscoli. Le lettere accentate possono essere scritte sia con un unico carattere 

(“libertà”), sia con due caratteri (“libertà” “liberta`”). Nel caso di parole composte il separatore è il 

trattino (“Alto-Adige”). Nel caso di espressioni complesse il separatore è la spaziatura (“casa di 

riposo”). 

5.1.9.2 Ricerca per sottostringa 

E` possibile utilizzare il carattere jolly “*”, che indica una qualsiasi sequenza di caratteri, per 

cercare tutte le parole che soddisfano una determinata struttura. Ad esempio, “*posto” ritorna tutte 

le parole che finiscono con “posto” (“avamposto”, “composto”, ecc.); “casa*” ritorna tutte le parole 

che iniziano con “casa” (“casa di riposo”, “casato” , “casa editrice”, ecc.); “*barca*” ritorna tutte le 

parole che iniziano o terminano con “barca” (“barcaiolo”, “imbarcare”, “barca”, ecc.); “pa*la” 

ritorna tutte le parole che iniziano con “pa” e finiscono con “la” (“palla”, “parola”, ecc.). Le parole 

recuperate vengono mostrate in un menù, dal quale possono essere selezionate. 

5.1.9.3 Ricerca da concetto della top ontology 

Visualizza i synset che possono essere ricondotti con un certo concetto della Top Ontology. Il 

concetto viene selezionato da un menù ad albero (vedi Sezione 4.5). 

5.1.10 Ricerca di synset nell’indice ILI 

5.1.10.1 Ricerca da lemma 

Inserendo un lemma inglese si ottengono i synset dell’indice ILI che contengono il lemma. Essendo 

l’ILI un elenco non strutturato, su questi synset non sono possibili ulteriori ricerche (es: iponimi, 

iperonimi, ecc.). Per il wordnet generico sono visualizzati i synset della versione 1.5 di wordnet 

inglese, mentre per il wordnet economico sono visualizzati quelli della versione 1.6. Anche per 

ottenere i synset dell’ILI è possibile utilizzare la ricerca per sottostringa vista in precedenza (vedi 

sezione 4.2.1) 

5.1.11 Presentazione dei synset 

5.1.11.1.1 I synset recuperati sono presentati inizialmente in modalità “overview” (Figura 6), vale a 

dire suddivisi per POS. A partire da questa presentazione è possibile navigare la rete di 

ItalWordnet seguendo le relazioni concettuali previste nel modello. In base alle POS presenti per 

un certo lemma vengono attivati i pulsanti “nome”, “verbo”, “aggettivo”, “avverbio” o “nome 

proprio”, ad ognuno dei quali sono associate le ricerche concettuali possibili per i synset presenti 

nella overview. Dato il numero elevato delle ricerche teoricamente possibili, queste sono state 

divise in principali, sempre visibili aprendo il menù di una POS attiva, e secondarie, visibili 

54


tramite la voce “altre ricerche”. Entrambe le ricerche, principali e secondarie, sono accessibili 

solo se la relativa voce nel menù è attiva. 

5.1.12 Ricerche troppo pesanti 

Alcune ricerche, per la loro intrinseca complessità, possono richiedere tempi di attesa lunghi. Per 

ovviare, parzialmente, al problema sono stati realizzate due possibilità di interruzione della ricerca. 

La prima consiste in un messaggio che, non appena inviato il comando, notifica all’utente la 

complessità della ricerca (es: “esistono 5000 synset iponimi di “oggetto”), permettendogli di non 

dare inizio alla ricerca. La seconda possibilità è un pulsante “interrompi” che termina una ricerca in 

corso in qualsiasi momento, senza ritornare alcun risultato. 

3.3 Area delle varianti 

5.1.12.1.1 Presenta informazioni di dettaglio sul synset e sulle sue varianti (Figura 7). 

Personalizzazioni sono possibili tramite il menù “Scegli dettagli synset” (vedi sezione 4.5.1). 

Figura 7. Area delle varianti 

5.1.13 Dati sul synset 

Sono riportati l’identificatore numerico del synset, la definizione, distinguendo tra pubblica e 

privata, i concetti della Top Ontology e della Domain Ontology. 

5.1.14 Dati sulla variante 

5.1.14.1.1 Le varianti sono ispezionabili singolarmente, e riportano il numero di senso, sia in 

ItalWordnet che in EuroWordnet, lo stato della variabile, esempi, features sull’uso della variante, 

autore e data dell’ultima modifica e un campo per commenti. 

55


3.4 Area delle relazioni 

5.1.14.1.2 In questa area vengono mostrate le relazioni che il synset selezionato (synset attivo) 

nell’area di ricerca synset ha con altri synset presenti all’interno di wordnet italiano, dell’indice 

ILI, del Wordnet inglese (o eventualmente di un’altra lingua, purchè collegato all’indice ILI da 

relazioni di equivalenza), e della risorsa terminologica (purchè collegata tramite relazioni di 

“innesto”). Il collegamento con Wordnet di un’altra lingua è teoricamente possibile dato l’utilizzo 

dell’indice di EuroWordNet, ma non verrà realizzato nel corso del progetto; il collegamento con 

wordnet specialistici, nel caso quello economico-finanziario, verrà realizzato nelle prossime 

versioni. 

5.1.15 Relazioni su wordnet italiano 

5.1.15.1.1 Visualizza tutte le relazioni che partono dal synset attivo e raggiungono synset interni al 

wordnet italiano. Ciascun tipo di relazione viene presentato con una cartella con il nome della 

relazione e il numero di istanze della relazione effettivamente presenti. Questa indicazione può 

fornire una stima approssimativa dei tempi di attesa per la completa visualizzazione delle 

relazioni. Ciascuna istanza di relazione viene presentata mostrando il synset target della relazione 

stessa. 

Figura 8. Area delle relazioni 

5.1.16 Relazioni su ILI 

Le relazioni di equivalenza con l’indice ILI sono presentate con modalità analoghe a quelle usate 

per le relazioni interne a wordnet (vedi 4.4.1). 

3.5 Navigazione della Top Ontology 

5.1.16.1.1 La Top Ontology può essere navigata tramite un menù ad albero (Figura 9). Il concetto 

selezionato è pronto per una ricerca (vedi 4.2.1) dei synset ad esso collegati. 

56


Figura 9. Navigazione della Top Ontology 

6 Funzioni di editing 

L'editing è attivabile in fase di avvio dalla finestra di startup attraverso la selezione del tasto "Edit" 

della voce "Strumenti" (tale scelta è possibile nelle distribuzioni complete mentre non è presente in 

quelle dedicate alla sola consultazione). 

6.1.1.1.1 Le funzioni di editing avvengono sempre su una finestra diversa da quella di browsing. Per 

aprire questa finestra si può procedere in due modi: 

- cliccare con il tasto destro del mouse su un synset visualizzato nell'area synset o su una relazione 

presente nell'area relazioni; 

- cliccare dal menu "Visualizza" sul bottone "Finestra di editing". 

Nel primo caso nella finestra di editing verranno inserite le informazioni del synset o della relazione 

cliccata; nel secondo la finestra sarà priva di informazioni. 

La finestra di editing è composta da una barra dei menu e da due cartelle rispettivamente riservate 

alla modifica dei synset e delle relative varianti, e delle relazioni. 

3.6 Editing di synset e varianti 

Nella cartella riservata all'editing dei synset (Figura 10a) è possibile modificare le seguenti 

informazioni (con "no" vengono indicati i campi presenti ma non modificabili con questa versione 

del sistema): 

• campi semantici (no): a quali campi semantici il synset appartiene; 

• concetti dell'ontologia (no): i concetti a cui il synset è collegato; 

• definizione pubblica: la glossa principale del synset; 

• definizione privata: la glossa secondaria; 

• varianti: tutte le varianti presenti nel synset. 

57


10a. Editing di synset e varianti 

Per ogni variante si possono modificare i campi stato, esempi, uso, caratteristiche ed il commento. 

Di seguito si riportano le istruzioni per le operazioni di modifica, creazione e cancellazione di 

synset. 

6.1.2 Modifica synset 

Dalla finestra di editing di synset, cliccando sui campi presentati si può modificarne il valore nella 

parte bassa della finestra. Una volta effettuata la modifica cliccare sul bottone "Aggiorna" oppure 

premere il tasto "Esc" (posto di solito in alto a sinistra sulla tastiera); questa operazione determinaa 

il cambiamento del valore del campo e mantiene tale modifica fino a quando l'utente non deciderà 

di salvarlo definitivamente. Tutti i synset modificati e non ancora salvati vengono presentati nella 

finestra di browsing con l’icona . 

6.1.3 Nuovo synset 

Per la creazione di un nuovo synset utilizzare il bottone "Nuovo synset" dal menu "Synset". Il 

sistema chiede all'utente di indicare la POS del synset. Ogni campo del synset può essere 

modificato con la modalità descritta in 5.5.1. 

Il salvataggio di un nuovo synset si ottiene cliccando il bottone "Conferma synset" posto nel menu 

"Synset". Il sistema riepiloga le modifiche apportate e chiede all'utente una conferma definitiva. 

Con questo comando viene salvato solo il synset correntemente visualizzato nella finestra di 

editing; se si vogliono confermare tutti i synset fino ad ora modificati cliccare sul bottone 

"Conferma tutti i synset" del menu "Synset". 

Le condizioni necessarie per confermare la creazione di un nuovo synset sono; 

58


- il synset deve contenere almeno una variante; 

- il synset deve essere specificato il suo padre oppure che si sta creando un synset al top della 

gerarchia. Il synset padre si determina, una volta visualizzato nell’area di ricerca synset, cliccando 

sul quadratino grigio presente a fianco di ogni synset che si ottiene come risultato di una ricerca. 

Se il nuovo synset si vuole inserirlo al top della gerarchia, e quindi senza nessun padre, si deve 

cliccare sul bottone “Crea senza padre” presente nella scheda di editing del synset. 

Figura 10b. Esempio di inserimento di un nuovo synset 

6.1.4 Cancellazione synset 

Il synset correntemente visualizzato può essere cancellato cliccando il bottone "Elimina synset" 

presente nel menu "Synset". 

3.7 Editing di relazioni 

Dalla finestra di editing delle relazioni (Figura 11) si possono creare nuove relazioni tra synset o 

modificarne di esistenti. Le informazioni che identificano una relazione sono: 

- il synset di partenza; 

- il synset di destinazione; 

- il tipo di relazione (che dipende dai synset di partenza e di destinazione); 

- eventuali tratti che ne specificano le caratteristiche. 

6.1.5 Modifica relazione 

Di una relazione esistente è possibile modificarne soltanto i tratti (o caratteristiche). 

È possibile, visualizzata un relazione, selezionare un tipo diverso di relazione ma tale operazione è 

uguale a creare una nuova relazione partendo dal passo 3 della procedura di creazione di una nuova 

relazione descritta qui di seguito. La stessa cosa vale se si modifica il synset di destinazione. 

59


Figura 11. Editing di relazioni 

6.1.5.1.1.1 Tutte le relazioni modificate e non ancora salvate vengono presentate nella finestra di 

browsing con l’icona . 

6.1.6 Nuova relazione 

Per creare una nuova relazione si possono seguire due modalità. 

• La prima utilizza il menu "Relazioni" della finestra di editing: 

Passo 1: cliccare sul bottone "Nuova relazione". 

Passo 2: visualizzare il synset di partenza nell’area synset; cliccare con il tasto destro del mouse 

sul quadratino che sta a fianco del synset visualizzato; selezionare synset di partenza dal menù 

che si apre. 

Passo 3: impostare il tipo di relazione selezionandone una tra quelle presenti aprendo il menu 

del campo "Tipo di relazione" (i tipi di relazione presenti saranno quelli che ammettono come 

synset di partenza quello selezionato al passo 2). 

Passo 4: impostare il synset di destinazione con la stessa modalità descritta al passo 2. 

Passo 5: inserire i tratti della relazione, anche se non è obbligatorio, dopo aver cliccato sul 

bottone "Caratteristiche". 

60


• La seconda modalità consente di creare una relazione a partire dal synset correntemente 

selezionato nella finestra principale. Per questo si utilizzano i bottoni “Relazione interna” e 

“Relazione equivalenza” presenti nell’area relazioni della finestra principale (Figura 8). 

Passo1: cliccare su uno dei due bottoni e scegliere dai relativi menu a tendina il tipo di relazione 

che si vuole inserire (per annullare l’operazione cliccare la voce “Annulla” del menu 

“Modifica”. 

Passo 2: una volta determinata la relazione il cursore del mouse si trasforma in un pallino nero 

con cui selezionare il synset di destinazione cliccandolo tra quelli presenti nell’area di ricerca 

synset. 

Passo 3: A questo punto la relazione viene visualizzata nella finestra di editing delle relazioni 

dove è possibile modificare qualsiasi valore prima della conferma definitiva. 

Il salvataggio della relazione che è stata modificata o creata deve essere confermato attraverso il 

bottone "Conferma relazione" del menu "Relazione". 

6.1.7 Cancellazione relazione 

Una relazione può essere cancellata tramite il bottone "Elimina relazione" posto nel menu 

"Relazione" della finestra di editing. 

7 Funzioni di import/export 

IWN-BEST consente di importare e esportare dati da file e su file di tipo testo strutturati secondo le 

specifiche in formato XML che vengono riportate in questa sezione. 

La finestra di export si apre cliccando il bottone “Export” presente nel menu “File” della finestra 

principale (Figura 12). 

I dati si possono esportare sia parzialmente che nella loro totalità specificando il nome del file in cui 

verranno salcvati i dati (tale file verrà creato per default nella directory HOME/export/). 

In particolare si possono esportare synset (sia dell’ili che di ItalWordnet), la domain ontology e la 

top ontology. È inoltre possibile decidere di esportare i synset in base alla POS o soltanto i preferiti 

(questa funzionalità non è disponibile nella versione attuale). 

Figura 12. Finestra di export dei dati. 

61


3.8 Modello XML per ItalWordnet 

Al livello più alto dello schema XML ci sono i cinque componenti dell’export (Figura 13): 

• system contiene le informazioni sui dati contenuti nell’export per un’eventuale import; 

• wn è la parte che ospita il wordnet italiano (generico oppure specialistico); 

• ili è l’interlingua (WordNet ingles 1.5 o 1.6); 

• top_ontology in cui trovano posto i concetti dell’ontologia; 

• domain_ontology e`la gerarchia di campi semantici. 

 

 

 

 

 

 

Figura 13. Parte di alto livello del DTD per la descrizione del formato di import/export di 

ItalWordNet 

3.9 Modello XML per word_meaning 

7.1.1.1.1 Il modello “word_meaning” (Figura 14) è usato per descrivere sia synset del wordnet 

italiano (generico – esempio in Figura 15 o specialistico), sia synset dell’interlingua. 

 

 

 

 

 

 

 


sense CDATA #REQUIRED 

ewn_sense CDATA #IMPLIED 

status CDATA #IMPLIED> 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FIGURA 14. DTD DELL’ELEMENTO WORD_MEANING 

63


WORD_MEANING ID="n#8" PART_OF_SPEECH="n"> 

figura geometrica generata da un rettangolo che ruota intorno a uno 

dei suoi lati. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 15. Esempio di word_meaning italiano 

3.10 Modello XML per Top_Ontology e Domain_Ontology 

Il modello “concept” (Figura 16) è usato per descrivere sia concetti della Top Ontology (un esempio 

riportato in Figura 17) sia concetti della Domain Ontology. 

 

 

 

 

 

 

64


Figura 16. Modello XML per import/export per concetti della top ontology e della domain 

ontology 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 17. Esempio di concetto della top ontology 

65


8 Interfaccia da programma (API) 

L’interfaccia da programma di IWN-BEST si basa sullo scambio di messaggi tra una applicazione 

client e il server ItalWordnet. Un messaggio è composto da un performativo (ad esempio tell, 

register-uname, ecc.) e da una serie di coppie attributo valore); la sintassi dei messaggi è la 

seguente: 

(performativo :attributo-1 valore-1 :attributo-2 valore-2 :attributo-n valore-n) 

Gli attributi tipicamente includono un :sender, l’identificatore del client che esegue una richiesta, un 

:receiver, l’identificatore del server a cui il messaggio è indirizzato, e un :content, l’effettiva 

richiesta che viene inoltrata. 

3.11 Messaggio di registrazione 

Il messaggio di registrazione permette al server di ItalWordnet di creare un canale di comunicazione 

per ogni utente che utilizzerà la risorsa. L’identificatore che viene ritornato servirà per comporre i 

messaggi per l'accesso ai dati. 

(register-uname :sender :receiver magma) 

> C: (register-uname :sender PIPPO :receiver magma) 

> S: (ack :sender magma :receiver < PIPPO-MAG4 > :time 3168574274) 

3.12 Messaggio di de-registrazione 

Questo messaggio cancella la registrazione a partire dall'identificativo dell'utente (ID-NAME) 

restituendo una stringa vuota. 

> C: (unregister :sender PIPPO-MAG4 :receiver magma) 

3.13 Messaggio di accesso ai dati 

Le richieste al database di Italwordnet si inviano con il performativo tell e inserendo un comando 

API come valore dell’attributo :content. Il :sender sarà l’identificativo dell’utente (ricevuto in 

risposta ad un messaggio di registrazione) e il :receiver sarà “italwordnet”. 

(tell :sender :receiver italwordnet :content “”) 

Es. (tell :sender PIPPO-MAG4 

:receiver italwordnet 

:content "(api-wordnet \"overview\" \"casa\" \"all\" \"Italian\" \"generic\")" 

) 

Il messaggio che il server ritorna è a sua volta un messaggio di tipo tell e i dati, come risultato 

dell’elaborazione, sono contenuti nel valore dell’argomento :content. Tale valore è sempre una 

stringa formata da una parola chiave che identifica il tipo di risultato e dal risultato stesso. 

Di seguito riportiamo i comandi API disponibili nella corrente versione di IWN-BEST. 

66


8.1 Comando: api-data-versions 

Il messaggio "api-data-versions" permette di sapere quali versioni di database possono essere 

consultate. Non ha parametri in input. 

Ritorna le versioni disponibili come un lista di stringhe. Ognuna di queste stringhe può essere uno 

dei valori del campo DATABASE in tutti gli altri messaggi API. 

Es. (api-data-versions) 

Sintassi OUTPUT: 

AVAILABLE-VERSION {} 

dove e` una lista di DATABASE 

3.14 Comando: api-wordnet 

Il comando "api-wordnet" permette di ottenere informazioni sulla gerarchia di ItalWordnet partendo 

da uno o da tutti i sensi che contengono un determinato lemma (WORD). 

(api-wordnet ) 

Es. (api-wordnet \"overview\" \"casa\" \"n\" \"Italian\" \"generic\")") 

Parametri di INPUT: 

è il tipo di ricerca che è possibile eseguire. Una tra le seguenti: 

"overview" "synonyms-frequency" "coordinate-terms" "hypernyms" "hyponyms-brief" 

"hyponyms-full" "holonyms-inherited" "holonyms-regular" "meronyms-regular" 

"meronyms-inherited" "belongs_to_class" "has_instance" "antonyms" "x_pos" 

"causes" "is_caused_by" "has_subevent" "is_subevent_of" "role" "involved" 

"manner" "result_in" "for_purpose_of" "is_purpose_of" "has_means" "is_means_for" 

"derivation" "co_role" "be_in_state" "fuzzy". 

il lemma su cui si effettua la ricerca. 

è la categoria sintattica (part of speech). Può essere: "n" (noun), "v" (verb), "r" (adverb), "a" 

(adjective), "p" (proper), "all" (ricerca su tutte le pos). 

è la lingua in cui viene cercato il lemma. Nella versione corrente di ItalWordnet è 

sempre "Italian". 

e` una delle versioni disponibili (vedi il messaggio api-data-versions). 


"WORDNET { {}}" 

Il primo elemento è la keyword WORDNET. Il secondo è una lista dove i primi 4 valori ( 

) sono il riepilogo della ricerca effettuata mentre 

è il risultato dell'elaborazione con la seguente sintassi: 

:: 

67


| 

:: 

#-- if = "overview" 

list-of { } | 

#-- in all other cases 

list-of { } | 

#-- è il numero totale di sensi per ogni pos. È un numero. 

:: list_of 

:: list-of 

:: | | 

#-- if = "overview", "synonyms_frequency", "antonyms" 

:: 

{ } 


:: 

{ (list-of )} 

:: 

{ (list-of )} | 

#-- indica la posizione del synset all'interno del . 

È un numero. Questo campo è presente solo nei synset che sono sensi della forma di parola che si 

sta cercando. 

#-- è l'identificatore di un word meaning. È una stringa. 

#-- sono i sinonimi (con il relativo numero di senso di ItalWordnet) di un determinato 

word meaning (es. {"casa#1" "abitazione#1" "dimora#1"}). È una lista di stringhe. 

#-- è una descrizione del senso. È una stringa in cui i caratteri speciali (come le "), vengono 

precedute dal simbolo '\'. 

:: @string | 

#-- identifica lo stato di inserimento o sviluppo del synset. 

#-- specifica il tipo di relazione del synset. 

È usato per esempio per la diversa visualizzazione dei synset. Assume uno dei valori di TYPE-OF- 

SEARCH. 

:: NIL 

3.15 Comando: api-wordmeaning 

Il messaggio "api-wordmeaning" permette di ottenere tutte le informazioni di un singolo word 

meaning. 

(api- wordmeaning < LANGUAGE> ) 

68


Es. (api-wordmeaning \"n#11368\" \"n\" \"Italian\" \"generic\") 

Parametri di INPUT 

è l'identificatore di un word meaning. 

è la categoria sintattica (part of speech). Come in api-wordnet. 

è la lingua in cui cercare la forma desiderata. 

e` una delle versioni disponibili (vedi il messaggio api-data-versions) 


"WORDMEANING { }" 

#-- :: { 

{}} 

#-- sono i sinonimi (con il relativo numero di senso di ItalWordnet) del word meaning 

(es. {"casa#1" "abitazione#1" "dimora#1"}). È una lista di stringhe. 



:: @string | 

#-- è il campo semantico a cui il senso appartiene. 

#-- è il concetto dell'ontologia collegato. 

#-- mantiengono le informazioni di chi, dove e quando è stata effettuate 

l'ultima modifica al word meaning. 

#-- contiene i commenti 

#-- è una lista di due elementi 

:: {list-of } | {list-of } 

#-- è una lista di coppie di valori dove il primo rappresenta il tipo di relazione con l'ili 

ed il secondo le sue occorrenze. 

#-- è una lista di coppie di valori dove il primo rappresenta il tipo di relazione 

all'interno della gerarchia italiana ed il secondo le sue occorrenze. 

3.16 Comando: api-variant 

Il messaggio "api-variant" permette di ottenere tutte le informazione associate alle varianti di un 

word meaning. 

(api-variant ) 

Es. (api-variant \"n#11368\" \"casa\" \"Italian\" \"generic\") 

Parametri di INPUT 


69


è la forma di parola cercata. È una stringa. 

è la lingua in cui cercare la forma desiderata. 



"VARIANT { }" 

#-- è una lista di 8 elementi 

:: { 

} 

#-- è il numero di senso che la variante aveva in EuroWordnet 

#-- è il numero di senso che la variante ha in ItalWordnet 

#-- rappresenta lo stato della variante. 

#-- contiene eventuali esempi. 

#-- contiene eventuali attribuiti sull'uso della variante. Per esempio l'origine. 

#-- contiene eventuali attribuiti sulle carateristiche della variante. Per esempio il genere 

o il numero. 

#-- contiene eventuali commenti. 

#-- altre informazioni per ora non presenti. 

3.17 Comando: api-wm-lemmas 

Il messaggio "api-wm-lemmas" permette di avere le varianti di un word meaning. 

(api-wm-lemmas ) 

Es. (api-wm-lemmas \"n#11368\" \"Italian\" \"generic\") 



è la lingua in cui viene effettuata la ricerca del lemma. 



"LEMMAS { }" 



70


3.18 Comando: api-relation 

Il messaggio "api-relation" permette di avere, a partire da un word meaning, le informazioni sui 

word meaning ad esso collegati attraverso una qualsiasi relazione. 

(api-relation ) 

Es. (api-relation \"n#11368\" \"Italian\" \"has_hyperonym\" \"generic\") 



è la lingua in cui viene effettuata la ricerca del lemma. 

è una delle relazioni del modello ItalWordNet (cfr. [SI-TAL 2000]). 



"RELATION { {}}" 

:: list-of 

:: { 

} 





:: @string | 

#-- identifica lo stato di inserimento o sviluppo del synset. Per ora è sempre "ok" ma in 

fase di editing potrà assume altri valori. 

:: NIL 

3.19 Comando: api-ili 

Il messaggio "api-ili" permette di ottenere informazioni sui word meaning dell'ili (synset inglesi di 

Wordnet 1.5). Essendo un lista piatta non è possibile compiere tutte le ricerche presenti per 

ItalWordnet. 

(api-ili ) 

Es. (api-ili \"overview\" \"home\" \"n\" \"generic\") 


è il tipo di ricerca che è possibile eseguire. Uno dei seguenti: 

è la forma di parola cercata. È una stringa. 

è la categoria sintattica (part of speech). Può essere "n" | "v" | "r" | "a" | "p" | "all" 



71


"ILI { "ili" {}}" 

:: | 

:: 

#-- if = "overview" 

list-of { {}} | 


list-of ( {}) | 

#-- è il numero totale di sensi per ogni pos. È un numero 

:: list_of 

:: list-of 

:: | | 

## if = "overview" 

:: 

{ } 

## in all other cases 

:: 

{ (list-of )} 

:: { (list-of )} 

| 

#-- indica la posizione del synset all'interno del . 

È un numero. Questo campo è presente solo nei synset che sono sensi della forma di parola che si 

sta cercando 

#-- è l'identificatore di un word meaning. È una stringa 


word meaning (es. {"dwelling#1" "home#1" "domicile#1"}). È una lista di stringhe. 


precedute dal simbolo '\' 

:: @string | 



#-- specifica il tipo di relazione del synset. 

È usato per esempio per la diversa visualizzazione dei synset. Assume uno dei valori di ILI-TYPE- 

OF-SEARCH. 

:: NIL 

72


3.20 Comando: api-ili-lemmas 

Il messaggio "api-ili-lemmas" permette di avere le varianti di un ili record. 

(api-ili-lemmas ) 

Es. (api-ili-lemmas \"n#02456156\" \"generic\") 


e` l'identificatore del synset di wordnet inglese (ILI). E` una stringa composta da due 

parti: la pos e l’identificatore di synset separati dal carattere “#”. 



"ILI-LEMMAS { }" 

#-- sono i sinonimi (con il relativo numero di senso) dell'ili (es. {"dwelling#1" 

"home#1" "domicile#1"}). È una lista di stringhe. 

3.21 Comando: api-top-concept 

Il messaggio "api-top-concept" permette di avere tutti i word_meaning associati ad un determinato 

concetto dell'ontologia. 

(api-top-concept ) 

Es. (api-top-concept \"human\" \"generic\") 


) è uno dei concetti dell'ontologia del modello. 



"TOPCONCEPT { \"overview\" \"topconcept\" {}} 

#-- è il numero sensi inglesi (Wordnet 1.5) collegati al concetto di cui si sta 

visualizzando le informazioni. È un numero 

:: | 

:: list-of { {}} | 

#-- è la categoria sintattica (part of speech). Può essere "n" | "v" | "r" | "a" | "p" 

#-- è il numero di word meaning italiani collegati al senso inglese. È un numero 

:: list-of | 

:: { } 

73


#-- è l'identificatore di un word meaning. È una stringa 


word meaning (es. {"casa#1" "abitazione#1" "dimora#1"}). È una lista di stringhe. 



:: @string | 



#-- specifica il tipo di relazione del word meaning italiano con quello inglese. 

:: NIL 

3.22 Comando: api-wn-from-lemma 

Il messaggio "api-wm-from-lemma" permette di avere tutti gli identificatori di word meaning che 

contengo una determinata forma di parola suddivisi per categoria sintattica. 

(api-wm-from-lemma ) 

Es. (api-wm-from-lemma \"casa\" \"generic\") 


è la forma di parola cercata. È una stringa 



"WM-INDEX { (list-of { })} 

#-- è la categoria sintattica (part of speech). Può essere "n" | "v" | "r" | "a" | "p" 

#-- è una lista di WM-ID. È una lista di stringhe (es. {"n#11368" "n#11495" 

"n#34420"}). 

9 Problemi noti 

• Alcune ricerche, ad esempio quelle sulla top ontology, possono essere inefficienti, perché non 

ancora ottimizzate. 

10 Bibliografia 

[SI-TAL 2000] Documento di specifiche Tecniche di SI-TAL – Manuale operativo. Capitolo 2 – 

ItalWordNet: Rete semantico lessicale per l’italiano. CPR, ITC-irst, Quinary, 2000. 

74

75 

Linea 1.3 ItalWordnet

1.3 ItalWordNet 

Appendice I: XML DTD per ItalWordnet 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

76

1.3 ItalWordNet 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

]> 

77

ItalWordNet: Rete Semantico-Lessicale per l'Italiano - Cnr

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?