Fenomeni di intertestualità tematica e di situazione nella letteratura classica
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Fenomeni di intertestualità tematica e di situazione nella letteratura classica
Responsabili scientifici: Marco Fucecchi, Maddalena Zunino, Andrea Brunello
La ricca trama della letteratura greca e latina offre un terreno fertile per l’esplorazione dell’intertestualità, in cui i testi echeggiano, fanno riferimento o citano direttamente opere precedenti, creando una fitta rete di connessioni linguistiche e tematiche. Questo progetto mira a indagare il complesso ambito dell’intertestualità all’interno dei testi classici greci e latini, impiegando tecniche di informatica come il Natural Language Processing (NLP), l’analisi testuale e il machine learning.
Obiettivi
L’obiettivo è svelare la rete intricata di correlazioni tematiche e semantiche, riferimenti ed echi tra diversi testi, fornendo così una comprensione più profonda dei dialoghi tra autori e opere differenti.
Risultati nell'ambito delle DH
Attraverso l’estrazione di argomenti, ci proponiamo di individuare temi e soggetti ricorrenti che permeano testi diversi, offrendo spunti sui discorsi culturali e sociali predominanti dell’epoca. Inoltre, sfruttando il riconoscimento delle entità nominate, vogliamo mappare la moltitudine di personaggi, luoghi ed eventi che si intrecciano nella letteratura greca e latina. Gli aspetti linguistici più complessi, come metafore ed espressioni idiomatiche, possono essere affrontati tramite il deep learning e gli embeddings, consentendo al modello di riconoscere somiglianze semantiche al di là delle semplici analogie sintattiche. Questa esplorazione non solo si propone di illuminare i dialoghi sfaccettati che avvengono all’interno della letteratura latina e greca, ma anche di spingere i confini di ciò che è possibile ottenere con la linguistica computazionale e l’intelligenza artificiale nel campo degli studi classici.
