COMPUTATIONAL PHILOLOGY: DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS

Il corso di Computational Philolgy fa parte della Laurea Magistrale in ‘Digital and Public Humanities’ ed è collegato con il Venice Centre for Digital and Public Humanities (VeDPH) del Dipartimento di Studi Umanistici.
Il corso di Computational Philolgy è un corso di metodologie computazionali applicate alle discipline filologiche e ha un valore di 6 CFU.
Gli obiettivi del corso sono:
— l’apprendimento di metodi computazionali applicabili al dominio degli studi filologici di ambito classico oppure di ambito medievale, moderno e contemporaneo;
— l’acquisizione di abilità nell’uso di strumenti per il riconoscimento automatico del testo dalle immagini digitali, per l’estrazione di varianti da testi allineati automaticamente, per l’analisi morfosintattica e stilometrica dei testi;
— l’acquisizione di competenze per gestire il flusso di lavoro dell’edizione scientifica digitale dall’acquisizione tramite ICR/HTR alle analisi linguistiche e stilistiche funzionali alla costituzione del testo;
— l’acquisizione di competenze relative all’uso e all’estensione di risorse digitali di ambito filologico tramite infrastrutture di ricerca.

1. Conoscenza e comprensione:
• Conoscenza delle metodologie di valutazione della similarità fra testi
• Conoscenza dei principi della stemmatologia
• Conoscenza dei principi dell’analisi linguistica semiautomatica
• Conoscenza della stilometria e dell’analisi stilistica semiautomatica

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
• Capacità di applicare l’analisi linguistica alla valutazione della lectio difficilior
• Capacità di applicare la stilometria al riconoscimento di falsi e l’analisi stilistica allo studio dell’usus scribendi

3. Capacità di rielaborazione autonoma di quanto appreso:
• Capacità di elaborare analisi testuali complesse in contesti nuovi
• Capacità di sviluppare il pensiero critico per la scelta delle metodologie di analisi più adeguate all’oggetto di studio specifico

4. Abilità comunicative:
• Capacità di interagire con i compagni di corso e con il docente per comunicare i risultati delle proprie attività di ricerca inerenti al corso.

Non vi sono prerequisiti obbligatori, anche se è auspicabile una conoscenza di base dei metodi di codifica del testo in XML-TEI.

Il corso di Computational Philology consentirà agli studenti di approfondire temi centrali per gli studi filologici, come la valutazione della similiarità fra testi o l’analisi linguistica e stilistica per la valutazione delle varianti, attraverso l’applicazione di metodi quantitativi.

I contenuti del corso riguardano metodologie computazionali applicate al dominio delle discipline filologiche:
• Prompt engineering per le Digital Humanities
• Intelligent Character Recognition (ICR) e Handwritten Text Recognition (HTR)
• Valutazione della similarità fra stringhe e oggetti complessi
• Algoritmi di allineamento
• Stemmatologia
• Elementi di analisi linguistica semiautomatica
• Stilometria
• Elementi di analisi dello stile con strumenti computazionali
• Domain-Specific Languages (DSLs) per la codifica e l’annotazione di testi
• Elaborazione di documenti codificati tramite DSL
• AI-driven Textual Restoration
• Principali infrastrutture di ricerca per le Digital Humanities (CLARIN, DARIAH, E-RIHS e OPERAS)
• FAIR Data, Linguistic Linked Open Data e Philological Linked Open Data nell’ecosistema di CLARIN.

Tutti i testi e i materiali didattici verranno resi disponibili su Moodle.

La valutazione sarà basata sulle seguenti componenti:
1) Esame orale finale (per lo più incentrato sul progetto e sugli argomenti discussi in classe)
2) Partecipazione alle discussioni e a tutte le attività
3) Presentazione in classe

orale

Voto inferiore al 18: mancato superamento dell’esame - insufficiente conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso - insufficiente livello di svolgimento delle attività in classe e a casa.
Voti 18-21: - sufficiente conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso - sufficiente livello di svolgimento delle attività in classe e a casa.
Voti 22-24: - soddisfacente conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso - soddisfacente livello di svolgimento delle attività in classe e a casa.
Voti 25-27: - buona conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso - buon livello di svolgimento delle attività in classe e a casa.
Voti 28-30: - molto buona o eccellente conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso - molto buono o eccellente livello di svolgimento delle attività in classe e a casa.

La frequenza è fortemente consigliata.
Gli studenti lavoreranno a un progetto comune con sottoprogetti individuali, che discuteranno nel corso dell'esame finale.

I metodi didattici includono:
Lezioni, attività laboratoriali, presentazioni, discussioni.
Quando possibile sarà inclusa una guest lecture.

Accessibilità, Disabilità e Inclusione.

Accomodamenti e servizi di supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento:
Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Città, infrastrutture e capitale sociale" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile