Spoglio bibliografico su larga scala con i modelli linguistici pre-addestrati

Thu, 07 Jul 2022 19:04:14 +0200

L’automazione è la chiave per abbattere i costi dei progetti di umanistica digitale. Finora, le operazioni ripetitive e tediose del lavoro editoriale in ambito accademico sono state svolte a caro prezzo da studiosi già oberati, oppure «appaltate» agli studenti. In questa sostengo che la maggior parte di queste incombenze ingrate non solo può, ma deve essere automatizzata. Automatizzare le operazioni editoriali riduce il costo complessivo dei progetti; e soprattutto permette agli studiosi delle regioni meno ricche di pubblicare documenti di valore in fretta e con poca spesa.

Nel ho mostrato, per esempio, come i modelli linguistici pre-addestrati possano sbrigare gran parte dell’etichettatura XML di un’edizione digitale.

Qui presento un secondo esempio: la bibliografia.

Il problema

Ricavare una banca dati bibliografica dai riferimenti citati in un articolo scientifico è cosa abbastanza semplice: si cerca in un catalogo come , si scarica il riferimento nel formato voluto, oppure lo si importa da una banca dati locale. Con uno o due articoli funziona. Oltre un certo numero di riferimenti, però, il compito diventa ingrato e divora tempo. Per rimediare esistono algoritmi di analisi come , ma scalarli non è facile. Quando ho usato anystyle per convertire gli oltre 150 saggi della nostra , gli errori si sono accumulati fino a diventare ingestibili: molte fonti non venivano riconosciute, i lunghi titoli dei libri della prima età moderna venivano scambiati per chissà che, e i documenti meno convenzionali – una pagina web, un video in rete – restavano lettera morta. Gli analizzatori funzionano bene a patto che l’autore osservi religiosamente uno stile noto, Chicago, Turabian o MLA che sia; ogni scarto dalla norma si paga in errori.

La soluzione

È qui che i modelli linguistici pre-addestrati tornano utili: colgono in un attimo lo schema di qualunque stile bibliografico , anche di uno inventato da voi, e bastano pochi esempi perché convertano correttamente masse di bibliografia formattata in una .

All’inizio del 2021 ho avuto la fortuna di accedere in anteprima a di OpenAI, un modello che traduce il linguaggio naturale in codice e viceversa. OpenAI gli attribuisce la padronanza di più di una dozzina di linguaggi di programmazione; e sebbene la sua API sia ancora in versione beta mentre scrivo, alimenta già applicazioni popolari come di GitHub.

Dopo qualche prova con l’API mi sono reso conto che se la cavava benissimo anche con un codice più modesto come BibTeX.

E infatti sono bastati quattro esempi nel prompt di input perché funzionasse in modo affidabile.

Prompt di input

References: Bayle, Ariane. “Patients exemplaires: la correspondance médicale de Fioravanti.” In Vulgariser la médecine. Du style médical en France et en Italie, edited by Andrea Carlino and Michel Jeanneret, 181–212. Geneva: Droz, 2009.

Berns, Andrew D. The Bible and Natural Philosophy in Renaissance Italy: Jewish and Christian Physicians in Search of Truth. Cambridge: Cambridge University Press, 2015.

Gabler, Hans Walter. “Theorizing the Digital Scholarly Edition.” Literature Compass 7, no. 2 (2010): 43–56. .

Findlen, Paula. Possessing Nature: Museums, Collecting, and Scientific Culture in Early Modern Italy. Berkeley: University of California Press, 1994.

@incollection{bayle2009,
 author = {Bayle, Ariane},
 booktitle = {Vulgariser la médecine. Du style médical en France et en Italie},
 title = {Patients exemplaires: la correspondance médicale de Fioravanti},
 editor = {Carlino, Andrea and Michel Jeanneret},
 year = {2009},
 address = {Geneva},
 publisher = {Droz},
 langid = {french}
}
@book{berns2015,
 title = {The Bible and Natural Philosophy in Renaissance Italy: Jewish and Christian Physicians in Search of Truth},
 author = {Berns, Andrew D.},
 address = {Cambridge},
 publisher = {Cambridge University Press},
 langid = {english},
 date = {2015}
}
@article{gabler2010,
 author = {Gabler, Hans Walter},
 title = {Theorizing the Digital Scholarly Edition},
 journal = {Literature Compass},
 volume = {7},
 number = {2},
 pages = {43-56},
 doi = {10.1111/j.1741-4113.2009.00675.x},
 langid = {english},
 year = {2010}
}
@book{findlen1994,
 title = {Possessing Nature: Museums, Collecting, and Scientific Culture in Early Modern Italy},
 author = {Findlen, Paula},
 address = {Berkeley},
 publisher = {University of California Press},
 langid = {english},
 date = {1994}
}

Risultati

I sono impressionanti: più di 2.000 riferimenti bibliografici convertiti nel giro di pochi giorni. Non solo il modello ha riprodotto fedelmente lo schema del prompt, ma ha aggiunto, a ragion veduta, tipi di voce e di campo che nel prompt non c’erano: GPT-3, insomma, parla BibTeX correntemente. E, cosa forse più sorprendente per un modello addestrato per lo più sull’inglese, ha riconosciuto tutte le lingue (russo, francese, italiano, latino, greco, tedesco, spagnolo…) aggiungendo ogni volta il campo langid giusto.

Nota

GPT-3 ha per ora dimensioni limitate di input e di output: elabora al massimo 2048 token. Quando questo limite verrà rimosso, lo stesso lavoro richiederà probabilmente un’ora, o meno.

Un po’ a sorpresa, GPT-3 ha aggiunto anche informazioni che nei riferimenti originali non c’erano.

Baillot, Anne, and Anna Busch. “Editing for Man and Machine.” In Users of Scholarly Editions: Editorial Anticipations of Reading, Studying and Consulting, Vol. 13. Variants (Journal of the European Society for Textual Scholarship). Leicester, 2015.

In questo riferimento, per esempio, ha inserito il link permanente al repository ad accesso aperto ( ) dove l’articolo si può leggere, compresi i campi ad hoc HAL_ID e HAL_VERSION propri di HAL:

@inproceedings{baillot2015,
 title = {Editing for Man and Machine},
 author = {Baillot, Anne and Busch, Anna},
 year = 2015,
 booktitle = {Users of Scholarly Editions: Editorial Anticipations of Reading, Studying and Consulting},
 address = {Leicester},
 series = {Variants (Journal of the European Society for Textual Scholarship)},
 volume = 13,
 editor = {Bruhn, Siglinde and Schreiber, Manfred},
 langid = {english},
 hal_id = {halshs-01233380},
 hal_version = {v1}
}

Aggiunte del genere indicano che GPT-3 non si limita ad analizzare il riferimento bibliografico: lo completa con quello che ha imparato in origine. Sarebbe interessante, a questo proposito, vedere se si comporta allo stesso modo con riferimenti posteriori al suo addestramento…

Limiti

GPT-3 non è però infallibile, e va sorvegliato da un essere umano. Uno dei suoi limiti noti è l’ : ogni tanto inventa, e si lascia andare a supposizioni improbabili.

Nel mio esperimento, l’incoerenza di GPT-3 si è manifestata quando ha cambiato di sua iniziativa il cognome di un autore da «Ruscelli» in «Ruscello». A rigore non è un errore: nell’Italia della prima età moderna i cognomi si usavano indifferentemente al plurale e al singolare. La convenzione odierna, però, vuole che il cognome resti com’è, plurale o singolare che sia: nessuno oggi chiamerebbe Machiavelli «Machiavello», così come si dice Rossello e non Rosselli. GPT-3 ha ignorato la convenzione per difetto di coscienza cronologica? O ha tirato a indovinare sulla scorta dei cognomi vicini, che in questa parte della bibliografia sono per combinazione tutti al singolare (Bariletto, Cesano, Rossello)? Chi lo sa.

@book{rossello1565,
 title = {Della summa de’ secreti universali},
 author = {Rossello, Timoteo},
 address = {Venice},
 publisher = {Giovanni Bariletto},
 langid = {italian},
 date = {1565}
}
@book{ruscello1559,
 title = {La seconda parte de’ secreti del Reverendo Donno Alessio Piemontese},
 author = {Ruscello, Girolamo},
 address = {Pesaro},
 publisher = {Bartolomeo Cesano},
 langid = {italian},
 date = {1559}
}

Conclusione

Scritti nell’arco di quattro anni di intensa collaborazione, gli oltre 150 saggi non solo forniscono informazioni essenziali sul manoscritto che abbiamo curato e tradotto, ma racchiudono anche un patrimonio bibliografico prezioso.

Raccogliere quei riferimenti in una banca dati permette ai curatori di cambiare stile bibliografico in un batter d’occhio, e di presentare l’informazione come meglio credono. La banca dati dice inoltre molto sull’edizione e sul progetto che l’ha resa possibile, e apre agli studiosi nuove prospettive d’analisi. E la si può completare con grande precisione e in tempi record.

Qualche errore, certo, può insinuarsi, soprattutto per la propensione di GPT-3 ad allucinare. Ma le prossime generazioni di modelli linguistici pre-addestrati attenueranno il problema.

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