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Attualità lunedì 26 luglio 2021 ore 11:00
A due dottorandi UniPi il “best paper award”
Paolo Pedinotti e Giulia Rambelli premiati per le loro ricerche su linguaggio e limiti e potenzialità dell'intelligenza artificiale
PISA — Paolo Pedinotti e Giulia Rambelli, attualmente iscritti al dottorato in Discipline linguistiche e letterature straniere dell’Università di Pisa, sono stati premiati con il “best paper award” dalla conferenza internazionale *SEM – The 10th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics che si terrà il 5 e 6 Agosto 2021. La conferenza *SEM è parte delle conferenze promosse dall’Association for Computational Linguistics ed è il più importante appuntamento internazionale della comunità dell’Intelligenza Artificiale interamente dedicato all’analisi computazionale del significato.
Il lavoro premiato si intitola “Did the Cat Drink the Coffee? Challenging Transformers with Generalized Event Knowledge” ed è il risultato di una ricerca di un team internazionale che include Alessandro Lenci dell’Università di Pisa e supervisore dottorale di Paolo Pedinotti e Giulia Rambelli, Philippe Blache dell’Università Aix-Marseille (Francia), con la quale Giulia Rambelli svolge il dottorato in cotutela, Emmanuele Chersoni dell’Hong Kong Polytechnic University, ed Enrico Santus, del Laboratorio di Intelligenza Artificiale di Bayer Pharmaceuticals, questi ultimi laureati dell’Università di Pisa.
Paolo Pedinotti, 27 anni originario di Pisa, è laureato in Linguistica e Traduzione mentre Giulia Rambelli, 28 anni originaria di Gavardo (BS), è laureata in Informatica Umanistica.
La ricerca indaga le capacità dei Transformer, architetture neurali alla base dei sistemi più recenti di Intelligenza Artificiale, di catturare aspetti importanti della cosiddetta “conoscenza di senso comune”, ovvero quell’insieme di informazioni sugli eventi e i loro partecipanti (ad esempio, distinguere eventi tipici come “Il gatto beve latte”, da eventi strani o impossibili come “Il gatto beve caffè”) che sono alla base della capacità umana di comunicare e agire nelle situazioni quotidiane. Essa rappresenta dunque un contributo significativo nell’indagine sulle potenzialità e i limiti dei modelli neurali di Intelligenza Artificiale nel comprendere il linguaggio umano.
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