HI-LING
LINGUISTICA AL LICEO

UNIT 2: VIOLATION OF MAXIMS
Modulo 11: Linguistica Computazionale
La linguistica computazionale è un campo interdisciplinare che si occupa dell'applicazione di metodi informatici e di apprendimento automatico all'elaborazione del linguaggio naturale. Il suo scopo è quello di comprendere il linguaggio umano attraverso algoritmi e modelli per migliorare compiti come la traduzione automatica, l'analisi del testo e il riconoscimento automatico del parlato.

La linguistica e il lavoro con i computer non hanno nulla a che fare l'uno con l'altro? Pensavate male! Ottenete una prima panoramica e immergetevi nel mondo della linguistica computazionale.

Il sottocampo del machine speech tagging è un metodo per assegnare automaticamente informazioni grammaticali alle singole parole di un testo. Funziona quindi come base per la comprensione del parlato da parte di ausili informatici.

Elaborazione del linguaggio naturale o Natural Language Processing (NLP) è il campo dedicato allo sviluppo di macchine capaci di interagire con il linguaggio umano o dati simili al linguaggio umano, così come viene presentato, espresso e strutturato.
Sistemi computazionali addestrati su grandi quantità di dati testuali, in grado di generare frasi coerenti e contestualmente rilevanti riconoscendo e prevedendo modelli linguistici.


Bias è un sottocampo cruciale della ricerca in linguistica computazionale. Da un lato, la disciplina è sfidata ad analizzare e ridurre le distorsioni nei propri processi. D'altra parte, gli strumenti linguistici computazionali possono essere utilizzati per rilevare pregiudizi nei regni del testo elettronico online - prodotti da persone o algoritmi linguistici computazionali.
Quiz Finale
Domande
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Come potrebbe essere una frase con i seguenti tag?Articolo - Aggettivo - Nome - Verbo - Avverbio - Preposizione - Articolo - Nome.
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In che modo la scelta dei corpora influenza i risultati di un'analisi dei corpora?
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A che cosa serve l’analisi dei sentimenti?
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Come si chiama l'applicazione che crea automaticamente delle chat online?
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Cosa distingue un Large Language Model (LLM) come GPT-4 dai tradizionali sistemi di intelligenza artificiale basati su regole?
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I Large Language Model (LLM) vengono addestrati su vasti set di dati. Qual è lo scopo principale di questo addestramento?
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Che cos'è il bias storico e come può essere esemplificato?
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Come la ricerca ha identificato gli indizi linguistici indicativi di bias negli articoli di Wikipedia?
Suggerimento per rendere il quiz più coinvolgente:
Versione in stile pub-quiz
In alternativa al fatto che ogni student* risponda da sol* alla domanda, la classe può formare gruppi di quattro. L'insegnante può leggere la domanda e la classe ha un minuto per ogni domanda per scrivere le risposte. Ogni risposta corretta dà cinque punti. Alla fine del quiz, l'insegnante può raccogliere i fogli, controllare le risposte, sommare i punti e leggere il punteggio delle tre squadre migliori.

Fonti utilizzate
ILLUSTRATIONI
Kotur, A. (2023, August 11). Building a Natural Language Processing (NLP) App. Medium. https://blog.gopenai.com/building-a-natural-language-processing-nlp-app-423cb545ffb9
Kurbatova, O. (2022, October 12) Verarbeitung natürlicher Sprache oder Neurolinguistische Programmierung, Technologie der künstlichen Intelligenz. Kopf mit Gehirnen und Zahnrädern, Menschen lernen online. Vektor-Cartoon-Flat-NLP-Konzept – Vektor Illustration https://www.istockphoto.com/de/vektor/verarbeitung-nat%C3%BCrlicher-sprache-oder-neurolinguistische-programmierung-technologie-gm1432682882-474852675
Pixabay (2017). https://pixabay.com/de/vectors/daten-grafiken-analyse-gui-2311261/
Pixabay (2018). https://pixabay.com/de/illustrations/problem-l%C3%B6sung-hilfe-support-3303396/
Smit, K. (2022, August 18). Interpretability and Fairness in NLP: Learnings from NAACL. Medium. https://klaviyo.tech/interpretability-and-fairness-in-nlp-learnings-from-naacl-1daff75acd5e
Sajid, H. (2023, June 1). A comprehensive overview of large language models. Wisecube.ai https://www.wisecube.ai/wp-content/uploads/2023/05/Featured-Blog-Image-A-Comprehensive-Overview-of-Large-Language-Models-1080x675.jpg
Module creato di:
Ramon Wolf
Lea-Maria Stalder
Antonios Tsouvalakis
Gina Schaffer