Linguistica Inclusiva E Ia: Laboratorio E-mimic 2024/2025

Link al team del corso

“Linguistica inclusiva e IA: laboratorio E-MIMIC" / “Inclusive Linguistics and AI: workshop on the Empowering Multilingual Inclusive Communication (E-MIMIC) Algorithm” | Generale | Microsoft Teams

Il progetto promuove la comunicazione inclusiva in scenari reali, rilevando e superando i problemi di inclusività linguistica e redazionale. Tali problemi si basano in primo luogo sull’asimmetria grammaticale (con il silenziamento della forma femminile) e sull’asimmetria semantica (con forte presenza di stereotipi e pregiudizi) e, sul piano redazionale, sulla scarsa o nulla considerazione delle caratteristiche richieste a una interfaccia perché possa essere facilmente fruibile da parte di stili cognitivi non normotipici. Per la realizzazione degli intenti E-MIMIC sfrutta una pipeline di deep learning che generalizza e automatizza il progetto, rilevando espressioni non inclusive e suggerendo alternative più adeguate. Punto di partenza sono corpora linguistici di tipologia accademica e amministrativa (università e pubblica amministrazione). Il seminario prepara studentesse e studenti ad una possibile collaborazione al progetto, oltre a formarli in ambito di criteri di discriminazione e inclusione, con focus sulla lingua italiana, ma punto di partenza per applicazione degli stessi ad altre lingue.

Team formatore

Simone Arcari – Università di Roma Tor Vergata

Stefania Cavagnoli – Università di Roma Tor Vergata

Francesca Dragotto – Università di Roma Tor Vergata

Alice Felli – Almaviva

Alessio Gallina – Flamel

Alice Migliorelli – Università di Perugia e Università di Roma Tor Vergata

Federica Priola – Università di Roma Tor Vergata

Chiara Russo – Università di Catania e Università di Roma Tor Vergata

Link per seguire in streaming (lo stesso per tutti gli incontri)

LEZIONE 1

6 dicembre 2024

ore 14-16, aula T31 edificio A macroarea di Lettere e in streaming

Francesca Dragotto e Chiara Russo

• Le nuove declinazioni della linguistica applicata
• Definizione di IA e applicazioni nella nostra società: dal riconoscimento precoce delle malattie, agli assistenti vocali, ai servizi bancari, ai chatbot conversazionali
• ChatBot basati su regole e ChatBot conversazionali
• ChatBot e assistenti vocali: Siri e la sociolinguistica della lingua italiana
• Il concetto di inclusione: interpretazioni, estensioni, intersezioni con l’intelligenza artificiale
• Illustrazione della struttura del corso e del progetto E-MIMIC
• E-MIMIC in pratica: dall’addestramento dell’algoritmo all’annotazione
• Impatto dei dati sul training dei modelli
• Chatbot e assistenti digitali
• Definizione di IA e brevi cenni storici
• Primi chatbot e sviluppi attuali: da ELIZA a CHATGPT – differenze ed esempi pratici
• I diversi tipi di Chatbot (rule-based e conversazionali)
• Lingua: riconoscimento e comprensione – varietà, complessità, appiattimento linguistico e corpora dell’italiano
• NPL: importanza e tecniche
• NLP: ambiti di applicazione 

LEZIONE 2

13 dicembre 2024

ore 14-16, aula T31 edificio A macroarea di Lettere e in streaming

Chiara Russo

• NLP (Pre-processing): Data cleaning, tokenizzazione, stemming, lemmatizzazione, stop word, lower casing e normalizzazione del testo
• Definizione di AI e differenza tra debole e forte

• Machine Learning
• Tipi di apprendimento (supervisionato, non supervisionato, semi supervisionato)
• Cenni sul Text Data Mining con esempio
• Reti neurali e biologiche
• Modelli linguistici basati su reti neurali
• One hot encoding
• Word embedding – word2vec
• Deep Learning
• Modelli di Deep Learning
• BERT e il suo allenamento
• Chat GPT, Copilot, Claude, 9B e altre IA

LEZIONE 3

Alessio Gallina

20 dicembre 2024

ore 14-16, aula T31 edificio A macroarea di Lettere e in streaming

• Che cos’è la psicolinguistica?
• Perché capiamo “Il Lonfo”? (poesia di Fosco Maraini recitata da Gigi Proietti)
• Parole e non-parole hanno degli orientamenti di senso e di significato
• Il linguaggio come processo cognitivo
• Livelli di analisi del linguaggio e Struttura degli NLP
• L’intelligenza Artificiale si ispira all’intelligenza umana?
• Il flusso dell’informazione
• Quanto ne sappiamo delle funzioni del complesso Mente/Cervello?
• Quanto ne sa L’AI del complesso Mente/Cervello?
• Chat Gpt non interpreta ma clusterizza (prende le informazioni su enormi quantità di dati ma le incasella in base alla probabilità che una parola si trovi dopo un’altra)
• Tips e consigli per un utilizzo più efficace ed etico

LEZIONE 4

Alice Migliorelli

31 gennaio 2025

ore 14-16, aula T31 edificio A macroarea di Lettere e in streaming

• Rappresentazioni, sovrarappresentazioni e sottorappresentazioni
• Il ruolo dei bias cognitivi
• I tipi di bias: bias di conferma ed echo-chamber 
• Il trattamento delle immagini nella realtà multimediale
• Stereotipi di genere all’epoca dell’intelligenza artificiale: algoritmi e funzioni cognitive e regolazione emotiva nelle nuove generazioni
• La trasformazione del cervello degli screenagers nell’età evolutiva: esposizione agli schermi interattivi e sviluppo cognitivo
• Stereotipi di genere nell’epoca della trans- e crossmedialità: meccanismi di riproduzione e cristallizzazione nell’infosfera
• Il discorso d’odio onlife e meccanismi di polarizzazione ideologica in rete 

LEZIONE 5

Stefania Cavagnoli 

7 febbraio 2025

ore 14-16, aula T31 edificio A macroarea di Lettere e in streaming

• Linguaggio inclusivo 
• Come combattere consapevolmente la discriminazione nel linguaggio
• Stereotipi nelle immagini e nel linguaggio
• Sessismo linguistico e non (il caso delle “quote”)
• La neutralizzazione di genere nel linguaggio
• Linguaggio sensibile dal punto di vista di genere/differenze di genere/di tutte le differenze
• Sperimentalismi e politiche linguistiche con attenzione alla diatopia (focus Europa, Italia, Francia e Spagna)
• Le riformulazioni linguistiche con attenzione al tipo di testo (utilizzo di PERSONA nei testi giuridici o IL PARTNER/LA PARTNER nel discorso amministrativo)
• La consapevolezza linguistica

LEZIONE 6

Federica Priola

14 febbraio 2025

ore 14-16, aula T31 edificio A macroarea di Lettere e in streaming

• Traduttori automatici: funzionamento, caratteristiche, limiti (bias) e aspettative per il futuro
• Riflessioni a partire da casi di studio (Linguee/DeepL, Google traduttore, Facebook, Reverso, Systran, Babbel) 
• Problemi nell’apprendimento di una lingua formale (diastratia)
• Fine-tuning VS Transfer Learning
• Multilinguismo

LEZIONI 7

Alice Felli

Osint

LEZIONI 8-12

Simone Arcari

21 febbraio 2025 – 21 marzo 2025

ore 14-16, aula T31 edificio A macroarea di Lettere e in streaming

• Esercitazioni pratiche su E-MIMIC
• Supervisione delle esercitazioni
• Coordinamento prova finale