Linguistica Computazionale Lm B 2026/2027

Il corso si articola in lezioni teoriche e pratiche. I principali argomenti trattati saranno il riconoscimento automatico del parlato (ASR) e la sintesi vocale vocale (TTS), i modelli avanzati di rappresentazione del significato, gli algoritmi e i modelli di apprendimento automatico, comprese le architetture deep learning e i transformers. Verranno progettati e sviluppati task avanzati di NLP, quali l’analisi del sentiment, delle emozioni e della soggettività; l’identificazione delle fake news e dello SPAM; i sistemi conversazionali (chatbot e dialogue systems); i sistemi di ASR e TTS. Infine, il corso prevede un modulo dedicato agli aspetti etici nel NLP che tratterà i concetti di bias, harm e dual use, la sottorappresentazione linguistica e l’impatto sociale e culturale dei LLMs. Durante le attività pratiche, gli studenti e le studentesse svilupperanno progetti su task di NLP in Python, usando le librerie transformers, speechbrain, pyttsx3, scikit-learn, spaCy, NLTK.

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Il corso si articola in lezioni teoriche e pratiche. I principali argomenti trattati saranno il riconoscimento automatico del parlato (ASR) e la sintesi vocale vocale (TTS), i modelli avanzati di rappresentazione del significato, gli algoritmi e i modelli di apprendimento automatico, comprese le architetture deep learning e i transformers. Verranno progettati e sviluppati task avanzati di NLP, quali l’analisi del sentiment, delle emozioni e della soggettività; l’identificazione delle fake news e dello SPAM; i sistemi conversazionali (chatbot e dialogue systems); i sistemi di ASR e TTS. Infine, il corso prevede un modulo dedicato agli aspetti etici nel NLP che tratterà i concetti di bias, harm e dual use, la sottorappresentazione linguistica e l’impatto sociale e culturale dei LLMs. Durante le attività pratiche, gli studenti e le studentesse svilupperanno progetti su task di NLP in Python, usando le librerie transformers, speechbrain, pyttsx3, scikit-learn, spaCy, NLTK.

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