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Nell’ambito di ASAI – Advanced School in Artificial Intelligence, è prevista una serie di seminari di approfondimento gratuiti dedicati ai temi più attuali dell’Intelligenza Artificiale e alle sue applicazioni nei contesti della ricerca, dell’innovazione e dei servizi. I seminari sono aperti al pubblico e offrono occasioni di confronto con esperti e studiosi.
Nell’ambito di ASAI – Advanced School in Artificial Intelligence, è prevista una serie di seminari di approfondimento gratuiti dedicati ai temi più attuali dell’Intelligenza Artificiale e alle sue applicazioni nei contesti della ricerca, dell’innovazione e dei servizi. I seminari sono aperti al pubblico e offrono occasioni di confronto con esperti e studiosi.
Seminario II - 23 giugno 2026
Seminario II - 23 giugno 2026
“Estrazione, valutazione e generazione di argomenti in linguaggio naturale: una prospettiva computazionale”
“Estrazione, valutazione e generazione di argomenti in linguaggio naturale: una prospettiva computazionale”
Prof.ssa Serena Villata – Université Côte d’Azur, CNRS, Inria, I3S, France
Prof.ssa Serena Villata – Université Côte d’Azur, CNRS, Inria, I3S, France
Dettagli dell’evento
Dettagli dell’evento
Data: 23 giugno 2026
Orario: 9:00 - 13:00
Luogo: Aula Magna del Dipartimento di Economia • Palazzo Bevilacqua Costabili, Via Voltapaletto 11, Ferrara
Accesso: gratuito, con prenotazione obbligatoria
Iscrizione: tramite Google Form
Contatti: asai@unife.it
Data: 23 giugno 2026
Orario: 9:00 - 13:00
Luogo: Aula Magna del Dipartimento di Economia • Palazzo Bevilacqua Costabili, Via Voltapaletto 11, Ferrara
Accesso: gratuito, con prenotazione obbligatoria
Iscrizione: tramite Google Form
Contatti: asai@unife.it
Abstract
Abstract
Questo seminario offre una panoramica di un programma di ricerca articolato attorno a tre assi di ricerca interconnessi, tra la teoria dell’argomentazione e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Questo seminario offre una panoramica di un programma di ricerca articolato attorno a tre assi di ricerca interconnessi, tra la teoria dell’argomentazione e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Il primo asse di ricerca riguarda l’estrazione di argomentazioni, ovvero l’estrazione automatizzata di strutture argomentative da testi in linguaggio naturale. Sebbene gli approcci esistenti abbiano compiuto progressi significativi nell’identificazione delle componenti argomentative — quali affermazioni e prove — e nella previsione delle relazioni di sostegno e di contestazione tra di esse, i modelli argomentativi risultanti rimangono relativamente semplici. Questo asse mira a presentare alcuni modelli e algoritmi in grado di cogliere strutture argomentative complesse in testi di medicina e dibattiti politici.
Il primo asse di ricerca riguarda l’estrazione di argomentazioni, ovvero l’estrazione automatizzata di strutture argomentative da testi in linguaggio naturale. Sebbene gli approcci esistenti abbiano compiuto progressi significativi nell’identificazione delle componenti argomentative — quali affermazioni e prove — e nella previsione delle relazioni di sostegno e di contestazione tra di esse, i modelli argomentativi risultanti rimangono relativamente semplici. Questo asse mira a presentare alcuni modelli e algoritmi in grado di cogliere strutture argomentative complesse in testi di medicina e dibattiti politici.
Il secondo asse di ricerca si concentra sulla valutazione automatica della qualità degli argomenti. La valutazione computazionale della qualità degli argomenti in linguaggio naturale rimane un problema in gran parte irrisolto. Questo asse affronta la valutazione della qualità da due prospettive complementari: la valutazione degli argomenti estratti da testi esistenti — ad esempio, per supportare la sintesi dei dibattiti o il filtraggio della qualità — e la garanzia che gli argomenti di nuova generazione soddisfino criteri di qualità predefiniti, quali la concisione e la non ridondanza.
Il secondo asse di ricerca si concentra sulla valutazione automatica della qualità degli argomenti. La valutazione computazionale della qualità degli argomenti in linguaggio naturale rimane un problema in gran parte irrisolto. Questo asse affronta la valutazione della qualità da due prospettive complementari: la valutazione degli argomenti estratti da testi esistenti — ad esempio, per supportare la sintesi dei dibattiti o il filtraggio della qualità — e la garanzia che gli argomenti di nuova generazione soddisfino criteri di qualità predefiniti, quali la concisione e la non ridondanza.
Il terzo asse di ricerca riguarda la generazione di argomentazioni in linguaggio naturale. In quest’ultima parte del seminario, si presenteranno metodi generativi e di RAG per la produzione di argomentazioni in diversi ambiti applicativi, come la generazione di spiegazioni per diagnosi mediche e la generazione automatica di contro-argomenti per lottare contro il cyberbullismo.
Il terzo asse di ricerca riguarda la generazione di argomentazioni in linguaggio naturale. In quest’ultima parte del seminario, si presenteranno metodi generativi e di RAG per la produzione di argomentazioni in diversi ambiti applicativi, come la generazione di spiegazioni per diagnosi mediche e la generazione automatica di contro-argomenti per lottare contro il cyberbullismo.
Insieme, questi tre assi hanno lo scopo di mostrare sistemi computazionali in grado di comprendere, valutare e produrre argomentazioni di alta qualità in linguaggio naturale.
Insieme, questi tre assi hanno lo scopo di mostrare sistemi computazionali in grado di comprendere, valutare e produrre argomentazioni di alta qualità in linguaggio naturale.
Bio della relatrice
Bio della relatrice
Serena Villata è Direttrice di ricerca presso il CNRS nel Laboratorio I3S di Sophia Antipolis (Francia). Dal 2019 è titolare di una chair su Intelligenza Artificiale presso l’Institut 3IA Côte d’Azur, dal 2021 è vicedirettrice scientifica dell’istituto e dal novembre 2025 è direttrice scientifica dell’IA Cluster. È inoltre responsabile del gruppo di ricerca MARIANNE del centro Inria di Sophia Antipolis. Nel novembre 2021 ha ricevuto il Premio “Giovani ricercatori e ricercatrici” dell’Inria – Accademia delle Scienze. Nel 2010 ha conseguito il dottorato di ricerca presso l’Università di Torino per i suoi lavori sull’argomentazione computazionale nell’Intelligenza Artificiale. Il suo campo di ricerca è l’Intelligenza Artificiale, con particolare attenzione all’argomentazione computazionale, applicata a testi giuridici e medici, dibattiti politici e contenuti dannosi sui social network (linguaggio offensivo, disinformazione). Il suo lavoro combina schemi di ragionamento basati sull’argomentazione con argomenti in linguaggio naturale estratti dai testi. È la responsabile del progetto ERC Consolidator PANDORA, che avrà inizio nel giugno 2026.
Serena Villata è Direttrice di ricerca presso il CNRS nel Laboratorio I3S di Sophia Antipolis (Francia). Dal 2019 è titolare di una chair su Intelligenza Artificiale presso l’Institut 3IA Côte d’Azur, dal 2021 è vicedirettrice scientifica dell’istituto e dal novembre 2025 è direttrice scientifica dell’IA Cluster. È inoltre responsabile del gruppo di ricerca MARIANNE del centro Inria di Sophia Antipolis. Nel novembre 2021 ha ricevuto il Premio “Giovani ricercatori e ricercatrici” dell’Inria – Accademia delle Scienze. Nel 2010 ha conseguito il dottorato di ricerca presso l’Università di Torino per i suoi lavori sull’argomentazione computazionale nell’Intelligenza Artificiale. Il suo campo di ricerca è l’Intelligenza Artificiale, con particolare attenzione all’argomentazione computazionale, applicata a testi giuridici e medici, dibattiti politici e contenuti dannosi sui social network (linguaggio offensivo, disinformazione). Il suo lavoro combina schemi di ragionamento basati sull’argomentazione con argomenti in linguaggio naturale estratti dai testi. È la responsabile del progetto ERC Consolidator PANDORA, che avrà inizio nel giugno 2026.
Seminario I - 12 gennaio 2026
Seminario I - 12 gennaio 2026
“A gentle introduction to Natural Language Processing and Large Language Models”
“A gentle introduction to Natural Language Processing and Large Language Models”
Prof. Massimo Piccardi – University of Technology Sydney
Prof. Massimo Piccardi – University of Technology Sydney
Dettagli dell’evento
Dettagli dell’evento
Data: 12 gennaio 2026
Orario: 14:00 – 16:30
Luogo: Aula 5, Polo Scientifico-Tecnologico, Via Saragat 1 – Ferrara
Accesso: gratuito, con prenotazione obbligatoria
Iscrizione: tramite Google Form
Contatti: asai@unife.it
Data: 12 gennaio 2026
Orario: 14:00 – 16:30
Luogo: Aula 5, Polo Scientifico-Tecnologico, Via Saragat 1 – Ferrara
Accesso: gratuito, con prenotazione obbligatoria
Iscrizione: tramite Google Form
Contatti: asai@unife.it
Da sinistra a destra: Prof.ssa Elena Bellodi (Coordinatrice di ASAI), Prof. Massimo Piccardi (relatore ospite), Prof. Marco Gavanelli e Prof. Fabrizio Riguzzi (docenti e membri del Comitato didattico di ASAI).
Abstract
Abstract
Nel seminario sono stati introdotti i concetti fondamentali del Natural Language Processing (NLP) e dei Large Language Models (LLM). A partire da una breve panoramica storica dell’NLP, sono stati presentati alcuni dei principali compiti del settore, tra cui estrazione di informazioni, sintesi automatica, traduzione automatica e chatbot.
Nel seminario sono stati introdotti i concetti fondamentali del Natural Language Processing (NLP) e dei Large Language Models (LLM). A partire da una breve panoramica storica dell’NLP, sono stati presentati alcuni dei principali compiti del settore, tra cui estrazione di informazioni, sintesi automatica, traduzione automatica e chatbot.
Per offrire una comprensione più approfondita delle tecnologie impiegate, sono state illustrate rappresentazioni come tf-idf e word embedding, accompagnate da esempi applicativi. Nella parte finale del seminario l’attenzione si è concentrata sugli LLM, con una panoramica sulle architetture di base e sulle principali tecniche di addestramento e prompting.
Per offrire una comprensione più approfondita delle tecnologie impiegate, sono state illustrate rappresentazioni come tf-idf e word embedding, accompagnate da esempi applicativi. Nella parte finale del seminario l’attenzione si è concentrata sugli LLM, con una panoramica sulle architetture di base e sulle principali tecniche di addestramento e prompting.
Bio del relatore
Bio del relatore
Massimo Piccardi è Professore ordinario di Natural Language Processing alla University of Technology Sydney (UTS) in Australia, Direttore della School of Electrical and Data Engineering e Program Leader del Global Big Data Technologies Centre (GBDTC). È autore di oltre 240 pubblicazioni, ricercatore ampiamente citato e principal investigator in numerosi progetti governativi e industriali. È stato presidente dell’associazione australiana di NLP ALTA nel biennio 2023–2024 ed è attualmente membro del comitato esecutivo. Nel 2022 ha ricevuto il primo Distinguished Contributor Recognition dalla IEEE Computer Society. In precedenza ha collaborato con l’Università degli Studi di Ferrara, dove è stato Assistant Professor dal 1996 al 2002.
Massimo Piccardi è Professore ordinario di Natural Language Processing alla University of Technology Sydney (UTS) in Australia, Direttore della School of Electrical and Data Engineering e Program Leader del Global Big Data Technologies Centre (GBDTC). È autore di oltre 240 pubblicazioni, ricercatore ampiamente citato e principal investigator in numerosi progetti governativi e industriali. È stato presidente dell’associazione australiana di NLP ALTA nel biennio 2023–2024 ed è attualmente membro del comitato esecutivo. Nel 2022 ha ricevuto il primo Distinguished Contributor Recognition dalla IEEE Computer Society. In precedenza ha collaborato con l’Università degli Studi di Ferrara, dove è stato Assistant Professor dal 1996 al 2002.
Entro la fine del 2026 saranno organizzati altri due seminari di approfondimento, dedicati a temi e applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in continuità con il percorso formativo di ASAI.
Entro la fine del 2026 saranno organizzati altri due seminari di approfondimento, dedicati a temi e applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in continuità con il percorso formativo di ASAI.
Date, ospiti e modalità di partecipazione saranno pubblicati in questa pagina.
Date, ospiti e modalità di partecipazione saranno pubblicati in questa pagina.
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