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R. Cancelliere & M. Roberti - Deep learning e generazione di testo: un approccio all’uso di caratteri al posto delle parole

Al giorno d'oggi, le reti neurali profonde rappresentano una tecnologia dalle potenzialità eccezionali, le cui applicazioni sono già sfruttate a livello industriale: è il caso, tra gli altri, del trattamento di immagini, dell'elaborazione del linguaggio naturale, dell'analisi del sentimento, dell'apprendimento per rinforzo e della manipolazione di sequenze temporali.
Questo seminario metterà il fuoco, in particolare, su reti neurali profonde progettate per generare linguaggio naturale, affrontando il problema detto data-to-text generation. Mostreremo che la computazione basata sulle parole, nonostante sia largamente utilizzata nel campo, ha tanto vantaggi quanto problemi significativi: a partire da tale considerazione, proponiamo un'architettura a caratteri che possiede allo stesso tempo capacità di generazione e di copia. Quest'ultima caratteristica è particolarmente utile nell'affrontare il problema delle parole rare. Il modello proposto supera le difficoltà tipiche dell'approccio a parole, mostrando risultati comparabili con lo stato dell'arte e, nel contempo, interessanti potenzialità dovute alla sua intrinseca generalità


Relatori: Rossella Cancelliere, Marco Roberti

Autori:
Giovanni Bonetta, qy@snMOGYBa0P9Vw7cbt4AhEL]#[VfymM9AzXnNn31NVGVNaxzgxD
Rossella Cancelliere, qy@snMOGYBa0P9Vw7cbt]#[RXxTQ79zipH.IwCovbIl
Patrick Gallinari Sorbonne Universités, qy@snMOGYBa0P9Vw7cbt4AhEL]#[eX2iUz8FDmKl7w5mpmLatGguB
Marco Roberti, qy@snMOGYBa0P9Vw7c]#[bx0fN0E9FLTn71IvpU