Language and Knowledge Engineering – LKE

Descrizione Attività

Il gruppo di ricerca svolge attività di ricerca di tipo teorico, sperimentale ed applicativo sulle seguenti tematiche:

Analisi morfologica, sintattica e semantica di testo, modelli del linguaggio, classificazione e semplificazione di frasi e/o documenti;
sistemi conversazionali in grado di interfacciarsi con basi di conoscenza strutturata e corpora documentali ed apprendere nuova conoscenza attraverso l’esperienza e l’interazione con l’ambiente esterno;
apprendimento automatico, anche con scarsa disponibilità di dati annotati, di modelli di conoscenza interpretabili ed integrabili con conoscenza formulata da esperti di dominio;
ragionamento basato su conoscenza di senso comune per risolvere ambiguità semantiche intrinseche del linguaggio.

In tali ambiti di ricerca, il gruppo si occupa della definizione e realizzazione di nuovi modelli, algoritmi e sistemi attingendo ad una pletora di approcci sia di tipo simbolico (tecnologie della conoscenza, ontologie, regole logiche o fuzzy, framework e tassonomie linguistiche) che sub-simbolico (modelli statistici e di machine learning, reti neurali artificiali di tipo deep, reti neurali spiking e approcci neuromorfici). Le soluzioni prodotte nell’ambito di tali attività sono addestrate su architetture di High Performance Computing e generano sia modelli di grosse dimensioni ad alta accuratezza, utilizzabili su server ed in cloud, sia modelli lightweight ad alta efficienza, ottenuti adoperando tecniche di knowledge distillation e model compression ed eseguibili in locale su dispositivi con risorse hardware limitate (smartphone, sistemi embedded, sistemi robotici).

Obiettivi

La finalità del gruppo di ricerca è la realizzazione di sistemi cognitivi, in grado di i) analizzare, comprendere e generare testo in linguaggio naturale; ii) conversare con un essere umano, gestendo le ambiguità e il contesto del dialogo; iii) apprendere, integrare e rappresentare conoscenza in forma interpretabile; iv) effettuare ragionamenti per inferire nuova conoscenza esplicita. Tali sistemi sono volti a fornire supporto decisionale, sia di tipo diagnostico che predittivo, rispondere a domande, effettuare inferenze, analytics ed information retrieval a partire da dati strutturati e non strutturati.

Campi Applicativi

Molteplici sono i campi di applicazione, tra cui Salute, Pubblica Amministrazione, Industria 4.0, Beni Culturali, Robotica.