Seminario interno
Nell’interazione faccia-a-faccia i messaggi scambiati tra i partecipanti non si limitano a catene (pattern) di parole, ma si caratterizzano per una continua interazione tra informazioni espresse attraverso molteplici canali. Oltre al linguaggio, infatti, altre facoltà quali udito e vista sono coinvolte nella costruzione del significato: decodifichiamo non solo le sequenze di parole, ma anche il “modo” in cui esse sono prodotte (intonazione, volume, velocità) e come ci muoviamo e mostriamo quando le pronunciamo. Dalla combinazione di queste caratteristiche dipende non solo il significato veicolato, ma anche il coinvolgimento, ovvero l’effetto che il messaggio ha sul/sui ricevente/i. È possibile prevedere automaticamente questo effetto? In questo intervento verrà presentato un nuovo dataset multimodale per lo studio e la previsione del potenziale di coinvolgimento nel contesto di visite guidate in siti di interesse culturale.
Relatore/i: Andrea Amelio Ravelli
È assegnista di ricerca post-dottorale dal 2020 all’interno del Gruppo ItaliaNLP dell’Istituto di Linguistica Computazionale “A. Zampolli” del Consiglio Nazionale delle Ricerche. Ha condotto i suoi studi presso l’Università degli Studi di Firenze, formandosi come filologo moderno e interessandosi alla Linguistica Computazionale. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca nel 2020 con una tesi sulla formazione e sull’annotazione di dataset multimodali per la rappresentazione di azioni ed eventi, utilizzando il medium visuale come discriminante semantica per la disambiguazione dei verbi d’azione all’interno del linguaggio naturale.