99797 - ADVANCED PROFESSIONAL SKILLS LAB (CL3)

Conoscenze e abilità da conseguire

Lo/a studente/ssa conosce le tecniche avanzate per l’erogazione di servizi linguistici in uno o più contesti professionali; è in grado di analizzare e valutare criticamente i servizi linguistici in uno o più contesti professionali e concepire strategie di miglioramento; è in grado di acquisire ulteriori capacità in ambito linguistico, traduttivo, tecnologico e/o in altre discipline utili al progredire del suo sapere mediante il contatto con professionisti esperti di diversi settori disciplinari.

Contenuti

Traduzione, inclusione e intelligenza artificiale

L’accesso al corso è a numero chiuso (max 10-15 persone)

Prerequisiti

Conoscenza ottima dell'italiano; conoscenza di almeno un’altra lingua tra inglese, francese o spagnolo (la conoscenza di tre lingue sarà particolarmente apprezzata).

Le conoscenze linguistiche e informatiche saranno eventualmente valutate tramite test selettivo iniziale.

Contenuti

Il corso offre un inquadramento sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale ai fini della traduzione automatica e più specificatamente di una traduzione inclusiva dei testi di tipo amministrativo. Sarà utilizzata la piattaforma E-MIMIC messa a disposizione dal Politecnico di Torino per la realizzazione di un applicativo di riformulazione dei testi amministrativi in chiave inclusiva. Si avrà quindi la possibilità di partecipare al progetto omonimo attualmente in corso (https://dbdmg.polito.it/e-mimic/index.php) .

La formazione frontale verterà nello specifico sui contenuti seguenti:

1. scelta dei corpora per la traduzione automatica;
2. gender bias, traduzione automatica (intralinguistica) e intelligenza artificiale;
3. linguaggio inclusivo e riformulazione del testo da non inclusivo ad inclusivo;
4. uso della piattaforma E-MIMIC e annotazione dei corpora.

La formazione prevede inoltre esercitazioni pratiche di:

• reperimento, selezione, trattamento dei corpora di annotazione;
• annotazione dei corpora e inserimento di riformulazione appropriata del testo;
• verifica del lavoro di annotazione.

Si svilupperanno competenze trasversali lavorando in gruppo, acquisendo capacità di risoluzione dei problemi, flessibilità cognitiva e pensiero critico, in particolare ragionando sui modelli di apprendimento profondo utilizzati dal dispositivo, nonché sulla traduzione intralinguistica e sulle tecniche di riformulazione inclusiva in relazione all’apprendimento supervisionato degli algoritmi di intelligenza artificiale.

Il corso è particolarmente utile a chiunque voglia acquisire competenze interdisciplinari (linguistica, traduzione, informatica) legate a nuovi profili emergenti nella linguistica applicata.

Testi/Bibliografia

Testi/Bibliografia

Dei materiali ad hoc saranno messi a disposizione su virtuale. Di seguito, alcuni riferimenti di tipo generale che saranno trattati durante il corso:

Bartoletti I. (2020), An Artificial Revolution: On Power, Politics and AI, Indigo Press.

Consiglio dell’Unione europea (2018). Una comunicazione inclusiva al Segretariato Generale del Consiglio (SGC)

https://www.consilium.europa.eu/media/35431/it_brochure-inclusive-communication-in-the-gsc.pdf

Guidelines E-MIMIC versione ITA 1.3 (2022)

Cerquitelli T., Raus R., Cagliero L., Tonti M., Attanasio G., La Quatra M., Greco S. (2022), “L’analyse du discours et l’intelligence artificielle pour réaliser une écriture inclusive : le projet E-MIMIC”, F. Neveu, S. Prévost, A. Steuckardt, G. Bergounioux and B. Hamma (éds), 8^ème Congrès mondial de Linguistique française – CMLF 2022,

https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2022/08/shsconf_cmlf2022_01007.pdf

Cerquitelli T., Raus R., Cagliero L., Tonti M., Attanasio G., La Quatra M., Greco S., E-MIMIC: “Empowering Multilingual Inclusive Communication”, 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), IEE, pp. 4227-4234, https://ieeexplore.ieee.org/document/9671868

Mayaffre D., Vanni L. (eds) (2021), L’intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l’interprétation, Champion.

Poibeau T. (2019), Babel 2.0. Où va la traduction automatique, Paris, Odile Jacob.

Vanmassenhove E., Shterionov D., Gwilliam M. (2021), “Machine Translationese: Effects of Algorithmic Bias on Linguistic Complexity in Machine Translation”, Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, p. 2203–2213

https://aclanthology.org/2021.eacl-main.188.pdf

Metodi didattici

Lezioni settimanali da 2 ore ciascuna in modalità frontale a partire dal secondo semestre (fine febbraio 2024) ogni venerdì per un totale di c.a. 16 ore frontali. Le altre 60 ore previste saranno gestite a distanza tramite Teams e consisteranno in esercitazioni sulla piattaforma E-MIMIC messa a disposizione dal Politecnico di Torino (anche con assistenza di tutor) da eseguire in autonomia o in gruppo.

Sarà possibile per chi vorrà acquisire competenze di team leader aumentare il numero di ore di esercitazione, monitorando i lavori di gruppo.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La valutazione dell'apprendimento avverrà direttamente sulla piattaforma E-MIMIC tramite esercizio finale che verrà svolto durante l'esame.

Strumenti a supporto della didattica

Internet, piattaforma E-MIMIC

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Rachele Raus