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SUMMARY:A-K-M-E – Slurs come segnali linguistici
DESCRIPTION:t.me/akme_lab\n29.05 – dalle ore 21:00\nTra NLP, modelli transformer e dinamiche algoritmiche\nNel contesto dei social network, gli slurs, ovvero gli insulti e i concetti discriminatori operano come feature linguistiche ad alta entropia, capaci di perturbare in modo significativo i modelli NLP basati su architetture transformer.\nAnalizziamo assieme cercando di comprendere il fenomeno da una prospettiva linguistica computazionale, osservando come i token tossici influenzino embeddings, attention patterns, loss surfaces e sistemi di ranking.\nL’obiettivo è mostrare come la tossicità linguistica sia un effetto emergente dell’interazione tra strutture linguistiche, architetture transformer, dataset imperfetti e metriche di ottimizzazione.\n– failure modes dei modelli di rilevazione tossicità: bias nei dataset, overfitting su pattern superficiali, misclassificazione in contesti ironici o citazionali\n– analisi delle attention heads: heads specializzate nella rilevazione di segnali tossici, saturazione dell’attenzione e perdita di contesto pragmatico\n– limitazioni delle context windows: difficoltà nel disambiguare uso descrittivo vs offensivo, soprattutto in sequenze brevi o rumorose\n– propagation bias nei sistemi di raccomandazione: amplificazione dei token ad alta reattività, feedback loop tra engagement e ranking, distorsione delle distribuzioni linguistiche\n– impatto sulle loss functions: penalizzazioni non uniformi, gradient explosion in presenza di token tossici, difficoltà nella calibratura dei modelli di moderazione\n29 maggio a partire dalle 21:00\nakme.vado.li ( https://akme.vado.li/ )\n
URL:https://www.pianoterralab.org/events/a-k-m-e-slurs-come-segnali-linguistici/
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