La tesi dal titolo “From Foundations to GPT in Text Classification: A Comprehensive Survey on Current Approaches and Future Trends” di Marco Siino, Dottore di Ricerca in Information and Communication Technologies del Dipartimento di Ingegneria dell’Università degli Studi di Palermo, è stata pubblicata sulla rivista “Foundations and Trends in Information Retrieval”, punto di riferimento mondiale nell’ambito della Computer Science.

L'elaborato affronta una delle sfide più attuali nel settore dell’Intelligenza Artificiale esplorando le più recenti tecniche di classificazione automatica del testo, con particolare riferimento ai modelli innovativi come i Large Language Models (LLMs) e le architetture transformer GPT.

“Il problema della classificazione automatica del testo, ovvero del riconoscimento di argomenti, recensioni, stili o temi sviluppati in un documento – commenta la prof.ssa Ilenia Tinnirello, che ha supervisionato la tesi insieme al prof. Marco La Cascia - rappresenta una sfida fondamentale in una varietà di applicazioni di Intelligenza Artificiale, la cui importanza strategica è in continua crescita con il proliferare dei contenuti digitali su Internet.

Il lavoro del dott. Marco Siino ha affrontato in modo sistematico le tecniche di classificazione del testo, analizzando sia i metodi classici di rappresentazione degli spazi semantici, sia le potenzialità offerte dalle nuove architetture basate sui transformer e sui modelli di linguaggio avanzati come i GPT. Per l'attualità del tema, l'efficacia della presentazione e la rilevanza dei risultati – conclude la docente - la tesi è stata pubblicata in forma di monografia sulla rivisita Foundations and Trends in Information Retrieval, una delle riviste più selettive e di maggior impatto nell’area della Computer Science”.


Visualizza l’articolo sulla rivista Foundations and Trends in Information Retrieval.