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I modelli neurali basati sui Transformer rappresentano attualmente lo stato dell'arte in molteplici ambiti del Trattamento Automatico della Lingua. Gli ottimi risultati raggiunti in termini di performance, tuttavia, alimentano la necessità di verificare quali siano i fenomeni linguistici effettivamente catturati da tali modelli. Il lavoro si propone, dunque, di indagare la comprensione del fenomeno della negazione attraverso il metodo del Probing Task, sulla scia di recenti contributi. A tale scopo, è stato costruito un dataset per il compito di Natural Language Inference, contenente 1000 coppie di frasi con esempi negativi. Ciò ha permesso di valutare tre modelli neurali, ossia CBOW, BERT e RoBERTa, non solo sulla negazione ma anche sull’effettiva capacità di fare inferenze.