ETD

• large language models
• pragmatics
• theory of mind

This thesis investigates whether Large Language Models (LLMs) possess a form of Theory of Mind (ToM), the capacity to infer the thoughts, desires, and intentions of others. The research combines computational and psycholinguistic methods, comparing model performance with that of human speakers through multiple evaluation techniques, while critically addressing the methodological and theoretical challenges that characterize this field.
The work is organized along two main axes: on one hand, the direct evaluation of LLMs' pragmatic competence, with particular focus on indirect speech acts, conversational implicatures, and irony; on the other, the study of how models' internal representations align with human neural signals during the comprehension of figurative language.

La tesi si propone di indagare se i Large Language Models (LLMs) possiedano una forma di Teoria della Mente (ToM), la capacità di inferire pensieri, desideri e intenzioni altrui. La ricerca combina metodi computazionali e psicolinguistici, confrontando le prestazioni dei modelli con quelle dei parlanti umani attraverso diverse tecniche di valutazione e affrontando in modo critico i problemi metodologici e teorici che caratterizzano questo campo.
Il lavoro si articola lungo due assi principali: da un lato la valutazione diretta delle capacità pragmatiche degli LLMs, con particolare attenzione agli atti linguistici indiretti, alle implicature conversazionali e all'ironia, dall'altro lo studio del modo in cui le rappresentazioni interne dei modelli si allineano con i segnali neurali umani durante la comprensione del linguaggio figurato.