• implicazione
• linguistica computazionale
• NLI
• NLP
• spiegazioni
• T5
• Transformers

La tesi ha come scopo indagare le capacità di un Large Language Model di risolvere un compito linguistico, nello specifico quello dell'implicazione testuale, non solo attraverso l'addestramento su un corpus composto di coppie input-output create per lo specifico compito, ma anche attraverso lo sfruttamento delle spiegazioni umane che motivano perché a uno specifico input corrisponde uno specifico output.
I modelli della lingua scelti sono quelli della famiglia T5 in tre diverse dimensioni (small, base e large), addestrati su porzioni incrementali del dataset e-SNLI.
Dopo l'addestramento, è stata quindi condotta un'analisi quantitativa e qualitativa dei risultati. Inoltre, è stato approfondito come alcune peculiarità linguistiche e lessicali delle spiegazioni possono influenzare le prestazioni del modello.