• Sistemi di Visual Question Answering in italiano
• LXMERT
• GQA
• Natural Language Processing
• Computer Vision
• Traduzione automatica
• Multimodalità
• Visual Question Answering

L’elaborato si propone di indagare la possibilità di costruire un sistema di Visual Question Answering (VQA) per l’italiano. Il recente sviluppo dell’Intelligenza Artificiale ha incoraggiato l’interesse nei confronti di task multimodali che migliorano l’interazione uomo-macchina, e in particolare di quelli che combinano Computer Vision e Natural Language Processing. Il VQA è il task che risponde correttamente a domande poste in linguaggio naturale sulle immagini e combina la comprensione delle immagini, del linguaggio naturale e del senso comune. Gli studi sul VQA si concentrano prevalentemente sulla lingua inglese, per la quale sono disponibili numerosi dataset e modelli che raggiungono lo stato dell’arte. L’ipotesi dell’elaborato è che i passi avanti compiuti dalla traduzione automatica siano tali da consentire di costruire un sistema di VQA per l’italiano senza la necessità di creare nuove risorse specifiche per la lingua. A tal fine, vengono comparate due metodologie possibili: la prima consiste nella creazione di un dataset italiano a partire dalla traduzione automatica di una risorsa in inglese, GQA, e nel riaddestramento su esso di un modello che raggiunge lo stato dell’arte, LXMERT; la seconda sfrutta le potenzialità offerte da un modello pre-addestrato in inglese, en-LXMERT, attraverso la traduzione automatica della domanda in input e della risposta in output. I risultati dei due sistemi vengono analizzati dal punto di vista quantitativo e qualitativo.