Verso lo sviluppo di un modello predittivo per lo screening del Disturbo di Linguaggio in età evolutiva: un esperimento-pilota con Orange

Sin dai suoi albori, la linguistica computazionale si è sviluppata come un campo fondamentalmente interdisciplinare, sfruttando gli innovativi strumenti informatici sorti durante la rivoluzione digitale per analizzare le lingue naturali e i fenomeni linguistici. Questo campo ha fornito un contributo fondamentale per la creazione di alcuni tra gli strumenti che sono diventati parte integrante della vita di tutti i giorni; a partire dagli editor di testo (Microsoft Word), passando per i motori di ricerca (Google) fino ai sistemi di riconoscimento vocale e di traduzione automatica. Questi ultimi due in particolare hanno conosciuto miglioramenti notevoli negli ultimi anni, grazie agli enormi progressi nelle tecniche di machine learning, anche noto come apprendimento automatico. Tuttavia queste tecniche non trovano la propria applicazione solo nella nostra quotidianità, ma anche nella ricerca scientifica. È infatti possibile utilizzarle per l'analisi di dati e persino per la creazione di modelli predittivi a partire da una collezione di dati (chiamata dataset). Rappresentano pertanto uno strumento aggiuntivo per la valutazione delle ipotesi scientifiche, nonché un supporto ulteriore alla diagnosi in campo medico. In questa tesi si intende fornire un'applicazione pratica di queste tecniche al campo della logopedia, proponendo un esperimento-pilota con il fine di sviluppare un modello predittivo per lo screening del Disturbo del Linguaggio in età evolutiva.