Sviluppo di Retrieval-based Chatbot per l'Italiano con Transformer

L’Intelligenza Artificiale negli ultimi anni sta plasmando il futuro dell’umanità in quasi tutti i settori. È già il motore principale di diverse tecnologie emergenti come i big data, la robotica e l’IoT e continuerà ad agire come innovatore tecnologico nel futuro prossimo. Le recenti scoperte e migliorie sia nel campo dell’hardware che in quello matematico hanno migliorato l’efficienza e ridotto i tempi di esecuzione dei software. È in questo contesto che sta evolvendo anche il Natural Language Processing (NLP), un ramo dell’Intelligenza Artificiale che studia il modo in cui fornire ai computer l'abilità di comprendere un testo scritto o parlato allo stesso modo in cui lo farebbe un essere umano. Le ambiguità che distinguono la lingua naturale dalle altre rendono ardui gli studi in questo settore. Molti dei recenti sviluppi algoritmici su NLP si basano su tecnologie inventate decenni fa. La ricerca in questo settore è quindi in continua evoluzione. Questa tesi si pone l'obiettivo di sviluppare la logica di una chatbot help-desk per un'azienda privata. Lo scopo è, sottoposta una domanda da parte di un utente, restituire la risposta associata presente in una collezione domande-risposte. Il problema che questa tesi affronta è sviluppare un modello di NLP in grado di comprendere il significato semantico delle domande in input, poiché esse possono essere formulate in molteplici modi, preservando il contenuto semantico a discapito della sintassi. A causa delle ridotte dimensioni del dataset italiano proprietario su cui testare il modello chatbot, sono state eseguite molteplici sperimentazioni su un ulteriore dataset italiano con task affine. Attraverso diversi approcci di addestramento, tra cui apprendimento metrico, sono state raggiunte alte accuratezze sulle più comuni metriche di valutazione, confermando le capacità del modello proposto e sviluppato.