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SUMMARY:A-K-M-E – Slurs come segnali linguistici
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DESCRIPTION:A-K-M-E – SLURS COME SEGNALI LINGUISTICI\n\nt.me/akme_lab [http
	://t.me/akme_lab]\n\n29.05 – dalle ore 21:00\n\nTra NLP\, modelli transfor
	mer e dinamiche algoritmiche\n\nNel contesto dei social network\, gli slur
	s\, ovvero gli insulti e i concetti\ndiscriminatori operano come feature l
	inguistiche ad alta entropia\, capaci di\nperturbare in modo significativo
	 i modelli NLP basati su architetture\ntransformer.\n\nAnalizziamo assieme
	 cercando di comprendere il fenomeno da una prospettiva\nlinguistica compu
	tazionale\, osservando come i token tossici influenzino\nembeddings\, atte
	ntion patterns\, loss surfaces e sistemi di ranking.\n\nL’obiettivo è most
	rare come la tossicità linguistica sia un effetto emergente\ndell’interazi
	one tra strutture linguistiche\, architetture transformer\, dataset\nimper
	fetti e metriche di ottimizzazione.\n\n– failure modes dei modelli di rile
	vazione tossicità: bias nei dataset\,\noverfitting su pattern superficiali
	\, misclassificazione in contesti ironici o\ncitazionali\n\n– analisi dell
	e attention heads: heads specializzate nella rilevazione di\nsegnali tossi
	ci\, saturazione dell’attenzione e perdita di contesto pragmatico\n\n– lim
	itazioni delle context windows: difficoltà nel disambiguare uso descrittiv
	o\nvs offensivo\, soprattutto in sequenze brevi o rumorose\n\n– propagatio
	n bias nei sistemi di raccomandazione: amplificazione dei token ad\nalta r
	eattività\, feedback loop tra engagement e ranking\, distorsione delle\ndi
	stribuzioni linguistiche\n\n– impatto sulle loss functions: penalizzazioni
	 non uniformi\, gradient explosion\nin presenza di token tossici\, diffico
	ltà nella calibratura dei modelli di\nmoderazione\n\n29 maggio a partire d
	alle 21:00\n\nakme.vado.li [http://akme.vado.li]
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LOCATION:Piano Terra - via Federico Confalonieri 3\,  Milano
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	linguistica computazionale,slurs
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<h1>A-K-M-E – Slurs come segnali linguistici</
	h1><p><strong><a target="_blank" href="http://t.me/akme_lab">t.me/akme_lab
	</a></strong></p><p><strong>29.05 – dalle ore 21:00</strong></p><p><strong
	>Tra NLP, modelli transformer e dinamiche algoritmiche</strong></p><p>Nel 
	contesto dei social network, gli slurs, ovvero gli insulti e i concetti di
	scriminatori operano come feature linguistiche ad alta entropia, capaci di
	 perturbare in modo significativo i modelli NLP basati su architetture tra
	nsformer.</p><p>Analizziamo assieme cercando di comprendere il fenomeno da
	 una prospettiva linguistica computazionale, osservando come i token tossi
	ci influenzino embeddings, attention patterns, loss surfaces e sistemi di 
	ranking.</p><p>L’obiettivo è mostrare come la tossicità linguistica sia un
	 effetto emergente dell’interazione tra strutture linguistiche, architettu
	re transformer, dataset imperfetti e metriche di ottimizzazione.</p><p>– f
	ailure modes dei modelli di rilevazione tossicità: bias nei dataset, overf
	itting su pattern superficiali, misclassificazione in contesti ironici o c
	itazionali</p><p>– analisi delle attention heads: heads specializzate nell
	a rilevazione di segnali tossici, saturazione dell’attenzione e perdita di
	 contesto pragmatico</p><p>– limitazioni delle context windows: difficoltà
	 nel disambiguare uso descrittivo vs offensivo, soprattutto in sequenze br
	evi o rumorose</p><p>– propagation bias nei sistemi di raccomandazione: am
	plificazione dei token ad alta reattività, feedback loop tra engagement e 
	ranking, distorsione delle distribuzioni linguistiche</p><p>– impatto sull
	e loss functions: penalizzazioni non uniformi, gradient explosion in prese
	nza di token tossici, difficoltà nella calibratura dei modelli di moderazi
	one</p><p>29 maggio a partire dalle 21:00</p><p><a target="_blank" href="h
	ttp://akme.vado.li">akme.vado.li</a></p>
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