Discovery Science 2024, dottorando lametino premiato come "Best Student Paper Runner-Up"

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Pisa - Cristian Cosentino, dottorando presso l'Università della Calabria, originario di Lamezia Terme, è stato premiato come “BEST Student Paper Runner-Up” alla 27th International Conference on Discovery Science, svoltasi a Pisa, Italia, dal 14 al 16 ottobre 2024. Il suo lavoro, intitolato 'Exploiting Large Language Models for Enhanced Review Classification Explanations through Interpretable and Multidimensional Analysis,' propone una metodologia innovativa per la classificazione delle recensioni degli utenti, mirata a fornire spiegazioni interpretabili che migliorano la comprensione di tali feedback.

“Nell'era digitale – evidenzia in una nota il dottorando - le recensioni degli utenti sono cruciali per le aziende, poiché offrono informazioni preziose su soddisfazione, preferenze e criticità dei clienti. L'analisi di queste recensioni impiega tecniche avanzate come i Large Language Models (LLM), tra cui modelli come ChatGPT, che sono specializzati nell'elaborazione di grandi volumi di dati non strutturati. Questo approccio è applicabile a diverse piattaforme, tra cui Amazon e Booking, e permette di fornire spiegazioni dettagliate che aiutano le aziende a comprendere meglio le opinioni degli utenti”. La conferenza Discovery Science offre un forum per discussioni approfondite e lo scambio di idee tra esperti di machine learning e intelligenza artificiale. L'evento si concentra sull'uso dei metodi AI nelle scienze, esplorando lo sviluppo e l'analisi di tecniche per la scoperta della conoscenza scientifica. Discovery Science si è tenuta in numerose località internazionali, come Kyoto, Tokyo, Porto e Washington, evidenziando la sua importanza globale e il suo impatto interdisciplinare. Nel corso del progetto, Cristian ha collaborato con Merve Gündüz-Cüre e Şule Öztürk-Birim dell'Università Manisa Celal Bayar in Turchia, nonché con Fabrizio Marozzo dell’Università della Calabria, unendo competenze diverse che hanno contribuito significativamente al successo della ricerca.

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