Chi Sono
Ricercatore, dottorando, appassionato di AI.
Un po' di me
Sono Luca Mariotti, dottorando in Computer Data Science presso l'Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia (UNIMORE), sotto la supervisione della Prof.ssa Federica Mandreoli.
Il mio percorso accademico mi ha portato a esplorare le frontiere dell'intelligenza artificiale applicata al linguaggio naturale. Mi occupo in particolare di Knowledge Graph Enrichment, Relation Extraction, Large Language Models e valutazione di sistemi conversazionali.
Sono membro attivo del gruppo di ricerca ISGroup e partecipo al progetto europeo WASABI (Grant Agreement No. 101092176), dedicato allo sviluppo di soluzioni di Digital Intelligent Assistance e collaborazione uomo-AI nel settore manifatturiero. Nel contesto del progetto, contribuisco allo sviluppo e alla valutazione di soluzioni di assistenza digitale per processi knowledge-intensive, con attenzione al supporto operativo, alla qualità e all’interazione uomo-AI.
Prima del dottorato, ho conseguito la Laurea Magistrale in Informatica con lode e la Laurea Triennale in Informatica presso l'Università di Parma. Ho inoltre svolto attività didattica come Professore a contratto per il corso di Basi di Dati presso UNIMORE nell'A.A. 2022/2023.
Percorso Accademico
Dottorato in Computer Data Science
Supervisore: Prof.ssa Federica Mandreoli. Ricerca su Knowledge Graph, Large Language Models, Natural Language Processing e Digital Intelligent Assistance. Partecipazione al progetto europeo WASABI, dedicato a soluzioni di assistenza digitale intelligente e collaborazione uomo-AI nel settore manifatturiero.
Professore a Contratto
Corso di Basi di Dati (3 CFU): SQL, DBMS, algebra relazionale e trigger.
Laurea Magistrale — 110/110 cum Laude
Tesi su analisi degli utenti più influenti di Twitter nel periodo pandemico tramite Text e Graph Analytics.
Laurea Triennale — 104/110
Tesi su analisi della performance studentesca con algoritmi su grafi.
Interessi di Ricerca
Large Language Models
Studio e sviluppo di LLM per l'estrazione di relazioni e l'arricchimento di Knowledge Graph. Focus su inferenza vincolata e distant supervision.
Knowledge Graph
Progettazione di sistemi per la costruzione automatica e la validazione di grafi della conoscenza da corpus testuali non annotati.
Conversational AI
Valutazione e ottimizzazione di assistenti conversazionali RASA nell'ambito del progetto europeo WASABI.
Graph Analytics
Analisi di reti complesse per identificare opinion leader, dinamiche sociali e strutture emergenti in grafi di interazione.
Relation Extraction
Pipeline per l'estrazione automatica di relazioni semantiche da testi, con Distant Supervision e Contrastive Learning.
NLP Applicato
Integrazione di tecniche NLP in contesti enterprise e industriali, inclusi sistemi di recupero informazioni.