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 e valutazione di sistemi conversazionali basati su Large Language Model.
Sono membro attivo del gruppo di ricerca ISGroup e partecipo al progetto europeo WASABI (Grant Agreement No. 101058384), contribuendo allo sviluppo di framework per la valutazione di assistenti digitali.
Prima del dottorato, ho conseguito la Laurea Magistrale in Informatica con lode e la Laurea Triennale in Informatica presso l'Università di Parma. Ho anche svolto attività didattica come Professore a contratto per il corso di Basi di Dati presso UNIMORE.
Percorso Accademico
Dottorato in Computer Data Science
Supervisore: Prof.ssa Federica Mandreoli. Ricerca su Knowledge Graph, LLM, NLP. Progetto europeo WASABI.
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.
Professore a Contratto
Corso di Basi di Dati (3 CFU): SQL, DBMS, algebra relazionale e trigger.
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.