Elaborazione del linguaggio naturale e dei contenuti

Il linguaggio riveste un ruolo cruciale, pienamente riflesso nelle organizzazioni industriali, nei processi scientifici e tecnologici, sia di istituzioni pubbliche che di imprese commerciali.

La lingua è il crocevia della conoscenza, della comunicazione e dell’apprendimento, poiché tutte le informazioni che gli esseri umani sono chiamati a sintetizzare e a scambiare appaiono prima o poi in forma linguistica. Il patrimonio di una qualsiasi unità di lavoro è infatti strettamente legato al corpus di documenti che utilizzano per stabilire le loro impostazioni organizzative (ad esempio, politiche interne o regolamenti), per condividere il know-how tecnico interno (manuali, schemi di metadati, rapporti di progetto), per progettare e imporre architetture di processo interne (come nei sistemi di modellazione dei processi aziendali, strumenti e archivi) e infine, ma non meno importante, per promuovere i risultati al di fuori dell’organizzazione (attraverso documenti disponibili al pubblico e azioni di comunicazione marketing). Tutte queste attività rappresentano la complessità e la specificità di base di un’organizzazione a livello strettamente linguistico.

NLP è uno strumento cruciale per l’interpretazione dei contenuti e l’acquisizione di conoscenza a fronte di una vasta gamma di moderne fonti di informazione

Reveal promuove il potenziamento di tutti gli asset specifici di un’organizzazione, attraverso una tecnologia di elaborazione del linguaggio flessibile e molto accurata, in grado di supportare la lettura automatica (estrazione di informazioni, creazione automatica di metadati, indicizzazione), l’acquisizione di conoscenza (esplorazione della conoscenza, estrazione di fatti, interpretazione semantica e ragionamento predittivo) e l’interazione uomo-macchina, nonché il dialogo automatico sui testi aziendali, sia all’interno della comunità di clienti dell’azienda che verso l’intero Web.

I moderni sistemi di NLP sono in grado di adattarsi da soli attraverso metodi di Machine Learning non supervisionati

Il Ricercatore e lo Scienziato responsabile della fondazione e dello sviluppo di Reveal hanno contribuito allo studio di tecnologie affidabili e adattabili per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), rendendo quest’ultima utilizzabile per una varietà di applicazioni che vanno dalla ricerca semantica all’analisi del sentimento, dall’analisi avanzata del testo all’analisi dei sentimenti, dall’analisi avanzata del testo al marketing in tempo reale. NLP è uno strumento cruciale per l’interpretazione dei contenuti e l’acquisizione di conoscenza per una ampia gamma di moderne fonti di informazione e conoscenza: set di dati aperti, contenuti Web standard, informazioni sul Social Web, così come dati generati dagli utenti.

Con l’esposizione a tali enormi quantità di dati, i moderni sistemi NLP sono in grado di adattarsi attraverso metodi di Machine Learning non supervisionati, di distillare la conoscenza del dominio in diversi modi efficaci e di utilizzare tale conoscenza per supportare un gran numero di inferenze semantiche e processi decisionali specifici dell’organizzazione. Si noti che le inferenze semantiche sui dati linguistici sono diffuse nelle moderne applicazioni, come la classificazione nei sistemi di ricerca e raccomandazione, l’analisi di mercato attraverso l’analisi del sentiment sui contenuti generati dagli utenti, la verifica della conformità alle norme, il monitoraggio della tecnologia per l’analisi della concorrenza, la progettazione dei processi di business e il software di conversazione.

Come suggerisce la figura seguente, l’NLP permette di creare valore a partire dai dati linguistici attraverso la catena effettiva:

che distillano il valore di un patrimonio documentale dell’organizzazione, supportano la razionalizzazione dei documenti e della conoscenza attraverso il supporto di processi efficaci e corretti e infine le funzioni di analisi che permettono di ottimizzare questi ultimi.

Catena NLP atipica per anticipare le esigenze degli utenti

Una tipica catena NLP permette di riconoscere e interpretare i fatti e le entità partecipanti descritte da un testo, solitamente radicate nella parola reale a cui il testo fa riferimento. In questo modo l’NLP ci permette di comprendere i contenuti, nonché di anticipare le esigenze degli utenti e di personalizzare la maggior parte delle decisioni organizzative (ad es. nel CRM avanzato).

Diverse applicazioni e domini

I motori NLP progettati da Reveal sono stati utilizzati con successo in numerose applicazioni e domini.

Rilasciati in modo flessibile come servizi di elaborazione del linguaggio basati su Java principalmente per:

• Robusta morfologia e grammatica di testi scritti in diverse lingue dell’UE (inglese, italiano, spagnolo, …)
• Estrazione di informazioni per il riconoscimento ed estrazione di fenomeni a grana fine, come menzioni ad eventi, persone e organizzazioni o informazioni relazionali su di essi
• Creazione automatica di metadati a partire da testi come la classificazione editoriale, il riconoscimento dei sentimenti o le raccomandazioni.
• Funzionalità automatiche di posizionamento specifiche per dominio e organizzazione, in risposta a richieste di ricerca o di raccomandazione
• Popolamento automatico di ontologia da testi
• Allineamento semantico specifico del linguaggio tra schemi ontologici indipendenti per un’integrazione avanzata ed a basso costo dei dati
• Servizi di risposta alle domande e di risposta interattiva per la ricerca guidata dal dialogo
• Framework di Agenti Conversazionali per macchine a risposta automatica come front-end per servizi Web complessi (ad es. servizi bancari, infomobilità, interfacce vocali).