Comprensione del linguaggio naturale
La capacità di comprendere il linguaggio ed estrarre dati di interesse dai documenti a disposizione, gestire le interazioni in linguaggio naturale e analizzare le informazioni non strutturate è un fattore cruciale per acquisire un vantaggio competitivo in qualsiasi settore.
Expert.ai è in grado di distinguere out of the box il significato corretto di parole ed espressioni presenti nel testo e associarle automaticamente a termini più generici con cui condividono attributi e sono collegate a livello concettuale. Questo è fondamentale per raggiungere un’efficace comprensione del linguaggio naturale. Ad esempio, expert.ai capisce il significato di SUV e berlina, riconosce gli attributi che questi termini hanno in comune e che derivano dall’essere entrambi un tipo di automobile.
Inoltre, expert.ai identifica le relazioni concettuali tra i termini presenti in un testo. Entrambe queste funzionalità si basano sulla capacità di effettuare in modo approfondito diversi livelli di analisi linguistica (morfologica, grammaticale e sintattica) insieme all’analisi semantica e alla disambiguazione dei termini.
Una capacità, simile a quella umana, di leggere e comprendere il significato dei testi, e che rappresenta un elemento distintivo di expert.ai. Rispetto ad altre piattaforme di analisi del testo, consente infatti di aumentare notevolmente l’accuratezza, la velocità e l’abilità nella gestione dei documenti, anche dei più complessi.
Knowledge graph ed espansione semantica
Il knowledge graph di expert.ai è una rappresentazione della conoscenza del mondo reale in cui i concetti cono definiti e collegati tra loro tramite relazioni di significato. Disponibile e pronto all’uso, il knowledge graph di expert.ai fornisce una conoscenza ampia e approfondita con oltre 400mila concetti in lingua italiana ,400mila in inglese (e milioni nella altre lingue coperte). Rispetto ad altre tecnologie di analisi dei testi che richiedono attività costanti di training molto dispendiose e ripetitive, expert.ai sfrutta la conoscenza contenuta nel knowledge graph insieme ad algoritmi di comprensione del linguaggio naturale per leggere, comprendere e apprendere da qualsiasi tipo di testo, con un approccio out of the box.
A differenza di altre piattaforme di analisi del testo, expert.ai può aggiungere facilmente conoscenza di settore, o relativa a una specifica azienda, grazie al contributo degli esperti in materia e ad algoritmi di machine e deep learning. Combinando la conoscenza del mondo reale con la capacità di disambiguazione è possibile così migliorare le prestazioni complessive del modello di analisi del linguaggio naturale.
Hybrid AI: approccio simbolico + machine learning
Sfruttando la tecnologia proprietaria basata sulla conoscenza simbolica (v. paragrafo precedente), expert.ai vanta una posizione unica sul mercato. Attraverso una singola piattaforma che combina diverse tecniche, offre infatti la possibilità di affrontare una serie completa di use case che richiedono l’elaborazione del linguaggio naturale, trasformando il linguaggio in dati e conoscenze di valore, e di supportare così i team di lavoro in processi decisionali più rapidi e consapevoli, come farebbe un esperto di settore.
L’esperienza maturata nell’implementazione di progetti concreti, basati su esigenze reali, ci ha insegnato che non esiste una sola tecnica per l’analisi del linguaggio naturale che si adatti perfettamente a ogni progetto. I team di lavoro devono poter contare sulla flessibilità di un approccio di Hybrid AI (intelligenza artificiale ibrida) che integra conoscenza simbolica e tecniche di machine learning con l’obiettivo di ottenere i migliori risultati per ogni caso specifico, in termini di trasparenza, scalabilità e accuratezza.
L’adozione di un approccio di Hybrid AI consente a di accedere ai modelli per il linguaggio naturale che si adattano e funzionano meglio nelle situazioni in cui sono disponibili pochi dati per il training. Questa considerazione è molto valida e importante soprattutto quando si devono affrontare progetti relativi a un settore specifico, come per l’analisi dei contratti e la gestione dei sinistri assicurativi. L’approccio di Hybrid AI fornisce inoltre una maggiore sostenibilità green rispetto ai sistemi computazionali di machine learning o reti neurali, garantendo un minore consumo energetico.
Hai bisogno di un team di esperti a supporto della gestione dei tuoi processi? Scopri come gli esperti di expert.ai possono aiutarti a raggiungere risultati di successo nei progetti che riguardano il linguaggio naturale!
