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La tecnologia semantica
Modelli del Dictionaries Grammatiche
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Trascriz
ion
e
Au
tom
atica
Content enrichmentPlatform as a service
INPUTTV/Video
Analisi Lessicale & Semantica
Modelli del linguaggio
Base & Ontologie
Dictionaries
Na
tura
l Lan
gu
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eU
nd
ersta
nd
ing
Dizionari
Se
ma
ntic
Pro
cessin
g
Trascriz
ion
e
Au
tom
atica
Fo
nti in
form
ative
mu
ltime
dia
li: au
dio
, vid
eo
,
OUTPUT
Trascrizione Audio/Video
Sincronizzazione trascrizione/video& sottotitolazione
Radio/Audio
4
Categorizzazione
Estrazione Concetti e relazioni
Estrazione entità/data mining
Se
ma
ntic
Pro
cessin
g
Fo
nti in
form
ative
mu
ltime
dia
li: au
dio
, vid
eo
, do
csSentiment/reputation analysis
& sottotitolazione
Docs
Web
Social
Speech Technology
• Speech to Text: speaker independent ASR (Automatic SpeechRecognition) engineRecognition) engine
• Audio indexing: produce automaticamente la trascrizione integrando timecode e confidence score a livello di singola parola
• Prestazioni real time: in sync con live o streamed audio. Dispone di un vasto vocabolario customizzabile
• Identificazione speaker e lingua: identifica lo speaker in condizioni audio variabili (broadcast video, meeting recording, telephone audio). Riconosce audio speech e non speechtelephone audio). Riconosce audio speech e non speech(musica, silenzi). Identifica lingua parlata e genere
• Sincronizzazione automatica: match della trascrizione con i contenuti audio/video (script e sottotitoli). Assegna timecodead ogni parola dell’audio
Semantic technology
• Comprensione semantica: fornisce accesso di tipo deep semantic alle informazioni. Funzionalità di categorizzazione dinamica per grandi quantità distribuite di testo, audio e video.quantità distribuite di testo, audio e video.
• Ricerca semantica: sintassi semplificata delle query di ricerca. Espande i risultati, escludendo quelli non rilevanti rispetto al profilo utente
• Brand reputation: consente agli analisti di identificare e comprendere la percezione dei prodotti e servizi di un’azienda da parte dei consumatori. Indica quali aspetti della comunicazione devono essere messi in risalto
• Sentiment analysis: analizza i documenti per far comprendere chi sta parlando di cosa, quando e in quale senso, misurando la polarità dei parlando di cosa, quando e in quale senso, misurando la polarità dei commenti
• Categorizzazione e clustering automatico: assegna le informazioni a categorie predefinite e/o custom oppure identifica i cluster di informazioni omogenee che descrivono un set di documenti
il Metodo: dalle Parole ai Concetti, ai loro Ruoli
Analisi e comprensione automatica del
linguaggio attraverso la sua
• Trascrizione automatica
• Analisi Morfo-sintattica
• Analisi Logica
• Analisi Semantica
• Analisi di Sentiment
• Analisi Statistica
Un esempio, i Telegiornali come Fonti informative: la Trascrizione Automatica Speaker – Independent
E’ possibile ricercare nel corpus le informazioni di interesse mediante una forma di
interrogazione facilitata, quella del linguaggio colloquiale. Il sistema trasforma
l’interrogazione espressa in forma libera, colloquiale, in chiavi concettuali di ricerca: il
sistema identifica cioè nella frase «la riforma del lavoro della Fornero» i concetti
principali e le relazioni logiche intercorrenti fra questi, usandoli come chiavi di ricerca.
Non è necessario conoscere la logica degli operatori booleani per scoprire le
informazioni più rilevanti e pertinenti ai propri interessi.
La Ricerca Semantica sui video
informazioni più rilevanti e pertinenti ai propri interessi.
Il sentiment e la radicalizzazione del
commento sono calcolati automaticamente.
Il sistema calcola il «sentiment generale», Il sistema calcola il «sentiment generale»,
che identifica il tono – il «mood» - del
commento, e il «sentiment tematico», che
descrive invece la polarità del commento
rispetto ad aspetti di interesse per il cliente
(ad esempio, sicurezza, soddisfazione
generale, leadership)Cliccando sul link ipertestuale si
accede direttamente al video, nel
punto esatto in cui viene detto
quanto specificato nello snippet
risultato della ricerca
Il Cloud dei Concetti, il colpo d’occhio sui risultati
E’ possibile esplorare il concetto e l’insieme
delle sue occorrenze nel testo, potendone
visualizzare la rete delle relazioni logico-
funzionali con altri concetti
Il Cloud Concettuale contiene i concetti più ricorrenti all’interno
dei risultati della ricerca. E’ possibile filtrare il Cloud secondo le
diverse parti del discorso (nome comune, nome proprio, verbo,
etc), oppure secondo le diverse categorie semantiche (persone,
aziende, luoghi, etc). Il Cloud crea un’associazione spontanea di
idee utile per una successiva ricerca, per la selezione di materiale
e/o suo approfondimento investigativo.
Il «ministro» «Elsa Fornero» «ribatte» in «Senato» alle «critiche» sul«nodo» degli «esodati». C’è una «mozione di sfiducia» del «Carroccio»
Lo Spazio delle Relazioni,
capire il perché delle cose
La Dashboard Quantitativa visualizza la distribuzione dei
contributi informativi per canale di comunicazione, per
fonte, rilevando il sentiment/radicalizzazione per le fonti
più autorevoli, rilevando il buzz. Permette di capire chi
parla di SOGEI, dove se ne parla, coglie nel tempo gli
eventi che hanno avuto un’incidenza virale tra le
Il modulo _ANALISI QUANTITATIVA
Il modulo _ANALISI QUANTITATIVA
eventi che hanno avuto un’incidenza virale tra le
persone
Il sistema registra sia il sentiment generale, il mood
del post, sia il giudizio espresso dalle persone rispetto
agli attributi di marca del cliente (efficienza,
auterevolezza, etc). Il sistema coglie le sfumature del
linguaggio colloquiale (ironia, sarcasmo, etc),
gestendo la comunicazione gergale di Twitter
Il Cloud Concettuale contiene i concetti più ricorrenti all’interno dei risultati
della ricerca. E’ possibile filtrare il Cloud secondo le diverse parti del discorso
(nome comune, nome proprio, verbo, etc), oppure secondo le diverse
categorie semantiche (persone, aziende, luoghi, etc). Il Cloud crea
un’associazione spontanea di idee utile per una successiva ricerca, per la
selezione di materiale e/o suo approfondimento investigativo. Il Cloud rende
Il modulo _ANALISI QUALITATIVAIl cloud concettuale
l’esempio SOGEI
Il modulo _ANALISI QUALITATIVA:
Il Cloud Concettuale
selezione di materiale e/o suo approfondimento investigativo. Il Cloud rende
conto della distanza di un prodotto dai suoi attributi di marca: quali
termini, verbi o aggettivi sono maggiormente associati ad un prodotto
nell’insieme dei commenti?
Marco Milanese, le indagini e la P4 rappresentano per SOGEI una
potenziale crisi reputazionale
E’ possibile esplorare il concetto e l’insieme delle
sue occorrenze nel testo, potendone visualizzare
la rete delle relazioni logico-funzionali con altri
concetti
E’ possibile ricercare nel corpus le informazioni di
interesse mediante una forma di interrogazione
facilitata, quella del linguaggio colloquiale. Il sistema
trasforma l’interrogazione espressa in forma libera,
colloquiale, in chiavi concettuali di ricerca: il sistema
identifica cioè nella frase i concetti principali e le
Il modulo _ANALISI QUALITATIVA
identifica cioè nella frase i concetti principali e le
relazioni logiche intercorrenti fra questi, usandoli come
chiavi di ricerca. Non è necessario conoscere la logica
degli operatori booleani per scoprire le informazioni più
rilevanti e pertinenti ai propri interessi.
Il sentiment e la radicalizzazione del commento sono
calcolati automaticamente. Il sistema calcola il
«sentiment generale», che identifica il tono – il «mood»
- del commento, e il «sentiment tematico», che descrive
invece la polarità del commento rispetto ad aspetti di
interesse per il cliente)
Il Cloud Concettuale dell’Analisi Live contiene i concetti e le
espressioni di sentiment raccolti ed analizzati in tempo reale.
Il modulo _ANALISI LIVEl’esempio RAI
espressioni di sentiment raccolti ed analizzati in tempo reale.
Il Cloud crea un’associazione spontanea di idee utile per
capire quali siano gli elementi che hanno determinato il
sentiment positivo e quali quello negativo, il successo o meno
della puntata.
E’ il «colpo d’occhio» per capire subito che cosa
funziona nella trasmissione e che cosa no, per
cogliere al volo gli elementi di criticità o di forza.
Analisi di contesto: il sentiment, la radicalizzazione
vengono valutati automaticamente rispetto ad alcuni
attributi di marca/interessi del cliente, quali – ad
esempio - Sicurezza, Soddisfazione generale, Design
e Qualità
Il modulo _ANALISI CONTESTOL’esempio Chicco
Il modulo _ANALISI CONTESTUALE,
l’esempio Chicco
Evidenze di negatività rispetto alla pericolosità/nocività
dei prodotti, evidenziate in automatico dal sistema: «il
passeggino non è stabile», «si ribaltava», «le creme
sono nocive per la pelle del piccolo», …. «Il bimbo quasi
soffoca per aver ingerito un pezzo di plastica»
ALERTINGl’esempio Chicco
I moduli _MONITORING & ALERTING, l’esempio ChiccoAlert monitoring: 399 mention rispetto alla
soddisfazione generale dei clienti
Alert monitoring: 58 mention rispetto alla
sicurezza dei prodotti
ALERTINGL’esempio RAI
MONITORING & ALERTING
Monitoring & Alerting: 175 documenti negativi
rispetto al coach Raffaella Carrà. Gli alert vengono
notificati via e-mail, RSS
DOMANDE?
Siro MassariaSiro MassariaSiro MassariaSiro MassariaVP Sales
20
Siro MassariaSiro MassariaSiro MassariaSiro Massaria
[email protected]@[email protected]@synthema.it
+39.335.53.50.849+39.335.53.50.849+39.335.53.50.849+39.335.53.50.849
