Creare un knowledge graph e sviluppare una tassonomia efficace grazie alla comprensione approfondita del linguaggio
Realizzare una tassonomia o un knowledge graph capaci di garantire un’efficace gestione della conoscenza aziendale è un’attività strategica e allo stesso tempo molto complicata. Spesso le organizzazioni si ritrovano a usare tassonomie più complesse ed estese del necessario, che includono nodi (cioè categorie) che non riflettono con precisione i dati reali da classificare.
Un approccio bottom-up, utilizzando strumenti semantici presenti in una singola piattaforma intuitiva e adattandosi ai contenuti reali, è il modo migliore per realizzare una tassonomia in grado di soddisfare con precisione le esigenze specifiche di progetto e che può essere facilmente riutilizzata in altri contesti aziendali che richiedono l’estrazione della conoscenza.
Expert.ai Platform supporta tutte le fasi cruciali delle attività di categorizzazione e organizzazione della conoscenza, rendendo i contenuti aziendali e altre informazioni strategiche accessibili più facilmente a supporto dei processi di business intelligence.
Progettata appositamente come piattaforma low-code per il linguaggio naturale, expert.ai Platform consente di gestire workflow di:
Una caratteristica unica di expert.ai Platform è il suo knowledge graph, che include un’ampia raccolta di conoscenze consolidate relative a entità del mondo reale (come persone, località, aziende ecc.) e molti altri concetti di interesse (come “presidente”, “regione” o “malattia”) e le relazioni di significato che collegano i concetti tra loro. Sfruttando questo ricco knowledge graph già disponibile, expert.ai Platform garantisce un’accuratacomprensione e un riconoscimento di concetti ed elementi presenti nel testo, anche in caso di ambiguità del linguaggio. È in grado, ad esempio, di distinguere i diversi significati dei termini (pesca: frutto o verbo? calcio: gioco, elemento chimico, tiro con il piede? panda: automobile o animale?), in base al contesto. Grazie all’approccio “smart from the start”, fornisce risultati puntuali fin dall’inizio del processo, consentendo di risparmiare settimane di lavoro nella fase di implementazione e di ridurre notevolmente il time to value.
Caratteristiche principali
Creazione dei nodi della tassonomia
Effettuando automaticamente l’analisi semantica dei contenuti, è possibile offrire una visibilità granulare dei concetti e degli argomenti più importanti presenti nel testo, semplificare la creazione e la modifica di contenuti usando un’intuitiva interfaccia grafica, esportare la tassonomia sviluppata per usarla a supporto della categorizzazione automatica o per altre attività di gestione della conoscenza.
Knowledge graph personalizzabili
Sviluppare il proprio knowledge graph proprietario per aumentare la conoscenza della piattaforma riguardo a terminologie, entità e concetti specifici di settore, migliorando al contempo l’efficacia delle applicazioni per l’analisi del linguaggio naturale.
Categorizzazione automatica
Analizzare i documenti in modo automatico ed elaborare grandi quantità di informazioni non strutturate usando un approccio semantico, tassonomie e regole linguistiche.
Funzionalità principali
