Le interfacce conversazionali sono tra le tecnologie più innovative degli ultimi anni e, soprattutto il mondo della ricerca e quello dell’industria, stanno ponendo sempre più attenzione a strumenti come ChatBot e VoiceBot. Sono molto numerose, infatti, le imprese che hanno integrato assistenti virtuali o Conversational Agent all’interno dei propri processi aziendali per comunicare con clienti, fornitori e consumatori in modo altamente personalizzato e interattivo, oltre che automatizzato.
Attraverso strutture di dialogo pre-programmate, queste applicazioni di AI permettono di ridurre il divario tra utenti e architetture digitali, consentendo alle persone di interagire con i dispositivi come se stessero comunicando con un interlocutore reale.
L’articolo “A Smart ChatBot for Specialist Domains” nasce dalla stretta collaborazione che Fiven Group ha intrapreso già da diversi anni con l’Università di Napoli Federico II e in particolare con il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell’Informazione per definire nuove traiettorie di innovazione, dare vita a progetti di R&D in una logica di Open Innovation e contribuire al progresso tecnologico e alla trasformazione digitale del contesto imprenditoriale e socio-culturale.
La ricerca ha l’obiettivo di presentare un particolare Chatbot per il settore dei Beni Culturali, in grado di rispondere alle query degli utenti secondo livelli crescenti di personalizzazione, attraverso la raccolta e l’elaborazione delle conversazioni tra individui e interfaccia di AI.
La grande quantità di dati disponibili nel settore dei beni culturali ha reso necessaria la definizione di nuove infrastrutture e metodologie per supportare gli utenti nelle loro visite culturali così da poter fruire appieno dell’esperienza e individuare facilmente il punto di interesse rispetto ai propri desideri.
Partendo da questi presupposti, Fabio Sorrentino - Head of Digital Solutions di Fiven - e i docenti dell’Università di Napoli Federico II, propongono l’applicazione di una nuova architettura di interfaccia chatbot al patrimonio culturale che ha lo scopo di suggerire agli utenti luoghi ed eventi interessanti nelle vicinanze della posizione geografica. Questo innovativo sistema sfrutta le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e grazie a un’interfaccia user-friendly permette di porre molteplici e consecutive domande vocali al sistema che è in grado di rispondere a ciascuna di queste in modo accurato.
Come ha evidenziato Sorrentino: “La ricerca mostra quanto le app di messaggistica stiano diventando sempre di più il canale preferenziale per comunicare con le istituzioni. I ChatBot, infatti, oltre ad aumentare l'efficienza operativa, permettono di risparmiare tempo e risorse offrendo maggiore comodità e un ampio ventaglio di servizi aggiuntivi, senza trascurare quella parte di personalizzazione e proattività che rimangono fattori fondamentali per tutti gli stakeholder”.
Ma per quali user è pensato questo tool? Principalmente per due categorie: gli utenti che interagiscono ponendo domande e gli enti pubblici o privati che vogliono promuovere il proprio patrimonio culturale o i propri eventi in maniera smart ed efficace.
Passando all’architettura del sistema, questa è stata sviluppata su un doppio livello: l'interfaccia conversazionale (Chatbot) e il server back-end. Più in dettaglio, la Conversational Interface si basa su una tecnica di deep learning che analizza le domande poste dagli utenti su un dato argomento di interesse attraverso una Graphical User Interface (GUI). Una data domanda viene poi elaborata da un tool di Natural Language Processing (NLP) con lo scopo di riconoscere il nome dell'entità e di proiettare la domanda di input nello stesso spazio vettoriale del training set.
L’architettura di back-end ha lo scopo di supportare l'interfaccia conversazionale e fornire servizi orientati al corretto svolgimento delle visite turistiche e delle descrizioni del patrimonio culturale di riferimento.
Gli output erogati dal sistema di back-end sono molteplici e possono essere distinti nelle seguenti quattro tipologie:
1. Informazioni sui punti di interesse da visitare, come monumenti, palazzi, chiese, dipinti o statue;
2. Informazioni sugli eventi in programma in base alla tipologia o alla posizione geografica;
3. Informazioni sui luoghi di ristoro o di risposo vicini;
4. Suggerimenti dei percorsi culturali da seguire a seconda della richiesta o dei desideri esplicitati dall’utente.
Il miglioramento continuo delle prestazioni del ChatBot è infine dato da meccanismi di apprendimento continuo, resi possibili dalla profilazione degli utenti che ne fanno uso. Per ogni utente che si interfaccia con il Chatbot, il sistema tiene traccia e analizza i flussi conversazionali intercorsi, garantendo in tal mondo risposte sempre coerenti e allineate agli interessi e alle richieste effettuate.
Le interfacce conversazionali sono tra le tecnologie più innovative degli ultimi anni e, soprattutto il mondo della ricerca e quello dell’industria, stanno ponendo sempre più attenzione a strumenti come ChatBot e VoiceBot. Sono molto numerose, infatti, le imprese che hanno integrato assistenti virtuali o Conversational Agent all’interno dei propri processi aziendali per comunicare con clienti, fornitori e consumatori in modo altamente personalizzato e interattivo, oltre che automatizzato.
Attraverso strutture di dialogo pre-programmate, queste applicazioni di AI permettono di ridurre il divario tra utenti e architetture digitali, consentendo alle persone di interagire con i dispositivi come se stessero comunicando con un interlocutore reale.
L’articolo “A Smart ChatBot for Specialist Domains” nasce dalla stretta collaborazione che Fiven Group ha intrapreso già da diversi anni con l’Università di Napoli Federico II e in particolare con il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell’Informazione per definire nuove traiettorie di innovazione, dare vita a progetti di R&D in una logica di Open Innovation e contribuire al progresso tecnologico e alla trasformazione digitale del contesto imprenditoriale e socio-culturale.
La ricerca ha l’obiettivo di presentare un particolare Chatbot per il settore dei Beni Culturali, in grado di rispondere alle query degli utenti secondo livelli crescenti di personalizzazione, attraverso la raccolta e l’elaborazione delle conversazioni tra individui e interfaccia di AI.
La grande quantità di dati disponibili nel settore dei beni culturali ha reso necessaria la definizione di nuove infrastrutture e metodologie per supportare gli utenti nelle loro visite culturali così da poter fruire appieno dell’esperienza e individuare facilmente il punto di interesse rispetto ai propri desideri.
Partendo da questi presupposti, Fabio Sorrentino - Head of Digital Solutions di Fiven - e i docenti dell’Università di Napoli Federico II, propongono l’applicazione di una nuova architettura di interfaccia chatbot al patrimonio culturale che ha lo scopo di suggerire agli utenti luoghi ed eventi interessanti nelle vicinanze della posizione geografica. Questo innovativo sistema sfrutta le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e grazie a un’interfaccia user-friendly permette di porre molteplici e consecutive domande vocali al sistema che è in grado di rispondere a ciascuna di queste in modo accurato.
Come ha evidenziato Sorrentino: “La ricerca mostra quanto le app di messaggistica stiano diventando sempre di più il canale preferenziale per comunicare con le istituzioni. I ChatBot, infatti, oltre ad aumentare l'efficienza operativa, permettono di risparmiare tempo e risorse offrendo maggiore comodità e un ampio ventaglio di servizi aggiuntivi, senza trascurare quella parte di personalizzazione e proattività che rimangono fattori fondamentali per tutti gli stakeholder”.
Ma per quali user è pensato questo tool? Principalmente per due categorie: gli utenti che interagiscono ponendo domande e gli enti pubblici o privati che vogliono promuovere il proprio patrimonio culturale o i propri eventi in maniera smart ed efficace.
Passando all’architettura del sistema, questa è stata sviluppata su un doppio livello: l'interfaccia conversazionale (Chatbot) e il server back-end. Più in dettaglio, la Conversational Interface si basa su una tecnica di deep learning che analizza le domande poste dagli utenti su un dato argomento di interesse attraverso una Graphical User Interface (GUI). Una data domanda viene poi elaborata da un tool di Natural Language Processing (NLP) con lo scopo di riconoscere il nome dell'entità e di proiettare la domanda di input nello stesso spazio vettoriale del training set.
L’architettura di back-end ha lo scopo di supportare l'interfaccia conversazionale e fornire servizi orientati al corretto svolgimento delle visite turistiche e delle descrizioni del patrimonio culturale di riferimento.
Gli output erogati dal sistema di back-end sono molteplici e possono essere distinti nelle seguenti quattro tipologie:
1. Informazioni sui punti di interesse da visitare, come monumenti, palazzi, chiese, dipinti o statue;
2. Informazioni sugli eventi in programma in base alla tipologia o alla posizione geografica;
3. Informazioni sui luoghi di ristoro o di risposo vicini;
4. Suggerimenti dei percorsi culturali da seguire a seconda della richiesta o dei desideri esplicitati dall’utente.
Il miglioramento continuo delle prestazioni del ChatBot è infine dato da meccanismi di apprendimento continuo, resi possibili dalla profilazione degli utenti che ne fanno uso. Per ogni utente che si interfaccia con il Chatbot, il sistema tiene traccia e analizza i flussi conversazionali intercorsi, garantendo in tal mondo risposte sempre coerenti e allineate agli interessi e alle richieste effettuate.
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