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piattaforma text analysis dell’ era bigdata.
lucense discovery
LUCENSE Discovery è la piattaforma di Text Analysis dell’era BigData, sviluppata per individuare ed utilizzare informazioni e contenuti latenti in grandi raccolte di dati.
La suite LUCENSE Discovery, basata su tecnologie di Natural Language Processing, Text Analytics e Machine Learning, rende disponibili strumenti software in grado di operare sui Big Data per raccogliere, analizzare ed organizzare in maniera automatica ed efficiente i dati, siano essi strutturati o meno, derivanti da molteplici fonti (es. e-mail, file system, social network, database, siti web, blog, forum, RSS, reti di sensori, etc.).
principali funzioni
Classificazione
Automatica
Assegnazione di una o più etichette ad un oggetto (es. è possibile riconoscere ed “etichettare” automaticamente ogni tipo di documento elettronico: fatture, offerte, ordini, richieste di supporto, etc.)
Indicizzazione e
Ricerca
Indicizzazione di contenuti testuali e/o strutturati con possibilità di effettuare ricerche basate su parola chiave (analogamente ad un motore di ricerca web) o su correlazione (basata su concetti o su esempi)
Sommarizzazione
Automatica
Creazione di un riassunto automatico di un testo più lungo estraendo dal documento le frasi maggiormente significative
Correlazione
Automatica
Definizione del grado di correlazione esistente tra diversi oggetti secondo criteri di semantica latente
Annotazione
automatica
Riconoscimento di concetti secondo una data ontologia o automaticamente scoperti
Estrazione di
Dati
Individuazione di elementi significativi all’interno di un testo (nomi, date, etc.) da utilizzare come metadati del documento
Social Network Analysys
(Analisi del Grafo)
Analisi di un insieme di oggetti, creazione di un grafo di relazioni e evidenziazione dei nodi emergenti (es. influencer)
Identificazione
Strutture e lingue
Analisi del linguaggio naturale per identificarne le strutture sintattiche, morfologiche, etc.
Topic Discovery
(Temi emergenti)
Individuazione automatica dei temi di discussione emergenti da grandi insiemi di testi
Sentiment
Analysis
Assegnazione di un valore di polarità (positivo, neutro, negativo) ad un oggetto
Anomaly
Detection
Evidenziazione di andamenti temporali anomali rispetto al trend a regime
Sistemi di
raccomandazione
Suggerimento di possibili oggetti interessanti sulla base storica dei comportamenti degli altri utenti
vantaggi in termini di efficienza
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