Information Extraction e NLP sono concetti strettamente legati. Anzi, si può affermare che l’estrazione automatica di informazioni (strutturate) dall’universo dei dati non strutturati (IE) sia uno dei principali e più promettenti processi applicativi di Natural Language Processing (NLP). Moltissime applicazioni NLP-based utilizzano sistemi di Information Extraction, senza i quali non avrebbero alcuna utilità: si pensi, solo a titolo d’esempio, ai Virtual Assistant come Alexa di Amazon o Siri di Apple e alla loro capacità di comprendere la richiesta formulata in linguaggio naturale, con tutte le sue imperfezioni sintattiche e derive dialettali, restituendo una risposta coerente che deriva, appunto, dall’estrazione di informazioni (IE) da fonti come pagine web, documenti di testo, lo storico delle conversazioni con lo stesso utente e via dicendo.

 

Estrarre valore dai dati: Information Extraction e NLP

La complessità di un sistema di Information Extraction e NLP sta, per prima cosa, nella capacità di estrarre entità strutturate (luoghi, orari, nomi, attributi, colori…) dal testo semplice, che a seconda del progetto e dello use case può essere quello di pagine web, documenti interni, contratti, bilanci, note integrative, anagrafiche, referti medici redatti a mano ecc. In un progetto di IE, trasformare il dato da non strutturato a strutturato ha delle finalità ben precise: semplificarne l’identificazione e la ricerca, che a questo punto può avvenire mediante comuni query, ridurre i tempi di ottenimento delle informazioni e abilitare il design e lo sviluppo di analisi approfondite, da cui un’ulteriore valorizzazione dei dati in proprio possesso.

Information Extraction e NLP sono quindi intimamente connessi. Nonostante l’immensa quantità di contenuto testuale disponibile nei sistemi aziendali e al di fuori di essi, è la loro presentazione in forma destrutturata che ne rende particolarmente complessa la valorizzazione e richiede strumenti e competenze specialistiche dedicate. Ponendosi ad un livello di osservazione alto, alla domanda “come estrarre il massimo valore dai propri dati” si può rispondere in due modi: intraprendere internamente un complesso progetto di IE o affidarsi a un partner che sulla valorizzazione dei dati e sulle applicazioni pratiche dalla data science fondi il proprio core business. Non c’è dubbio che la prima opzione sia ricca di sfide che derivano soprattutto dalla necessità di disporre di competenze specialistiche di cui il mercato è avaro e con le quali costruire complesse pipeline NLP che, partendo dalla tokenizzazione di termini e frasi, passino all’analisi sintattica delle stesse (Part-of-Speech Tagging), alla Named Entity Recognition (NER), nonché all’estrazione delle relazioni tra le entità.

 

Il ruolo di Integris nel percorso di Information Extraction

Ipotesi senza dubbio migliore è quella di affidarsi ad un partner che sia in grado di miscelare esperienza e competenze in materia di soluzioni innovative che trasformano dati in informazioni a supporto dei processi decisionali.

Tutto ciò rappresenta l’attività core di Integris, il cui fattore differenziante sta nella capacità di andare ben oltre un comune percorso di dematerializzazione – peraltro ormai essenziale – e di accompagnare le aziende in una trasformazione profonda che le renda vere e proprie data-driven company. In altri termini, Integris accompagna le aziende nella trasformazione digitale ma non si limita a dematerializzare o a rivedere processi in chiave digitale; piuttosto, il suo scopo è quello di valorizzare – con l’ausilio della Data Science – l’immenso patrimonio informativo che deriva dalla digitalizzazione e che è disponibile dentro e fuori l’azienda cliente.

Per questo motivo, Integris fonda i progetti di Natural Language Processing su un’analisi accurata, condotta da personale esperto e in grado di identificare, all’interno di enormi volumi di dati non strutturati, opportunità di valorizzazione tramite Information Extraction e NLP, realizzando poi soluzioni ad hoc in funzione delle specifiche esigenze palesate dai clienti. In questo modo, Information Extraction e NLP diventano strumenti innovativi su cui le aziende possono fondare un nuovo livello di efficienza e di agilità, nonché ‘costruire’ il proprio vantaggio competitivo in un modello completamente data-driven.

Infografica - estrarre valore dai dati