L’indicizzazione semantica è uno degli strumenti più evoluti a disposizione delle aziende che intendono valorizzare gli enormi quantitativi di dati e informazioni non strutturate di cui dispongono o, più in generale, a cui possono accedere.
Ciò che fa la differenza è l’aggettivo semantico. Ogni tipo di comunicazione, di informazione, di documento redatto in forma scritta contiene (potenzialmente) informazioni di valore, in grado di contribuire al successo e al vantaggio competitivo dell’azienda. La complessità, lato macchina, sta nel comprendere le informazioni in modo scalabile: se per l’essere umano la comprensione del contesto, dei rapporti tra termini e frasi nonché tutti i collegamenti con elementi esterni è insita nei suoi schemi cognitivi, così non è per una macchina. Questo è precisamente il motivo per cui i chatbot, pur in un contesto di forte e continua evoluzione, non sono ancora in grado di sostituire in tutto e per tutto l’operatore umano, ma piuttosto di affiancarlo: possono risolvere diversi problemi, soprattutto in situazioni ripetitive e basate su regole predefinite, ma sull’interpretazione di domande complesse e sulla restituzione di risposte coerenti manifestano (in media) ancora delle carenze.
Indicizzazione semantica: l’esempio dei motori di ricerca
Per comprendere il valore dell’indicizzazione semantica, l’esempio d’elezione è esterno al mondo aziendale ed è quello dei motori di ricerca su web. Il loro obiettivo è estremamente ambizioso, poiché migliorare l’accuratezza della ricerca e fornire risultati pertinenti con il reale scopo dell’utente significa partire dalle poche parole espresse quest’ultimo e ricavarne l’intent, cioè l’intenzione di ricerca, l’obiettivo che ha spinto una persona a usare quelle tre o quattro parole che, oltretutto, raramente formano una frase di senso compiuto. Inoltre, questa è solo la metà dell’opera: dall’altra parte, il motore di ricerca effettua un’analisi semantica su tutti i contenuti del web – con particolare predilezione per quelli testuali – proprio al fine di indicizzare le pagine avendone compreso il significato e non solo le keyword che il produttore di contenuti ha distribuito “tatticamente” nel testo per questioni di posizionamento.
L’indicizzazione semantica usa algoritmi in grado di scoprire informazioni, tendenze e modelli significativi, e fa uso di attività quali l'estrazione di entità, fatti, relazioni e la categorizzazione del testo. Così facendo, abilita una classificazione intelligente dei contenuti, poiché successiva alla comprensione dei singoli termini e delle relazioni con il contesto, nonché – grazie a tecniche di AI e Machine Learning – con gli altri contenuti simili, così da creare dei cluster. In questo modo, le pagine vengono indicizzate sulla base di elementi identificativi del loro contenuto/significato: una pagina sportiva può essere indicizzata come tale anche se al suo interno manca il termine esatto, oppure non vengono citati atleti o team.
L’indicizzazione semantica in azienda e il ruolo di Integris
Entriamo a questo punto in azienda per comprendere il valore dell’indicizzazione semantica dei contenuti non strutturati. Partendo dal presupposto che questi coprono la stragrande maggioranza delle informazioni cui l’azienda ha accesso (dai documenti riservati alle informazioni presenti in pagine web pubbliche), tutte le organizzazioni sono alla ricerca di un modo per estrarre informazioni e insight utili all’interno del fiume di dati e informazioni con cui hanno a che fare ogni giorno. Per questo, cercano tecnologie capaci di processare il linguaggio naturale (NLP) aggiungendovi una certa dose di intelligenza derivante dalla comprensione del contenuto e delle connessioni tra i dati, così da poterli indicizzare in funzione del contesto di riferimento. L’analisi semantica serve esattamente a questo e non stupisce che i suoi impieghi siano molto ampi e diversificati: si va dal potenziamento degli stessi chatbot e assistenti virtuali di cui si è detto alla traduzione smart di testi, oppure ancora alla comprensione e valutazione del sentiment dei clienti deducendolo dai commenti presenti sui social network e/o nei propri canali. Tutto ciò rientra alla perfezione nell’ampio bagaglio di competenze di Integris, i cui strumenti proprietari sono in grado di trasformare le potenzialità nascoste all’interno dei dati in valore tangibile per le aziende. La piattaforma Explora Text, infatti, nasce proprio per estrarre conoscenza da testi non strutturati “comprendendone il significato”, un’espressione nella quale si riassume tutto il concetto di analisi e indicizzazione semantica.
Qualche applicazione? Tipica è quella documentale. La dematerializzazione è perseguita dalla stragrande maggioranza delle imprese, ma com’è noto c’è una profonda differenza rispetto alla piena digitalizzazione e automazione. La possibilità di estrarre informazioni da documenti non strutturati, di arricchirli di metadati e di correlarli al loro contesto è fondamentale proprio per fare in modo che l’attività conduca verso un paradigma gestionale data-driven e non si limiti alla dematerializzazione del cartaceo, cui seguirebbe inevitabilmente una perdita di controllo del dato. Invece, grazie all’indicizzazione semantica, è possibile recuperare immediatamente le informazioni richieste, effettuare ricerche per parole chiave, scoprire interessanti insight, procedere con la categorizzazione automatica di tutto l’archivio documentale, scoprire relazioni non apparenti tra dati e documenti e semplificare la riconciliazione dei documenti, ormai categorizzati in funzione del loro contesto di riferimento.
