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Solutions
Research Project
MARLENE: analisi semantica dei testi per l'esecuzione del NLP
×
Uno strumento basato sull'Intelligenza Artificiale sviluppato dal nostro laboratorio di Ricerca e Sviluppo per l'analisi e la comprensione di testi multilingue.
Where: international
Where: international
Challenge
La comprensione del linguaggio naturale rappresenta una delle sfide più importanti dell'Intelligenza Artificiale. Partendo da algoritmi iniziali basati sulla statistica, la linguistica computazionale si è evoluta attraverso approcci semantici in grado di modellare le ontologie di dominio.
Approach
L'avvento dei Big Data ha notevolmente potenziato il Natural Language Processing (NLP) attraverso tecniche di Machine Learning e Deep Learning. In questo contesto, MARLENE migliora la comprensione dei contenuti testuali, mettendo insieme un approccio basato su una rete semantica estesa e l'esecuzione di algoritmi di ML e AI per offrire una vasta pletora di servizi NLP multilingue.
Digital Ecosystem
Solution
Digital Ecosystem
Il progetto di ricerca MARLENE implementa un framework tecnologico per l’analisi sintattica e semantica di contenuti testuali multilingue. Il framework fornisce servizi per l’intera catena del NLP incluso il parsing, il tagging, la disambiguazione del senso delle parole, la categorizzazione, il clustering, il riassunto, la similarità del testo, la sentiment analysis, il riconoscimento delle emozioni, l'identificazione dei pattern testuali.
MARLENE fa leva su tecniche di AI e ML per consentire la comprensione del testo in diverse lingue, tra cui italiano, inglese, spagnolo, portoghese, olandese, arabo e francese. Il framework incorpora ed estende una SemanticNet costruita a partire da reti semantiche aperte, per eseguire disambiguazione ed espansione dei termini del testo e risolvere specifici problemi semantici.
Results
Ampio set di servizi per NLP
Uso dell'intelligenza artificiale per la comprensione di testi
Analisi e comprensione di testo in diverse lingue (UE e non UE)
Impacts
Technologies
AI & Data
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