SyNTHEMA multimedia content enrichment
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Il documento descrive un servizio di arricchimento dei contenuti multimediali attraverso tecnologie semantiche, inclusa l'analisi audio e video e la trascrizione automatica. Vengono presentate funzionalità quali l'analisi semantica, categorizzazione, sentiment analysis e la creazione di un 'cloud concettuale' per facilitare la ricerca delle informazioni. Inoltre, il sistema offre strumenti per il monitoraggio e l'allerta delle percezioni di marchio e sentimenti espressi in relazione a specifici prodotti o argomenti.
SyNTHEMA multimedia content enrichment
- 1. Multimedia Content Enrichment as a service di: Audio, Video, Documenti siro.massaria@synthema.it
- 4. Modelli del Dictionaries Grammatiche BACK-END Knowledge Base &s NaturalLanguage Understanding Trascrizione Automatica Content enrichment Platform as a service INPUT TV/Video Analisi Lessicale & Semantica Modelli del linguaggio Base & Ontologie Dictionaries NaturalLanguage Understanding Dizionari Semantic Processing Trascrizione Automatica Fontiinformativemultimediali:audio,video, OUTPUT Trascrizione Audio/Video Sincronizzazione trascrizione/video & sottotitolazione Radio/Audio 4 Categorizzazione Estrazione Concetti e relazioni Estrazione entità/data mining Semantic Processing Fontiinformativemultimediali:audio,video,docs Sentiment/reputation analysis siro.massaria@synthema.it & sottotitolazione Docs Web Social
- 5. Speech Technology • Speech to Text: speaker independent ASR (Automatic Speech Recognition) engineRecognition) engine • Audio indexing: produce automaticamente la trascrizione integrando timecode e confidence score a livello di singola parola • Prestazioni real time: in sync con live o streamed audio. Dispone di un vasto vocabolario customizzabile • Identificazione speaker e lingua: identifica lo speaker in condizioni audio variabili (broadcast video, meeting recording, telephone audio). Riconosce audio speech e non speechtelephone audio). Riconosce audio speech e non speech (musica, silenzi). Identifica lingua parlata e genere • Sincronizzazione automatica: match della trascrizione con i contenuti audio/video (script e sottotitoli). Assegna timecode ad ogni parola dell’audio siro.massaria@synthema.it 5
- 6. Semantic technology • Comprensione semantica: fornisce accesso di tipo deep semantic alle informazioni. Funzionalità di categorizzazione dinamica per grandi quantità distribuite di testo, audio e video.quantità distribuite di testo, audio e video. • Ricerca semantica: sintassi semplificata delle query di ricerca. Espande i risultati, escludendo quelli non rilevanti rispetto al profilo utente • Brand reputation: consente agli analisti di identificare e comprendere la percezione dei prodotti e servizi di un’azienda da parte dei consumatori. Indica quali aspetti della comunicazione devono essere messi in risalto • Sentiment analysis: analizza i documenti per far comprendere chi sta parlando di cosa, quando e in quale senso, misurando la polarità deiparlando di cosa, quando e in quale senso, misurando la polarità dei commenti • Categorizzazione e clustering automatico: assegna le informazioni a categorie predefinite e/o custom oppure identifica i cluster di informazioni omogenee che descrivono un set di documenti 6siro.massaria@synthema.it
- 8. il Metodo: dalle Parole ai Concetti, ai loro Ruoli Analisi e comprensione automatica del linguaggio attraverso la sua • Trascrizione automatica • Analisi Morfo-sintattica • Analisi Logica siro.massaria@synthema.it 8 • Analisi Semantica • Analisi di Sentiment • Analisi Statistica
- 9. Un esempio, i Telegiornali come Fonti informative: la Trascrizione Automatica Speaker – Independent siro.massaria@synthema.it 9
- 10. E’ possibile ricercare nel corpus le informazioni di interesse mediante una forma di interrogazione facilitata, quella del linguaggio colloquiale. Il sistema trasforma l’interrogazione espressa in forma libera, colloquiale, in chiavi concettuali di ricerca: il sistema identifica cioè nella frase «la riforma del lavoro della Fornero» i concetti principali e le relazioni logiche intercorrenti fra questi, usandoli come chiavi di ricerca. Non è necessario conoscere la logica degli operatori booleani per scoprire le informazioni più rilevanti e pertinenti ai propri interessi. La Ricerca Semantica sui video informazioni più rilevanti e pertinenti ai propri interessi. Il sentiment e la radicalizzazione del commento sono calcolati automaticamente. Il sistema calcola il «sentiment generale»,Il sistema calcola il «sentiment generale», che identifica il tono – il «mood» - del commento, e il «sentiment tematico», che descrive invece la polarità del commento rispetto ad aspetti di interesse per il cliente (ad esempio, sicurezza, soddisfazione generale, leadership) Cliccando sul link ipertestuale si accede direttamente al video, nel punto esatto in cui viene detto quanto specificato nello snippet risultato della ricerca siro.massaria@synthema.it 10
- 11. Il Cloud dei Concetti, il colpo d’occhio sui risultati E’ possibile esplorare il concetto e l’insieme delle sue occorrenze nel testo, potendone visualizzare la rete delle relazioni logico- funzionali con altri concetti Il Cloud Concettuale contiene i concetti più ricorrenti all’interno dei risultati della ricerca. E’ possibile filtrare il Cloud secondo le diverse parti del discorso (nome comune, nome proprio, verbo, etc), oppure secondo le diverse categorie semantiche (persone, aziende, luoghi, etc). Il Cloud crea un’associazione spontanea di idee utile per una successiva ricerca, per la selezione di materiale e/o suo approfondimento investigativo. siro.massaria@synthema.it 11
- 12. Il «ministro» «Elsa Fornero» «ribatte» in «Senato» alle «critiche» sul «nodo» degli «esodati». C’è una «mozione di sfiducia» del «Carroccio» Lo Spazio delle Relazioni, capire il perché delle cose siro.massaria@synthema.it 12
- 13. La Dashboard Quantitativa visualizza la distribuzione dei contributi informativi per canale di comunicazione, per fonte, rilevando il sentiment/radicalizzazione per le fonti più autorevoli, rilevando il buzz. Permette di capire chi parla di SOGEI, dove se ne parla, coglie nel tempo gli eventi che hanno avuto un’incidenza virale tra le Il modulo _ANALISI QUANTITATIVA Il modulo _ANALISI QUANTITATIVA eventi che hanno avuto un’incidenza virale tra le persone Il sistema registra sia il sentiment generale, il mood del post, sia il giudizio espresso dalle persone rispetto agli attributi di marca del cliente (efficienza, auterevolezza, etc). Il sistema coglie le sfumature del linguaggio colloquiale (ironia, sarcasmo, etc), gestendo la comunicazione gergale di Twitter siro.massaria@synthema.it 13
- 14. Il Cloud Concettuale contiene i concetti più ricorrenti all’interno dei risultati della ricerca. E’ possibile filtrare il Cloud secondo le diverse parti del discorso (nome comune, nome proprio, verbo, etc), oppure secondo le diverse categorie semantiche (persone, aziende, luoghi, etc). Il Cloud crea un’associazione spontanea di idee utile per una successiva ricerca, per la selezione di materiale e/o suo approfondimento investigativo. Il Cloud rende Il modulo _ANALISI QUALITATIVA Il cloud concettuale l’esempio SOGEI Il modulo _ANALISI QUALITATIVA: Il Cloud Concettuale selezione di materiale e/o suo approfondimento investigativo. Il Cloud rende conto della distanza di un prodotto dai suoi attributi di marca: quali termini, verbi o aggettivi sono maggiormente associati ad un prodotto nell’insieme dei commenti? Marco Milanese, le indagini e la P4 rappresentano per SOGEI una potenziale crisi reputazionale siro.massaria@synthema.it 14 E’ possibile esplorare il concetto e l’insieme delle sue occorrenze nel testo, potendone visualizzare la rete delle relazioni logico-funzionali con altri concetti
- 15. E’ possibile ricercare nel corpus le informazioni di interesse mediante una forma di interrogazione facilitata, quella del linguaggio colloquiale. Il sistema trasforma l’interrogazione espressa in forma libera, colloquiale, in chiavi concettuali di ricerca: il sistema identifica cioè nella frase i concetti principali e le Il modulo _ANALISI QUALITATIVA identifica cioè nella frase i concetti principali e le relazioni logiche intercorrenti fra questi, usandoli come chiavi di ricerca. Non è necessario conoscere la logica degli operatori booleani per scoprire le informazioni più rilevanti e pertinenti ai propri interessi. siro.massaria@synthema.it 15 Il sentiment e la radicalizzazione del commento sono calcolati automaticamente. Il sistema calcola il «sentiment generale», che identifica il tono – il «mood» - del commento, e il «sentiment tematico», che descrive invece la polarità del commento rispetto ad aspetti di interesse per il cliente)
- 16. Il Cloud Concettuale dell’Analisi Live contiene i concetti e le espressioni di sentiment raccolti ed analizzati in tempo reale. Il modulo _ANALISI LIVE l’esempio RAI espressioni di sentiment raccolti ed analizzati in tempo reale. Il Cloud crea un’associazione spontanea di idee utile per capire quali siano gli elementi che hanno determinato il sentiment positivo e quali quello negativo, il successo o meno della puntata. E’ il «colpo d’occhio» per capire subito che cosa funziona nella trasmissione e che cosa no, per cogliere al volo gli elementi di criticità o di forza. siro.massaria@synthema.it 16
- 17. Analisi di contesto: il sentiment, la radicalizzazione vengono valutati automaticamente rispetto ad alcuni attributi di marca/interessi del cliente, quali – ad esempio - Sicurezza, Soddisfazione generale, Design e Qualità Il modulo _ANALISI CONTESTO L’esempio Chicco Il modulo _ANALISI CONTESTUALE, l’esempio Chicco siro.massaria@synthema.it 17 Evidenze di negatività rispetto alla pericolosità/nocività dei prodotti, evidenziate in automatico dal sistema: «il passeggino non è stabile», «si ribaltava», «le creme sono nocive per la pelle del piccolo», …. «Il bimbo quasi soffoca per aver ingerito un pezzo di plastica»
- 18. ALERTING l’esempio Chicco I moduli _MONITORING & ALERTING, l’esempio ChiccoAlert monitoring: 399 mention rispetto alla soddisfazione generale dei clienti Alert monitoring: 58 mention rispetto alla sicurezza dei prodotti siro.massaria@synthema.it 18
- 19. ALERTING L’esempio RAI MONITORING & ALERTING siro.massaria@synthema.it 19 Monitoring & Alerting: 175 documenti negativi rispetto al coach Raffaella Carrà. Gli alert vengono notificati via e-mail, RSS
- 20. DOMANDE? Siro MassariaSiro MassariaSiro MassariaSiro Massaria VP Sales 20 Siro MassariaSiro MassariaSiro MassariaSiro Massaria ssssiro.massaria@synthema.itiro.massaria@synthema.itiro.massaria@synthema.itiro.massaria@synthema.it +39.335.53.50.849+39.335.53.50.849+39.335.53.50.849+39.335.53.50.849