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La tecnologia semantica

Il concetto base della tecnologia semantica è di avere una comprensione del significato dei contenuti per riuscire a gestire la conoscenza a livello concettuale (e non più solo attraverso parole-chiave), in modo molto più simile a quanto fanno le persone.

In riferimento alle attività di ricerca in Internet, per esempio, se adesso vogliamo sapere quali sono i film in cui hanno recitato insieme due attori possiamo consultare Wikipedia o IMDB e ottenere la risposta ma solo dopo avere dedicato parecchio tempo a leggere e confrontare un certo numero di informazioni scorrelate: con la semantica, basterà fare una domanda per ottenere subito la risposta giusta.

In modo simile, sarà possibile trovare tutti i documenti in cui la parola “automobile” intesa come concetto è associata a “risparmio energetico” semplicemente scegliendo i due concetti dalla lista di quelli disponibili.

Il problema è: come si fa a raggiungere questo obiettivo?

Gli attori in campo presenti anche alla Semantic Technology Conference 2007 (realtà consolidate, start-up, nuovi sviluppi interni ad aziende prima non attive nel settore) hanno modi diversi di approcciare la galassia della gestione semantica della conoscenza, giustificati in buona parte dall’enorme complessità del problema.

L’approccio più classico e semplice nonché più comune è di creare ontologie di concetti, generiche o specifiche di un settore, che possano poi essere utilizzate per etichettare (manualmente o automaticamente) i contenuti con tag (etichette) concettuali: se l’ontologia indica che “station wagon” è un concetto figlio di “automobile”, se aggiungo il tag di automobile a un documento, potrò poi trovare anche i documenti che parlano solo di station wagon senza citare mai la parola automobile.

Quasi tutte le aziende che erano presenti alla Semantic Technology Conference basano la  propria offerta su quest’approccio e lavorano a ontologie generaliste se orientate al Web e al mondo consumer (in qualche modo ricollegandosi al concetto di Semantic Web), oppure a ontologie verticali (e agli strumenti per semplificarne generazione e gestione) se rivolte al mondo dell’impresa.

L’altro approccio è decisamente più complesso ma anche molto più potente perché unisce alle ontologie (tipicamente generaliste) un motore linguistico in grado di analizzare e riconoscere in modo completamente automatico i concetti, comprese persone, aziende, luoghi… individuando il giusto significato di un termine fra i tanti possibili e le relazioni semantiche tra i diversi concetti riuscendo così a catturare il vero contenuto di un testo.

In questo modo, si superano i limiti dell’approccio più semplice perché, riprendendo l’esempio di prima, diventa possibile anche individuare contenuti più precisi, come ad esempio tutti i documenti in cui si parla di automobili non troppo costose ma di buona qualità.

Solo alcune delle aziende che hanno partecipato all’evento lavorano a quest’approccio e, una volta tanto, ce n’è una italiana che può vantare nel settore un ruolo di leadership a livello mondiale.