Analisi ed Estrazione di Informazioni da un Account a beneficio delle Imprese

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1 Analisi ed Estrazione di Informazioni da un Account a beneficio delle Imprese Matteo Renzi Relatore: Prof.ssa Sonia Bergamaschi Correlatore: Jim Spohrer 1

2 Problema numero medio di scambiate per giorno nel settore Business in calo

3 Motivazioni Crescita sistemi di Social Networking per comunicazione sia tra i consumatori che gli utenti business 5 milardi di utenti Confusione: ci si perde nelle proprie 3

4 Esempio Pratico Managers A B C D E Direttore Moltiplichiamo questo per almeno 30 contatti in parallelo

5 Esempio Pratico Managers A B C D E Direttore Gen Feb Mar Apr Mag Moltiplichiamo questo per almeno 30 contatti in parallelo

6 Esempio Pratico Managers A B C D E Direttore Gen Feb Mar Apr Mag Moltiplichiamo questo per almeno 30 contatti in parallelo Di cosa stavamo parlando?

7 Soluzione MyCogs destinatari > Top Manager di IBM sviluppato in collaborazione con IBM Watson Group presso il centro di ricerca IBM Almaden, San Jose (CA) Cosa mi può aiutare durante i meeting? 5

8 Soluzione MyCogs destinatari > Top Manager di IBM sviluppato in collaborazione con IBM Watson Group presso il centro di ricerca IBM Almaden, San Jose (CA) Cosa mi può aiutare durante i meeting? Informazioni da 5

9 Soluzione MyCogs destinatari > Top Manager di IBM sviluppato in collaborazione con IBM Watson Group presso il centro di ricerca IBM Almaden, San Jose (CA) Cosa mi può aiutare durante i meeting? Informazioni da Informazioni in real- time da notebook 5

10 Background Cognitive Systems Language Levels Learning 6

11 Background Cognitive Systems Language Levels Learning Identificazione e Processing del linguaggio naturale 6

12 Background Cognitive Systems Language Levels Learning Identificazione e Processing del linguaggio naturale Livelli di confidenza con la percezione (input) Livelli di confidenza per possibili risposte (output) 6

13 Background Cognitive Systems Language Levels Learning Identificazione e Processing del linguaggio naturale Livelli di confidenza con la percezione (input) Capacità di apprendere da scelte passate Livelli di confidenza per possibili risposte (output) 6

14 Funzionamento Generale 7

15 Funzionamento Generale From: Antonio o Fwd: Mauro ACCOUNT CONTACT LIST 7

16 Funzionamento Generale From: Antonio o Fwd: Mauro ACCOUNT CONTACT LIST OTTIENI TESTO APRI 7

17 Funzionamento Generale From: Antonio o Fwd: Mauro ACCOUNT CONTACT LIST OTTIENI TESTO ESTRAI NP APRI 7

18 Funzionamento Generale From: Antonio o Fwd: Mauro ACCOUNT CONTACT LIST Wikipedia ConceptNet OTTIENI TESTO IDENTIFICAZIONE ENTITA ESTRAI NP APRI 7

19 Funzionamento Generale From: Antonio o Fwd: Mauro ACCOUNT CONTACT LIST Wikipedia ConceptNet OTTIENI TESTO IDENTIFICAZIONE ENTITA ESTRAI NP APRI GENERAZIONE CONOSCENZA VISUALIZZAZIONE MODIFICA 7

20 Sviluppo - 4 moduli distinti DATA EXTRACTION DATA ANALYSIS DATA CLASSIFIER DATA VISUALIZATION 8

21 Modulo di Estrazione delle informazioni (1/2) - basato su protocollo IMAP - interrogazioni HEADER direttamente sul server - mailbox directory - ricerca senza download - download di singola sezione MIME MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/mixed; boundary=frontier This is a message with multiple parts in MIME format. --frontier Content-Type: text/plain This is the body of the message. --frontier Content-Type: application/octet-stream Content-Transfer-Encoding: base64 PGh0bWw+CiAgPGhlYWQ+CiAgPC9oZWFkPgogIDxib2R5PgogICAgPHA+ VGhpcyBpcyB0aGUg Ym9keSBvZiB0aGUgbWVzc2FnZS48L3A+CiAgPC9ib2R5Pgo8L2h0bWw+Cg== --frontier-- 9

22 Modulo di Estrazione delle informazioni (1/2) - basato su protocollo IMAP - interrogazioni HEADER direttamente sul server - mailbox directory - ricerca senza download - download di singola sezione MIME MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/mixed; boundary=frontier This is a message with multiple parts in MIME format. --frontier Content-Type: text/plain This is the body of the message. --frontier Content-Type: application/octet-stream Content-Transfer-Encoding: base64 PGh0bWw+CiAgPGhlYWQ+CiAgPC9oZWFkPgogIDxib2R5PgogICAgPHA+ VGhpcyBpcyB0aGUg Ym9keSBvZiB0aGUgbWVzc2FnZS48L3A+CiAgPC9ib2R5Pgo8L2h0bWw+Cg== --frontier-- 9

23 Modulo di Estrazione delle informazioni (1/2) - basato su protocollo IMAP - interrogazioni HEADER direttamente sul server - mailbox directory - ricerca senza download - download di singola sezione MIME MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/mixed; boundary=frontier This is a message with multiple parts in MIME format. --frontier Content-Type: text/plain This is the body of the message. --frontier Content-Type: application/octet-stream Content-Transfer-Encoding: base64 PGh0bWw+CiAgPGhlYWQ+CiAgPC9oZWFkPgogIDxib2R5PgogICAgPHA+ VGhpcyBpcyB0aGUg Ym9keSBvZiB0aGUgbWVzc2FnZS48L3A+CiAgPC9ib2R5Pgo8L2h0bWw+Cg== --frontier-- 9

24 Modulo di Estrazione delle informazioni (1/2) - basato su protocollo IMAP - interrogazioni HEADER direttamente sul server - mailbox directory - ricerca senza download - download di singola sezione MIME This is the body of the message. 9

25 Modulo di Estrazione delle Informazioni (2/2) 2 OBBIETTIVI 1) Generazione della lista dei mittenti (contact list) MITTENTI DIRETTI MITTENTI REALI identificazione di inoltrate identificazione dell identità della persona Mario Rossi per 2) Estrazione del testo da una singola identifico sezione text/plain estraggo e pulisco codifico in UTF- 8 10

26 DATA EXTRACTION DATA ANALYSIS DATA CLASSIFIER DATA VISUALIZATION 11

27 Modulo di Analisi delle informazioni (1/2) Estrazione delle frasi nominali (NP) Punti chiave: - gestione di speciali parole frequenti in una mail: url, nomi di persona e luoghi, date, indirizzi e numeri di telefono - utilizzo dell algoritmo TnT tagger per l analisi logica della frase - attraversamento albero in modalità TOP- DOWN per recupero delle NPs 12

28 Modulo di Analisi delle informazioni (1/2) Estrazione delle frasi nominali (NP) We saw the yellow dog. He barked at the cat Punti chiave: - gestione di speciali parole frequenti in una mail: url, nomi di persona e luoghi, date, indirizzi e numeri di telefono - utilizzo dell algoritmo TnT tagger per l analisi logica della frase - attraversamento albero in modalità TOP- DOWN per recupero delle NPs 12

29 Modulo di Analisi delle informazioni (1/2) Estrazione delle frasi nominali (NP) We saw the yellow dog. He barked at the cat S S Punti chiave: - gestione di speciali parole frequenti in una mail: url, nomi di persona e luoghi, date, indirizzi e numeri di telefono - utilizzo dell algoritmo TnT tagger per l analisi logica della frase - attraversamento albero in modalità TOP- DOWN per recupero delle NPs 12

30 Modulo di Analisi delle informazioni (1/2) Estrazione delle frasi nominali (NP) We saw the yellow dog. He barked at the cat PRP VBD DT JJ NN PRP VBD IN DT NN S S Punti chiave: - gestione di speciali parole frequenti in una mail: url, nomi di persona e luoghi, date, indirizzi e numeri di telefono - utilizzo dell algoritmo TnT tagger per l analisi logica della frase - attraversamento albero in modalità TOP- DOWN per recupero delle NPs 12

31 Modulo di Analisi delle informazioni (1/2) Estrazione delle frasi nominali (NP) We saw the yellow dog. He barked at the cat PRP VBD DT JJ NN PRP VBD IN DT NN NP NP NP NP S S Punti chiave: - gestione di speciali parole frequenti in una mail: url, nomi di persona e luoghi, date, indirizzi e numeri di telefono - utilizzo dell algoritmo TnT tagger per l analisi logica della frase - attraversamento albero in modalità TOP- DOWN per recupero delle NPs 12

32 Modulo di Analisi delle Informazioni (2/2) Perche Tnt Tagger? - basato sull implementazione dell algoritmo di Viterbi per il modello di Markov del secondo ordine - oemizzato per essere trainable su una grande varietà di corpus Penn Treebank s Corpus DEFAULT CORPUS Training Dataset Approved NPs Test Dataset Tnt Pos Tagging Tagged Sentences APPROVED 13

33 DATA EXTRACTION DATA ANALYSIS DATA CLASSIFIER DATA VISUALIZATION 14

34 Modulo di Classificazione delle informazioni (1/2) MACHINE READING corretta identificazione delle entità menzionate nel testo tramite recupero di informazioni da datasets quali Wikipedia e ConceptNet5 IBM Wikipedia ok Pineapple juice Wikipedia non trovo la corrispondente pagina Unlinkable noun phrase problem Pineapple juice e un tipo di Juice Facebook image processing va suddivisa in Facebook e image processing 15

35 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) 16

36 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB Esiste entità? 16

37 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB Esiste entità? si DISAMBIGUAZIONE DB 16

38 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB no Esiste entità? si N- GRAM SPLIT DISAMBIGUAZIONE DB 16

39 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB relazioni tra le diverse entità ConceptNet5 no N- GRAM SPLIT Esiste entità? si Ho relazione? DISAMBIGUAZIONE DB 16

40 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB relazioni tra le diverse entità ConceptNet5 no N- GRAM SPLIT Esiste entità? ripeto al max fino a singola parola si Ho relazione? no DISAMBIGUAZIONE DB 16

41 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB relazioni tra le diverse entità ConceptNet5 no N- GRAM SPLIT Esiste entità? ripeto al max fino a singola parola si si Ho relazione? no DISAMBIGUAZIONE DOMINANT WORD DB 16

42 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB relazioni tra le diverse entità ConceptNet5 no N- GRAM SPLIT Esiste entità? ripeto al max fino a singola parola si si Ho relazione? no DISAMBIGUAZIONE DOMINANT WORD Esiste entità? DB Wikipedia, DB 16

43 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB relazioni tra le diverse entità ConceptNet5 no N- GRAM SPLIT Esiste entità? ripeto al max fino a singola parola si si Ho relazione? no si DISAMBIGUAZIONE DOMINANT WORD Esiste entità? DB Wikipedia, DB 16

44 Modulo di Classificazione delle informazioni (2/2) NP Wikipedia, DB relazioni tra le diverse entità ConceptNet5 no N- GRAM SPLIT Esiste entità? ripeto al max fino a singola parola si si Ho relazione? no si DISAMBIGUAZIONE DOMINANT WORD Esiste entità? DB Wikipedia, DB no undefined 16

45 Ricerca di relazione

46 Ricerca di relazione ConceptNet cosa è? network semantico basato sulle informazioni contenute nel database Open Mind Common Sense (OMCS)

47 Ricerca di relazione ConceptNet cosa è? network semantico basato sulle informazioni contenute nel database Open Mind Common Sense (OMCS) progetto di AI creato nei laboratori MIT che ha come scopo la creazione e utilizzo di una vasta conoscenza comune generata dal contributo di migliaia di persone attraverso il Web

48 Ricerca di relazione ConceptNet cosa è? network semantico basato sulle informazioni contenute nel database Open Mind Common Sense (OMCS) progetto di AI creato nei laboratori MIT che ha come scopo la creazione e utilizzo di una vasta conoscenza comune generata dal contributo di migliaia di persone attraverso il Web /c/en/saxophone /r/usedfor /c/en/jazz nodi che rappresentano parole o frasi brevi 23 differenti tipi di relazioni trattate informazioni scambiate in formato JSON

49 Disambiguazione Ho trovato l entità corrispondente in Wikipedia, perché necessario un altro controllo? pagine singola entità disambiguazione

50 Disambiguazione Ho trovato l entità corrispondente in Wikipedia, perché necessario un altro controllo? singola entità pagine disambiguazione utilizzo della Similarità del Coseno nel Modello di Spazio Vettoriale elementi di confronto: - entità grezza (così come estratta) - tutte le possibili soluzioni proposte da Wikipedia sentence 2 term 2 sentence n term 1 ranking delle possibili soluzioni term n sentence 1

51 DATA EXTRACTION DATA ANALYSIS DATA CLASSIFIER DATA VISUALIZATION 19

52 Modulo di Visualizzazione delle informazioni Costruito sul framework grafico KIVY (MIT): - deployment multipiattaforma - open source - veloce sviluppo dell applicazione kv language sintassi python esecuzione dell applicazione funzioni critiche in C algoritmi intelligenti sfrutta la GPU (se presente) - supporto interazione touch e particolari eventi multi- touch 20

53 Specifiche Tecniche Sviluppato in Python Supporto multi- piattaforma (ios, Android, OSX, Windows, Linux) Librerie esterne utilizzate: Kivy Framework, NLTK, Numpy, BeautifulSoup 4, LXML Linguaggio files vuote commento codice Python XML make TOTALE

54 Sviluppi futuri strutturare l applicativo come sistema Enterprise con funzionalità di Web Service porre attenzione alla sensibilità delle informazioni elimino restrizioni dovute all ambiente mobile potenziare la struttura del sistema semantico ottenuto implementare una rete neurale possibilità di interrogare il sistema in linguaggio naturale IBM Watson API da una ricerca basata su parole chiave a una ricerca basata su conversazione

55 GRAZIE PER L ATTENZIONE 23

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