Il progetto propone una soluzione innovativa nel campo degli Information Seeking Support Systems (ISSS), in grado di recuperare tutti i dati che inter-vengono in un processo decisionale, e di elaborarli, categorizzarli e renderli disponibili in una forma utile al fine ultimo della richiesta utente. DECi-SION sarà dotato di capacità di comprensione del linguaggio naturale, consentendo l’interpretazione delle richieste dell’utente e l’individuazione delle sorgenti informative da cui recuperare in modo au-tonomo l’informazione necessaria per il task di sensemaking. A titolo esemplificativo, il sistema potrà̀ incrociare diverse banche dati per poter forni-re all’utente tecnico una risposta combinata tra lin-guaggio naturale e strumenti di visualizzazione grafica, consentendogli di rispondere a richieste del tipo: “Quali sono le condutture a rischio in base al-le condizioni meteo ed alla stabilità del territorio? Quali di queste hanno un impatto maggiore sulla utenza in caso di incidente?”. Il progetto prevede l’implementazione di un chatbot, che rivestirà il ruolo di assistente virtuale, e di un conversational recommender systems, in grado di dialogare con l’utente per scoprirne le preferenze ed orientare le risposte in modo personalizzato. Il fine ultimo è quindi quello di realizzare un sistema intelligente in grado di rispondere autonomamente e in maniera completa a domande poste dall’utente in linguag-gio naturale a riguardo di uno specifico dominio di riferimento col fine di supportare il processo deci-sionale dello stesso.

DECiSION: Data-drivEn Customer Service InnovatiON / Polignano, Marco; Basile, Pierpaolo; De Gemmis, Marco; Semeraro, Giovanni; Casaburi, Mauro; Basile, Giorgio; Barbieri, Vincenzo; Di Mauro, Giovanni; Esposito, Dario; Manzari, Vito; Carella, Valentina; Mennitti, Matteo. - ELETTRONICO. - (2019). (Intervento presentato al convegno Primo Convegno Nazionale CINI sull'Intelligenza Artificiale, Ital-IA tenutosi a Roma nel 18-19 Marzo 2019).

DECiSION: Data-drivEn Customer Service InnovatiON

Giorgio Basile;Dario Esposito;
2019-01-01

Abstract

Il progetto propone una soluzione innovativa nel campo degli Information Seeking Support Systems (ISSS), in grado di recuperare tutti i dati che inter-vengono in un processo decisionale, e di elaborarli, categorizzarli e renderli disponibili in una forma utile al fine ultimo della richiesta utente. DECi-SION sarà dotato di capacità di comprensione del linguaggio naturale, consentendo l’interpretazione delle richieste dell’utente e l’individuazione delle sorgenti informative da cui recuperare in modo au-tonomo l’informazione necessaria per il task di sensemaking. A titolo esemplificativo, il sistema potrà̀ incrociare diverse banche dati per poter forni-re all’utente tecnico una risposta combinata tra lin-guaggio naturale e strumenti di visualizzazione grafica, consentendogli di rispondere a richieste del tipo: “Quali sono le condutture a rischio in base al-le condizioni meteo ed alla stabilità del territorio? Quali di queste hanno un impatto maggiore sulla utenza in caso di incidente?”. Il progetto prevede l’implementazione di un chatbot, che rivestirà il ruolo di assistente virtuale, e di un conversational recommender systems, in grado di dialogare con l’utente per scoprirne le preferenze ed orientare le risposte in modo personalizzato. Il fine ultimo è quindi quello di realizzare un sistema intelligente in grado di rispondere autonomamente e in maniera completa a domande poste dall’utente in linguag-gio naturale a riguardo di uno specifico dominio di riferimento col fine di supportare il processo deci-sionale dello stesso.
2019
Primo Convegno Nazionale CINI sull'Intelligenza Artificiale, Ital-IA
DECiSION: Data-drivEn Customer Service InnovatiON / Polignano, Marco; Basile, Pierpaolo; De Gemmis, Marco; Semeraro, Giovanni; Casaburi, Mauro; Basile, Giorgio; Barbieri, Vincenzo; Di Mauro, Giovanni; Esposito, Dario; Manzari, Vito; Carella, Valentina; Mennitti, Matteo. - ELETTRONICO. - (2019). (Intervento presentato al convegno Primo Convegno Nazionale CINI sull'Intelligenza Artificiale, Ital-IA tenutosi a Roma nel 18-19 Marzo 2019).
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11589/201140
Citazioni
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact