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eLearning e Intelligenza Artificiale: pubblicazione su rivista scientifica internazionale

DynDevice LMS e Intelligenza Artificiale: pubblicazione su rivista scientifica internazionale del paper sul nuovo Chatbot sviluppato grazie alla stretta collaborazione tra il dipartimento di Ingegneria Informatica dell'Università degli Studi di Brescia e

Innovare i processi formativi e valorizzare le potenzialità dell’eLearning significa ridefinire strumenti e metodologie capaci di agevolare l’apprendimento e l’esperienza didattica.

In tale ottica si è mossa l’attività di ricerca del dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università degli Studi di Brescia e di Mega Italia Media, eLearning company di Castel Mella (BS), che ha portato alla recente pubblicazione del paper "Evaluating different Natural Language Understanding services in a real business case for the Italian language" (Valutazione di diversi servizi di comprensione del linguaggio naturale in un vero e proprio business case per la lingua italiana) sulla rivista internazionale di settore Procedia Computer Science.

Il paper, presentato alla conferenza internazionale "24th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems" (16-18 Settembre 2020), è stato redatto da Matteo Zubani, Luca Sigalini, Ivan Serina e Alfonso Emilio Gerevini.

Esso costituisce il primo studio delle prestazioni dei principali motori NLU usati con la lingua italiana e potrà essere usato sia in ambito di ricerca che come punto di partenza per le aziende di altri settori che intendono sviluppare un chatbot o altri prodotti specifici che sfruttano motori NLU.

Chatbot e eLearning

Un chatbot è un software che permette di conversare in modo autonomo con una persona attraverso un sistema testuale. Generalmente, questo tipo di software applica complessi algoritmi di Machine learning e Intelligenza artificiale al fine di interpretare le frasi che l'utente gli sottopone in linguaggio naturale (linguaggio umano).

Le informazioni che un motore NLU può estrarre da una frase sono principalmente due: l’intento e le entità. L'intento è il significato generale della frase, quello che l’utente vuole dire al chatbot, mentre le entità non considerano il significato generale, bensì cercano informazioni specifiche da estrarre (ad esempio, una data o il nome di una città). La potenza incredibile di queste tecnologie è che permettono, con un certo grado di errore, di interpretare correttamente una frase scritta in qualunque modo, anche con errori di ortografia.

Il punto di forza dei chatbot è dunque la capacità potenziale di interpretare correttamente infinite combinazioni di frasi diverse aventi lo stesso scopo, anche in presenza di errori di ortografia e sintattici.

Lo sviluppo di Dybot

La ricerca prende avvio dalla necessità di Mega Italia Media di sviluppare un chatbot per dare una risposta automatica ai quesiti degli utenti durante l’erogazione di corsi eLearning sulla piattaforma DynDevice LMS.

Il chatbot sviluppato si chiama DyBot e, nella sua prima versione, permette di interpretare e rispondere autonomamente ad una classe specifica di richieste provenienti dai discenti.

In futuro, permetterà di rispondere a un numero sempre crescente di richieste. Infatti, le richieste provenienti dai discenti possono evolversi nel tempo (ad esempio, l'introduzione di una nuova funzionalità in DynDevice LMS potrebbe portare alla nascita di una nuova classe di richieste da parte dei discenti).

DyBot non sostituisce i tutor umani di Mega Italia Media, ma si affianca ad essi, rispondendo alle domande frequenti che prevedono risposte standardizzate. Tuttavia, quando non è in grado di fornire la miglior risposta, inoltra automaticamente il quesito al tutor umano per far sì che l'utente possa essere assistito nel migliore dei modi.

Lo sviluppo di Dybot ha seguito un solido e rigoroso processo scientifico e sperimentale (Analisi, Classificazione, Implementazione, Training e Testing). In particolare:

  • In prima istanza si è proceduto ad analizzare lo storico delle richieste pervenute ai tutor tramite la chat implementata nella piattaforma eLearning DynDevice LMS. La fase di analisi ha permesso di stabilire quali classi di domande erano le più frequenti e quindi concentrare l’attenzione del chatbot alla risoluzione di quelle richieste.
  • Nella fase di classificazione, le richieste pervenute sono state "etichettate", cioè ad ogni richiesta è stato associato uno specifico intento.
  • Successivamente, è stato sviluppato il codice utile ad integrare il chatbot nel sistema di messaggistica di DynDevice LMS.
  • Infine, il motore NLU è stato addestrato a riconoscere gli intenti più comuni sottostanti le richieste che gli utenti di DynDevice LMS sottopongono normalmente ai tutor.

Il contenuto del paper internazionale su Dybot

Il contributo parte dall'assunto che, nell'ultimo decennio, le principali aziende private operanti nel settore IT hanno sviluppato piattaforme cloud-based con funzioni di comprensione del linguaggio naturale (NLU), ampiamente utilizzate per scopi di ricerca e commerciali. Una delle ragioni principali del successo delle piattaforme NLU è che permettono di semplificare lo sviluppo di Chatbots o Spoken Dialogue Systems (SDS), in molti casi, senza la conoscenza dei linguaggi di programmazione.

L'articolo presenta una descrizione generale e una tassonomia che riunisce le caratteristiche e i vincoli dei diversi servizi NLU basati su cloud disponibili sul mercato. Inoltre, fornisce una valutazione e un confronto sulla capacità di riconoscere gli intenti sottostanti delle diverse frasi. Le frasi utilizzate sono una raccolta di richieste fatte dagli utenti in italiano sulla piattaforma eLearning DynDevice LMS.

L'analisi risulta molto utile ad aiutare l'azienda, proprietaria della piattaforma eLearning, a capire in quale piattaforma NLU è meglio costruire un chatbot per la lingua italiana con l'obiettivo di rispondere alle domande più frequenti. Precedentemente, studi solidi sul tema esistevano solo per la lingua inglese.

L'articolo è scaricabile qui.
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