La Ricerca Cognitiva, collaborazione fra indicizzazione e intelligenza artificiale

La Ricerca Cognitiva, collaborazione fra indicizzazione e intelligenza artificiale

Uno dei problemi maggiori nella ricerca di informazioni in grossi database di dati è quello di trovare subito l’informazione utile dai dati ricercati, grazie alla Ricerca Cognitiva migliora la pertinenza delle informazioni estratte e aumenta l’efficienza delle risposte alle query.

La ricerca cognitiva, o Cognitive Search, è una particolare tipologia di ricerca di informazioni da dataset che sfrutta il machine learning e le competenze di intelligenza artificiale per aumentare la velocità del processo e la pertinenza del risultato.

È un’evoluzione dei classici motori di ricerca perché integra più fonti di dati ed è in grado di comprendere l’intento dell’utente.

L’obiettivo principale della cognitive search è infatti assistere gli esseri umani nel processo decisionale, restituendo risultati più rilevanti per l’utente o incorporati in un’applicazione che emette la query di ricerca.

In questo modo, questi strumenti hanno un impatto positivo sulla crescita della conoscenza: migliorano la pertinenza delle informazioni estratte grazie alle capacità del machine learning e aumentano l’efficienza delle risposte alle query.

Il processo, in breve, comprende diversi step:

  1. Ricerca dei dati grazie alla collaborazione fra tecniche di indicizzazione e competenze di intelligenza artificiale (come NLP);
  2. Analisi di questi dati attraverso l’apprendimento automatico;
  3. Identificazione delle correlazioni nei diversi dataset;
  4. Ricostruzione del contesto da cui viene estratto il dato;
  5. Risposta alla ricerca in modo sempre più preciso man mano che il database viene popolato.

La tecnologia sottostante di analisi dei contenuti si basa sull’apprendimento automatico, che, per l’appunto, apprende e si adatta continuamente man mano che più dati diventano disponibili, per ottenere la migliore accuratezza possibile.

Le competenze usate nella ricerca cognitiva sono tutte di intelligenza artificiale:

  • Elaborazione del linguaggio naturale, quindi riconoscimento di entità, rilevamento della lingua e della modifica di un testo, estrazione delle frasi chiave, rilevamento delle informazioni personali;
  • Elaborazione delle immagini, quindi riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), riconoscimento facciale, interpretazione delle immagini.

La ricerca cognitiva consente di migliorare la pertinenza e la velocità nelle ricerche nei database. 

Un sistema di ricerca performante riduce notevolmente il tempo e lo sforzo dedicato alla ricerca delle informazioni eliminando anche i “tempi morti” delle attese.I sistemi di ricerca cognitiva, basati anche sul machine learning, sono progettati per migliorarsi continuamente e adattarsi ai cambiamenti dei dati inseriti: un’unica funzione di ricerca, senza tante applicazioni, che si aggiorna automaticamente.