Inteligencia artificial semántica
Inteligencia artificial para la gestión avanzada del conocimiento
El 80% de los datos de negocio está en fuentes de texto. Menos del 1% de esos datos es utilizado en la toma de decisiones de negocio.
de los
datos de un negocio
son no estructurados (Van der Linden, P., 2018)
de los
datos no estructurados
se tiene en cuenta para la toma de decisiones que afectan al negocio (DalleMulle L. & Davenport T, 2017)
¿Qué beneficios obtiene?
Extraer conocimiento
Conectar conocimiento
Crear Grafo de conocimiento
Cuantificar conocimiento
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Casos de uso en inteligencia artificial
Tecnología MMG para su proyecto
Grafos de Conocimiento
El conocimiento interno de los documentos se combina y conecta con otras fuentes de datos en un Knowledge Graph. Esta representación permite conectar de un modo flexible entidades de distinta naturaleza (usuarios, productos, departamentos, conceptos) para una visión integral de toda su información. El estudio del Knowledge Graph con Semantic AI permite encontrar patrones profundos en los datos que nos son detectables con otras técnicas tradicionales.
Búsqueda semántica
MMG Semantic AI lee, entiende y estructura automáticamente el corpus documental de su compañía para poner a disposición un buscador que de respuestas de alta precisión a las consultas del profesional.
Resumen automático
MMG Semantic AI genera resúmenes automáticos, entendiendo y destacando los datos más relevantes dentro de un documento o un conjunto de documentos. La generación de resúmenes puede también condicionarse a una consulta de usuario. De un modo más avanzado, MMG Semantic AI responde a una consulta de usuario con una respuesta única en base a la información existente en múltiples documentos.
Gestión Documental
MMG Knowledge Graph y Semantic AI organiza de manera automática su corpus documental para encontrar contenidos relevantes, casos similares o conexiones en base a similitudes entre documentos. Nuestra tecnología encuentra relaciones profundas entre documentos, no solo en base a similitudes directas y evidentes. Los documentos pueden estar relacionados, aunque no compartan conceptos directamente. Nuestra tecnología analiza aspectos estructurales más sutiles como relaciones a terceros o conceptos sombra que permiten encontrar similitudes en base a la semántica y contexto de un documento. Los patrones emergen de la combinación del conjunto generando nuevo conocimiento.
Huella lingüística
Nuestro enfoque exclusivo, basado en principios de lingüística forense, caracteriza los textos no solo por su contenido, sino por aspectos de forma y estilo que permite desarrollar modelos predictivos de utilidad para su negocio, como sistemas de recomendación o monitorización de la posición de marca.
Ontologías para su dominio
Para una comprensión profunda del texto, utilizamos ontologías que describen conceptos y sus relaciones en el contexto de un sector, departamento o compañía. Nuestra tecnología Axones construye automáticamente una ontología a partir de diccionarios formales y documentos para determinar los conceptos y sus relaciones jerárquicas y horizontales. Del mismo modo, Axones enriquece Ontologías preexistentes para su adaptación a un contexto.