CSTAdvising, professionisti della conoscenza, www.cstadvising.com
Il Semantic Web
applicato ai percorsi formativi nelle
organizzazioni innovative
By CSTAdvising
Massimiliano Miglio, dott. in Tecnologie Informatiche, Knowledge Engineer
[email protected], (+39)3289166816
Fulvio D’Anotnio, dott. in Informatica, Knowledge Engineer
[email protected]
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Parte 1: Chi siamo
CSTAdvising
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• Gruppo di professionisti che propone soluzioni avanzate
per esigenze di Content/Knowledge Management;
• Coniugare i risultati della ricerca con le esigenze del
mercato;
• Competenze chiave in:
–
–
–
–
Rappresentazione della conoscenza;
Web Semantico ed Ontologie;
NLP (Natural Language Processing);
Tecniche di ricerca semantica.
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Parte 2: Introduzione Teorica
Gestione della conoscenza
Gestione della conoscenza: cosa
intendiamo per conoscenza
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Tutto ciò che possiamo rappresentare in modo digitale
e rendere fruibile attraverso il web o applicazioni desktop
Documentazione di progetto;
•Documentazione sui processi aziendali;
•Materiale didattico per piattaforme e-learning;
•Documentazione Tecnica;
•Risorse Umane (collaboratori/dipendenti);
•Aziende partner: competenze e servizi;
•Aziende concorrenti: competenze e servizi;
•Social Network (profilazione utenti);
•Profilazione di servizi on-line;
•Prodotti;
•E-mail.
Gestione della conoscenza: limiti
delle soluzioni attuali (1)
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Organizzazione dei contenuti
Accesso ai contenuti
Gestione della conoscenza: limiti
delle soluzioni attuali (2)
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Organizzazione dei contenuti:
• Onerosa in termini:
•Di tempo;
•Di energie;
•Economici.
• Responsabilità affidata alle persone 
•Dipendente dalle libere interpretazioni degli addetti
ai lavori (ognuno segue il proprio filo logico) attività
soggettiva e non oggettiva.
Gestione della conoscenza: limiti
delle soluzioni attuali (3)
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Accessibilità dei contenuti
• Accesso tramite keywords:
•Difficoltà nell’esprimere i propri bisogni (uso di parole troppo
generiche/specifiche);
•Ambiguità delle query.
• Navigazione all’interno di voci tassonomiche
•dipende da come i contenuti sono stati organizzati;
•dipende dal filo logico che gli utenti seguono nella navigazione.
Gestione della conoscenza: di
cosa abbiamo bisogno
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•Rendere oggettiva l’organizzazione della conoscenza
aziendale spostando la responsabilità dall’uomo alla
macchina;
•Ridurre i tempi, i costi e le energie in fase di organizzazione;
•Organizzare in modo semantico, ovvero per concetti e non
più per semplici tassonomie;
•Ricercare in modo semantico dunque per concetti e non
più per keywords (corrispondenze di parole).
Una soluzione: Il Semantic Web
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Risorse Machine Understandable
• Risorse comprensibili alle macchine;
• Condivisione, creazione di nuova conoscenza e
riuso di conoscenza espressa in formato
eterogeneo e proveniente da differenti sorgenti;
• Le ricerche non sono più per keywords ma per
concetti:
• ricerche contestualizzate  non più ambigue;
•Si cercano concetti e non corrispondenze di
parole.
Vantaggi dell’approccio
semantico
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Organizzazione più efficiente e semi-automatica
 Minor tempo utilizzato per l’organizzazione dei contenuti
 Minor sforzo AND minor costo
 Ricerche più sofisticate ed efficienti
 Fruibilità maggiore dei contenuti
Semantic Web: Casi d’uso
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•Gestione portali web;
•Gestione documenti digitali:
•Documentazione tecnica;
•Documentazione di progetto;
•Documentazione sui processi aziendali;
•Materiale didattico per piattaforme e-learning;
•Social Network: profili semantici;
•Profilazione di servizi on-line;
•Decision Making:
•Gestione risorse umane: tracciamento del profilo personale e
delle competenze tecniche;
•Aziende Partner/Concorrenti: competenze e servizi erogati.
Semantic Web: un caso d’uso
pratico
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CST Semantic Works
Un approccio semantico e semi-automatico per l’organizzazione e
l’accesso alle risorse digitali
CST Semantic Works: caso
d’uso(1)
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Fase 1: Organizzazione semi-automatica
di contenuti digitali
CST Semantic Works: Elaborazione Linguistica –
Term Extractor
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Structure Document Analyzer
Contrastive Analyzer
Anaphora Analyzer
Statistic Term Analyzer
Pattern Analyzer
“Relevant Terms” Extractor
Di cosa parlano
questi
documenti?
Come li
organizzo?
CST Semantic Works: Elaborazione linguistica OntologyMatchMaker
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Lexical Similaryty Analyzer
Indicizzazione
semantica delle
risorse
Synonyms Analyzer
Match Terms2OntologyConcepts
Ontologia
Hypernyms/Hyponyms Analyzer
Base di
Conoscenza
Validazione
Output
OntologyMatchMaker
Relevant Concepts
CST Semantic Works: organizzazione
semi-automatica - conclusioni
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Match Terms2OntologyConcepts
Ontologia
Indicizzazione
semantica delle
risorse
Base di
Conoscenza
CST Semantic Works
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Fase 2: Recupero risorse digitali con approcio semantico
CST Semantic Works: Composizione di query
semantiche
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Ontology Browser
Ontologia
Query = Formalizzazione
della risposta ideale ai
bisogni dell’utente
Semantic Query Generator
Crea Query Semantica
CST Semantic Works: Interrogazione di una base
di conoscenza
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•Semanticamente simili alla richiesta fatta (Similarity search –
Reasornig search, Exact search)
•Soddisfazione della richiesta fatta (Saturation Search)
•Correlate ad un gruppo di risorse considerate rilevanti per i
bisogni dell’utente (Correlated Search)
•Semanticamente simili, e soddisfacenti rispetto ad un set di
risorse considerate rilevanti per i bisogni dell’utente (Relevant
Feedback Search)
Risultati proposti
Query = risposta ideale ai bisogno dell’utente
Indicizzazione
semantica delle
risorse
Base di
Conoscenza
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FINE
Massimiliano Miglio
[email protected]
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