Glossario

Corpus

Che cos’è Corpus?

Un corpus è una raccolta strutturata di testi o dati linguistici, compilata per analisi, ricerca o addestramento di modelli linguistici. Può essere generale, come articoli di giornale di molti anni, o specialistico, come tutti i contratti e i manuali di un'azienda. Dimensione, equilibrio, attualità e diritti sui testi determinano quanto siano utili i risultati ottenuti.

Come aiuta KI.ordo

In KI.ordo le conoscenze archiviate (testi, PDF con livello di testo, file Word e pagine web) costituiscono la raccolta in cui gli agenti cercano le risposte.

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Termini correlati

Dati di addestramento

I dati di addestramento sono gli esempi da cui un modello di IA apprende schemi: grandi raccolte di testi per i modelli linguistici, immagini etichettate per quelli visivi. La loro qualità, varietà e attualità determinano in larga misura quanto un modello sarà affidabile ed equo e quanto aggiornate saranno le sue conoscenze. Per le aziende conta inoltre se un fornitore usa i dati dei clienti per ulteriori addestramenti.

Dati
Addestramento
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Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing) è il ramo dell'IA che permette ai computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano scritto o parlato. Comprende compiti come traduzione, classificazione, riassunto, analisi del sentiment e sistemi di domanda-risposta. Un tempo dominavano regole e metodi statistici; oggi il settore è plasmato dai grandi modelli linguistici.

NLP
Linguaggio
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Dati non strutturati

I dati non strutturati non seguono uno schema tabellare fisso: e-mail, contratti, manuali, pagine web, presentazioni, immagini o registrazioni audio. Costituiscono gran parte del sapere aziendale, ma a lungo sono stati difficili da analizzare automaticamente. I modelli linguistici possono leggerli, cercarvi informazioni e trasformarli in dati strutturati, ad esempio estraendo scadenze e importi da un contratto in una tabella.

Dati
Documenti
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Data mining

Il data mining è l'esplorazione sistematica di grandi quantità di dati alla ricerca di schemi, relazioni e anomalie. Si avvale di metodi statistici e di tecniche di machine learning come clustering, classificazione o analisi delle associazioni. Un esempio classico è l'analisi del carrello nel commercio al dettaglio, che mostra quali prodotti vengono spesso acquistati insieme: una base per assortimento, disposizione e raccomandazioni.

analisi dei dati
riconoscimento di schemi
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