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Braincat

BrainCat rappresenta un Categorizzatore Automatico di ultima generazione facilmente programmabile che consente di gestire enormi volumi di informazioni in modo semplice e veloce. Il sistema è in grado di raggruppare i documenti e le informazioni in categorie omogenee basandosi o su classi predefinite dall'utente o completamente in modo automatico attraverso un avanzato sistema di clusterizzazione. Il categorizzatore è in grado di imparare e di affinare la sua attività nel tempo attraverso un articolato sistema di training. In maniera automatica e quindi senza la distorsione dovuta alla diversa sensibilità degli operatori BrainCat archivierà tutte le informazioni aziendali classificandole in maniera "intelligente" e rendendo facilmente accessibile e fruibile l'intero Know How d'impresa.

BRAINCAT fornisce un supporto per:
  • accedere automaticamente alle informazioni provenienti dalle diverse basi dati 
  • categorizzare l’informazione
  • ricercare informazioni e documenti tramite interrogazioni in testo libero
  • tener traccia del comportamento dell’utente al fine di proporre in modo automatico l’informazione che si ritiene rilevante in base al profilo utente
  • far sì che l’organizzazione abbia a disposizione l’intero patrimonio di conoscenza

Il sitema di Annotazione Semantica implementato permette di gestire metodi diversi:

METODO 1 – Annotazione basata su regole predefinite Il sistema apprende in maniera continuativa. I documenti che non possono essere annotati automaticamente vengono indirizzati ad un utente speciale che li completa.

METODO 2 – Annotazione basata su frasi di esempio. Le regole vengono scritte in uno speciale linguaggio.

METODO 3 – Annotazione basata sull’addestramento. Il sistema cerca tutte le frasi dei documenti sufficientemente simili a quelle di esempio che vengono memorizzate.

METODO 4 – Apprendimento continuo da controllo di qualità. Il sistema si “addestra” a riconoscere automaticamente le annotazioni sui nuovi documenti sulla base dei documenti di esempio.
   
 Alcuni esempi applicativi:

  • Instradamento automatico per testi con contenuti rilevanti ai fini dell’accensione di alert - Il sistema viene configurato con una serie di frasi associate a concetti che caratterizzano i documenti che devono essere “catturati” dal sistema
  • Riconoscimento della tipologia del testo sulla base del contenuto - i testi vengono suddivisi sulla base della lingua con il quale sono scritti oppure sull’argomento che trattano (ad esempio, “pensioni di invalidità” o “liquidazione TFR”)
  • Riconoscimento della tipologia del testo sulla base della struttura – si utilizza il layout e la struttura del testo
  • Definizione automatica delle categorie - processo automatico di creazione delle categorie direttamente attraverso la lettura e interpretazione dei documenti


BRAINCAT si basa sulle più avanzate tecnologie tra cui:

  • Sistema di autoapprendimento o machine-learning (algoritmi SVM e Fuzzy-ARTMAP)
  • Inferenza statistica (Naive-Bayes modificato)
  • Algoritmi di linguistica computazionale (es., Part-of-speech tagging, N-Grams) 
  • Algoritmi di clustering e mappe auto-organizzanti