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SUMMARY:Seminario "Personal assistant per l'interrogazione di Wikidata" di Mario Santoro
DESCRIPTION:Pagina Web di Mario Santoro  \n\n\n\nAbstract:  \n\n\n\nI Knowledge Graph (KG) contengono grandi volumi di informazioni interconnesse. Per interrogare i KG sono necessari linguaggi come SPARQL che si rivelano essere non alla portata di tutti. Nasce così la necessità di rendere accessibili questi dati anche per persone senza competenze tecniche in query language\, in generale\, e SPARQL\, in particolare.\nTra i diversi approcci che semplificano l’interazione utente ci sono gli assistenti vocali (in particolare poniamo il focus su Alexa)\, molto popolari negli ultimi anni\, che rappresentano un modo facile e intuitivo per l’interazione in linguaggio naturale e per l’erogazione di servizi di un’applicazione.\nIn questo seminario analizzeremo la versione finale dell' assistente personale\, basato su alexa\, per interrogare Wikidata.\nAnalizzeremo i pattern attualmente implementati\, ponendo il focus sulla loro verbalizzazione.\nInoltre riporteremo la valutazione della skill effettuata stimando la copertura delle domande d un dataset per question-aswering su wikidata (QALD-9\, contente 100 domande).
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-di-mario-santoro-2/
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SUMMARY:Seminari: "Tecniche di Network Analysis e Machine Learning in ambito sanitario: analisi\, progettazione e sperimentazione " di Antonio Tino e Giacomo Astarita
DESCRIPTION:Abstract: "Negli ultimi anni la mole di dati raccolti e generati sta aumentando senza sosta. Questi dati organizzati in dataset da studiare\, sono cosı̀ grandi\, complessi e vari che è quasi impossibile comprenderli e gestirli\, ma riuscire ad estrapolare conoscenza da essi ha un potenziale ineguagliabile. I settori coinvolti​ sono molteplici\, tra questi\, quello di interesse per la nostra tesi\, è stato quello della sanità.  Nasce così la nostra piattaforma analitica di e-Epidemology\, con l’intento di supportare nelle loro attività quotidiane i medici e/o le figure professionali legate alla sanità grazie alle visualizzazione e all'applicazione di metriche della Social Network Analysis. Inoltre si è provato ad utilizzare tali dati sanitari\, nello specifico dati amministrativi\, come input per un modello di machine learning. L’obiettivo era di capire se tali dati potessero essere usati come dati alternativi a quelli clinici per prevedere il rischio di contrarre una malattia. "
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LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Lab. 10\, II piano)\, Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA\, Fisciano\, Italy\, Italy
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