I tre progetti vincenti e i vincitori dei premi di categoria hanno dimostrato la facilità con cui le analisi avanzate basate sul natural language (NL) permettono di migliorare l’assistenza clienti
Expert.ai ha proclamato i vincitori dell’hackathon “Sentiment & Opinion Mining Natural Language API”. Dal 6 maggio al 22 giugno, centinaia di sviluppatori di tutto il mondo hanno scatenato la propria creatività per sviluppare nuove app o migliorarne di esistenti utilizzando expert.ai NL API, con l’obiettivo di identificare emozioni e tratti distintivi all’interno di documenti, email e messaggi di chat nonché per determinare il sentiment generale del testo.
Considerando che oltre l’80% dei dati presenti in azienda è di tipo “non strutturato” ed espresso attraverso il linguaggio, l’accelerazione del time-to-value di app più intelligenti basate sul linguaggio naturale rappresenta un vero e proprio imperativo per il settore. Expert.ai NL API offre un metodo semplice e potente per gestire i dati non strutturati anche nei casi d’uso più complessi, offrendo ad esempio la possibilità di monitorare le reazioni sui social media, migliorare lo smistamento delle richieste nell’assistenza clienti attraverso l’identificazione delle emozioni e dei tratti comportamentali o estrarre il sentiment generale del pubblico nei confronti di brand, eventi, prodotti, ecc.
L’hackathon di expert.ai ha visto competere 57 progetti per un monte premi complessivo di $10.000, e ognuno dei progetti è stato giudicato per la sua creatività, il numero di funzionalità API applicate e l’impatto generale o il valore potenziale che il progetto può offrire agli utenti. Il primo, il secondo e il terzo posto sono stati assegnati ad app rivolte a migliorare l’esperienza degli utenti, sfruttando le capacità del linguaggio naturale di expert.ai NL API per arrivare a una comprensione più approfondita del testo.
- Il primo posto è stato conquistato da Smart Voicenotes™ by EveryWord, un’app che crea una versione testuale dei messaggi vocali di WhatsApp e un riepilogo dettagliato degli aspetti principali usando le funzionalità di expert.ai di analisi del sentiment, identificazione delle frasi principali e riconoscimento di entità predefinite, utilizzando sempre l’interfaccia utente di WhatsApp.
- Al secondo posto si è classificato Clyde Chrome Extension, un’estensione di Chrome che introduce avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale e opinion mining direttamente nel browser dell’utente.
- Il terzo posto è stato assegnato a Multilingual Sentiment Analyzer, che sfrutta le funzionalità di expert.ai NL API, insieme a strumenti per il recupero delle informazioni e la traduzione automatica, per rendere facilmente accessibili i feedback degli utenti e filtrarli a livello granulare prima che vengano elaborati dal modulo di analisi del sentiment di expert.ai.
L’hackathon ha messo in palio anche tre premi di categoria per il miglior progetto di identificazione del sentiment relativo a brand, aziende o prodotti, il miglior progetto di identificazione del sentiment su eventi, politiche o prodotti e il miglior progetto per l’analisi delle interazioni con i clienti per risolvere le richieste di assistenza. Questi i vincitori dei premi di categoria:
- Echodex (per la categoria “Identifying Sentiment of Brands, Companies, or Products”), un’applicazione web che aggrega i dati ricavati da più fonti (siti web, Reddit, Twitter) e utilizza gli strumenti NLP di expert.ai per eseguire un’analisi strutturata dei contenuti raccolti;
- StOnKs (per la categoria “Identifying Sentiment of Events, Policies, or Products”), un’app che sfrutta le funzionalità di analisi del sentiment di expert.ai per analizzare i commenti estratti dal forum di Reddit r/WallStreetBet e comprendere meglio gli andamenti dei prezzi delle azioni sul mercato;
- Sidr Gmail Support Assistant (per la categoria “Using Customer Interaction Analytics to Solve Customer Support Challenges”), un assistente virtuale che estrae informazioni dalle email inviate ai servizi di supporto e ne identifica l’argomento, le frasi principali e il sentiment in base alle avanzate funzionalità di analisi del linguaggio di expert.ai.
“Siamo stati colpiti molto favorevolmente dai progetti in gara nell’hackathon “Sentiment & Opinion Mining Natural Language API”, ha dichiarato Brian Munz, Product Manager, NL API & Developer Experience di expert.ai. “La creatività e la varietà dei casi d’uso considerati dagli sviluppatori hanno messo in luce le potenzialità e le opportunità che l’elaborazione del linguaggio naturale può offrire in termini di applicazioni web reali e concrete. Il successo di questi sviluppatori di talento conferma la nostra convinzione del fatto che expert.ai NL API sia una tecnologia all’avanguardia, capace di semplificare l’introduzione di potenti funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale nelle applicazioni web, e non vediamo l’ora di assistere ad ulteriori sviluppi basati su questa tecnologia.”
