• data semantics
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• deep learning
• deepsets
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• virtual assistant

Questa tesi tratta lo sviluppo di nuove funzionalita' per un sistema di generazione di insight testuali a partire dai dati, nel contesto del tirocinio svolto presso l'azienda Sixth Sense. L'attivita' svolta ha riguardato tre temi. Il primo tema ha riguardato lo sviluppo di un modello di deep learning per il riconoscimento dei tipi semantici di dato all'interno di dataset tabulari. Tale modello utilizza una particolare architettura, DeepSets, la quale ha la caratteristica di essere invariante alle permutazioni e quindi adatta ad operare con input non ordinati. Per il secondo tema e' stato implementato un software, Data2Text, che ha l'obiettivo di analizzare un dataset in maniera automatica senza conoscerne a priori la sua struttura e generare report in linguaggio naturale. L'ultima attivita' ha riguardato lo sviluppo di un assistente virtuale sfruttando il framework di Rasa che ha lo scopo di fornire supporto agli utilizzatori del sistema di generazione di insight fornito dall'azienda.