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Abstract
I sistemi conversazionali sono quelli che interagiscono con gli utenti utilizzando il linguaggio umano, definito naturale. Il vantaggio principale è la loro facilità di utilizzo: infatti questi sistemi diventano accessibili anche a persone non esperte di informatica e senza conoscenze tecniche. Si parla quindi di vera e propria democratizzazione di accesso ai dati poiché questi sistemi consentono agli utenti di accedere alle informazioni memorizzate nei database in linguaggio naturale. Conversational OLAP vuole sottolineare che il nostro framework si pone all’intersezione tra due grandi aree di lavoro: i sistemi “conversazionali” e le interrogazioni OLAP.
L’obiettivo della tesi è la progettazione e la prototipazione di un sistema per rendere più semplice l’accesso alle informazioni nei data warehouse, consentendo agli utenti di eseguire delle vere e proprie sessioni di analisi utilizzando un approccio conversazionale. Rispetto alle classiche interfacce in grado di tradurre frasi in linguaggio naturale in query SQL, il nostro sistema dovrà essere in grado di sostenere una vera e propria conversazione con l’utente: il sistema interpreterà le richieste dell'utente al quale gli verranno fatte domande quando alcune parti della richiesta non state chiare stabilendo un conversazione; proprio come un assistente digitale. Questo aspetto consentirà di utilizzare i feedback dell’utente per migliorare le capacità di comprensione del sistema e di poter eseguire vere e proprie sessioni di analisi OLAP. Queste ultime si differenziano dalle classiche interrogazioni SQL proprio per la loro interattività. Il sistema in oggetto, dovrà quindi essere in grado di riconoscere per ogni nuovo inserimento se si tratta di una nuova query o di una modifica. La query dovrà poi essere eseguita sul data warehouse. Nel documento sono presentate l’architettura funzionale progettata del framework e l'interfaccia sviluppata per consentire il dialogo tra l'utente ed il sistema conversazionale.
Abstract
I sistemi conversazionali sono quelli che interagiscono con gli utenti utilizzando il linguaggio umano, definito naturale. Il vantaggio principale è la loro facilità di utilizzo: infatti questi sistemi diventano accessibili anche a persone non esperte di informatica e senza conoscenze tecniche. Si parla quindi di vera e propria democratizzazione di accesso ai dati poiché questi sistemi consentono agli utenti di accedere alle informazioni memorizzate nei database in linguaggio naturale. Conversational OLAP vuole sottolineare che il nostro framework si pone all’intersezione tra due grandi aree di lavoro: i sistemi “conversazionali” e le interrogazioni OLAP.
L’obiettivo della tesi è la progettazione e la prototipazione di un sistema per rendere più semplice l’accesso alle informazioni nei data warehouse, consentendo agli utenti di eseguire delle vere e proprie sessioni di analisi utilizzando un approccio conversazionale. Rispetto alle classiche interfacce in grado di tradurre frasi in linguaggio naturale in query SQL, il nostro sistema dovrà essere in grado di sostenere una vera e propria conversazione con l’utente: il sistema interpreterà le richieste dell'utente al quale gli verranno fatte domande quando alcune parti della richiesta non state chiare stabilendo un conversazione; proprio come un assistente digitale. Questo aspetto consentirà di utilizzare i feedback dell’utente per migliorare le capacità di comprensione del sistema e di poter eseguire vere e proprie sessioni di analisi OLAP. Queste ultime si differenziano dalle classiche interrogazioni SQL proprio per la loro interattività. Il sistema in oggetto, dovrà quindi essere in grado di riconoscere per ogni nuovo inserimento se si tratta di una nuova query o di una modifica. La query dovrà poi essere eseguita sul data warehouse. Nel documento sono presentate l’architettura funzionale progettata del framework e l'interfaccia sviluppata per consentire il dialogo tra l'utente ed il sistema conversazionale.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Gjinaj, Rrok
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
OLAP,BI,conversational
Data di discussione della Tesi
19 Marzo 2020
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Gjinaj, Rrok
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
OLAP,BI,conversational
Data di discussione della Tesi
19 Marzo 2020
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