Textalytics: una API Plug-and-Play para extraer el significado de contenidos multimedia | Loogic Startups

textalyticsArtículo escrito por Antonio Matarranz, CMO de Daedalus.

Las tecnologías semánticas ayudan a convertir todo tipo de contenidos en recursos más explotables y útiles. Pero para que sean más eficaces y productivas hay que acercarlas a las aplicaciones de negocio.

Por qué deberías incorporar el análisis semántico a tus aplicaciones

Las empresas no pueden permitirse ignorar ese enorme volumen de información no estructurada en la que están sumergidas: documentos internos, interacciones con sus clientes, conversaciones sociales, etc. Pero las tecnologías tradicionales no permiten explotar de manera óptima esos contenidos. Los sistemas clásicos de búsqueda de información, los procesos manuales y los análisis periódicos basados en muestras no proporcionan la exhaustividad, rapidez y escalabilidad que demandan los nuevos escenarios: crisis de reputación, reclamaciones, gestión de riesgos, oportunidades comerciales,…

Sólo un tratamiento más “inteligente”, que permita extraer el significado de esas informaciones (de qué/quién se habla, qué temas se tocan, que hechos u opiniones se expresan…) permite estructurarlas, conectarlas y tomar decisiones sobre ellas. Por ejemplo:

  • Organizaciones de todo tipo pueden analizar la presencia online de su marca y las opiniones sobre sus productos, evaluar su reputación corporativa o escuchar la Voz del Cliente en un entorno multicanal para gestionar las relaciones con su comunidad, detectar oportunidades de compra, generar ideas para nuevos productos o recibir quejas y solicitudes de servicio.
  • Editoriales, medios de comunicación y otros proveedores de información pueden etiquetar, clasificar, enriquecer y relacionar sus contenidos, para gestionarlos mejor y construir ofertas informativas personalizadas para sus clientes.
  • Anunciantes, agencias, soportes y otros participantes en el nuevo ecosistema de la publicidad online pueden enfocar mejor sus anuncios en función del contexto o el significado de las conversaciones sociales, para conseguir un mayor rendimiento y protección de marca.
  • Agencias de seguridad, defensa y emergencias pueden crear servicios de alerta temprana ante situaciones potencialmente peligrosas.
  • En gestión de expedientes de todo tipo (judiciales, médicos…) se facilitan las actividades de clasificación, asignación, búsqueda y minería.

Las tecnologías semánticas permiten extraer automáticamente elementos de significado del contenido no estructurado, para poder clasificarlo, recuperarlo, analizarlo, relacionarlo y en general explotarlo mejor. Para ello deben lidiar con la ambigüedad del lenguaje (que en canales como Twitter o la mensajería alcanza sus niveles más altos) y aportar unos altos niveles de calidad, volumen y velocidad. El objetivo es extraer la máxima señal de entre todo ese ruido e identificar lo que -en función de cada aplicación- sería el “ADN de significado” de cada contenido.

El futuro es optimista para estas tecnologías: los grandes proveedores de Internet y del software están invirtiendo en ellas, vía desarrollo propio o adquisiciones. Aplicaciones, buscadores y redes sociales intentan “semantizar” sus búsquedas, conexiones y contenidos.

La oferta tecnológica actual no es suficiente

Para incorporar tratamiento semántico a nuestros sistemas y productos hasta ahora cabían básicamente dos posibilidades: desarrollar nuestras propias herramientas (habitualmente incorporando bibliotecas software y recursos lingüísticos disponibles públicamente) o recurrir a herramientas semánticas proporcionadas por proveedores comerciales (típicamente en modo SaaS). En ambas ofertas, lo que se proporciona es una tecnología de carácter general y hasta cierto punto “básica”: lematización, análisis morfosintáctico, clasificación, extracción de entidades… esencialmente bloques funcionales con los que construir nuestros procesamientos.

Pero los escenarios de uso de estas tecnologías son muy diversos e imponen requisitos muy diferentes. Por ejemplo, el tipo de lenguaje de Twitter y el de un documento formal tienen muy poco en común y los objetivos de un sistema de inteligencia para la seguridad son fundamentalmente diferentes de los de uno orientado a la monitorización de marca. Sólo organizando unos pipelines de proceso muy adaptados e incorporando unos recursos semánticos específicos de la aplicación se consiguen buenos resultados.

Existe una brecha entre las API semánticas actuales y los desarrolladores enfocados en una aplicación de negocio. Cualquiera que desee desarrollar una aplicación no trivial de estas tecnologías está abocado a un costoso aprendizaje y a un proceso de prueba y error que lo conviertan antes en un experto en estas herramientas.

Textalytics es la manera más sencilla de “semantizar” tus aplicaciones

Nuestra empresa, Daedalus, ha estado colaborando con sus clientes explorando diversos modelos de negocio basados en API para sus tecnologías y el resultado ha sido un nuevo concepto de oferta semántica en modo SaaS.

Textalytics es una oferta de tecnología semántica en modo servicio que ofrece una funcionalidad de procesamiento semánticode alto nivelmultilenguaje a aquellos desarrolladores / integradores que quieran desarrollar soluciones semánticas de manera eficaz, rápida y barata. Contrariamente a otras ofertas de tecnologías relacionadas, Textalytics ofrece varias API, cada una de ellas con una funcionalidad específica y cercana a un dominio de aplicación, así como SDK, plug-ins… que hacen que el aprendizaje y el uso sea mucho más fácil, reduciendo el tiempo necesario para obtener resultados y el time-to-market.

Para conseguirlo, Textalytics recoge el know-how de Daedalus ayudando a clientes en los sectores de medios, editorial, defensa y otros y lo ha “productizado” en forma de packaging de su funcionalidad, pipelines de proceso y recursos lingüísticos específicos para cada escenario. Frente a las API semánticas con enfoque “hágaselo usted mismo”, Textalytics proporciona una oferta en modo más plug & play.

Textalytics es Meaning as a Service en dos sentidos: primero, es un servicio web que extrae elementos de significado (opiniones, hechos, relaciones) de todo tipo de contenidos no estructurados. En segundo lugar, e igualmente importante, empaqueta y publica esa funcionalidad de modo que tenga significado desde el punto de vista del negocio y del escenario de aplicación. Textalytics oculta la dificultad técnica y salva la brecha entre las API semánticas y los desarrolladores enfocados en su negocio, acelerando el aprendizaje y multiplicando la productividad.

Textalytics está ya operativo e incluye las siguientes API:

  • Una primera versión de la API para Análisis de Medios (tanto sociales como tradicionales) incluyendo funcionalidad para monitorización de presencia online y análisis de sentimiento. Próximamente incorporará funciones para detección de señales de compra (buying signals) y análisis de reputación.

  • Una Core API, con funcionalidad más granular y horizontal, para aquellos usuarios que quieran desarrollar soluciones más a su medida.

En septiembre de 2013 se liberará la API de Publicación Semántica (para medios de comunicación y editoriales), que inicialmente incluirá funcionalidad para etiquetado y enriquecimiento de contenidos.

En cuanto a los idiomas que puede analizar, Textalytics funciona ya para contenidos en español e inglés, con francés, italiano, portugués y catalán en el roadmap inmediato.

La tecnología semántica que incorpora Textalytics se ha aplicado con éxito en clientes como Telefónica, PRISA, Unidad Editorial o Vocento.

Usar Textalytics es gratis. Regístrate aquí.


Reina Roja

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