Presentiamo NeuroQL: un nuovo modo di interrogare le informazioni

Nella nostra era digitale, interagiamo costantemente con varie fonti di informazioni. Queste fonti spesso mescolano fatti con opinioni personali. Ad esempio, quando cerchiamo delle cuffie, potremmo voler sapere sia le specifiche (come prezzo e caratteristiche) sia cosa pensano gli altri utenti sulla qualità del suono. Per rispondere a questa esigenza, presentiamo un nuovo linguaggio e un dataset chiamato NeuroQL, pensato per un ragionamento che combina informazioni oggettive e soggettive.

#Cos'è il Ragionamento Inter-Soggettivo?

Il ragionamento inter-soggettivo implica gestire informazioni che sono sia oggettive che soggettive. Le informazioni oggettive derivano dai fatti, mentre quelle soggettive nascono dalle opinioni personali. Ad esempio, quando cerchiamo delle cuffie, i dati sul loro prezzo e caratteristiche sono oggettivi, mentre le recensioni degli utenti che condividono esperienze personali con il prodotto sono soggettive.

Gli utenti cercano spesso risposte che richiedono entrambi i tipi di informazioni. Un esempio di domanda potrebbe essere: "Com'è la qualità sonora delle cuffie che costano circa $30 e hanno almeno 14.000 recensioni?" Questo tipo di domanda richiede di navigare sia nei dettagli fattuali che nelle esperienze personali condivise da altri utenti.

#La Sfida

Attualmente, ottenere risposte che coinvolgono sia specifiche oggettive che opinioni soggettive è complicato. Gli utenti di solito seguono un processo in due fasi. Prima devono trovare un prodotto cercando le sue caratteristiche oggettive, come il prezzo e il numero di recensioni. Poi devono setacciare le recensioni degli utenti per trovare opinioni rilevanti sulla qualità del prodotto.

Con i progressi nella tecnologia, in particolare nel processamento del linguaggio naturale, abbiamo ora l'opportunità di combinare questi due passaggi. Possiamo automatizzare il processo, permettendo ai sistemi di ragionare su dati che mescolano fatti e opinioni.

#Presentazione di NeuroQL

NeuroQL è un dataset e un linguaggio di programmazione pensato per risolvere domande inter-soggettive. Permette agli utenti di formulare query in un modo che combina componenti fattuali e soggettivi. Sfrutta i punti di forza sia del ragionamento logico tradizionale che delle moderne reti neurali per trarre risposte da fonti di dati mescolate.

#Come Funziona NeuroQL?

NeuroQL incorpora una struttura unica che interpreta le domande degli utenti e le traduce in un formato che un computer può comprendere. Questo formato consente di estrarre informazioni rilevanti basate sia su proprietà oggettive che su recensioni soggettive.

Il cuore di NeuroQL è composto da due parti:

1. Un modello di traduzione che converte domande in linguaggio naturale in query NeuroQL.
2. Un database che memorizza dati strutturati e non strutturati, consentendo ricerche complesse.

#Esempio di Query NeuroQL

Per illustrare, consideriamo la domanda: "Com'è il bass per cuffie a circa $30 con un minimo di 14.000 recensioni?" Questa domanda contiene sia elementi oggettivi (prezzo e numero di recensioni) che elementi soggettivi (opinioni sulla qualità del suono).

Usando NeuroQL, questa domanda può essere scomposta in componenti specifici:

• Oggettivo: Ottieni i prezzi e conta le recensioni.
• Soggettivo: Estrai opinioni riguardanti la qualità del suono, come "il bass è eccellente" o "il bass è carente".

Il sistema NeuroQL combina questi componenti per fornire una risposta completa.

#Costruire il Dataset di NeuroQL

Il dataset di NeuroQL include una serie di domande inter-soggettive e le rispettive query. Questo dataset fornisce la base per addestrare il sistema NeuroQL. Copre vari prodotti e include recensioni dettagliate, rendendo possibile correlazionare le opinioni degli utenti con le specifiche dei prodotti.

Il dataset è strutturato per supportare le seguenti attività:

• Tradurre domande inter-soggettive in codice NeuroQL.
• Eseguire query che restituiscono sia informazioni oggettive che opinioni soggettive.

#Validazione Sperimentale

Per convalidare l'efficacia di NeuroQL, abbiamo condotto esperimenti per valutare quanto bene traduce le domande in linguaggio naturale nel suo linguaggio di query e se può fornire risposte accurate.

#Compito di traduzione

Abbiamo testato il modello di traduzione di NeuroQL utilizzando un insieme di domande inter-soggettive. L'obiettivo era vedere quanto efficacemente il modello poteva convertire queste domande in formato NeuroQL. I risultati hanno mostrato che il sistema riusciva a riconoscere diverse componenti e tradurle accuratamente.

#Compito di Query

Nel compito di query, abbiamo valutato quanto bene NeuroQL potesse recuperare informazioni rilevanti basate sulle sue query. Abbiamo misurato il richiamo (la capacità di trovare tutte le risposte rilevanti) e la precisione (l'accuratezza delle risposte fornite). I risultati hanno indicato che NeuroQL poteva combinare efficacemente sia dati oggettivi che recensioni soggettive per rispondere a domande inter-soggettive.

#Applicazioni di NeuroQL

Lo sviluppo di NeuroQL apre diverse possibilità per la sua applicazione in vari settori. Ecco alcuni utilizzi potenziali:

#E-commerce

Nello shopping online, i clienti spesso vogliono sapere non solo le specifiche del prodotto, ma anche cosa ne pensano gli altri. Usando NeuroQL, le piattaforme di e-commerce possono fornire funzionalità di ricerca avanzate che rispondono a query che combinano informazioni fattuali e basate su opinioni.

#Assistenza Clienti

I sistemi di assistenza clienti possono beneficiare di NeuroQL comprendendo le richieste degli utenti che coinvolgono sia dati che esperienze personali. Questo può portare a risposte più rapide e rilevanti per gli utenti in cerca di aiuto.

#Ricerca di Mercato

Le aziende che conducono ricerche di mercato possono utilizzare NeuroQL per valutare il sentiment pubblico riguardo ai loro prodotti. Analizzando le recensioni degli utenti insieme ai dati sui prodotti, possono ottenere informazioni sulle percezioni e le esigenze dei clienti.

#Conclusione

NeuroQL rappresenta un avanzamento significativo nel modo in cui possiamo ragionare su informazioni miste. Combinando dati oggettivi e opinioni soggettive, permette agli utenti di porre domande complesse e ricevere risposte complete. Man mano che continuiamo a perfezionare questo approccio, possiamo aspettarci che diventi integrale in varie applicazioni, migliorando la nostra interazione con le informazioni digitali.

In sintesi, NeuroQL offre un nuovo modo di affrontare il ragionamento inter-soggettivo, rendendo più facile per gli utenti accedere alle informazioni complete che cercano. Con l'integrazione di ulteriori dati e lo sviluppo del sistema, possiamo aspettarci soluzioni ancora più efficaci in futuro.