Valutare le recensioni delle app grazie all'AI

Abbiamo intervistato Pietro Alberto Rossi, CEO della Tech Company StdOut che si occupa dello sviluppo di modelli di machine learning in grado di analizzare e valutare le recensioni delle app, identificando i topic in maniera accurata.

Martedì 4 Ottobre 2022
Simone Di Sabatino

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intelligenza artificiale

Leggendo le recensioni delle app spesso ci troviamo davanti a delle incongruenze osservando il rapporto tra valutazione e contenuto testuale, senza contare le possibili interferenze causate da spam e commenti inappropriati. StdOut ha sviluppato delle soluzioni per far fronte a questo tipo di problematiche implementando meccanismi di Intelligenza Artificiale basati su Sentiment Analysis e Natural Language Processing. Ce ne parla Pietro Alberto Rossi, founder e CEO di StdOut.

Buongiorno Pietro, di cosa si occupa StdOut?

Buongiorno a voi. StdOut nasce come software house e si occupa prettamente di sviluppo app e gestionali web cuciti su misura in base alle esigenze del cliente.

Puoi spiegarci in cosa consistono la Sentiment Analysis e il Natural Language Processing?

Il Natural Language Processing (NLP) è il riconoscimento e riproduzione del linguaggio naturale da parte di un calcolatore. La Sentiment Analysis è un processo analitico di elaborazione del linguaggio naturale con il quale è possibile estrarre informazioni soggettive come emozioni, sentimenti e opinioni contenute all’interno di un testo.

Avete sviluppato il modello di Machine Learning specializzando BERT di Google. Al momento qual è il suo grado di accuratezza e precisione?

Le analisi ci hanno portato ad avere un buon grado di accuratezza e precisione, circa il 90% ma stiamo lavorando per fare sempre meglio.

Il vostro modello potrà essere indipendente riuscendo a gestire grosse quantità di dati o servirà comunque una valutazione umana?

È normale che una revisione ogni tanto non faccia male, rivedendo il dataset campionato. La tendenza comunque sarà quella di non avere una valutazione umana, continuando a far crescere il dataset di base.

C’è un settore che è maggiormente interessato alle vostre soluzioni?

Il nostro motore è nato per le review delle app ma lo stiamo adattando al settore turismo e ristorazione, cominciando a proporre soluzioni per possibili nuovi clienti.

Come avete percepito la vostra partecipazione al WMF 2022?

Venendo dal mondo delle conferenze, a cui ho partecipato spesso come speaker, mi sono ritrovato in un ambiente molto familiare. È stata comunque una esperienza molto significativa, durante la quale siamo riusciti a presentare a molte persone la nostra realtà. Ci ha dato l’occasione di confrontarci e di avviare nuove partnership con altre aziende del settore.


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