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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Building conversational chatbots faster using NLP and machine learning

Descrizione del progetto

Formazione dei futuri chatbot

Un buon servizio clienti è importante per qualsiasi azienda. La necessità di rispondere alle domande dei clienti e di fornire loro informazioni senza ritardi può essere affrontata con i chatbot, ovvero bot che utilizzano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per rispondere alle domande di base dei clienti. L’idea è che così i clienti possano interagire facilmente con l’azienda, ma i sistemi di comprensione del linguaggio esistenti sono di bassa qualità e rendono la comunicazione innaturale e frustrante per i consumatori. In questo contesto, il progetto BITEXT, finanziato dall’UE, propone una soluzione basata sull’elaborazione del linguaggio naturale, che addestra i bot di conversazione in modo semplice e rende le loro risposte più simili a quelle umane. L’obiettivo generale del progetto è sfruttare meglio tutte le potenzialità dei chatbot in modo tale che offrano un servizio 24 ore su 24, sette giorni su sette, integrabile nelle soluzioni esistenti.

Obiettivo

Chatbots are still in their infancy. One of the factors that are currently limiting the development of the chatbots market is the lack of an appealing customer experience. The low quality of the existing natural language understanding systems, negatively impacts user experience.
At BITEXT, we have developed a Natural Language Processing (NLP)-based solution that trains conversational bots easily, and makes their replies more human-alike. Using our Deep Linguistic Analysis Platform (DLAP) and Natural Language Generation (NLG), we improve 3x bot accuracy. This allows existing chatbot frameworks (backend content, chatbot agencies, API integrators and NLP bot engines) to deal with user requests without redesigning their architectures, as we are fully compatible.
BITEXT Innovations, S.L. is a company created in 2007 dedicated to the development and commercialization of resources and linguistic software and technologies of semantic analysis. Among our clients, the Sylicon Valley tech giants, Google, Apple or Amazon. We are a young and fast-growing company, that has opened overseas offices (San Francisco, US), have won innovation prizes and raised Venture Capital (€1M seed funding). But this is only the beginning!
The technological solution of BITEXT is part of the chatbots market which is estimated to be over $4.73 billion in 2024 given that chatbot is the new interface of every frontend or app. The overall goal of the present Phase 2 project is to accelerate bot training and improve human-machine understanding – being the most accurate technology- in this new era of people and machines communication. Also, raise chatbots full-potential, facilitating its development and growth; by being a reliable technology, easy to develop (minimizing manual work) and embeddable into existing solutions and those new to come. Chatbots will assure 24/7 availability, bringing increased response capacity, improving customer support, streamlining inquiries and boosting customer intellige

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

SME-2 - SME instrument phase 2

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

BITEXT INNOVATIONS SL
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 156 391,25
Indirizzo
C/ JOSE ECHEGARAY 8 PLANTA 1
28232 LAS ROZAS DE MADRID
Spagna

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 651 987,50
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