NLP y análisis de texto a gran escala
Pipeline NLP enterprise para analizar, clasificar y generar texto en cualquier idioma. Desde encuestas hasta monitoreo de redes sociales, desde contratos hasta correos electrónicos de soporte: transformamos texto no estructurado en insights operativos.
Análisis lingüístico, traducción automática, generación y clasificación de contenidos textuales a gran escala.
Casos de uso
- Análisis de reseñas de e-commerce y e-reputation
- Triage automático de tickets de soporte
- Resúmenes de documentos legales extensos
- Generación de descripciones de producto SEO
- Monitoreo de marca en redes sociales y noticias
Beneficios medibles
- Lectura de millones de textos en minutos
- Insights estructurados a partir de contenidos no estructurados
- Multilingüismo nativo
- Costes marginales decrecientes con el volumen
Detalles técnicos
Modelos NLP
- BERT, RoBERTa, DeBERTa multilingüe
- LLM generativos (GPT-4, Claude, Mistral)
- spaCy para NER y lingüística
- Fine-tuning en dominios verticales
Tareas soportadas
- Sentiment & emotion analysis
- Named Entity Recognition (NER)
- Topic modeling y clustering
- Resúmenes extractivos y abstractivos
- Traducción neuronal (50+ idiomas)
Pipeline
- Streaming en Kafka para tiempo real
- Batch en Spark para grandes datasets
- Vector DB (Pinecone, Qdrant, Weaviate)
- Embeddings semánticos para búsqueda
Output
- API REST/GraphQL
- Webhook event-driven
- Dashboard de analytics dedicado
- Exportación CSV/JSON/Parquet
FAQ
¿Funciona en idiomas distintos al italiano?
Sí. Utilizamos modelos multilingües que cubren de forma nativa más de 50 idiomas, con una calidad comparable al inglés.
¿Puedo analizar documentos confidenciales?
Sí, los pipelines pueden ejecutarse on-premise o en cloud privado sin que los datos salgan de su perímetro.
¿Qué tan precisa es la sentiment analysis?
Típicamente entre 88-94% en dominios generalistas, y más del 95% tras un fine-tuning sobre sus datos etiquetados.