NLP e analisi testuale su larga scala
Pipeline NLP enterprise per analizzare, classificare e generare testo in qualsiasi lingua. Dai sondaggi al monitoring social, dai contratti alle email di supporto: trasformiamo testo non strutturato in insight operativi.
Analisi linguistica, traduzione automatica, generazione e classificazione di contenuti testuali su larga scala.
Casi d'uso
- Analisi recensioni e-commerce e-reputation
- Triage automatico ticket di supporto
- Riassunti di lunghi documenti legali
- Generazione descrizioni prodotto SEO
- Monitoring brand su social e news
Vantaggi misurabili
- Lettura di milioni di testi in minuti
- Insight strutturati da contenuti non strutturati
- Multilinguismo nativo
- Costi marginali decrescenti con il volume
Dettagli tecnici
Modelli NLP
- BERT, RoBERTa, DeBERTa multilingua
- LLM generativi (GPT-4, Claude, Mistral)
- spaCy per NER e linguistica
- Fine-tuning su domini verticali
Task supportati
- Sentiment & emotion analysis
- Named Entity Recognition (NER)
- Topic modeling e clustering
- Riassunti estrattivi e abstractive
- Traduzione neurale (50+ lingue)
Pipeline
- Streaming su Kafka per real-time
- Batch su Spark per dataset grandi
- Vector DB (Pinecone, Qdrant, Weaviate)
- Embeddings semantici per ricerca
Output
- API REST/GraphQL
- Webhook event-driven
- Dashboard analytics dedicata
- Export CSV/JSON/Parquet
FAQ
Funziona su lingue diverse dall'italiano?
Sì. Usiamo modelli multilingua che coprono nativamente 50+ lingue, con qualità comparabile all'inglese.
Posso analizzare documenti riservati?
Sì, le pipeline possono girare on-premise o su cloud privato senza che i dati lascino il tuo perimetro.
Quanto è accurata la sentiment analysis?
Tipicamente 88-94% su domini generalisti, 95%+ dopo fine-tuning sui tuoi dati etichettati.