Vai al contenuto

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

  • Encoder multilingua (famiglie BERT/RoBERTa/DeBERTa)
  • Modelli generativi commerciali e open-weight
  • spaCy per NER e analisi linguistica
  • Fine-tuning su domini verticali quando serve

Task supportati

  • Sentiment & emotion analysis
  • Named Entity Recognition (NER)
  • Topic modeling e clustering
  • Riassunti estrattivi e abstractive
  • Traduzione neurale multilingua

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

Come lavoriamo su testi e documenti

  1. Corpus e tassonomia — Definiamo quali documenti entrano nel perimetro e con quale struttura di categorie: senza tassonomia condivisa la classificazione non è valutabile.
  2. Estrazione — Normalizziamo formati eterogenei — PDF, scansioni, email, allegati — e recuperiamo il testo con controllo sulla qualità del riconoscimento.
  3. Modelli di analisi — Classificazione, estrazione di entità, riassunto o confronto: ogni compito ha metrica e soglia di accettazione proprie.
  4. Set di valutazione — Costruiamo un campione annotato da persone del dominio e lo usiamo come riferimento stabile a ogni modifica.
  5. Revisione umana — Definiamo la soglia sotto la quale il documento viene messo in coda di verifica invece che processato automaticamente.
  6. Esercizio — In produzione monitoriamo scarti, categorie nuove e documenti anomali, che sono il segnale principale di un corpus in evoluzione.

Consegniamo tassonomia, set di valutazione annotato, pipeline di estrazione e report delle metriche per categoria.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

Richiedi una consulenza · Scopri la consulenza AI · Tutti i servizi · AI per settori

FAQ

Funziona su lingue diverse dall'italiano?

Sì. Usiamo modelli multilingua; la qualità però varia per lingua e per dominio, quindi la verifichiamo su un campione di testi reali prima del rilascio.

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?

L'accuratezza dipende dal dominio e dalla qualità dei dati etichettati: misuriamo la baseline sul tuo corpus e, se serve, alziamo il risultato con fine-tuning.