NLP ve Büyük Ölçekli Metin Analizi
Her dilde metni analiz etmek, sınıflandırmak ve oluşturmak için kurumsal NLP pipeline'ları. Anketlerden sosyal medya takibine, sözleşmelerden destek e-postalarına kadar: yapılandırılmamış metinleri operasyonel içgörülere dönüştürüyoruz.
Büyük ölçekte dilsel analiz, otomatik çeviri, metin içeriği oluşturma ve sınıflandırma.
Kullanım senaryoları
- E-ticaret yorum analizi ve marka itibarı
- Destek taleplerinin (ticket) otomatik triyajı
- Uzun hukuk belgelerinin özetlenmesi
- SEO uyumlu ürün açıklamaları oluşturma
- Sosyal medya ve haberlerde marka takibi
Ölçülebilir avantajlar
- Dakikalar içinde milyonlarca metni okuma
- Yapılandırılmamış içerikten yapılandırılmış içgörüler
- Yerleşik çok dillilik
- Hacimle birlikte azalan marjinal maliyetler
Teknik detaylar
NLP Modelleri
- BERT, RoBERTa, DeBERTa (Çok dilli)
- Üretken LLM modelleri (GPT-4, Claude, Mistral)
- NER ve dilbilim için spaCy
- Dikey alanlarda Fine-tuning
Desteklenen Görevler
- Sentiment & emotion analysis
- Named Entity Recognition (NER)
- Topic modeling ve kümeleme
- Çıkarımsal ve özetleyici özetleme
- Sinirsel çeviri (50+ dil)
Pipeline
- Gerçek zamanlı işlemler için Kafka streaming
- Büyük veri kümeleri için Spark batch sistemleri
- Vector DB (Pinecone, Qdrant, Weaviate)
- Arama için anlamsal Embeddings
Çıktı
- REST/GraphQL API
- Event-driven Webhook yapısı
- Özel analiz dashboard'u
- CSV/JSON/Parquet dışa aktarma
FAQ
İtalyanca dışındaki dillerde çalışıyor mu?
Evet. 50'den fazla dili yerel olarak kapsayan, İngilizce ile karşılaştırılabilir kalitede çok dilli modeller kullanıyoruz.
Gizli belgeleri analiz edebilir miyim?
Evet, pipeline'lar verileriniz sizin sınırlarınızdan çıkmadan on-premise veya özel bulut üzerinde çalışabilir.
Sentiment analysis ne kadar doğru?
Genel alanlarda genellikle %88-94 arası, etiketlenmiş verilerinizle fine-tuning yapıldıktan sonra ise %95 ve üzeri doğruluk sağlar.