NLP & Elaborazione del Linguaggio Naturale
Comprendi testi, email e documenti automaticamente con analisi del sentiment e classificazione.
Soluzioni NLP
Sentiment Analysis
Analizza il sentiment di recensioni, social media e feedback clienti.
Classificazione Testi
Classifica automaticamente email, ticket e documenti per categoria.
Estrazione Entita
Estrai nomi, date, importi e informazioni chiave dai testi.
Traduzione Automatica
Traduci contenuti in tempo reale mantenendo il contesto e il tono.
Riassunto Automatico
Genera riassunti intelligenti di documenti lunghi e complessi.
Ricerca Semantica
Cerca nei tuoi documenti per significato, non solo per parole chiave.
Implementazione NLP
Analisi Corpus
Analizziamo i tuoi testi e documenti per definire il dominio NLP.
Fine-Tuning Modello
Addestriamo il modello linguistico sui tuoi dati specifici.
Integrazione API
Forniamo API REST per integrare l'NLP nei tuoi applicativi.
Monitoraggio Qualita
Monitoriamo la qualita delle analisi e aggiorniamo il modello.
Che problemi risolve davvero l'elaborazione del linguaggio
Il linguaggio naturale è utile quando avete testo che oggi legge una persona per decidere cosa farne: mail da smistare, ticket da classificare, contratti da cui estrarre scadenze e importi, recensioni da leggere in blocco, documenti da cui tirare fuori campi per il gestionale. L'obiettivo non è «capire il testo» in astratto, ma trasformarlo in un dato strutturato su cui il vostro sistema può agire.
La differenza tra un modello che risponde e uno che cita
Un modello generico risponde sempre, anche quando non sa: è costruito per produrre testo plausibile, non per essere prudente. Su documenti aziendali è inaccettabile. Per questo, quando la risposta deve basarsi sui vostri contenuti, il sistema prima cerca nei vostri documenti e poi risponde citando da dove ha preso l'informazione. Se la risposta non c'è, lo dichiara.
È una differenza architetturale, non un'impostazione: cambia come si conservano i documenti, come si indicizzano e come si misura la qualità delle risposte.
Italiano, gergo e testo scritto male
I modelli grandi gestiscono bene l'italiano standard. Faticano su tre cose: gergo interno all'azienda, abbreviazioni di settore e testo scritto male, che nei ticket reali è la norma. Si risolve con un glossario vostro e con esempi presi dal vostro storico, non cambiando modello. Questa parte richiede un po' del vostro tempo all'inizio e determina buona parte del risultato.
Risultati NLP per i Nostri Clienti
L'analisi automatica dei contratti con NLP ci fa risparmiare 20 ore settimanali. Il sistema evidenzia clausole critiche e incongruenze che sfuggirebbero alla lettura umana.
Il sentiment analysis sui social ci permette di monitorare la reputazione dei nostri clienti in tempo reale su migliaia di menzioni giornaliere.
La classificazione automatica delle email e dei sinistri ha ridotto i tempi di smistamento del 85%. I reclami urgenti vengono identificati e prioritizzati in automatico.
Risultati NLP
Dai al Tuo Business il Potere del Linguaggio AI
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