Eseguiamo diversi tipi di analisi testi, occupandoci di documenti di diverso tipo, tenore e lunghezza.

Qualche esempio? Tweets, interrogazioni parlamentari, segnalazioni al servizio clienti, risposte aperte nei sondaggi, offerte di lavoro, programmi elettorali, commenti su Facebook, resoconti missione, paper scientifici...

Domande tipiche alle quali cerchiamo di rispondere sono:

- Ci sono comunità di persone che parlano in modo simile? Posso raggruppare i miei utenti o clienti in base a come parlano? (Es. per analisi tweets o sondaggi)

- Quali sono i temi trattati? Cosa interessa a chi sta parlando? (Es. nei programmi elettorali, nei resoconti e paper, nell'attività social)

- Ci sono strutture implicite? Posso categorizzare i testi in automatico? (Es. categorie e sottocategorie di reclami al servizio clienti)

Dati dei testi e delle categorie possiamo creare un classificatore che, imparando dai dati, sia capace di restituire la categoria adeguata per un testo nuovo (ad esempio per categorizzare automaticamente gli annunci di lavoro).

Possiamo estrarre:

Keywords - Temi emergenti

Possiamo classificare i testi sia imponendo categorie a scelta del cliente e addestrando algoritmi, sia inferendo le categorie implicite legate al dato.

Facciamo analisi di mappe semantiche (cerchiamo di capire ed estrarre come le persone si esprimono con i testi) e di sentiment (come si parla di un determinato tema?).

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