Import da database o file
Importare il testo aperto da un campo di database o da cartelle di file con eventuale OCR dei documenti scansionati.
LA SEMANTICA PER INCREMENTARE LA CAPACITA’ DI ANALISI DEI DATI E MIGLIORARE LE DECISIONI STRATEGICHE
Lo strumento SemantiCase
SemantiCase è una procedura software semplice ma potente per analizzare tutti i tipi di testi aperti attraverso modelli di NLP, riducendo effort e complessità dell’analisi. Semanticase integra modelli di Natural Language Processing e Understanding, machine learning, statistica ed informatica.
Attraverso l’integrazione nel suo back-end di complessi modelli matematico-probabilistici di rappresentazione semantica, consente a ogni operatore di avviare l’analisi attraverso un sistema user-friendly, delegando l’intervento dell’esperto della materia, non nell’onerosa fase di classificazione e organizzazione dei dati, ma direttamente nella fase più importante di interpretazione dei risultati. Attraverso la dashboard si dispone di una rappresentazione dei dati che rende agevole il lavoro di analisi di fenomeni qualitativi, facilitando il reporting a supporto dei processi decisionali.
L’analisi semantica dei testi, infatti, permette di integrare i consueti i processi decisionali, rendendo utilizzabili e valorizzando informazioni qualitative generalmente difficili da cogliere, se non tramite una onerosa lavorazione.
Il testo aperto, oltre ai contenuti specifici, si caratterizza anche per connotazioni su atteggiamenti, vissuti e opinioni personali. L’immediatezza e la complessità del testo scritto offre a chi scrive un perimetro più ampio di espressione e permette di realizzare una comunicazione autentica dei significati. Poterne cogliere tutti i significati e le specificità attraverso metodi di confronto e sintesi dei testi è la mission di Semanticase.
Semanticase per HR- Risorse umane
L’analisi semantica si applica in ambito HR nelle diverse fasi di gestione delle Risorse Umane, portando alla luce i significati espressi nei testi aperti e dando un contributo alle conoscenze per assumere comportamenti decisionali efficienti.
Alcuni esempi di applicazione:
Semanticase per il Digital learning
E’ possibile utilizzare Semanticase per diversi utilizzi in ambito digital learning.
Alcuni esempi sono:
Semanticase per la Customer Care
L’analisi semantica può essere utilizzata nel contesto dell’assistenza al cliente per l’analisi periodica del flusso di reclami commerciali e tecnici inviati via dai clienti e/o le richieste di assistenza (inclusi anche i messaggi vocali). È possibile effettuare l’analisi degli argomenti di reclamo, i trend nel tempo, l’indice di sentiment e indagare le parole predittive di churn / cessazione.
Semanticase per la Gestione documentale
Applicazione delle tecniche di analisi semantica per l’analisi della documentazione aziendale, anche al fine di integrare la semantica nei processi di gestione documentale.
Un esempio di applicazione: compliance di documenti
Applicazione delle tecniche di analisi semantica finalizzata al controllo di compliance della documentazione di valutazione dei rischi per la sicurezza (definiti sul piano normativo e dei regolamenti interni).
L’analisi di compliance viene condotta attraverso la misura del grado di adeguatezza/vicinanza semantica per ogni area di rischio attraverso l’espressione di uno scoring probabilistico rispetto al sistema di regole definito. Tale indicazione può essere integrata a processi di prioritizzazione di analisi del documento.
Importare il testo aperto da un campo di database o da cartelle di file con eventuale OCR dei documenti scansionati.
Importare il testo aperto e vocali da uno o più gruppi, liste broadcast o numeri whatsapp,
Importare il testo aperto da file audio e messaggi vocali tramite sistema
speech-to-text.
Identificare le parole più popolari per frequenza e classificarle in base ai diversi stati di una variabile.
Individuare le parole distintive ed esclusive per singolo stato di una variabile strutturata che accompagna i testi
Analizzare la polarizzazione delle opinioni, il loro andamento nel tempo, in relazione a co-variate e analisi delle emotions.
Individuare nei testi i temi trasversali attraverso la costruzione di modelli stocastici delle co-occorrenze delle parole
Studiare le parole caratteristiche di una tematica in relazione allo stato delle co-variate collegate al testo
Studiare le tematiche in base a co-variate descrittive utilizzando sia modelli lineari che ad effetti misti
Scrivere è sempre nascondere qualcosa,
in modo che poi venga scoperto
Italo Calvino – Se una notte d’inverno un viaggiatore (1979)
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Tipologia di report:
in base al volume di dati
Elaborazione dati:
in base al numero elaborazioni
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durata a scelta ( dal mese, su base trimestre, semestrale o annuale)
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