IT
AccediInizia ora
Glossario

Classificazione del testo

Che cos’è Classificazione del testo?

La classificazione del testo assegna automaticamente i testi a categorie predefinite, ad esempio e-mail per tipo di richiesta, recensioni per sentiment o documenti per argomento. In passato servivano modelli dedicati addestrati su esempi etichettati; oggi i grandi modelli linguistici riescono spesso a classificare partendo da una semplice descrizione. Così le richieste possono essere smistate e inoltrate più rapidamente al reparto giusto.

Come aiuta KI.ordo

Il modello KI.ordo «Classificare un testo» usa il blocco Decisore IA, che assegna gli input a un massimo di otto categorie liberamente definibili.

Scopri di più →: Classificazione del testo

Modelli adatti

Temi

  • NLP
  • Classificazione
  • Automazione

Prova KI.ordo

Agenti, flussi e modelli in un’unica area di lavoro – demo gratuita di 24 ore.

Avvia demo
← Tutti i termini

Termini correlati

Classificazione automatica

La classificazione automatica assegna testi, documenti o record a categorie predefinite senza smistamento manuale. Tradizionalmente i modelli imparano da esempi etichettati; i grandi modelli linguistici possono assegnare le categorie anche solo in base a una descrizione. Usi tipici sono lo smistamento delle e-mail in arrivo per tipo di richiesta, l'attribuzione di documenti contabili o la segnalazione di richieste di assistenza urgenti. Per i casi importanti sono consigliabili controlli a campione da parte di persone.

  • Classificazione
  • Automazione
  • +1
Modello

Classificatore

Un classificatore è un modello o un metodo che assegna un input a una tra diverse categorie predefinite. Le varianti classiche, come gli alberi decisionali o Naive Bayes, vengono addestrate con esempi etichettati; anche i modelli linguistici possono classificare testi sulla base di una descrizione delle categorie. Usi tipici sono il rilevamento dello spam, lo smistamento delle richieste dei clienti per tema e la classificazione di documenti contabili. La qualità si misura con metriche come accuratezza, precisione e recall.

  • Classificazione
  • Machine learning
  • +1
Modello

Analisi del sentiment

L'analisi del sentiment determina automaticamente lo stato d'animo o l'atteggiamento espresso da un testo: di solito positivo, neutro o negativo, a volte emozioni più specifiche. Le aziende la usano per valutare grandi quantità di recensioni, e-mail di assistenza, sondaggi o post social e capire rapidamente dove i clienti sono soddisfatti e dove ci sono problemi. Restano difficili ironia, sarcasmo e giudizi misti come «consegna rapida, qualità deludente», per cui è bene far controllare dei campioni a persone.

  • NLP
  • feedback clienti
  • +1
Modello