Обробка природної мови
Обробка природної мови (NLP) — галузь штучного інтелекту, що навчає комп'ютери розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. Рішення CodeNest у сфері NLP автоматизують рутинну роботу з текстом, яка щодня поглинає години часу ваших співробітників: обробку вхідних звернень клієнтів, аналіз тисяч відгуків, витяг ключових даних із договорів і рахунків, класифікацію документів та підготовку автоматичних підсумків. Ми використовуємо сучасні мультимовні трансформерні моделі (BERT, XLM-RoBERTa, GPT-4) з тонким налаштуванням (fine-tuning) на вашому галузевому корпусі. Це означає, що модель розуміє специфічну юридичну, медичну чи фінансову термінологію вашої компанії та досягає точності класифікації 90%+ навіть для вузькоспеціалізованих задач. Пріоритетна підтримка української мови: розробляємо NLP-рішення, що коректно обробляють українські тексти, включаючи морфологічні особливості та галузевий сленг. Також підтримуємо англійську та польську мови. Наші рішення інтегруються з CRM, HelpDesk-системами та корпоративними порталами через REST API або Kafka, обробляючи до 2 000 документів на секунду на одній GPU при необхідності.
Що ми розробляємо
- Фінансові послуги
- Юридичні послуги
- E-commerce
- Медіа та PR
- Контакт-центри
- Медицина та фармацевтика
- Державний сектор
- Страхування
Процес роботи
- 1
Аналіз текстових даних та постановка задачі
1–2 тижніЗбір і аналіз наявних текстів, визначення задачі (класифікація, NER, підсумовування, QA), формування схеми розмітки та критеріїв якості.
- 2
Fine-tuning та оцінка моделі
3–5 тижнівПідготовка тренувального корпусу, fine-tuning BERT/XLM-R або GPT-моделі на ваших даних, оцінка F1-score за категоріями, ітерація до досягнення цільової точності.
- 3
Інтеграція в бізнес-процеси
2–3 тижніREST API або Kafka-інтеграція для потокової обробки, підключення до CRM/ERP/HelpDesk, налаштування людської перевірки (human-in-the-loop) для граничних випадків.
FAQ
Чи підтримується українська мова у NLP-моделях?
Так, це наш пріоритет. Використовуємо multilingual-моделі (XLM-RoBERTa) з додатковим fine-tuning на україномовному корпусі. Для специфічних галузей (юридика, медицина, агро) збираємо власні тренувальні дані для досягнення точності 90%+.
Як автоматично класифікувати тисячі вхідних звернень на добу?
Розгортаємо мікросервіс на основі fine-tuned BERT із пакетною обробкою. Типова пропускна здатність — 500–2 000 документів на секунду на одній GPU. Для пікового навантаження налаштовуємо автоскейлінг через Kubernetes.
Що таке NER і навіщо він потрібен бізнесу?
Named Entity Recognition — автоматичне вилучення структурованої інформації з тексту: імен, компаній, сум, дат, адрес. Дозволяє автоматично заповнювати CRM із листів, витягати реквізити з договорів, виявляти згадки брендів у ЗМІ без ручного читання.
Яка різниця між rule-based та ML-підходом до NLP і що обрати?
Rule-based системи швидко налаштовуються для вузьких задач з чіткими патернами, але не масштабуються і ламаються при зміні формулювань. ML-моделі витримують варіативність мови і покращуються з накопиченням прикладів. Зазвичай поєднуємо обидва підходи: правила для критичних випадків, ML для основного потоку.
Скільки часу займає побудова NLP-пайплайну від збору даних до продакшену?
Для типової задачі класифікації або аналізу тональності — 6–10 тижнів: 2 тижні на розмітку корпусу, 3–5 тижнів на fine-tuning та ітерацію, 1–2 тижні на інтеграцію. Складні задачі на кшталт юридичного NER або медичної екстракції потребують 12–16 тижнів через специфіку домену.
Готові впровадити NLP / Обробка мови у вашому бізнесі?
Поговоримо про ваш проєкт. Перша консультація безкоштовна — обговоримо задачі, терміни й бюджет. Підписуємо NDA перед будь-яким обміном деталями.
🔒 NDA підписуємо · Відповідь за 24 год · Безкоштовна консультація