Scriverò modelli NLP per analisi del sentiment, classificazione del testo e topic modeling
Data Science, Analytic, AI Engineer
Informazioni su questo servizio
Hai dati di testo preziosi come recensioni, post sui social, sondaggi, ticket di supporto e non sai come estrarne insight?
Sei nel posto giusto.
Sono laureato in Data Science con medaglia d'oro e sviluppatore AI con esperienza nella produzione di sistemi NLP attivi e che servono utenti reali. Ho creato Pulisint, una piattaforma di analisi del sentiment in produzione che raccoglie dati in tempo reale, li elabora tramite una pipeline personalizzata di LLM e mostra insight in tempo reale su una dashboard.
COSA POSSO COSTRUIRE PER TE
- Analisi del sentiment (positivo/negativo/neutro, rilevamento delle emozioni)
- Classificazione del testo nelle tue categorie personalizzate
- Topic modeling (LDA, NMF, BERTopic)
- Riconoscimento di entità nominate (NER) e estrazione di informazioni
- Modelli di testo basati su BERT, RoBERTa o LLM fine-tuned
- Analisi di testi sui social media (Twitter, Reddit, recensioni)
- Pipeline NLP personalizzata con LangChain o HuggingFace
- Dashboard NLP in tempo reale o REST API (FastAPI)
- Pipeline di scraping e preprocessing dei dati
- Notebook Jupyter pulito con documentazione completa
️STRUMENTI & LIBRERIE
Python · HuggingFace Transformers · LangChain · BERT/RoBERTa
NLTK · SpaCy · Scikit-Learn · FastAPI · Pandas · Matplotlib
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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MATLAB
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SQL
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Colab
Framework:
Scikit-learn
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DeepPy
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FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare?
Condividi il tuo dataset di testo (CSV, Excel, JSON o file di testo grezzo), una descrizione di cosa vuoi analizzare e il risultato atteso. Se non hai ancora un dataset, posso aiutarti anche con data scraping. Scrivimi prima di ordinare e ti confermerò il metodo migliore.
Puoi lavorare con i miei dati di testo specifici del settore?
Sì. Ho creato pipeline NLP per dati dei social media, recensioni clienti, risposte a sondaggi, ticket di supporto e articoli di news. Uso BERT o modelli specifici del dominio quando i modelli generici non sono abbastanza precisi per i tuoi dati.
Quali modelli usi, ML di base o deep learning avanzato?
Entrambi, a seconda delle tue esigenze e del budget. Per compiti semplici uso Scikit-Learn (SVM, Naive Bayes, Random Forest). Per maggiore precisione uso BERT, RoBERTa o LLM ottimizzati tramite HuggingFace. Ti consiglio l'approccio più adatto dopo aver esaminato i tuoi dati.
Puoi distribuire il modello NLP come web app o API?
Sì. I pacchetti Standard e Premium includono deployment di endpoint FastAPI o app web Streamlit/Gradio. Posso distribuire su Hugging Face Spaces (gratuito) o Railway/Render su richiesta. Menziunamelo quando ordini.
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Saqia, exceeded expectations from start to finish great attention to detail and clear communication throughout. She went above and beyond with a super quick turnaround and fastest delivery I've experienced. Highly recommended, will definitely order again!
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