Case STUDY

Wnioskowanie na podstawie rozmów

Zudowanie modelu analitycznego umożliwiającego wnioskowanie na podstawie transkrypcji rozmów

Low-code tools are going mainstream

Purus suspendisse a ornare non erat pellentesque arcu mi arcu eget tortor eu praesent curabitur porttitor ultrices sit sit amet purus urna enim eget. Habitant massa lectus tristique dictum lacus in bibendum. Velit ut viverra feugiat dui eu nisl sit massa viverra sed vitae nec sed. Nunc ornare consequat massa sagittis pellentesque tincidunt vel lacus integer risu.

  1. Vitae et erat tincidunt sed orci eget egestas facilisis amet ornare
  2. Sollicitudin integer  velit aliquet viverra urna orci semper velit dolor sit amet
  3. Vitae quis ut  luctus lobortis urna adipiscing bibendum
  4. Vitae quis ut  luctus lobortis urna adipiscing bibendum

Multilingual NLP will grow

Mauris posuere arcu lectus congue. Sed eget semper mollis felis ante. Congue risus vulputate nunc porttitor dignissim cursus viverra quis. Condimentum nisl ut sed diam lacus sed. Cursus hac massa amet cursus diam. Consequat sodales non nulla ac id bibendum eu justo condimentum. Arcu elementum non suscipit amet vitae. Consectetur penatibus diam enim eget arcu et ut a congue arcu.

Vitae quis ut  luctus lobortis urna adipiscing bibendum

Combining supervised and unsupervised machine learning methods

Vitae vitae sollicitudin diam sed. Aliquam tellus libero a velit quam ut suscipit. Vitae adipiscing amet faucibus nec in ut. Tortor nulla aliquam commodo sit ultricies a nunc ultrices consectetur. Nibh magna arcu blandit quisque. In lorem sit turpis interdum facilisi.

  • Dolor duis lorem enim eu turpis potenti nulla  laoreet volutpat semper sed.
  • Lorem a eget blandit ac neque amet amet non dapibus pulvinar.
  • Pellentesque non integer ac id imperdiet blandit sit bibendum.
  • Sit leo lorem elementum vitae faucibus quam feugiat hendrerit lectus.
Automating customer service: Tagging tickets and new era of chatbots

Vitae vitae sollicitudin diam sed. Aliquam tellus libero a velit quam ut suscipit. Vitae adipiscing amet faucibus nec in ut. Tortor nulla aliquam commodo sit ultricies a nunc ultrices consectetur. Nibh magna arcu blandit quisque. In lorem sit turpis interdum facilisi.

“Nisi consectetur velit bibendum a convallis arcu morbi lectus aecenas ultrices massa vel ut ultricies lectus elit arcu non id mattis libero amet mattis congue ipsum nibh odio in lacinia non”
Detecting fake news and cyber-bullying

Nunc ut facilisi volutpat neque est diam id sem erat aliquam elementum dolor tortor commodo et massa dictumst egestas tempor duis eget odio eu egestas nec amet suscipit posuere fames ded tortor ac ut fermentum odio ut amet urna posuere ligula volutpat cursus enim libero libero pretium faucibus nunc arcu mauris sed scelerisque cursus felis arcu sed aenean pharetra vitae suspendisse ac.

Na podstawie przeprowadzonych badań nad transkrypcją rozmów uzyskano zbiór, który może podlegać analizie w zakresie możliwości wnioskowania z transkrypcji rozmów.

Opracowanie modelu analitycznego do analizy transkrypcji rozmów przebiegało wieloetapowo. W pierwszej kolejności przeprowadziliśmy staranną selekcję zbioru transkrypcji, dbając o różnorodność jakościową materiału. Wykorzystaliśmy zarówno transkrypcje wysokiej jakości, jak i te zawierające więcej błędów, co pozwoliło nam stworzyć reprezentatywną próbkę rzeczywistych warunków.

Na podstawie wyselekcjonowanych materiałów, stworzyliśmy prototyp systemu analitycznego. Model został poddany intensywnym testom w środowisku developerskim, gdzie sprawdzaliśmy jego skuteczność w różnych scenariuszach użycia. Następnie przeprowadziliśmy serię testów w środowisku BETA, które pozwoliły nam zebrać cenne dane o działaniu systemu w warunkach zbliżonych do produkcyjnych.

‍

Case studies z naszych realizacji - opisujemy wdrożenia sztucznej inteligencji.

Szczegóły