Generative AI per l'estrazione di dati da documenti eterogenei: analisi comparativa di modelli LLM e strumenti tradizionali
Franchi, Riccardo (A.A. 2024/2025) Generative AI per l'estrazione di dati da documenti eterogenei: analisi comparativa di modelli LLM e strumenti tradizionali. Tesi di Laurea in Informatica, Luiss Guido Carli, relatore Fabio Dellutri, pp. 38. [Bachelor's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Analisi dello stato dell’arte. Tecniche tradizionali per l'estrazione di dati. Soluzioni basate su generative AI e LLM. Limiti e opportunità. Definizione dei criteri di comparazione. Accuratezza. Flessibilità. Scalabilità. Facilità di utilizzo. Costo computazionale. Selezione degli strumenti da confrontare. Sperimentazione.
| Thesis Type: | Bachelor's Degree Thesis |
|---|---|
| Institution: | Luiss Guido Carli |
| Degree Program: | Bachelor's Degree Programs > Bachelor's Degree Program in Economics and Management (L-18) |
| Chair: | Informatica |
| Thesis Supervisor: | Dellutri, Fabio |
| Academic Year: | 2024/2025 |
| Session: | Autumn |
| Deposited by: | Alessandro Perfetti |
| Date Deposited: | 17 Apr 2026 13:19 |
| Last Modified: | 17 Apr 2026 13:19 |
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/45449 |
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