• Langage Naturel ( NLP )

      Technologies : Traitement du langage naturel

      • Les chaînes de caractère (textes) ne sont pas compréhensibles par un ordinateur. Par le biais de vecteurs représentatifs de différentes propriétés du texte, nous permettons à la machine de comprendre l’humain.
      • L’analyse peut se faire sur la fréquence relative des mots, sur leur sens, voire sur leur contexte dans une phrase en fonction des besoins.
      • Les réseaux de neurones de type LSTM (long short term memory) permettent de prendre en compte le contexte d’un mot dans une phrase

      Use cases : Traitement du langage naturel (wip)

      • Ranger automatiquement les documents selon leur type, classifier l’information qu’ils contiennent en utilisant des vecteurs représentatifs du sens ou de la fréquence relative des termes ;
      • Extraire des informations contenues dans un document dans des tableaux ou du corps de texte par le biais de calculs de proximité sémantique et de reconnaissance de structures ;
      • Indexer des documents et en extraire des mots-clés par analyse de fréquence d’apparition et de pertinence ;
      • Rechercher une information dans un texte de manière intelligente prenant en compte le sens des mots ;
      • Reconnaître les éléments d’une requête vocale même mal transcrite par un moteur de speech-to-text par analyse des phonèmes.

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