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.

Termes et Conditions

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