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Glossaire

Reconnaissance d’entités nommées (NER)

Qu’est-ce que Reconnaissance d’entités nommées (NER) ?

La reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition, NER) est une technique de traitement du langage qui repère dans un texte les noms de personnes, d’entreprises et de lieux, ainsi que les dates ou montants, et les classe par catégorie. Le texte libre devient ainsi une donnée structurée. Exemple : l’entreprise expéditrice, l’interlocuteur, la date de livraison et le montant d’une facture sont extraits d’un e-mail et transférés dans un CRM.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo « Extraire noms, entreprises, lieux et dates » vous restitue ces informations sous forme de liste structurée (JSON).

En savoir plus →: Reconnaissance d’entités nommées (NER)

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Thèmes

  • TAL
  • Extraction d’information
  • Analyse de texte

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Termes associés

IA extractive

L’IA extractive désigne les méthodes qui prélèvent des informations existantes dans des textes ou documents, au lieu de rédiger un contenu nouveau. Le résultat provient de la source mot pour mot ou selon une structure fixe : numéros de facture tirés de PDF, phrases clés pour un résumé ou passage pertinent en réponse à une question. Comme rien n’est inventé, le risque d’affirmations fausses est plus faible qu’avec une approche purement générative ; les deux sont souvent combinées.

  • Extraction d’information
  • Documents
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Modèle

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing) est la branche de l'IA qui permet aux ordinateurs d'analyser, de comprendre et de produire le langage humain, écrit ou oral. Il couvre des tâches comme la traduction, la classification, le résumé, l'analyse de sentiment ou les systèmes de questions-réponses. Longtemps dominé par des règles et des méthodes statistiques, le domaine est aujourd'hui façonné par les grands modèles de langage.

  • NLP
  • Langage
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Résolution de coréférences

La résolution de coréférences est une tâche de traitement automatique du langage qui consiste à repérer les expressions d'un texte désignant la même personne, chose ou situation. Dans « Mme Weber a appelé. Elle souhaite être rappelée », le système doit comprendre que « elle » désigne Mme Weber. C'est important pour les résumés, l'extraction d'informations et les chatbots qui doivent suivre les références sur plusieurs phrases ou échanges.

  • TAL
  • Compréhension de texte
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spaCy

spaCy est une bibliothèque Python open source de traitement automatique du langage, développée par l'entreprise berlinoise Explosion. Elle découpe les textes en mots et en phrases, détermine les catégories grammaticales et les formes de base, analyse la structure des phrases et reconnaît les entités nommées comme les personnes, entreprises ou lieux. Des modèles préentraînés existent pour de nombreuses langues, dont le français. spaCy vise la rapidité et l'usage en production, par exemple pour prétraiter de grands volumes de documents.

  • TAL
  • Python
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