Compréhension du langage naturel
La capacité de comprendre le langage et d’extraire des données à partir des documents, de gérer et d’identifier les interactions entre ces données est un réel avantage concurrentiel dans n’importe quel secteur.
Expert.ai distingue par défaut la signification correcte des mots et des expressions dans leur contexte et associe automatiquement les attributs de termes plus généraux qui sont conceptuellement liés à ces mots. Par exemple, il comprend les termes « SUV » et « sedan », et il comprend automatiquement que ces mots ont des attributs similaires qui découlent du fait qu’ils désignent tous deux un type de « voiture ».
En outre, expert.ai identifie les relations entre les concepts dans un texte. Ces deux caractéristiques découlent de sa capacité à effectuer différents niveaux d’analyse linguistique (analyse morphologique, grammaticale et de phrase) en conjonction avec l’analyse sémantique et la désambiguïsation des mots. Cette capacité à lire le texte et à comprendre le langage, semblable à celle d’un être humain, est un facteur de différenciation essentiel par rapport aux autres plateformes d’analyse de texte, car elle augmente la précision, la vitesse et la capacité à gérer des textes complexes.
Graphe de connaissances et expansion
Le graphe de connaissances d’expert.ai est une représentation du monde réel où les concepts sont définis et reliés les uns aux autres par des relations sémantiques. Le graphe de connaissances d’expert.ai offre une couverture à la fois large et approfondie de plus de 400 000 concepts en anglais. Par rapport à d’autres technologies d’analyse de texte qui nécessitent un entraînement initial et continu, lourd et exigeant en ressources, expert.ai exploite un graphe de connaissances intégré avec des algorithmes de compréhension du langage naturel pour lire, comprendre et apprendre à partir de n’importe quel texte.
Contrairement à d’autres plates-formes d’analyse de texte, expert.ai peut ajouter des connaissances spécifiques à un domaine ou à une entreprise grâce à des experts métier et à des algorithmes propriétaires de Deep Learning et de Machine Learning. Intégrer des connaissances du monde réel dans l’outil de désambiguïsation améliore les performances globales des modèles de langage naturel.
IA hybride – Symbolique + Machine Learning
En s’appuyant sur la technologie symbolique propriétaire décrite ci-dessus, expert.ai offre, par le biais de sa plateforme, une combinaison de techniques permettant de répondre à l’ensemble des cas d’usage du NLP, transformant le langage en connaissances et en informations afin que les équipes puissent prendre des décisions plus rapides et plus pertinentes. L’expérience que nous avons acquise lors de la mise en œuvre de projets nous a appris qu’aucune technique d’IA en langage naturel n’est adaptée à tous les projets. Les entreprises ont besoin de la flexibilité d’une approche d’IA hybride qui intègre des techniques d’IA symbolique et de Machine Learning (ML) pour répondre aux critères de réussite pour chaque cas d’usage, tels que l’explicabilité, l’évolutivité et la précision.
L’adoption d’une approche d’IA hybride permet aux équipes d’accéder aux modèles NL qui peuvent être performants dans des situations où peu de données d’entraînement sont disponibles. Il s’agit souvent d’une considération importante lorsque l’on travaille sur des projets spécifiques à un domaine, comme l’analyse des contrats ou la gestion des sinistres dans l’assurance. L’approche de l’IA hybride est également plus durable et plus écologique que l’approche ML seule ou les réseaux neuronaux qui nécessitent une grosse puissance de calcul.
Découvrez comment les experts d’expert.ai peuvent contribuer à la réussite de votre projet de langage naturel.
