Pangeanic peut vous aider dans l'extraction des connaissances
Imaginez que vous êtes assis sur des tonnes de données qui doivent être traitées pour être exploitées, ou sur des Big Data qui doivent être traitées tous les jours. Ces données proviennent d’une variété de sources. Il s’agit en grande partie de documents, mais aussi d’e-mails, d’enregistrements vocaux, des articles d’actualités au format texte, d’interviews à la radio, de sites Web, de documents de tiers au format PDF, d’images et de texte scannés, de vidéos, etc.
Vous pouvez également recevoir des informations financières clés de la part de diverses banques et institutions financières, auprès desquelles vous ne devez collecter que des informations clés telles que les noms des personnes et des institutions ou les taux de change. Les solutions d’IA de Pangeanic identifient rapidement les bonnes données pour que vous puissiez prendre les meilleures décisions.
Cas d’utilisation typiques de l’ingénierie et de la découverte des connaissances
Créer des feuilles de calcul csv/spreads avec des données financières provenant de banques centrales et d'institutions financières sur les prévisions de change.
Fournir un rapport de synthèse sur un sujet en extrayant des données de différentes sources.
Étiquetage des données volumineuses avec des étiquettes PLN typiques pour l'apprentissage automatique
Extraire des noms, des lieux et des actions d'une série de programmes télévisés, de vidéos Internet ou d'interviews radiophoniques, en utilisant d'abord la synthèse vocale.
Trouvez des commentaires sur les contributions des médias sociaux et identifiez chaque tweet ou commentaire comme étant positif ou négatif.
Trier automatiquement les documents en fonction d'un champ prédéfini et créer une vue d'ensemble.
Outil d'ingénierie de la connaissance et de découverte
L'outil d'ingénierie et de découverte des connaissances de Pangeanic est là pour le faire pour vous avec précision : quelle que soit la source, nous la convertissons en texte pour qu'elle puisse être traitée. Grâce à une série de techniques TLN, nous structurerons les données de manière à ce que les informations clés puissent être extraites dans un format convivial. Il peut s'agir d'une liste d'actions ou de personnes qui font quelque chose, de mots-clés, de quantités extraites de tableaux de différentes formes, de phrases clés ou d'un étiquetage complet du matériel afin que tout type d'information exploitable puisse être pris à l'avenir.
L’extraction des connaissances (ou k-Discovery) ne doit pas être confondue avec l’e-Discovery car elle ne fait pas qu’extraire des informations d’un texte à partir d’une liste donnée de mots clés, laissant la source intacte. L’extraction des connaissances structure le texte source afin que les méthodes d’apprentissage automatique et de data mining puissent être appliquées à tout type de recherche d’informations structurées à un stade ultérieur. La k-Discovery diffère de la synthèse tant elle ne vise pas à créer un résumé abstrait du texte pour un traitement rapide par l’utilisateur (ce qui peut tout de même constituer une utilisation finale de l’extraction des connaissances).
Il applique les connaissances à la source, de sorte que de nombreux types d'actions peuvent être réalisés et que plusieurs types d'utilisations peuvent en être tirés.