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Les 10 meilleures API de détection de langue
Voici notre sélection des meilleures API de détection linguistique pour vous aider à choisir et à accéder au bon moteur en fonction de vos données.
La détection de langue détecte automatiquement la ou les langues présentes dans un document en fonction du contenu du document. À l'aide d'un moteur de détection de langue, vous pouvez obtenir la langue la plus probable pour un texte d'entrée, ou un ensemble de langues candidates possibles avec leurs probabilités associées.
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La détection des langues est antérieure aux méthodes informatiques : les premiers intéressés dans ce domaine ont été motivés par les besoins des traducteurs, et des méthodes manuelles simples ont été développées pour identifier rapidement les documents dans des langues spécifiques.
Le premier travail connu décrivant un programme fonctionnel de détection du langage pour le texte est celui de Mustonen en 1965, qui a utilisé l'analyse discriminante multiple pour apprendre à un ordinateur à faire la distinction entre l'anglais, le suédois et le finnois.
Au début des années 1970, Nakamura s'est penché sur le problème de la détection automatique des langues. Son identifiant de langue a permis de distinguer 25 langues écrites avec l'alphabet latin. Comme caractéristiques, la méthode a utilisé les taux d'occurrence des caractères et des mots dans chaque langue.
Les premiers travaux les plus cités sur la détection automatique du langage sont Cavnar et Trenkle en 1994. La méthode de Cavnar et Trenkle établit des profils par document et par langue, et classe un document en fonction du profil linguistique auquel il ressemble le plus, à l'aide d'une métrique de similarité par ordre de classement.
Amazon Comprehend utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations sur le contenu des documents. Amazon Comprehend traite tous les fichiers texte au format UTF-8 et les documents semi-structurés, tels que les documents PDF et Word. Il développe des connaissances en reconnaissant les entités, les phrases clés, le langage, les sentiments et les autres éléments communs d'un document.
L'API Cloud Natural Language fournit aux développeurs des technologies de compréhension du langage naturel, notamment l'analyse des sentiments, l'analyse des entités, l'analyse des sentiments des entités, la classification du contenu et l'analyse de la syntaxe. Cette API fait partie de la plus grande famille d'API Cloud Machine Learning. Chaque appel d'API détecte et renvoie également la langue, si aucune langue n'est spécifiée par l'appelant dans la demande initiale.
IBM propose une identification linguistique (LID) qui utilise une combinaison d'algorithmes et de modèles pour identifier la langue du texte, tels que les n-grammes de caractères, l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones. En s'appuyant sur un vaste ensemble de données d'échantillons de texte étiquetés dans différentes langues, ce service peut détecter plus de 400 langues et peut être utilisé pour identifier la langue du texte, des tweets, des articles de presse et d'autres types de texte. Il peut également détecter les parties du texte où la langue change, jusqu'au niveau des mots.
Intellexer est une plateforme linguistique qui intègre de puissants outils linguistiques pour analyser du texte en langage naturel. Intellexer Language Recognizer combine des technologies statistiques et linguistiques afin d'obtenir les meilleurs résultats de reconnaissance. Leur algorithme de détection du langage est basé sur un modèle mathématique solide d'algorithme d'espacement vectoriel. Il crée un espace multidimensionnel de vecteurs scannant des concours de documents et utilise la notion de N-grammes pour calculer leurs fréquences.
L'API Text Analytics est un service basé sur le cloud qui fournit un traitement avancé du langage naturel par rapport au texte brut et comprend quatre fonctions principales : analyse des sentiments, extraction de phrases clés, reconnaissance d'entités nommées et détection de la langue.
ModernMT est une technologie de traduction automatique neuronale développée par SDL. Il utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour détecter automatiquement la langue source d'un texte et le traduire dans la langue cible. Le processus de détection du langage est effectué à l'aide de réseaux de neurones entraînés sur un vaste ensemble de données de texte dans différentes langues.
NeuralSpace est une plateforme SaaS (Software as a Service) qui offre aux développeurs une interface Web sans code et une suite d'API pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP) du texte et de la voix que vous pouvez utiliser sans aucune connaissance en apprentissage automatique (ML) ou en science des données. Outre certaines langues courantes telles que l'anglais, l'allemand, le français, etc., la plateforme prend en charge diverses langues parlées en Inde, en Asie du Sud-Est, en Afrique, au Moyen-Orient, en Scandinavie et en Europe de l'Est. Outre la détection du langage, NeuralSpace se spécialise dans la traduction, la reconnaissance d'entités et la synthèse vocale, entre autres.
One AI fournit une solution de détection de la langue qui utilise des techniques avancées d'analyse linguistique et de traitement du langage naturel pour déterminer automatiquement la langue d'un texte ou d'un discours donné. One AI fournit également plusieurs fonctionnalités multilingues, notamment le traitement, la transcription, l'analyse et la compréhension, qui peuvent être intégrées à divers produits tels que les plateformes de podcast, le CRM, les outils de publication de contenu, etc.
Bien qu'OpenAI ne fournisse pas de fonction de détection de langue spécifique, les célèbres modèles GPT-3 développés par OpenAI peuvent être utilisés pour la détection des langues, car ils ont été utilisés pour diverses tâches de PNL, notamment l'identification de la langue, la traduction automatique, la synthèse de texte, etc. De plus, les modèles sont à usage général et peuvent être ajustés pour des tâches spécifiques, notamment la détection de la langue.
SpacY est une bibliothèque logicielle open source pour le traitement avancé du langage naturel, écrite dans les langages de programmation Python et Cython. SpacY est livré avec des pipelines préentraînés et prend actuellement en charge la tokenisation et la formation pour plus de 60 langues. Il propose des modèles de vitesse et de réseaux neuronaux de pointe pour le balisage, l'analyse, la reconnaissance d'entités nommées, la classification de texte, etc., un apprentissage multitâche avec des transformateurs préentraînés tels que BERT, ainsi qu'un système de formation prêt pour la production et un empaquetage, un déploiement et une gestion des flux de travail faciles des modèles. SpacY est un logiciel open source commercial, publié sous licence MIT.
Vous pouvez utiliser la détection de langue dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement des tâches de détection linguistique dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs propres solutions.
Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : synthèse vocale, détection du langage, API d'analyse des sentiments, synthèse, réponse aux questions, anonymisation des données, reconnaissance vocale, etc.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs de détection linguistique et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Vous devez configurer une API de fournisseur qui est demandée si et seulement si l'API principale de détection de langue ne fonctionne pas correctement (ou est en panne). Vous pouvez utiliser le score de confiance renvoyé ou d'autres méthodes pour vérifier l'exactitude du fournisseur.
Après la phase de test, vous serez en mesure de créer une cartographie des performances des prestataires en fonction des critères que vous aurez choisis (langues, domaines, etc.). Toutes les données que vous devez traiter seront ensuite envoyées à la meilleure API de détection de langue.
Vous pouvez choisir le fournisseur de détection linguistique le moins cher qui fonctionne le mieux pour vos données.
Cette approche est requise si vous recherchez une précision extrêmement élevée. Cette combinaison entraîne des coûts plus élevés mais permet à votre service d'IA d'être sûr et précis, car les API de détection du langage se valident et s'invalident mutuellement pour chaque élément de données.
Eden AI a été conçu pour l'utilisation de plusieurs API d'IA. Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises. Eden AI vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
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Vous pouvez consulter la documentation d'Eden AI ici.
L'équipe d'Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration de la détection linguistique. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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