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Les 10 meilleures technologies de reconnaissance des entités nommées (NER)
Dans cet article, nous présenterons nos 10 meilleures API de reconnaissance d'entités nommées (NER) et expliquerons comment choisir et accéder au bon moteur en fonction de vos données.
La reconnaissance d'entités nommées (NER) fait référence à un processus qui consiste à scanner une phrase ou un morceau de texte à la recherche d'entités qui peuvent être classées en tant que noms, organisations, emplacements, quantités, valeurs monétaires, pourcentages, etc.
L'API NER peut aider les entreprises à mieux comprendre les commentaires des clients, à analyser les tendances relatives à de grandes quantités de données textuelles et à extraire des informations précieuses à partir de textes non structurés.
L'histoire des méthodes de reconnaissance d'entités nommées (NER) remonte aux conférences sur la compréhension des messages (MUC) qui se sont tenues dans les années 1990 aux États-Unis. À cette époque, le MUC se concentrait sur la recherche sur l'extraction d'informations (IE) afin d'extraire des informations structurées sur les activités des entreprises et les activités liées à la défense à partir de sources textuelles non structurées telles que des articles de journaux. À cette époque, le nombre de catégories d'entités était limité à 7 ou 10, et les balises NER pour annoter les entités dans le texte étaient créées à l'aide de dictionnaires et de règles fabriqués à la main ou de certaines techniques d'apprentissage supervisé.
Au fil des ans, on a assisté à une évolution vers des techniques d'apprentissage supervisé telles que les arbres de décision et les machines à vecteurs de support, qui sont devenues la technologie NER dominante. Avec les progrès de la PNL et de l'apprentissage automatique, le NER a évolué pour couvrir un plus large éventail de catégories d'entités et améliorer la précision de la reconnaissance des entités dans le texte. De plus, NER a été intégré à diverses applications de PNL, telles que l'analyse des sentiments et la synthèse de texte, afin d'extraire des informations précieuses à partir de données textuelles non structurées.
La solution NER d'AWS est appréciée pour sa haute précision et ses options de personnalisation. L'API peut être entraînée pour reconnaître des domaines et des langues spécifiques, et elle peut s'intégrer facilement à d'autres outils AWS pour une analyse et un traitement plus approfondis. En outre, les solides mesures de sécurité et de conformité d'Amazon contribuent à garantir son évolutivité et sa fiabilité.
L'API prend en charge un large éventail de langues, notamment l'anglais, l'espagnol, le français, l'allemand, le chinois, etc. Il peut également identifier des entités avec une grande précision et reconnaître les relations entre elles, fournissant ainsi un contexte supplémentaire aux informations extraites.
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IBM Watson propose une solution NER hautement personnalisable et riche en fonctionnalités pour la reconnaissance d'entités, capable de gérer plusieurs langues et de reconnaître des entités dans divers contextes.
L'API NER de Lettria offre un équilibre entre précision et vitesse de traitement, ce qui en fait un choix idéal pour un large éventail d'applications liées à la NLP. La société offre également la possibilité d'affiner son API NER pour des cas d'utilisation spécifiques, ce qui permet une plus grande personnalisation. De plus, l'API possède une interface RESTful simple, ce qui facilite son intégration dans les applications existantes.
Microsoft propose des services d'API NER dans le cadre de sa suite Microsoft Azure Cognitive Services. L'API est hébergée sur Microsoft Azure, fournissant une infrastructure évolutive et fiable, et permet une intégration facile via des SDK et des API. En outre, l'API prend en charge plusieurs langues, ce qui permet son utilisation dans diverses applications mondiales.
Monkey Learn fournit une plateforme d'apprentissage automatique avancée qui extrait et identifie des entités à partir de données textuelles non structurées. L'API est hautement personnalisable, ce qui permet aux utilisateurs d'entraîner le modèle à reconnaître des entités spécifiques à leur secteur d'activité ou à leur cas d'utilisation. Il offre un haut niveau de précision et prend en charge plusieurs langues pour l'API. En outre, Monkey Learn fournit également des analyses et des rapports détaillés, ce qui permet aux utilisateurs de suivre facilement les performances de leurs modèles NER et d'identifier les domaines à améliorer.
L'API NER de Neural Space offre une personnalisation et une haute précision, ce qui en fait un choix approprié pour les organisations qui ont besoin de traiter des données textuelles dans des domaines ou des langues spécifiques. De plus, sa prise en charge multilingue et sa facilité d'intégration permettent une flexibilité adaptée à un large éventail de cas d'utilisation.
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L'API NER de OneAI offre une combinaison de haute précision, de support multilingue, d'évolutivité et de facilité d'intégration, ce qui en fait un choix approprié pour les organisations qui ont besoin de traiter de grandes quantités de données texte dans différentes langues.
Grâce à ses algorithmes d'apprentissage en profondeur qui ont été entraînés sur de grands ensembles de données, l'API NER de Repustate peut garantir exactitude et précision. Ils offrent également un support multilingue et une API hautement personnalisable, permettant aux développeurs d'ajuster les paramètres de l'API pour répondre à leurs besoins spécifiques.
L'API NER de Text Razor a la capacité de reconnaître les entités dans leur contexte, en tenant compte des mots et expressions environnants pour identifier le type d'entité correct. La plateforme prend également en charge plusieurs langues et présente un haut niveau de précision, grâce à ses algorithmes avancés d'apprentissage automatique. De plus, la plateforme propose un traitement en temps réel et peut gérer de gros volumes de données
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 pré-entraînés 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 NER dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Ce ne sont là que quelques exemples de cas d'utilisation des API NER. Cette technologie peut être utilisée dans diverses applications pour extraire des informations pertinentes à d'autres fins.
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 les tâches NER 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, analyse des sentiments, synthèse, réponse aux questions, anonymisation des données, reconnaissance vocale, etc.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs NER 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 fournisseur qui est demandée si et seulement si l'API NER principale 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.). Chaque donnée que vous devez traiter sera ensuite envoyée à la meilleure API NER.
Vous pouvez choisir le fournisseur NER 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 NER se valideront et s'invalideront 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 Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration NER. 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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