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Un API PNL est un outil qui permet aux développeurs d'ajouter un traitement linguistique avancé à leurs applications sans avoir à tout créer depuis le début. Les API NLP fournissent des fonctionnalités et des modèles prédéfinis pour des tâches telles que analyse des émotions, interprétation de texte, langues de traduction, recherche d'entités nommées, et résumé du texte.
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Ces outils aident les développeurs à traiter et à comprendre les données écrites, en collectant des informations pour améliorer la compréhension du langage naturel dans des applications telles que les chatbots, les assistants virtuels et les outils pour analyse des sentiments.
Pour les utilisateurs à la recherche d'un moteur rentable, il est recommandé d'opter pour un modèle open source. Voici la liste des meilleurs modèles Open Source de PNL :
Rasa Open Source propose un traitement en langage naturel open source pour décomposer les messages complexes des utilisateurs en intentions et en entités que les chatbots peuvent interpréter. En utilisant des bibliothèques d'apprentissage automatique de niveau inférieur telles que Tensorflow et SpacY, Rasa Open Source fournit un logiciel de traitement du langage naturel hautement personnalisable, à la fois accessible et précis.
Flair propose des modèles de traitement du langage naturel (NLP) de pointe pour améliorer votre texte. Nos modèles incluent la reconnaissance d'entités nommées (NER), l'analyse des sentiments et le balisage partiel du discours (PoS). Nous fournissons également un support spécial pour les données biomédicales, la désambiguïsation sensorielle et la classification. Nos modèles sont disponibles pour une gamme croissante de langues.
SpacY est une bibliothèque avancée qui utilise le traitement du langage naturel en Python et Cython. Développé à la suite de recherches de pointe, il a été spécialement conçu pour un usage commercial dès sa création.
PyText est un framework de modélisation PNL basé sur l'apprentissage en profondeur construit sur PyTorch. Son objectif est de répondre à deux exigences simultanées, à savoir permettre des expériences rapides et proposer des modèles à grande échelle, qui sont souvent en conflit les uns avec les autres. Ceci est réalisé en fournissant des interfaces et des résumés simples et évolutifs pour les composants du modèle, et en utilisant la capacité de PyTorch à exporter des modèles pour des inférences via le moteur d'exécution optimisé Caffe2.
Une bibliothèque de recherche en PNL open source.
Si les modèles open source offrent de nombreux avantages, ils présentent également des inconvénients et des défis potentiels. Voici quelques inconvénients liés à l'utilisation de modèles open source :
Compte tenu des coûts et des défis potentiels liés aux modèles open source, une solution rentable consiste à utiliser des API. Eden AI facilite l'intégration et la mise en œuvre des technologies d'IA grâce à son API, en se connectant à plusieurs moteurs d'IA.
Eden AI présente une large gamme d'API d'IA sur sa plateforme, personnalisées pour répondre à vos besoins spécifiques et à vos limites financières. Ces technologies incluent l'analyse des données, l'identification de la langue, l'analyse des sentiments, la reconnaissance de logos, la réponse aux questions, l'anonymisation des données, la reconnaissance vocale et de nombreuses autres fonctionnalités.
Pour commencer, nous offrons des crédits gratuits de 10$ pour vous permettre d'explorer nos API.
Notre API standardisée vous permet d'intégrer facilement des API NLP dans votre système en utilisant différents fournisseurs sur Eden AI. Voici la liste de l'une des tâches de la PNL, NER (par ordre alphabétique) :
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La solution NER d'AWS est très populaire car elle est très précise et peut être personnalisée. Il est facile de lui enseigner différentes catégories et langues, et il fonctionne bien avec de nombreux autres outils AWS. En outre, les mesures de sécurité et de conformité d'Amazon le rendent fiable et évolutif.
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L'API peut détecter les numéros de téléphone et les adresses avec précision dans la langue choisie qu'elle prend en charge. Il identifie les entités avec précision et établit des liens significatifs entre elles, augmentant ainsi la compréhension contextuelle des informations extraites et améliorant leur qualité globale.
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IBM Watson propose une solution NER avancée et hautement adaptable conçue pour identifier les entités. Il peut gérer de nombreuses langues avec compétence et reconnaître avec précision des entités provenant de divers contextes.
L'API NER de Lettria atteint un équilibre parfait entre précision et rapidité, ce qui la rend adaptée à plusieurs applications liées à la PNL. L'entreprise vous permet également de personnaliser l'API NER pour des cas d'utilisation spécifiques, ce qui permet une plus grande flexibilité.
De plus, l'API possède une interface RESTful facile à utiliser, ce qui simplifie son intégration dans les applications actuelles.
Azure propose des services d'API NER dans le cadre de son package Microsoft Azure Cognitive Services. Ces services sont hébergés sur l'infrastructure fiable de Microsoft Azure, ce qui garantit une évolutivité et une fiabilité accrues.
L'utilisation de l'API NER est simple grâce à l'accès à des SDK et à des API complets. En outre, l'API est compatible avec plusieurs langues, ce qui la rend appropriée pour un large éventail d'applications dans le monde entier.
L'API NER de Neural Space est idéale pour les entreprises qui ont besoin d'un traitement de texte précis pour des langues ou des domaines spécifiques. L'API est hautement personnalisable et précise. Il prend en charge plus de 36 entités différentes et 87 langues, ce qui lui permet d'être utilisé dans une grande variété de contextes.
L'API NER de NLP Cloud fournit une reconnaissance élevée des entités avec des choix de personnalisation, une compatibilité multilingue et des modèles pré-entraînés pour garantir une identification précise des noms, des emplacements, des organisations et d'autres entités. Son interface conviviale permet une mise en œuvre fluide dans les applications actuelles.
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La technologie de pointe d'Open AI applique des modèles d'apprentissage automatique avancés pour identifier et extraire avec précision des entités à partir de données textuelles. Les clients peuvent adapter les fonctionnalités de l'API à leurs besoins spécifiques, en peaufinant l'identification des entités spécifiques à un domaine. En outre, l'API peut gérer plusieurs langues, ce qui facilite le traitement de texte dans différentes langues.
L'API NER de Tenstorrent offre un mélange remarquable de précision, de prise en charge multilingue, d'évolutivité et d'intégration fluide. Il s'avère être un choix optimal pour les entreprises qui gèrent de nombreuses données textuelles dans différentes langues, en raison de sa gestion efficace des diverses exigences de traitement.
Eden AI propose une plateforme conviviale permettant d'évaluer les informations tarifaires provenant de divers fournisseurs d'API et de suivre l'évolution des prix au fil du temps. Par conséquent, il est essentiel de se tenir au courant des derniers prix. Le tableau des prix ci-dessous présente les tarifs pour les petites quantités pour novembre 2023, et vous pouvez obtenir des remises pour des volumes potentiellement importants.
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Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
L'équipe Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration du NLP. 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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