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La détection des émotions est une technique de traitement du langage naturel qui analyse le texte écrit pour classer le contenu émotionnel de la joie à la tristesse et plus encore.
L'Analyse des Sentiments des Entités évalue le ton émotionnel d'entités spécifiques dans un texte, permettant de savoir si elles sont décrites de manière positive, négative ou neutre.
La détection du plagiat est la détection automatique des cas où du texte ou de la propriété intellectuelle a été copié sans crédit.
La classification de texte personnalisée est le processus qui consiste à entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour classer des chaînes de texte en catégories ou étiquettes spécifiques définies par l'utilisateur.
Les Embeddings de Texte sont des représentations numériques du texte où chaque mot ou expression est représenté sous la forme d'un vecteur dense de nombres réels. Ils sont utilisés pour saisir le sens sous-jacent et les relations sémantiques entre les mots d'un corpus textuel.
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L'optimisateur de prompts consiste à affiner les instructions de saisie pour les modèles d'IA afin d'obtenir des résultats plus précis et pertinents, améliorant ainsi la qualité des réponses générées.
L'extraction d'entités personnalisées, également connue sous le nom de reconnaissance d'entités nommées (NER) personnalisée, est une technique NLP qui permet d'identifier et de classer des entités spécifiques dans le texte. Contrairement au NER traditionnel, il crée des modèles personnalisés pour des entités uniques.
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Les détecteurs de contenu IA utilisent des algorithmes d'intelligence artificielle pour déterminer si un texte donné a été généré par un chatbot d'intelligence artificielle ou par un modèle de langage (LLM).
L'extraction de mots clés (également appelée détection de mots clés ou analyse de mots clés) est une technique d'analyse de texte qui consiste à extraire automatiquement les mots et expressions les plus importants d'un texte ou d'un document.
La modération du texte analyse le texte pour détecter tout contenu offensant, sexuel, explicite ou suggestif afin de s'assurer qu'il respecte certaines directives ou politiques.
L'analyse des sentiments vous permet d'extraire des émotions et des sentiments dans une chaîne de texte donnée. Également appelé Opinion Mining, il utilise le traitement du langage naturel (NLP), l'analyse de texte et la linguistique informatique pour identifier et détecter des informations subjectives à partir du texte saisi.
La NER (également appelée identification d'entité ou extraction d'entités) est une technique d'extraction d'informations qui identifie automatiquement des entités nommées dans un texte (lieux, personnes, marques et événements) et les classe dans des catégories prédéfinies.
La détection de langue définit automatiquement la langue la plus probable dans laquelle un texte ou un document est exprimé.
Le Résumé de Texte est le processus qui consiste à réduire un texte à une forme plus courte tout en conservant les informations les plus importantes.
Les technologies de vérification grammaticale et orthographique sont conçues pour aider les rédacteurs à améliorer la qualité de leur travail écrit en détectant et en corrigeant automatiquement les mots mal orthographiés, les erreurs de grammaire, de ponctuation et de syntaxe.
La réponse aux questions génère une réponse à une question sur la base d'un ensemble de documents. Ceci est utile pour les applications de réponse à des questions sur des sources de vérité, telles que la documentation de l'entreprise ou une base de connaissances.
L'objectif de l'anonymisation des données est la protection de la vie privée. Il s'agit du processus qui consiste à supprimer des informations personnelles identifiables du texte afin que les personnes décrites par les données restent anonymes.
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L'extraction de sujets est une technique de traitement du langage naturel qui identifie et extrait automatiquement les principaux sujets d'un texte.
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