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CLASSEMENT DE TEXTES ET DE DOCUMENTS

Classez automatiquement vos documents en fonction des classifieurs de connaissances

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Automatisez la classification des textes avec notre solution basée sur l'IA

Vous avez un volume important de courriels ou de documents à classer ? C'est pourquoi nous créons des solutions de classification de texte basées sur l'IA, adaptées à la taxonomie et aux besoins de chaque client. Nous vous aidons à automatiser les processus fastidieux qui ne sont pas évolutifs. Nous utilisons l'apprentissage automatique pour apprendre les schémas de vos données et introduisons toutes nos connaissances en tant que linguistes computationnels. Une fois que notre IA a appris ces modèles, elle peut automatiquement classer les nouveaux courriels ou documents dans les catégories appropriées.

En quoi consiste la classification automatique de textes de Pangeanic ?

Il s’agit d’un ensemble de modules qui mettent en place des tâches de classification communes. Cet élément peut être lié à la classification des textes ou fonctionner comme un élément distinct de haut niveau.

Les différents détails peuvent être paramétrés. Par exemple, vous pouvez choisir l’algorithme de catégorisation, les caractéristiques à utiliser (mots ou autres) pour les documents (ou la méthode permettant de choisir automatiquement ces caractéristiques), le format des documents, etc.

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Comment personnaliser son module ?

La personnalisation de ce module implique généralement l’obtention d’une collection de documents précatégorisés provenant de l’organisation. Pangeanic entraîne ses réseaux neuronaux profonds à reconnaître les caractéristiques de chaque document et la différence avec les autres documents. Cela crée un « graphe de connaissances », qui permet au catégoriseur de reconnaître un ensemble de connaissances en particulier. Cet ensemble est sauvegardé et peut être utilisé pour effectuer des requêtes.

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Elles peuvent être émises de différentes façons. Le module de classification de textes de haut niveau fournit une catégorie globale pour les opérations du classificateur de catégorie de haut niveau. Vous pouvez utiliser les interfaces des différentes catégories au sein de chacune d’elles.

Précision de la classification de textes

Notre outil sémantique classe automatiquement les documents par contenu et les répartit dans des catégories générales telles qu’Eurovoc. Il peut être adapté à la structure, à la terminologie et aux processus de votre organisation. Les catégories peuvent être : juridique, conformité, ressources humaines, recherche et développement, comptabilité et finances, rapports (ventes, gestion, etc.), retours clients, lettres d’information, et bien d’autres encore. La définition des catégories peut être définie librement par l’utilisateur, car elle n’est pas limitée par les algorithmes de catégorisation.

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La classification de textes de Pangeanic est une solution idéale pour :

  • Gestion du contenu d’entreprise et des connaissances
  • Catégorisation de documentation financière
  • Préclassification des documents sécurisés
  • Évaluation de nouvelles tendances dans les domaines des affaires, de la science et de la technologie
  • Gestion des informations d’entreprise
  • Identification et analyse de l’état des techniques de brevets
  • Systèmes d’assistance automatisés
  • Le catégoriseur de Pangeanic est disponible sous forme d’application serveur pour un déploiement sur site ou en mode SaaS
  • Systèmes d'assistance automatisés
  • Classez vos documents pour les retrouver facilement
  • Obtenez des informations sur vos données clients

Technologie de catégorisation

Les algorithmes du catégoriseur de Pangeanic sont basés sur des techniques d’apprentissage automatique en profondeur (Deep Machine Learning). Notre approche de catégorisation des documents se déroule en deux phases : la phase d’entraînement et la phase de prédiction.

Lors de la phase d’entraînement, le catégoriseur de Pangeanic construit un classifieur en apprenant à partir d’un ensemble de documents modèles pour chaque catégorie. Son algorithme d’apprentissage utilise un large éventail de caractéristiques sémantiques extraites des documents :

  • Mots avec des étiquettes de catégories grammaticales
  • Syntagmes nominaux et leurs dépendances syntaxiques
  • Relations sémantiques complexes détectées par notre processeur linguistique

Ce processus d’entraînement crée des modèles qui, lors de la phase de prédiction, utilisent un modèle vectoriel pour catégoriser les documents. Chaque texte reçu est comparé aux caractéristiques sémantiques de chaque catégorie modèle et leur degré de proximité est calculé. Le document est affecté à la catégorie ayant la valeur de pertinence maximale.

Souhaitez-vous catégoriser automatiquement des documents avec des classificateurs de connaissances ?

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