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Meilleurs Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU)

Matthew Miller
MM
Recherché et rédigé par Matthew Miller

La compréhension du langage naturel (NLU), une forme de traitement du langage naturel (NLP), permet aux utilisateurs de mieux comprendre le texte grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique et des méthodes statistiques. Ces algorithmes prennent le langage comme entrée et fournissent une variété de sorties en fonction de la tâche requise, y compris l'étiquetage des parties du discours, le résumé automatique, la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse des sentiments, la détection des émotions, l'analyse syntaxique, la tokenisation, la lemmatisation, la détection de la langue, et plus encore.

Quelques exemples d'utilisation incluent les chatbots, les applications de traduction et les outils de surveillance des médias sociaux qui scannent Facebook et Twitter pour les mentions. Les algorithmes de NLU sont un exemple d'algorithme d'apprentissage profond et peuvent être une offre préconstruite dans une plateforme d'IA.

Pour être inclus dans la catégorie de la Compréhension du Langage Naturel, un produit doit :

Fournir un algorithme d'apprentissage profond spécifiquement pour l'interaction avec le langage humain Se connecter à des pools de données linguistiques pour apprendre une solution ou fonction spécifique Consommer le langage comme entrée et fournir une solution en sortie

Aperçu des meilleurs Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU)

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Par Wluper
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