NLP API pour la paraphrase (traitement du langage naturel)

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?

Il s'agit d'analyser un texte ou un discours pour en extraire le sens, puis d'agir en fonction de ce sens. NLP Les techniques sont utilisées dans de nombreuses applications, telles que la traduction automatique, le résumé automatique, les systèmes de réponse aux questions, les systèmes de recherche d'informations, la classification des textes et bien d'autres encore. Dans ce contexte, nous allons examiner notre point final Paraphrasing au sein de notre site API.

Comment fonctionne Paraphrasing API ?

Deux phrases peuvent être qualifiées de paraphrases si leur message intentionnel est le même, mais que la formulation ou la structure employée est différente. 

Pour améliorer la clarté, renforcer la confiance dans le contenu du sujet et développer des compétences rédactionnelles, il est possible de reformuler le texte. 

La réécriture du langage des œuvres rédigées peut contribuer à améliorer la lisibilité, ce qui les rend plus faciles à assimiler, tout en permettant aux auteurs d'affiner leur production, ce qui donne aux divers messages un ton plus approprié et apporte un soutien plus solide aux principales propositions formulées.

2 Méthodes de paraphrase dans NLP: Basée sur des règles et basée sur le ML

Générer des paraphrases consiste à transmettre le sens d'une phrase ou d'une expression originale en utilisant des mots et une structure différents.

Deux méthodes principales permettent d'y parvenir : la méthode fondée sur des règles, qui implique la création manuelle de règles pour transformer le texte original en versions sémantiques équivalentes, et la méthode fondée sur l'apprentissage automatique, dans laquelle les paraphrases sont générées automatiquement à partir de données. Parmi les techniques utilisées pour la paraphrase automatisée, on peut citer l'apprentissage profond, les réseaux adversaires génératifs (GAN) et les modèles d'apprentissage par renforcement.

La paraphrase était autrefois traitée comme une tâche de traduction linguistique, généralement réalisée à l'aide d'un corpus bilingue qui passait d'une langue à l'autre. Cependant, depuis la création de Transformers en 2017, un modèle de réseau neuronal artificiel qui a modifié l'arène de la paraphrase et de nombreux autres projets NLP , tout a changé.

Ce système a démontré son efficacité à traiter immédiatement des données contenant des dépendances à long terme. Initialement développé pour prendre en charge les tâches NLP , l'utilisation de Transformers a été étendue et a obtenu des succès étonnants dans différents domaines.

TextCortex NLP API pour la paraphrase 

Si tu cherches un service de traitement du langage naturel ou de paraphrase API que tu peux intégrer directement dans ton architecture logicielle existante ? Nous vous invitons à prendre un verre et à découvrir notre service de paraphrase API alimenté par des modèles de transformateurs.

Notre documentation : https://docs.textcortex.com/api/chemins/textes-paraphrases/post

API Vue d'ensemble : https://textcortex.com/text-generation-api

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Il est possible d'intégrer TextCortex API dans ses propres systèmes et d'utiliser les capacités de génération AI pour des besoins personnalisés. La seule chose à faire est d'envoyer une demande POST au point d'accès approprié en remplissant les champs d'entrée requis.

Comment fonctionne notre site Paraphrasing API ?

La paraphrase de texte consiste simplement à résumer un bloc de texte afin de le rendre plus court.

Supposons que vous ayez le bloc de texte suivant :

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) est un modèle de langage autorégressif publié en 2020 qui utilise l'apprentissage profond pour produire un texte semblable à celui d'un humain. À partir d'un texte initial, il produit un texte qui poursuit l'invite.

Un modèle de paraphrase renverrait quelque chose comme ceci :

Le GPT-3, qui a vu le jour en 2020, est un type de modèle de langage autorégressif qui utilise des techniques d'apprentissage profond pour créer un contenu ressemblant aux expressions écrites des humains. À partir d'un texte initial, il modélise et poursuit ce qui a été énoncé précédemment.

Cas pratiques d'utilisation de la paraphrase API

Qu'il s'agisse de réécrire des essais universitaires ou d'augmenter l'ensemble de données lorsque l'on ne dispose pas de beaucoup d'exemples pour son modèle de classification de texte, il existe plusieurs cas d'utilisation d'un paraphraseur. 

Pour n'en citer que quelques-uns, les cas d'utilisation peuvent également inclure la classification automatisée de documents, la traduction automatique, les systèmes de recherche d'informations et bien d'autres encore.

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