Le traitement du langage naturel consiste à analyser un texte ou un discours pour en extraire le sens, puis à prendre des mesures en fonction de ce sens. Les techniques NLP 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 examinerons de près notre point de vue sur le résumé de texte dans notre site NLP API .

À propos des API de traitement du langage naturel

Les API de traitement du langage naturel sont des outils d'apprentissage automatique qui ont été préformés pour évaluer le ton du texte, ainsi que pour analyser la syntaxe, identifier les entités et classer le contenu. Cette technologie permet aux développeurs de comprendre et d'extraire des informations pertinentes de n'importe quel texte avec lequel ils travaillent afin de déterminer le sentiment des clients ou d'obtenir des informations sur les conversations en ligne relatives à leur produit ou service. NLP est un domaine qui combine l'apprentissage automatique, l'informatique et la linguistique.

Brève histoire du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est le processus de compréhension, d'analyse et de génération du langage naturel. Il existe depuis les années 1950, lorsque les informaticiens ont commencé à explorer les moyens de faire comprendre les langues humaines aux ordinateurs. Depuis lors, NLP a évolué à pas de géant grâce au développement d'algorithmes plus sophistiqués et de puissantes ressources informatiques telles que les réseaux neuronaux. Aujourd'hui, NLP est utilisé dans un large éventail d'applications telles que les chatbots, les moteurs de recherche, les services de traduction automatique et les assistants numériques comme Alexa ou Siri.

Comment fonctionnent les API de traitement du langage naturel ?

Les API de traitement du langage naturel (NLP) sont un type de AI qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain. Cela se fait par le biais de diverses approches telles que l'analyse de texte, la catégorisation et la compréhension du langage naturel. D'une manière générale, les API NLP prennent en charge un texte tel qu'une phrase ou un paragraphe, puis produisent des résultats qui contiennent la signification du texte, son sentiment ou son émotivité, ainsi que d'autres données.

Pourquoi les API NLP sont-elles importantes ?

NLP Les API sont nécessaires à l'intégration des logiciels de traitement du langage naturel dans les systèmes existants. Ces logiciels permettent aux développeurs d'analyser et de classer des textes rapidement et avec précision, dépassant ainsi les capacités humaines. Une fois ajouté à un système, il peut être utilisé à diverses fins, notamment pour comprendre le sentiment des clients, obtenir des informations sur l'interface utilisateur et relier les demandes aux preuves de paiement.

TextCortex NLP API pour le résumé de texte

Tu cherches un traitement du langage naturel API pour le résumé de texte que tu peux intégrer directement dans ton architecture logicielle existante ? Nous t'invitons à prendre un verre et à découvrir notre solution de Text Summarization API basée sur les modèles Transformer.

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

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

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Comment fonctionne TextCortex API ?

Le résumé de texte consiste simplement à résumer un bloc de texte afin de le rendre plus court.

NLP API pour le résumé de texte

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 produira un texte qui poursuivra l'invite. L'architecture est un réseau de transformateur décodeur uniquement, avec un contexte de 2048 jetons et une taille sans précédent de 175 milliards de paramètres, nécessitant un stockage de 800 Go. Le modèle a été entraîné à l'aide d'un pré-entraînement génératif ; il est entraîné à prédire le prochain jeton en fonction des jetons précédents. Le modèle a fait preuve d'une grande capacité d'apprentissage à partir de zéro et de peu d'essais pour de nombreuses tâches. Successeur de GPT-2, GPT-3 est le modèle de prédiction linguistique de troisième génération de la série GPT créée par OpenAI, un laboratoire de recherche en intelligence artificielle basé à San Francisco. Le GPT-3, qui a été introduit en mai 2020 et était en phase de test bêta en juillet 2020, s'inscrit dans une tendance des systèmes de traitement du langage naturel (NLP) à utiliser des représentations linguistiques pré-entraînées.

Un modèle de résumé donnerait quelque chose comme ceci :

GPT-3 est le modèle de prédiction linguistique de troisième génération publié par OpenAI en 2020. Il s'agit d'un modèle de langage autorégressif avec un réseau de transformateur décodeur uniquement, un contexte de 2048 jetons et 175 milliards de paramètres nécessitant un stockage de 800 Go. Il a été entraîné à l'aide d'un pré-entraînement génératif pour prédire le prochain jeton en fonction des jetons précédents et a fait preuve d'un fort apprentissage à zéro coup et à quelques coups sur de nombreuses tâches.

Il est possible d'intégrer ces modèles dans ses propres systèmes et d'utiliser les capacités génératives de AI pour offrir une expérience transparente aux utilisateurs. Une fois connecté à notre site API, il suffit d'envoyer une demande à POST avec les informations nécessaires pour créer un résumé.

nlp api pour la synthèse

Pourquoi utiliser Summarization API?

Le résumé de texte peut être utilisé dans de nombreuses situations. Voici quelques exemples d'utilisations concrètes.

Revue de presse

Les personnes chargées du marketing et des fonctions commerciales doivent souvent consacrer un temps considérable à la lecture de l'actualité. L'utilisation de matériel condensé peut les aider à économiser leur énergie et leurs précieuses heures.

Création de contenu

Lorsque les entreprises produisent régulièrement plusieurs éléments de contenu, il est probable qu'elles doivent condenser chaque article en un titre ou un résumé afin qu'il puisse être partagé sur les canaux de médias sociaux.

Analyse des documents juridiques

L'automatisation du processus de lecture et de compréhension des documents juridiques peut être un excellent moyen de gagner du temps. Au lieu de devoir lire tous les détails, les gens peuvent obtenir un résumé de ce qui est inclus dans le document.

Génération de rapports

En outre, la compression peut aider à générer des rapports qui peuvent être nécessaires pour les clients, la direction ou les collègues.

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