Protéger l'intégrité sémantique
Créé par notre équipe de linguistes, un corpus spécifique au domaine vous aide à protéger l'intégrité sémantique de vos données textuelles.
Avoir un corpus spécifique au domaine offre un grand nombre d’avantages, tels que l'augmentation de la précision de vos processus TAL.
Créé par notre équipe de linguistes, un corpus spécifique au domaine vous aide à protéger l'intégrité sémantique de vos données textuelles.
Les corpora spécifiques au domaine améliorent la précision de vos processus TAL et de l’analyse de texte.
Les termes et significations spécifiques liés à votre domaine sont inclus dans le corpus spécifique au domaine.
À Starlang, nous croyons que la collaboration entre le monde académique et l'industrie est le moteur des développements scientifiques et de la croissance économique. C'est pourquoi, nous fondons notre application de TAL et des logicielles sur des branches théoriques et appliquées des sciences informatiques et de la linguistique.
De plus, tous les membres de notre équipe conservent leurs liens étroits avec le monde universitaire. Ils poursuivent leurs intérêts de recherche à travers des publications et participent à des conférences liées à leur domaine tout en produisant des solutions de pointe en TAL.
Dans le cadre du prétraitement, les fautes d’orthographe sont corrigées et les textes turcs qui sont écrits avec des caractères ASCII sont corrigés.
La catégorie syntaxique de chaque mot (adjectif, nom, adverbe, verbe, conjonctif, etc.) est déterminée et un marqueur correspondant est crée pendant le processus de l’étiquetage morphosyntaxique.
En tant qu’un processus d’extraction d’informations, la reconnaissance d’entité nommée vise à détecter et à classer des entités nommées (noms de personnes, endroits, pourcentages, expressions temporelles, organisations, valeurs monétaires, etc.) dans un texte.
Nos linguistes annotent chaque mot d’un texte en prenant en compte leur contexte, leurs relations sémantiques et leurs caractéristiques.
Pour l’analyse de sentiment, l’orientation du sentiment des formes de base dans les données est identifiée comme «très positive», «positive», «neutre», «négative» et «très négative».
Nous n'exigeons pas d'abonnement ou d'engagements similaires. Une fois que nous avons fourni votre corpus spécifique au domaine, vous pouvez toujours y accéder. Ainsi, vous pouvez intégrer votre corpus dans vos projets d'exploration de texte, de deep-learning, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle à votre rythme et à tout moment.
