Nous fournissons des corpora complets spécifiques au domaine et des solutions TAL pour le turc, afin que vous puissiez améliorer les performances et la précision des applications d’exploration de texte, de deep-learning, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle de votre organisation.
Nous travaillons avec une équipe de linguistes experts, d’informaticiens et de développeurs de logiciels. En conséquence, nous sommes en mesure d’offrir de nombreux outils et solutions qui sont créés en tenant compte de la typologie unique et des défis de la langue turque.
Ci-dessous, vous trouverez certaines de nos bibliothèques et outils TAL pour le turc. Si vous souhaitez en savoir plus sur nos services et nos solutions uniques, n’hésitez pas à nous contacter.
L’analyseur syntaxique de données est souvent utilisé pour disséquer une séquence d’unités lexicales. Dans le contexte du TAL, l’analyseur est utilisé pour l’analyse de textes et la construction de structures de données correspondantes de structures grammaticales.
En d’autres termes, l’analyseur vise à décomposer un texte en phrases, expressions et mots individuels.
La vérification orthographique est une opération qui vise à marquer et à corriger les fautes d’orthographe. À cette fin, un algorithme de correcteur orthographique peut être utilisé ou l’opération peut être effectuée manuellement.
À Starlang, nous aspirons à fournir à la fois précision et rapidité. C’est pourquoi, nous optons pour un processus de vérification orthographique semi-automatisé qui implique à la fois notre équipe de linguistes et un algorithme complet de vérification orthographique développé pour le turc.
DÉASCIIFICATEUR convertit les textes turcs écrits avec des caractères ASCII en turc conventionnel. Ce processus est souvent appelé la restauration ou la reconstruction des diacritiques.
Dans le cadre du prétraitement, les lettres majuscules dans les données textuelles sont converties en minuscules.
Les erreurs dues au regroupement ou la division incorrecte de mots doivent être corrigées, pour que l’intégralité du texte puisse être analysée correctement. C’est pourquoi nous corrigeons de telles instances manuellement ou en utilisant la distance de Levenshtein et la distance de Damerau-Levenshtein.
Le contexte constitue une partie importante de la signification des mots. C’est pourquoi, l’utilisation de dictionnaires spécifiques à un domaine fournit les meilleures analyses et des processus TAL améliorés.
En tant qu’équipe de Starlang, nous proposons des dictionnaires spécifiques au domaine qui couvrent les termes apparentés et les mots les plus fréquemment utilisés.
L’étiquetage morphosyntaxique est utilisé pour déterminer la catégorie syntaxique de chaque mot (adjectif, nom, adverbe, verbe, conjonctif, etc.) et créer l’étiquette correspondante.
Créer des relations d’hyponymie s’agit de catégoriser et de trier les mots en fonction des chevauchements dans leur champ sémantique.
La catégorisation sémantique spécifique au domaine vise à créer des catégories uniques pour les termes spécifiques au domaine.
La reconnaissance d’entité nommée (également appelée extraction d’entités ou identification d’entités) est l’un des processus d’extraction d’informations dont le but est de détecter et de classer les entités nommées dans un texte. Les catégories de classification des entités nommées peuvent être des noms de personnes, des endroits, des pourcentages, des expressions temporelles, des organisations, des valeurs monétaires, etc.
Notre équipe de linguistes annote chaque mot dans un texte selon leur contexte, leurs relations sémantiques et leurs caractéristiques comme la signification centrale, la connotation, la synonymie, l’antonymie et d’autres.
Pour le processus d’analyse morphologique, les mots sont divisés en leurs morphèmes pour que leur structure interne puisse être analysée.
Pour l’analyse des sentiments, les formes de base dans le texte sont annotées dans un processus en deux phases.
Premièrement, notre équipe de linguistes identifie l’orientation sentimentale des formes de base: «positive», «neutre» et «négative». Dans la deuxième phase, les formes marquées «positives» et «négatives» sont réévaluées pour déterminer si elles sont «très positives», «positives», «négatives» ou «très négatives».
