{"id":26286,"date":"2020-05-05T06:34:51","date_gmt":"2020-05-05T06:34:51","guid":{"rendered":"https:\/\/cityfalcon.com\/blog\/?p=26286"},"modified":"2020-05-21T17:09:39","modified_gmt":"2020-05-21T17:09:39","slug":"internal-content-indexing-nlu-service-now-available-on-the-cityfalcon-api","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cityfalcon.ai\/blog\/fr\/the-startup-journey\/le-service-nlu-dindexation-de-contenu-interne-est-desormais-disponible-sur-lapi-cityfalcon\/","title":{"rendered":"Le service NLU d'indexation de contenu interne est d\u00e9sormais disponible sur l'API CityFALCON"},"content":{"rendered":"

Imaginez le sc\u00e9nario: 75 000 documents et des tonnes de messages d'actualit\u00e9, de recherche et de discussion \u00e0 passer au crible, \u00e9tiqueter et classer sans motif perceptible dans leur s\u00e9quence. Vous voulez les trier par entreprise et par emplacement, mais sans les balises de niveau sup\u00e9rieur, par page et par phrase, la t\u00e2che semble presque impossible. Le 14 198e document est-il un rapport macro\u00e9conomique sur l'Am\u00e9rique du Nord, la Chine, Tokyo, ou l'interaction des trois? Le 47 938e document<\/span> discuter des dividendes, des b\u00e9n\u00e9fices ou du lancement d'un nouveau produit? Cet e-mail client datant de 6 mois fait-il r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 Google, Alphabet ou GOOG? Pire encore, certains ensembles de texte peuvent faire des centaines de pages et contenir de nombreux sujets diff\u00e9rents et des \u00e9l\u00e9ments de donn\u00e9es importantes. Les titres, les tables des mati\u00e8res et les balises de premier niveau ne peuvent vous en dire plus.<\/span><\/p>\n

Toi <\/span>pourrait <\/span><\/i>embauchez des personnes pour lire, comprendre et organiser manuellement chaque document, e-mail, actualit\u00e9 et message de discussion. Malheureusement, cela consomme beaucoup de temps et de ressources financi\u00e8res, et avec les journaux de discussion, les courriels, les articles de presse et les rapports qui augmentent chaque jour, il peut \u00eatre impossible d'indexer r\u00e9ellement tout le contenu en utilisant les yeux et l'esprit humains de toute fa\u00e7on. Les messages entre les employ\u00e9s d'un service pourraient s'av\u00e9rer tr\u00e8s utiles pour ceux d'un autre, mais la plupart des entreprises laissent ces donn\u00e9es dispara\u00eetre dans les bo\u00eetes de r\u00e9ception des employ\u00e9s, o\u00f9 leur potentiel de levier est perdu dans le vide.<\/span><\/p>\n

Une meilleure solution est <\/span>bas\u00e9 sur l'apprentissage automatique <\/span>les syst\u00e8mes de compr\u00e9hension du langage naturel (NLU), qui automatisent <\/span>trouver, identifier et \u00e9tiqueter<\/span><\/i> processus, r\u00e9sultant en des \u00abentit\u00e9s marqu\u00e9es\u00bb ou des \u00abentit\u00e9s extraites\u00bb. NLU est une approche plus large du traitement traditionnel du langage naturel (NLP), qui tente de comprendre les variations de texte comme repr\u00e9sentant la m\u00eame information s\u00e9mantique (signification). Avec les entit\u00e9s extraites jusqu'au niveau de la phrase, on peut alors effectuer toutes sortes de <\/span>analyse de texte<\/span>, comme la cartographie thermique et les regroupements qui m\u00e8nent \u00e0 des informations. L'analyse des sentiments est une autre analyse textuelle tr\u00e8s populaire utilis\u00e9e pour comprendre de grands corpus (ensembles agr\u00e9g\u00e9s) de texte.\u00a0<\/span><\/p>\n

Chez CityFALCON, nous venons de lancer un syst\u00e8me d'extraction d'entit\u00e9s NLU et une analyse des sentiments sp\u00e9cialement con\u00e7us pour le contenu commercial, financier et politique dans plusieurs langues pour les entit\u00e9s identifi\u00e9es et pour des documents entiers, des actualit\u00e9s, des journaux de discussion et des cha\u00eenes de courrier \u00e9lectronique.\u00a0<\/span><\/p>\n

<\/h2>\n

Le besoin<\/b><\/h2>\n

Il existe plusieurs raisons d'identifier et d'\u00e9tiqueter des produits, des entreprises, des personnes et d'autres sujets dans le texte. L'une des raisons est que les gouvernements ont des exigences de conservation des documents, et certaines entreprises ont de tr\u00e8s grands ensembles de documents conserv\u00e9s qui ne sont pas organis\u00e9s et inutilis\u00e9s pour une analyse plus approfondie du Big Data.\u00a0<\/span><\/p>\n

D'autres entreprises conservent simplement tous leurs messages et documents internes pour r\u00e9f\u00e9rence future ou pour une analyse Big Data plus tard. Si le texte est g\u00e9n\u00e9r\u00e9 en interne, il y a peut-\u00eatre quelques balises dessus, mais elles ne d\u00e9crivent pas tr\u00e8s profond\u00e9ment le contenu \u00e0 l'int\u00e9rieur. Si le texte est cr\u00e9\u00e9 en externe, comme le contenu d'actualit\u00e9s, les balises peuvent \u00eatre insuffisantes, inexactes ou inexistantes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quel que soit le cas, seule une compr\u00e9hension limit\u00e9e d'un texte peut \u00eatre d\u00e9riv\u00e9e des balises de niveau sup\u00e9rieur, des titres de sections et des r\u00e9sum\u00e9s de section. Les m\u00e9tadonn\u00e9es existent \u00e0 travers toutes les couches d'un texte, et NLU peut aider \u00e0 mieux comprendre des documents uniques ainsi que tout un corpus. \u00c9tant donn\u00e9 que NLU fonctionne aussi granulairement que le niveau de la phrase, les documents peuvent \u00eatre analys\u00e9s de mani\u00e8re algorithmique par phrase et la sortie trait\u00e9e pour un aper\u00e7u puissant.<\/span><\/p>\n

L'une des promesses du Big Data est de traiter des quantit\u00e9s d'informations que des humains ou des \u00e9quipes ne pourraient tout simplement pas. Parce que notre esprit humain ne peut contenir qu'une quantit\u00e9 limit\u00e9e d'informations \u00e0 la fois et que la communication entre les humains est limit\u00e9e par la rapidit\u00e9 avec laquelle nous pouvons transf\u00e9rer des pens\u00e9es \u00e0 travers le langage, comprendre trois millions de pages d'articles, de documentation et d'e-mails n'est pas un exploit pour un humain. ou m\u00eame une \u00e9quipe. Il s'agit pour les machines de se distiller en morceaux beaucoup plus faciles \u00e0 g\u00e9rer.\u00a0<\/span><\/p>\n

La NLU et les analyses associ\u00e9es aident les entreprises \u00e0 organiser leur contenu, \u00e0 le rendre plus rapide \u00e0 rechercher avec des mots-cl\u00e9s et \u00e0 offrir des informations que l'esprit humain ne peut tout simplement pas synth\u00e9tiser (bien que nous puissions comprendre le r\u00e9sultat, bien s\u00fbr).<\/span><\/p>\n

Ainsi, partout o\u00f9 il est n\u00e9cessaire d'organiser, de cat\u00e9goriser et de comprendre de grands volumes d'informations textuelles \u00e0 haute r\u00e9solution, le syst\u00e8me NLU de CityFALCON peut fournir des informations et une analyse inter-services en toute simplicit\u00e9.<\/span><\/p>\n

<\/h2>\n

Comment \u00e7a fonctionne<\/b><\/h2>\n

\u00c0 un niveau \u00e9lev\u00e9, notre API nouvellement lanc\u00e9e d\u00e9compose tout ensemble de texte en ses phrases constitutives puis identifie tous les <\/span>entit\u00e9s<\/span><\/i> dans chaque phrase. Par exemple, prenons un titre r\u00e9cent:<\/span><\/p>\n

Les contrats \u00e0 terme boursiers chutent apr\u00e8s les b\u00e9n\u00e9fices, la menace de Trump pour les tarifs chinois sur la pand\u00e9mie<\/span><\/i><\/p>\n

Lesquels nos syst\u00e8mes se diviseront ainsi:<\/span><\/p>\n

Stocks = instrument financier<\/span><\/span><\/p>\n

Futures = instrument financier<\/span><\/span><\/p>\n

Gains = un \u00e9v\u00e9nement<\/span><\/span><\/p>\n

Trump = la personne<\/span><\/span><\/p>\n

Chine = emplacement<\/span><\/span><\/p>\n

Tarifs = sujet_financier<\/span><\/span><\/p>\n

Pand\u00e9mie = sujet_financier<\/span><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Et si vous voulez voir la r\u00e9ponse JSON dans son int\u00e9gralit\u00e9, nous l'avons publi\u00e9e ici pour vous.<\/em><\/p>\n

{"Text": "Les contrats \u00e0 terme boursiers baissent apr\u00e8s les b\u00e9n\u00e9fices, la menace de Trump pour les tarifs chinois sur la pand\u00e9mie",<\/span>
\n"Lang": "en",<\/span>
\n"Mots cl\u00e9s": [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n\u00abStart\u00bb: 0,<\/span>
\n\u00abFin\u00bb: 5,<\/span>
\n"Valeur": "Stock",<\/span>
\n"Type": "instrument_financier",<\/span>
\n"Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n\u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n\u00abName\u00bb: \u00abStocks\u00bb,<\/span>
\n"Type": "topic_classes",<\/span>
\n"M\u00e9tadonn\u00e9es": {}<\/span>
\n}<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n},<\/span>
\n{<\/span>
\n\u00abD\u00e9marrer\u00bb: 6,<\/span>
\n\u00abFin\u00bb: 13,<\/span>
\n\u00abValue\u00bb: \u00abfutures\u00bb,<\/span>
\n"Type": "instrument_financier",<\/span>
\n"Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n\u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n"Name": "Futures",<\/span>
\n"Type": "Financial_topics",<\/span>
\n"M\u00e9tadonn\u00e9es": {}<\/span>
\n}<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n},<\/span>
\n{<\/span>
\n\u00abD\u00e9but\u00bb: 25,<\/span>
\n\u00abFin\u00bb: 33,<\/span>
\n"Valeur": "revenus",<\/span>
\n"Type": "\u00e9v\u00e9nement",<\/span>
\n"Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n\u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n"Nom": "Revenus",<\/span>
\n"Type": "major_business_and_related_activities",<\/span>
\n"M\u00e9tadonn\u00e9es": {}<\/span>
\n}<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n},<\/span>
\n{<\/span>
\n\u00abD\u00e9but\u00bb: 36,<\/span>
\n\u00abFin\u00bb: 43,<\/span>
\n\u00abValeur\u00bb: \u00abTrump\u00bb,<\/span>
\n"Type": "personne",<\/span>
\n"Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n\u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n\u00abName\u00bb: \u00abTrump Family\u00bb,<\/span>
\n"Type": "personnes",<\/span>
\n"M\u00e9tadonn\u00e9es": {}<\/span>
\n}<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n},<\/span>
\n{<\/span>
\n\u00abD\u00e9but\u00bb: 55,<\/span>
\n\u00abFin\u00bb: 60,<\/span>
\n"Valeur": "Chine",<\/span>
\n"Type": "emplacement",<\/span>
\n"Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n\u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n"Nom": "Chine",<\/span>
\n"Type": "geo_regions",<\/span>
\n"M\u00e9tadonn\u00e9es": {<\/span>
\n"des pays": [<\/span>
\n"Chine"<\/span>
\n],<\/span>
\n\u00abSous-continents\u00bb: [<\/span>
\n"Asie de l'Est"<\/span>
\n],<\/span>
\n\u00abContinents\u00bb: [<\/span>
\n"Asie"<\/span>
\n]<\/span>
\n}<\/span>
\n}<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n},<\/span>
\n{<\/span>
\n\u00abD\u00e9but\u00bb: 61,<\/span>
\n\u00abFin\u00bb: 68,<\/span>
\n"Valeur": "tarifs",<\/span>
\n"Type": "th\u00e8me_financier",<\/span>
\n"Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n\u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n"Name": "Tarifs",<\/span>
\n"Type": "Financial_topics",<\/span>
\n"M\u00e9tadonn\u00e9es": {}<\/span>
\n}<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n},<\/span>
\n{<\/span>
\n\u00abD\u00e9but\u00bb: 74,<\/span>
\n\u00abFin\u00bb: 82,<\/span>
\n\u00abValeur\u00bb: \u00abpand\u00e9mie\u00bb,<\/span>
\n"Type": "th\u00e8me_financier",<\/span>
\n"Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n\u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n\u00abNom\u00bb: \u00abPand\u00e9mie\u00bb,<\/span>
\n"Type": "other_topics",<\/span>
\n"M\u00e9tadonn\u00e9es": {}<\/span>
\n}<\/span>
\n]<\/span><\/p>\n

}<\/span>
\n]<\/span><\/p>\n

}<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Plus loin, prenez l'entit\u00e9 <\/span>Chine<\/span><\/i>. Parce qu'il a \u00e9t\u00e9 \u00abmis en correspondance\u00bb dans notre base de donn\u00e9es, il est \u00e9galement associ\u00e9 \u00e0 une hi\u00e9rarchie. Cela signifie le terme <\/span>Chine<\/span><\/i> peut d\u00e9sormais \u00eatre renvoy\u00e9 lorsque quelqu'un effectue une recherche en Asie de l'Est ou en Asie, ce qui permet une bien meilleure indexation du contenu interne.\u00a0<\/span><\/p>\n

En plus des hi\u00e9rarchies, les entit\u00e9s correspondantes peuvent regrouper plusieurs noms. Un tel exemple est le terme \u00abCoronavirus\u00bb, qui correspondra dans nos syst\u00e8mes \u00e0 \u00abCOVID-19\u00bb, \u00abcovid19\u00bb et \u00abcovid\u00bb, parmi de nombreux autres mots et phrases courtes connexes. Cela permet \u00e0 un employ\u00e9 de rechercher un seul terme et de recevoir tous les \u00e9l\u00e9ments connexes, m\u00eame si une simple recherche de texte \u00e9chouait, car la recherche de texte simple <\/span>COVID-19 [FEMININE<\/span><\/i> ne renverra pas les mentions de <\/span>Coronavirus<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n

Regardons un autre exemple. Celui-ci pourrait \u00eatre un message de chat entre employ\u00e9s:<\/span><\/p>\n

- Vous pensez que les \u00c9tats-Unis vont lancer une enqu\u00eate contre Facebook?<\/span><\/em><\/p>\n

Encore une fois, voici le JSON renvoy\u00e9 par nos syst\u00e8mes.<\/p>\n

{<\/span>
\n \u00abText\u00bb: \u00abvous pensez que les \u00c9tats-Unis vont lancer une enqu\u00eate contre Facebook\u00bb,<\/span>
\n "Lang": "en",<\/span>
\n "Mots cl\u00e9s": [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n \u00abD\u00e9but\u00bb: 14,<\/span>
\n \u00abFin\u00bb: 16,<\/span>
\n "Value": "US",<\/span>
\n "Type": "emplacement",<\/span>
\n "Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n \u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n "Name": "\u00c9tats-Unis d'Am\u00e9rique",<\/span>
\n "Type": "geo_regions",<\/span>
\n "M\u00e9tadonn\u00e9es": {<\/span>
\n "des pays": [<\/span>
\n "Les \u00c9tats-Unis d'Am\u00e9rique"<\/span>
\n ],<\/span>
\n \u00abSous-continents\u00bb: [<\/span>
\n \u00abAm\u00e9rique du Nord\u00bb<\/span>
\n ],<\/span>
\n \u00abContinents\u00bb: [<\/span>
\n "Am\u00e9rique du Nord"<\/span>
\n ]<\/span>
\n }<\/span><\/p>\n

}<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n },<\/span>
\n {<\/span>
\n \u00abD\u00e9but\u00bb: 51,<\/span>
\n \u00abFin\u00bb: 59,<\/span>
\n "Valeur": "Facebook",<\/span>
\n "Type": "soci\u00e9t\u00e9",<\/span>
\n "Appari\u00e9": vrai,<\/span>
\n \u00abEntit\u00e9s\u00bb: [<\/span><\/p>\n

{<\/span>
\n \u00abNom\u00bb: \u00abFacebook Inc\u00bb,<\/span>
\n "Type": "actions",<\/span>
\n "M\u00e9tadonn\u00e9es": {<\/span>
\n "Legal_ids": [<\/span>
\n "0201665019_irs-us",<\/span>
\n \u00ab0001326801_sec-us\u00bb<\/span>
\n ],<\/span>
\n "Tickers": [<\/span>
\n "FB_US"<\/span>
\n ],<\/span>
\n "Cat\u00e9gories": [<\/span>
\n "Des m\u00e9dias sociaux"<\/span>
\n ],<\/span>
\n \u00abSous-industries\u00bb: [<\/span>
\n \u00abServices Internet et infrastructure\u00bb<\/span>
\n ],<\/span>
\n "les industries": [<\/span>
\n "Services informatiques"<\/span>
\n ],<\/span>
\n \u00abSecteurs\u00bb: [<\/span>
\n "La technologie",<\/span>
\n \u00abCommunications\u00bb<\/span>
\n ]<\/span>
\n }<\/span>
\n }<\/span><\/p>\n

]<\/span>
\n },<\/span>
\n {<\/span>
\n \u00abD\u00e9but\u00bb: 22,<\/span>
\n \u00abFin\u00bb: 42,<\/span>
\n "Value": "lancer une enqu\u00eate",<\/span>
\n "Type": "\u00e9v\u00e9nement",<\/span>
\n "Correspondant": faux<\/span>
\n }<\/span>
\n ]<\/span>
\n }<\/span><\/p>\n

Ici, le \u00abUS\u00bb est une entit\u00e9 appari\u00e9e et contient \u00e9galement une hi\u00e9rarchie. Le sujet sp\u00e9cifique <\/span>les \u00c9tats-Unis d'Am\u00e9rique<\/span><\/i> sera identifiable avec \u00ab\u00c9tats-Unis\u00bb, \u00ab\u00c9tats-Unis\u00bb et \u00abAm\u00e9rique\u00bb, et il peut \u00e9galement \u00eatre trouv\u00e9 lorsque quelqu'un effectue une recherche en Am\u00e9rique du Nord. Ainsi, lorsqu'un employ\u00e9 se souvient vaguement du fil de conversation sur \u00abAm\u00e9rique\u00bb, il ne sera pas frustr\u00e9 par le d\u00e9calage entre son terme de recherche, \u00abAm\u00e9rique\u00bb, et le terme r\u00e9el utilis\u00e9, \u00abUS\u00bb. Dans une recherche de texte standard, la tentative de recherche de la conversation peut \u00e9chouer.<\/span><\/p>\n

Les entreprises font \u00e9galement partie d'une hi\u00e9rarchie dans l'\u00e9conomie, et la recherche de services informatiques garantira que \u00abFacebook\u00bb est \u00e9galement inclus dans les r\u00e9sultats. Non seulement cela, mais parce que Facebook est une entreprise publique, ses num\u00e9ros d'identit\u00e9 l\u00e9gale, y compris son identifiant SEC et son (ses) ticker (s) par pays, sont retourn\u00e9s. Cela pourrait \u00eatre li\u00e9 aux d\u00e9p\u00f4ts de l'entreprise ou aliment\u00e9 par programme dans un autre algorithme qui r\u00e9cup\u00e8re SEC d\u00e9p\u00f4ts de CityFALCON<\/a> ou servir \u00e0 croiser les affaires judiciaires dans le syst\u00e8me judiciaire am\u00e9ricain.<\/span><\/p>\n

Enfin, il peut \u00e9galement \u00eatre utile de s\u00e9lectionner des actions dans n'importe quelle conversation ou rapport de recherche. Le phras\u00e9 <\/span>lancer une enqu\u00eate<\/span><\/i> a \u00e9t\u00e9 ramass\u00e9 par notre <\/span>apprentissage automatique <\/span>syst\u00e8mes en tant que <\/span>un \u00e9v\u00e9nement<\/span><\/i>. Ces donn\u00e9es aident \u00e0 d\u00e9terminer le th\u00e8me d'un texte, et un bon cas d'utilisation serait de marquer les e-mails avec leurs \u00e9v\u00e9nements. Dans cet exemple, le <\/span>un \u00e9v\u00e9nement <\/span><\/i>\u00e9tait <\/span>ne pas <\/b>appari\u00e9s, mais des dizaines de milliers d'\u00e9v\u00e9nements sur CityFALCON sont mis en correspondance de la m\u00eame mani\u00e8re que les emplacements et les entreprises peuvent \u00eatre mis en correspondance avec les donn\u00e9es associ\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Puisque les machines ne se soucient pas si vous avez 1 ou 100 000 phrases, ce m\u00eame processus peut \u00eatre r\u00e9p\u00e9t\u00e9 ind\u00e9finiment pour n'importe quel corpus de taille. Tout cela sera trait\u00e9 en quelques secondes avec notre algorithme le traitant sur un GPU rapide.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

La port\u00e9e du syst\u00e8me CityFALCON<\/b><\/h2>\n

Nous identifions 20 groupes d'entit\u00e9s personnalis\u00e9es et plus de 300 000 sujets relatifs aux \u00abentit\u00e9s nomm\u00e9es\u00bb sp\u00e9cifiques \u00e0 la finance, ajoutant une couche approfondie d'analyse possible pour les banques, les gouvernements, les universit\u00e9s et les autres utilisateurs qui ont besoin d'une analyse de contenu bas\u00e9e sur des conditions \u00e9conomiques et financi\u00e8res. au-del\u00e0 des produits de concurrents comme IBM ou Microsoft, dont les syst\u00e8mes sont con\u00e7us pour un contenu g\u00e9n\u00e9ral.<\/span><\/p>\n

Par exemple, un seul sujet couvre l'id\u00e9e des \u00ab\u00c9tats-Unis d'Am\u00e9rique\u00bb, o\u00f9 les noms associ\u00e9s, comme \u00ab\u00c9tats-Unis\u00bb, \u00abAm\u00e9rique\u00bb et \u00ab\u00c9tats-Unis\u00bb sont tous consid\u00e9r\u00e9s comme faisant partie de ce sujet, tout comme les m\u00e9tadonn\u00e9es (pour emplacements c'est la hi\u00e9rarchie g\u00e9ographique). Tous les sujets sont accompagn\u00e9s des informations associ\u00e9es et, le cas \u00e9ch\u00e9ant, des hi\u00e9rarchies et des noms associ\u00e9s. Ils vont des emplacements aux personnes en passant par les entreprises et les produits, et vous pouvez m\u00eame les parcourir dans notre <\/span>Annuaire<\/span><\/a> si vous voulez tous les voir. Gr\u00e2ce \u00e0 l'API, vous pourrez indexer votre propre contenu de la m\u00eame mani\u00e8re, et cette capacit\u00e9 est un \u00e9norme r\u00e9servoir de pouvoir d'organisation.<\/span><\/p>\n

Avec tous ces sujets et groupes d'entit\u00e9s, NLU en tant que <\/span>outil cognitif<\/span> transforme la recherche d'un instrument qui fortifie une id\u00e9e d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sente dans l'esprit en un instrument qui construit des id\u00e9es bas\u00e9es sur des concepts. Au lieu de rechercher un document ou une cha\u00eene d'e-mails sp\u00e9cifique <\/span>biotechnologies<\/span><\/i>, les travailleurs peuvent rechercher des balises de secteur. Peut-\u00eatre qu'un autre secteur est souvent mentionn\u00e9 avec la biotechnologie, qui sert de voie de perspective potentielle. \u00c0 l'inverse, on peut souhaiter trouver tous les mouvements de prix dans une cha\u00eene de courrier \u00e9lectronique ou un ensemble de 15000 actualit\u00e9s, ind\u00e9pendamment de la direction et du vocabulaire sp\u00e9cifique utilis\u00e9s (<\/span>surtension, pointe, saut, mont\u00e9e en fl\u00e8che, tirer<\/span><\/i>, etc.).\u00a0<\/span><\/p>\n

Au moment de la publication de ce billet de blog, les syst\u00e8mes CityFALCON sont pr\u00eats \u00e0 accepter le contenu anglais et russe. L'ukrainien et l'espagnol seront accept\u00e9s cet \u00e9t\u00e9, et d'autres langues seront ajout\u00e9es au fur et \u00e0 mesure que nos syst\u00e8mes seront d\u00e9velopp\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 notre <\/span>Projet de R&D en cours \u00e0 Malte<\/span><\/a>, qui comprend le mandarin, le japonais, le cor\u00e9en, l'allemand, le fran\u00e7ais, le portugais et d'autres. Finalement, nous couvrirons plus de 90 langues.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

NLU pour le contenu interne<\/b><\/h2>\n

Le c\u0153ur de CityFALCON est NLU: nous collectons, regroupons et traitons les actualit\u00e9s et le contenu financiers - nous en comprenons le langage - et les livrons aux utilisateurs en temps r\u00e9el. Nous ajoutons des analyses en plus, comme un score de pertinence, un sentiment et d'autres id\u00e9es en cours de d\u00e9veloppement.<\/span><\/p>\n

Cet \u00e9norme moteur de compr\u00e9hension du langage principalement financier et \u00e9conomique fonctionne bien pour toutes les donn\u00e9es que nous nous approvisionnons. Cela fonctionnera aussi bien sur les donn\u00e9es texte du client, que ce soit <\/span>recherche exclusive, rapports \u00e9conomiques, relev\u00e9s de notes d'appels de r\u00e9sultats ou simples<\/span> m\u00e9mos et e-mails.<\/span><\/p>\n

Notre moteur NLU propri\u00e9taire est pr\u00eat \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9 par les clients pour indexer et organiser leur propre contenu. Le moteur NLU a \u00e9t\u00e9 affin\u00e9 par notre \u00e9quipe d'analystes financiers et NLU au cours des trois derni\u00e8res ann\u00e9es sur des articles de presse, des tweets et des d\u00e9p\u00f4ts r\u00e9glementaires. Maintenant, ce pouvoir peut \u00eatre appliqu\u00e9 au contenu financier interne que vous souhaitez indexer.<\/span><\/p>\n

Un portail des employ\u00e9s potentiels peut afficher les composants suivants.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Contenu externe<\/span><\/i><\/h4>\n

Nous fournissons ce contenu \u00e0 partir de nos plus de 5000 sources et de Twitter. Nous vous enverrons des nouvelles, des tweets, des \u00e9tats financiers et des d\u00e9p\u00f4ts r\u00e9glementaires, un score de pertinence CityFALCON, des donn\u00e9es NLU de contenu externe et une analyse des sentiments.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Contenu interne<\/span><\/i><\/h4>\n

Cela provient de tout texte fourni par le client, comme la correspondance interne, les publications et le courrier \u00e9lectronique informel entre les d\u00e9partements.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Contenu inter-organisationnel<\/span><\/i><\/h4>\n

Certaines des balises renvoy\u00e9es contiennent non seulement des noms, mais \u00e9galement des informations importantes telles que la position dans les hi\u00e9rarchies \u00e9conomiques, telles que les secteurs et sous-secteurs, ainsi que des informations juridiques telles que les num\u00e9ros d'identification et les symboles de l'entreprise. Ceux-ci peuvent renforcer davantage votre recherche ou automatiser certains processus, comme afficher la derni\u00e8re cotation boursi\u00e8re d'une bourse pour vos traders.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Chat en temps r\u00e9el<\/span><\/i><\/h4>\n

Les conversations des employ\u00e9s sont balis\u00e9es au fur et \u00e0 mesure qu'elles se d\u00e9roulent, ce qui fournit des informations interrogeables, telles que la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle une \u00e9quipe mentionne un secteur ou une personne cl\u00e9 au cours d'une semaine de travail. Cela permet aux d\u00e9cideurs de d\u00e9couvrir des informations autrement obscurcies mais utiles. Si tout le monde parle de X, alors X pourrait bien \u00eatre le prochain grand mouvement sur les march\u00e9s.<\/span><\/p>\n

Cela permet \u00e9galement aux employ\u00e9s de parcourir les fils de discussion pass\u00e9s et de rechercher par entit\u00e9 ou groupe d'entit\u00e9s au lieu d'un mot-cl\u00e9 sp\u00e9cifique, \u00e9largissant ainsi le potentiel de connexion. Par exemple, quelqu'un pourrait vouloir conna\u00eetre toutes les instances d'un coll\u00e8gue sp\u00e9cifique mentionnant \u00abinstrument_financier\u00bb ou \u00abentreprise\u00bb, quelles que soient les sp\u00e9cificit\u00e9s.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le chat en temps r\u00e9el pourrait m\u00eame g\u00e9n\u00e9rer un fil d'actualit\u00e9 en temps r\u00e9el qui s'adapte au sujet actuel de la conversation.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Visualisations<\/span><\/i><\/h4>\n

Ce composant permet d'appr\u00e9hender en un coup d'\u0153il la structure et les th\u00e8mes d'un ensemble de textes, qu'il s'agisse de fils de discussion avec les clients, d'actualit\u00e9s de la semaine ou de comptes rendus de r\u00e9union. La mise en page et la conception devront \u00eatre impl\u00e9ment\u00e9es du c\u00f4t\u00e9 de l'entreprise, mais CityFALCON peut fournir des donn\u00e9es NLU structur\u00e9es comme base de ce composant.<\/span><\/p>\n

Un seul exemple d'analyse ad hoc de la force d'une tendance pourrait \u00eatre visualis\u00e9 dans la force des mots employ\u00e9s. Si tous les titres disent \u00abd\u00e9rive vers le bas\u00bb, \u00ablutte\u00bb et \u00abflotte plus bas\u00bb, vous savez que la situation n'est pas aussi mauvaise que s'ils disaient tous \u00abplonger\u00bb, \u00abimploser\u00bb et \u00abd\u00e9cimer\u00bb. En utilisant CityFALCON NLU, ce type d'analyse \u00e0 la vol\u00e9e devient aussi simple que de regarder toutes les instances d'un price_movement<\/code> tag dans un ensemble de textes.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"Tableau<\/a>

Un tableau de bord des employ\u00e9s potentiels de contenu interne et externe<\/p><\/div>\n

Pourquoi payer le service?<\/b><\/h2>\n

Certains peuvent affirmer que la construction de ces syst\u00e8mes eux-m\u00eames est facile ou n\u00e9cessite peu de ressources. Certains peuvent tenter d'externaliser l'\u00e9tiquetage et l'organisation \u00e0 une main-d'\u0153uvre \u00e9trang\u00e8re bon march\u00e9, tandis que d'autres peuvent essayer d'embaucher quelques d\u00e9veloppeurs pour le faire en interne. Aucune de ces solutions ne r\u00e9sout le probl\u00e8me de mani\u00e8re ad\u00e9quate, et elles passent \u00e0 c\u00f4t\u00e9 d'une valeur ajout\u00e9e tr\u00e8s importante.<\/span><\/p>\n

Premi\u00e8rement, le volume m\u00eame du contenu peut ne pas pouvoir \u00eatre trait\u00e9 par des humains, de sorte que le traitement manuel n'est pas applicable. De plus, il n'est pas possible d'appliquer l'extraction manuelle NLU aux chats et autres sources en constante \u00e9volution en temps r\u00e9el. C'est possible avec l'apprentissage automatique et les syst\u00e8mes automatis\u00e9s.<\/span><\/p>\n

Deuxi\u00e8mement, ces syst\u00e8mes prennent beaucoup de temps \u00e0 construire et \u00e0 mettre en \u0153uvre. Non seulement les algorithmes n\u00e9cessitent une formation, mais ils doivent \u00eatre test\u00e9s et ajust\u00e9s. La mise en place du syst\u00e8me entier peut prendre des ann\u00e9es, alors qu'il est possible d'obtenir une licence pour la technologie <\/span>maintenant<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n

Troisi\u00e8mement, la \u00abcompr\u00e9hension\u00bb et la structure sous-jacentes de tout l'appareil doivent s'adapter \u00e0 mesure que de nouvelles id\u00e9es et concepts arrivent dans le monde. Dans les affaires et la politique, il y a constamment de nouvelles personnes, entreprises, lois et \u00e9v\u00e9nements qui doivent \u00eatre suivis. Vous auriez besoin d'une \u00e9quipe enti\u00e8re pour suivre tout cela et mettre \u00e0 jour les algorithmes en cons\u00e9quence - heureusement, CityFALCON le fait d\u00e9j\u00e0 pour vous avec notre \u00e9quipe d'analystes financiers multilingues.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ces syst\u00e8mes peuvent-ils \u00eatre construits et entretenus en interne? Oui. Cependant, leur construction et leur entretien ult\u00e9rieur deviennent rapidement co\u00fbteux et prennent du temps, en particulier dans des domaines en \u00e9volution rapide tels que la finance, les affaires et la politique. CityFALCON peut g\u00e9rer les d\u00e9tails techniques. Vous vous concentrez sur le client et les affaires.<\/span><\/p>\n

En fin de compte, la valeur r\u00e9side dans les donn\u00e9es. Avec le produit CityFALCON, la valeur latente peut \u00eatre extraite de sources textuelles financi\u00e8res et \u00e9conomiques et canalis\u00e9e vers des activit\u00e9s g\u00e9n\u00e9ratrices de revenus comme le trading et la gestion de portefeuille. Nous pouvons vous aider \u00e0 enrichir vos m\u00e9tadonn\u00e9es jusqu'aux mots des phrases, \u00e0 connecter des entit\u00e9s individuelles aux informations associ\u00e9es et \u00e0 cr\u00e9er des connexions de type Web entre toutes les parties de votre entreprise.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

S\u00e9curit\u00e9 et confidentialit\u00e9<\/b><\/h2>\n

\u00c9tant donn\u00e9 que la s\u00e9curit\u00e9 et la confidentialit\u00e9 sont primordiales en ce qui concerne la documentation interne ou la correspondance priv\u00e9e entre clients et employ\u00e9s, notre syst\u00e8me garantit que vos donn\u00e9es sont entre de bonnes mains.\u00a0<\/span><\/p>\n

En \u00e9vitant les d\u00e9tails techniques, tout le texte que vous envoyez sera envoy\u00e9 via un tunnel crypt\u00e9 HTTPS normal, de sorte que personne ne peut lire les donn\u00e9es de demande que vous envoyez. Ensuite, sur nos serveurs, vos donn\u00e9es r\u00e9sident temporairement dans la RAM pendant leur traitement. Une fois trait\u00e9es, toutes les traces de vos donn\u00e9es disparaissent de notre syst\u00e8me. Cela signifie que le texte n'est jamais \u00e9crit sur le disque ou stock\u00e9 dans notre base de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Si quelqu'un pirate nos syst\u00e8mes ou si un employ\u00e9 malveillant tente de vendre des informations client, il n'y a pas de donn\u00e9es \u00e0 voler. Le contenu pass\u00e9 a \u00e9t\u00e9 irr\u00e9m\u00e9diablement effac\u00e9. Le seul inconv\u00e9nient est que votre demande n'est pas mise en cache, donc si vous devez r\u00e9-extraire du m\u00eame ensemble de texte - peut-\u00eatre qu'elle a \u00e9t\u00e9 accidentellement supprim\u00e9e sur un ordinateur interne - vous devrez la retransmettre. Cependant, la n\u00e9cessit\u00e9 de retravailler un document est assez rare.<\/span><\/p>\n

\u00c0 l'inverse, pour ceux qui veulent vraiment garder les choses locales, nous pouvons proposer un d\u00e9ploiement de syst\u00e8me local avec <\/span>mises \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8res<\/span>, ainsi l'ensemble du processus NLU peut avoir lieu sur le site client, les donn\u00e9es ne quittant jamais leurs propres syst\u00e8mes.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Int\u00e9gration pratique<\/b><\/h2>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 notre API, toute entreprise peut d\u00e9sormais indexer son contenu interne \u00e0 partir de la documentation pass\u00e9e ou en temps r\u00e9el. C'est aussi simple que d'interroger le point de terminaison de l'API pour l'extraction d'entit\u00e9s (balisage NLU) et de vous autoriser avec la cl\u00e9 unique de votre entreprise. Bien s\u00fbr, vous devrez cr\u00e9er votre propre tableau de bord et interface pour vos propres utilisateurs, mais nous nous occuperons de tous les<\/span>ng en NLU - c'est le service que nous fournissons, apr\u00e8s tout.<\/span><\/p>\n

Nous contacter<\/span><\/a> pour mettre en place une d\u00e9monstration et discuter des cas d'utilisation potentiels, des limites d'appels et de toute autre question que vous pourriez avoir.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"Tableau<\/a>

Une vue interne plus simple avec une liste de surveillance associ\u00e9e<\/p><\/div>\n

 <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Imaginez le sc\u00e9nario: 75 000 documents et des tonnes de messages d'actualit\u00e9, de recherche et de discussion \u00e0 passer au crible, \u00e9tiqueter et classer sans motif perceptible dans leur s\u00e9quence. Vous souhaitez les trier par entreprise et par emplacement, mais sans le niveau sup\u00e9rieur, par page,\u2026 Continuer la lecture \u2192<\/a><\/p>","protected":false},"author":28,"featured_media":26294,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-26286","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-the-startup-journey"],"yoast_head":"\nInternal Content Indexing NLU Service Now Available on the CityFALCON API - CityFALCON Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Organise and analyse internal financial and business news, research, and correspondence with powerful NLU, machine learning, and Big Data.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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