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Logiciels de plateformes de traitement du langage naturel (NLP)
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Logiciels de plateformes de traitement du langage naturel (NLP) - Applications les plus populaires

Les plateformes de traitement du langage naturel (NLP) sont des solutions logicielles spécialisées qui permettent aux développeurs de créer, de personnaliser et de déployer des modèles de langage avancé pour un large éventail d'applications impliquant le langage humain. Ces plateformes offrent des outils robustes pour le traitement, l'analyse et la génération de langage naturel. Contrairement aux plates-formes d'apprentissage automatique à usage général (ML), les plates-formes NLP sont construites pour les tâches centrées sur le langage, offrant la flexibilité pour former des modèles personnalisés, affiner les pré-formés et les intégrer parfaitement dans les produits, les flux de travail ou les systèmes d'entreprise. Ce qui distingue les plates-formes NLP des autres outils linguistiques, c'est leur personnalisation et leur profondeur. Bien que le logiciel d'analyse de texte soit conçu pour extraire des informations prédéfinies et que les outils de compréhension du langage naturel (NLU) reposent généralement sur des algorithmes fixes pour des cas d'utilisation limités, les plates-formes NLP permettent un développement de modèles de bout en bout adapté à des industries ou des domaines spécifiques. Ils diffèrent également de la science des données et des plates-formes ML plus larges, qui s'étendent sur divers cas d'utilisation au-delà du traitement linguistique. De plus, les plates-formes NLP vont au-delà du logiciel Chatbot de base, permettant aux développeurs de créer des systèmes linguistiques avancés et conscients qui peuvent gérer des tâches telles que la recherche sémantique, le résumé, la classification du texte, l'analyse des sentiments, etc. Ils soutiennent également l'intégration avec des données propriétaires, permettant aux entreprises de résoudre des défis linguistiques complexes et de déployer des solutions évolutives qui s'alignent avec leurs besoins uniques.

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