Traitement automatique du langage naturel.

La reconnaissance d’entités (NER), également appelée segmentation d’entités ou extraction d’entités, est un composant du traitement automatique du langage naturel (NLP) qui identifie des catégories prédéfinies d’objets dans un corps de texte.

• Qu’est-ce que le NLP ?
• Qu’est-ce que la reconnaissance d’entités nommées (NER) ?

Les étapes

• Tokenisation
  • décompose un texte en unités plus petites, appelées tokens. Ces tokens peuvent être des mots, des signes de ponctuation ou d'autres unités linguistiques.
• Marquage de parties du discours (POS)
  • marquage des parties du discours. Cela attribue aux tokens des types de mots grammaticaux, comme les noms, les verbes et les adjectifs
• Détection d'entités (NER)
  • vise à reconnaître et à classer des entités nommées telles que des personnes, des lieux, des organisations et d'autres informations spécifiques

• STS Semantic Textual Similarity: calculate the similarities between embeddings's texts.
• Embedding: fixed-size vector representation
• Cross Encoder (a.k.a reranker): Calculates a similarity score given pairs of texts. Generally provides superior performance compared to a Sentence Transformer (a.k.a. bi-encoder) model.
• Sparse Encoder : sparse vector representations

• Qu’est-ce qu’un plongement vectoriel ?

https://www.sbert.net/

used to compute embeddings using Sentence Transformer models (quickstart), to calculate similarity scores using Cross-Encoder (a.k.a. reranker) models (quickstart), or to generate sparse embeddings using Sparse Encoder models (quickstart).