Concept Le cycle de travail quotidien de tout data scientist ou data engineer contient au moins une sauvegarde/un téléchargement d'un modèle, qu'il soit fraîchement entraîné ou pré-entraîné pour un ajustement plus poussé. Être capable de suivre le cycle de vie d’un modèle, de le partager ou d’en explorer d'autres sont autant…

1. Introduction In the Image Understanding domain (whose applications can be information extraction in identity cards, text extraction in scanned documents, object recognition, medical image analysis, etc.), one of the main steps is denoising the image, i.e. improving its quality by removing unwanted pixels or patterns that appeared due to the scanning…

How we use AI to detect and extract information from CVs (Resumes) to help the HR industry in its recruitment process. — AI technology in the HR industry The current trend in the HR industry is the application of Artificial Intelligence (AI) technology to solve the challenges faced by employers and help accelerate the search for the most suitable candidates that companies are looking for. AI can be used in the process of approaching, evaluating and recommending candidates…

Comment on utilise un NER pour extraire des expressions de tonalités dans nos projets clients — Introduction Dans la première partie de ce blog, nous avons présenté le contexte général de notre solution de détection d’expressions de tonalités dans les textes. Dans cette seconde partie, nous aborderons les principales étapes de modélisation qui ont abouti à l’entraînement d’un modèle que l’on utilise chez nos divers projets clients.

Comment nous utilisons un algorithme de NER pour extraire des expressions de tonalités dans nos projets clients — Introduction La tâche de classification de la polarité (sentiment) d’un document est une tâche standard et largement connue dans le milieu du NLP. Elle s’inscrit dans divers cas d’application et dans plusieurs domaines (études de satisfaction, détection de contenus offensant dans les réseaux sociaux…).

1. Introduction Regression, predicting values of numerical variables, is one of the most fundamental tasks in Machine Learning. Linear regression is often the first model introduced in beginner data science courses. Then MLP (Multilayer Perceptron) for regression is often the first model one can use to discover the world of deep learning. Structured and Unstructured Input …

Context The recent search engine tools (for example, Elasticsearch) allowed us to query documents using keywords without focusing on the semantics of the sentence. It helps us quickly look for documents but sometimes the best-matching documents are not found as expected. …

This series describes how to detect and normalize temporal expressions (date expressions) in French text. This article, the last one in the series, describes how to make a small web application for a use case of this problem. The application is composed of a back-end written with Python's FastApi; the…

This series describes how to detect and normalize temporal expressions (date expressions) in French text. This article, the third one in the series, describes how to train a machine learning model to detect and normalize such expressions. 4. The Machine Learning Model In the previous section, we annotated the dataset and stored it in nhutljn-temporal-expression-annotated.tsv…