Les applications développées par CELI France, basées sur le NLP, permettent de traduire et convertir de l’information issue de large volumes de textes électroniques (document Web, emails, etc. …) en données explicites et facilement exploitables soit par des opérateurs humains soit par des logiciels de « data mining ».
Il s’agit d’un service qui catégorise automatiquement un document selon un ensemble de catégories données. Par exemple, le service est capable de comprendre que un article qui parle de l’approbation de la lois des finances doit entrer dans la catégorie « politique ». La classification (ou catégorisation) des document s’appuie principalement sur de techniques statistiques (apprentissage automatique) mais bénéficie largement de la couche d’analyse grammaticale et d’extraction d’entité nommées mise en place par CELI France.
La classification automatique des documents ou catégorisation automatique des documents représente un passage fondamentale pour toute gestion des contenues éditorial, qu’il s’agit de news, d’articles technique ou de blog. En dehors des contenues en ligne elle est primordiale dans toutes les activité « knowledge intensive », ou la quantité de matériel textuel produit nécessite un archivage automatique. Tel est le cas, par exemple, des tickets dans le domaine du CRM, des verbatim dans les analyses marketing, des CVs dans les opérations de recrutement, les metadonnés dans les bibliothèques électroniques, etc.
Accéder à la démo en ligne en cliquant sur le lien ci-dessous :
Démo en ligne 
En cliquant sur ce lien vous auriez acces a une démonstration des fonctions de catégorisation de documents. Telle démo se base sur l’ontologie de DBPedia
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