Verba Docent

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Compréhension de textes en français

Passionnés de Compréhension du Langage Naturel (CLN) ou Natural Language Understanding (NLU) en anglais, nous utilisons les dernières avancées en matière d'intelligence artificielle afin de comprendre des textes rédigés en français.

Contrairement à une approche essentiellement statistique (Machine Learning), notre Lectrice génère une représentation du monde à partir des textes lus. Elle est ainsi capable de situer les objets, les personnages, de comprendre leurs interactions et d'expliquer les raisonnements qui l'ont amenée à cette représentation du monde.

Une approche mixte mêlant symbolique, heuristique et apprentissage automatique

Une approche hybride donne de bons résultats lorsque peu de données d’entraînement sont disponibles.

Elle est également plus durable car moins gourmande en énergie que l'entrainement de modèles ML.

La carte mentale utilisée par notre Lectrice par exemple donne de bons résultats pour associer rapidement des mots sans avoir à digérer des milliers de textes qui les contiennent.

Les outils utilisés

Dans le domaine du Traitement du Langage Naturel (NLP en anglais), nous nous sommes naturellement tournés vers Python et des bibliothèques puissantes (NLTK, spaCy). Nous utilisons également des modèles récents comme le fameux CamemBERT. Il donne de très bons résultats sur l'analyse du français (DEPendencies & linguistic features notamment). Il est disponible sur huggingface.

Nous créons également des outils et services sur mesure adaptés à nos spécificités (l'analyse et la compréhension du récit).

Quel est notre récit préféré ?

La Bibliothèque de Babel de Jorge Luis Borgès. Cette nouvelle, tirée du recueil Fictions, a profondément marqué le fondateur de Verba Docent. Elle a été l'élément déclencheur de sa passion pour la génération et la compréhension de textes.

Que signifie Verba Docent ?

Verba Docent est le début d'une locution latine "Verba docent, exempla trahunt" qui signifie "les mots enseignent, les exemples entraînent". Cette locution nous semble particulièrement adaptée à la compréhension du langage naturel.