Reconnaissance d’entités nommées (NER)

Objectifs

Comprendre les principes de la reconnaissance d’entités nommées (NER)
Identifier automatiquement les personnes, lieux, organisations et autres entités dans un texte
Exploiter la NER pour extraire et structurer des informations utiles à partir de documents

Participants

Data scientists, développeurs, professionnels de la gestion de l’information

Pré-requis

Notions de base en traitement automatique du langage naturel recommandées

Programme

Découvrir les fondamentaux de la reconnaissance d’entités nommées et ses applications
Identifier les différents types d’entités : personnes, organisations, lieux, dates, montants, produits, etc.
Comprendre les méthodes et modèles utilisés en NER (règles, machine learning, deep learning)
Préparer et annoter des données pour l’entraînement et l’évaluation des modèles
Utiliser les principaux outils et bibliothèques de NER (spaCy, Hugging Face, NLTK, Azure AI, etc.)
Extraire et structurer automatiquement les informations contenues dans les textes
Gérer les ambiguïtés, variantes d’écriture et cas complexes d’identification d’entités
Intégrer la NER dans des processus documentaires, analytiques ou conversationnels
Évaluer la qualité des résultats et améliorer les performances des modèles
Appliquer les bonnes pratiques d’utilisation, de gouvernance et d’éthique liées à l’extraction automatisée d’informations

Exercices pratiques

Annoter un corpus de documents avec différentes catégories d’entités
Extraire automatiquement des entités à l’aide d’un outil NER
Comparer les performances de plusieurs modèles de reconnaissance d’entités

Aptibox

Guide pratique de la reconnaissance d’entités nommées
Bibliothèque d’outils, modèles et jeux de données NER
Check-list d’évaluation et d’amélioration des systèmes d’extraction d’informations

Référence

IAF99

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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