<Animés par la passion>
Amélioration une solution permettant d’effectuer dans un corpus de texte des recherches textuelles en prenant en compte une compréhension sémantique du texte : recherche de termes sémantiques proches.
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voir l’article précédent Les modèles de langage Résumé pour le lecteur pressé : le modèle de langage que nous allons
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Des progrès spectaculaires ont été réalisés sur la dernière décennie dans le domaine du traitement du langage naturel : Siri, Alexa et Google Home sont apparus, Google translate s’est amélioré. Cependant, l’algorithme en lui-même n’est qu’un élément de la solution et il est souvent nécessaire d’ajouter d’autres éléments à la chaîne de traitement afin d’obtenir une solution exploitable. Cette série d’articles propose d’illustrer cette démarche sur un exemple concret : nous allons utiliser un modèle de traitement du langage naturel.
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Le passage d’une utilisation à la demande du célèbre moteur de recherche Elasticsearch à une utilisation industrielle, par de nombreux
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Zenika vous a concocté un mois de mars des plus prometteurs avec pas moins de 13 événements dans 5 de
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La multiplication des instances de conteneurs Docker peut vite rendre la consultation des logs des différentes applications un calvaire. Une
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On me demande parfois, dans des missions de conseil, de pouvoir et savoir faire du multi-site avec Elasticsearch.
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Une première bêta d’Elasticsearch 2.0 vient de sortir, c’est l’occasion de faire un premier bilan des changements.
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