Kairntech and “Smart Innovation”

Managing the processes that enable, organise and foster innovation in organisations often involves among other things analysing large amounts of text based-information: Publications, news, websites. Evidently this is another use case where Kairntech can contribute and therefore experts at University of Stuttgart, the Fraunhofer institute IAO and TecIntelli are using Kairntech as part of their … Continue reading Kairntech and “Smart Innovation”

From Hugging Face Transformers to NLP-Powered Applications

Transformers: the new trend in Artificial Intelligence and NLP Recent progress in NLP (Natural Language Processing) technologies highlights its strong potential for business transformation. While the domain used to be dominated by big players such as Google or Microsoft, smaller organizations are now going mainstream with the collaborative, open source approaches such as Explosion.ai (Spacy) … Continue reading From Hugging Face Transformers to NLP-Powered Applications

Des Transformers Hugging Face aux applications de TAL

Transformers : la nouvelle tendance en Intelligence Artificielle et en TAL Les progrès récents des technologies TAL mettent en évidence leur fort potentiel de transformation des entreprises. Alors que le domaine était autrefois dominé par de grands acteurs tels que Google ou Microsoft, de petites entreprises telles Explosion.ai (Spacy) ou Hugging Face, se tournent désormais … Continue reading Des Transformers Hugging Face aux applications de TAL

Let Kairntech support you in your vocabulary maintenance efforts

We have recently shown you how Kairntech can be used to automate parts of the efforts in vocabulary maintenance: Finding new candidate terms for the update and extension of your vocabularies. We have turned that into a video (5min) that explains the process and shows you how to do this using the software. https://www.youtube.com/watch?v=s3Cqzl67Fms

Finding new needles in content haystacks: Vocabulary maintenance with AI!

Introduction Structured vocabularies (thesauri, taxonomies...) play an important role in many applications where complex, large and volatile information needs to be organized and made accessible. A fine example is the famous MeSH thesaurus that facilitates search and access on Medical topics. Enriching scientific content with MeSH terms allows to guarantee that content on a specific … Continue reading Finding new needles in content haystacks: Vocabulary maintenance with AI!

Comment enrichir un vocabulaire métier avec l’IA !

Introduction Les vocabulaires structurés (thésaurus, taxonomies...) jouent un rôle important dans de nombreuses applications quand il s’agit d’organiser ou de rendre accessible des informations complexes, volumineuses ou fugaces. Un bon exemple est le célèbre thésaurus MeSH qui facilite la recherche et l'accès à des articles médicaux. L'enrichissement de contenu scientifique avec les termes du MeSH … Continue reading Comment enrichir un vocabulaire métier avec l’IA !

Assistance à l’annotation pour accélérer la création de données d’apprentissage multilingues

Données d’apprentissage : le point dur de tout projet d’IA L’intelligence artificielle (IA) repose sur l’existence de données d’apprentissage. Les données d’apprentissage sont les exemples sur lesquels les algorithmes (réseaux de neurones...) apprennent à effectuer une tâche. La fabrication de données d’apprentissage, représentatives du problème à traiter, est le point dur de tout projet d’IA. … Continue reading Assistance à l’annotation pour accélérer la création de données d’apprentissage multilingues

Make the long road to augmented applications shorter by “do-it-yourself NLP”

Introduction Natural language processing (NLP) techniques have made tremendous progress during the last couple of years, thanks notably to algorithms such as Neural Networks which have surpassed traditional approaches with rules-based systems. Examples include Machine Translation (DeepL, Google Translate…) or Speech To Text (Siri…). Information Extraction, a subcategory of NLP, is also highly impacted.  What … Continue reading Make the long road to augmented applications shorter by “do-it-yourself NLP”

Extraction de données chiffrées à partir de texte

Introduction La « reconnaissance d’entités nommées » consiste en l'extraction de séquences de mots à l’intérieur d’un document. Elle concerne d’abord les noms de personnes, d’organisations et de lieux, qui sont donc les entités nommées les plus typiques. Cependant, l’expression « reconnaissance d’entités nommées » ne rend pas compte du fait que la technique concerne … Continue reading Extraction de données chiffrées à partir de texte