Laboratoire Coginov
Une vue sur le laboratoire IA de Coginov
Notre équipe et notre approche
Nous sommes une équipe dynamique et diversifiée
Notre équipe est composée de scientifiques en intelligence artificielle (IA), d'ingénieurs en IA, de linguistes, de développeurs, de spécialistes en gestion intégrée des documents et de professionnels du service à la clientèle et la vente. Nous réunissons une vaste expérience en traitement automatisé du langage naturel (TALN), en linguistique computationnelle et en technologies sémantiques.
Avec un tel banc d'experts, il était naturel de combiner les approches d'apprentissage automatique (ML) et TALN pour développer une plateforme qui offre une recherche contextuelle des référentiels d'entreprise et des analyses améliorées, le tout pour permettre des informations plus précises et une stratégie d'entreprise améliorée.
Nous sommes des experts en TALN
Contrairement à la plupart des fournisseurs sur le marché de l'analyse de données textuelles, nous avons deux domaines d'expertise - TALN et ML - et notre technologie est définie en appliquant la combinaison de ces approches puissantes pour une analyse de contenu optimale. Notre analyse sémantique, basée sur des dictionnaires spécifiques à l'industrie, se combine avec des algorithmes d'apprentissage automatique robustes qui permettent d'identifier le sens et de présenter les résultats en contexte..
Nous sommes une opération ML-First
Nous appliquons l'apprentissage automatique à chaque étape du traitement des données non structurées. Cette approche basée sur le ML permet d'élargir considérablement les horizons sur la donnée utilisable. Plus précisément, notre approche ML-first transforme les données non structurées en des référentiels de contenu d’actifs sémantiques lisibles par l'homme et la machine.
Nous pouvons ensuite créer des analyses et une modélisation du langage à partir de ces actifs sémantiques, qui sont ensuite appliqués pour effectuer une extraction et une analyse de modèles d'entités nommées, de concepts clés et de modèles alphanumériques singuliers. Ces structures de représentation des connaissances sémantiques, générées par le ML, sont conformes aux normes ontologiques de pointe qui utilisent des modèles de langage innovants.
Nous mettons à contribution le "Stacked Model" !
Le cadre d'IA de Coginov exploite une méthodologie de modèle empilé (une méthode d'ensemble efficace dans laquelle les prédictions, générées à l'aide de divers algorithmes d'apprentissage automatique, sont utilisées comme intrants dans un algorithme d'apprentissage de deuxième couche) qui combine un modèle de mémoire associative avec trois approches ML, dont l'une est basée sur un puissant réseau de neurones d'apprentissage en profondeur. Notre cadre ML génère une contextualisation en combinant les meilleures pratiques dans les modèles de langage et les méthodes d'extraction de données topologiques pour identifier la valeur sémiotique dans les référentiels de données non structurés.
L’enjeu: les données non structurées
Près de 80% des données d'entreprise ne sont pas structurées - des e-mails et des documents au multimédia, aux fichiers PDF, aux feuilles de calcul, au contenu de messagerie, aux graphiques, aux publications sur les réseaux sociaux, etc. - ce qui signifie qu'il est très difficile de les extraire pour obtenir une intelligence d’affaires.
Pendant longtemps, les entreprises se sont appuyées sur des données limitées et structurées issues de feuilles de calcul et de tableaux pour prendre des décisions d’affaires. Les capacités ont progressivement augmenté, de sorte qu'il existe maintenant de nombreuses solutions d'exploration de données et de gestion électronique des documents et des enregistrements (EDRM) qui permettent de collecter des données et de surveiller les occurrences de mots-clés (noms de marque, noms de produits, etc.).
Mais la plupart de ces solutions laissent à l'utilisateur final la tâche de déterminer manuellement comment procéder à l'analyse et, à partir de ce flot de données, tentent de comprendre quels sont les appels à l'action appropriés au sein de leur organisation.
La solution: exploitez la valeur des données non structurées avec Coginov IA
Chez Coginov, nous comprenons la vraie valeur des données non structurées et la nécessité non seulement de les capturer mais mais de les contextualiser et leur donné un sens. Notre technologie va beaucoup plus loin que la publication de rapports sur les concepts sémantiques, les occurrences d'entités et la pondération - elle fournit des informations précises, rapides et contextualisées grâce à l'analyse sémantique. Nos produits exploitent la puissance des données non structurées pour fournir aux organisations une découverte approfondie et de nouvelles connaissances pour une prise de décision optimale.
Nous nous concentrons sur l'exactitude, la rapidité et l’intelligence contextuelle - tous des denrées rares dans le monde de la surveillance et de l'analyse des documents et des dossiers électroniques.
La plateforme Coginov IA
Notre plateforme multilingue d'IA est disponible sous un modèle en tant que service (SaaS) et de plateforme en tant que service (PaaS). Les algorithmes propriétaires derrière cette plateforme ont été imprégnés de spécificités linguistiques et culturelles. En arrière-plan, « Coginov Analytics » utilise des algorithmes propriétaires exploitant l'analyse sémantique pour identifier le contexte des concepts et des entités.
Fonctionnalités principales et bénéfices
Analyse documentaire approfondie:
Propulsée par notre cadre d'IA, la plateforme d'analyse de Coginov utilise une analyse sémantique automatisée et de pointe pour tirer des leçons et faire ressortir le contexte derrière les sujets variés et pour tous les types de documents ou d'informations.
Notre processeur d'analyse contextuelle:
- élargit la variété des sources (tout en restant pertinent) afin que tous les sujets puissent être extraits pour examen, qu'ils soient contenus dans des données structurées ou non structurées
- améliore l'audit des référentiels de contenu d'entreprise et des structures de dissémination
- crée un accès centralisé à tous les canaux de rétroaction
- minimise le « bruit » dans le signal en excluant le contenu non pertinent
- permet une distribution plus complète des sujets clés grâce à un éventail de sources plus large et une contextualisation plus intelligente
Compréhension des requêtes des utilisateurs et des réponses plus ciblées
De nombreuses solutions EDRM s'arrêtent à la collecte de données et à la surveillance des occurrences de mots-clés spécifiques. La tâche de déterminer comment procéder avec l'analyse des données et de comprendre les décisions stratégiques suggérées par l'analyse revient généralement à l'utilisateur final, ce qui entraîne souvent une paralysie de l'analyse, une perte de temps et un gaspillage d'argent.
La plateforme de Coginov existe pour résoudre ce problème et catalyser l’analyse des données des organisations à un autre niveau. En utilisant le TALN en combinaison avec le ML, notre plate-forme comprend le contexte d'une requête utilisateur et fournit une réponse optimale et plus profilée aux questions des utilisateurs.
En substance, notre analyse sémantique, à l'aide de dictionnaires spécifiques à l'industrie et corrélé par des algorithmes de ML propriétaires, crée un moyen puissant d'identifier l'intention et le sens des requêtes utilisateurs et de fournir des réponses ciblées sur ce contexte. Cela garantit que chaque utilisateur est rapidement connecté aux ressources et aux actifs informationnels les plus pertinentes et les plus utiles, dont beaucoup resteraient autrement cachées derrière un déluge de données.
Bien au-delà de la simple analyse des mots-clés:
La capacité de notre plateforme à comprendre le contexte des sujets est un facteur de différenciation décisif. Informée du contexte des requêtes utilisateurs, la plateforme va bien au-delà de la simple analyse de mots-clés et permet à l'utilisateur de tirer instantanément des conclusions exploitables. La plateforme d'analyse de Coginov se concentre sur des analyses précises et instantanées, et d’une intelligence d’affaire accrue. Nos différenciateurs comprennent:
- Une approche unique de l'analyse sémantique qui permet la capture précise du contexte
- Une combinaison unique d'analyses de données quantitatives et qualitatives qui garantit la pertinence des conclusions et des appels à l'action
- Des catégories sémantiques riches qui permettent la découverte fortuite de sujets inattendus
- Extraction transparente des catégories vers plusieurs canaux de commentaires, y compris la possibilité de traiter automatiquement les réponses de tous les formats de type mime courants et aux référentiels de bases de données et de CMS
Pré-validation unique des résultats de recherche qui garantit que l'analyse est de la plus haute pertinence.
En savoir plus
Parcourez notre site pour trouver plus d'informations sur les produits les plus adaptés à vos besoins ou contactez-nous - nous serons heureux d'explorer comment Coginov peut aider votre organisation à atteindre un nouveau niveau de succès.
