Text Analytics Toolbox

 

Text Analytics Toolbox

Analyser et modéliser des données texte

Importer et visualiser du texte

Importez des données texte dans MATLAB à partir de fichiers uniques ou de grandes collections de fichiers, notamment des fichiers PDF, HTML ou Microsoft® Word. Explorez visuellement des jeux de données texte grâce à des nuages de mots-clés et à des diagrammes de dispersion de texte.

Nettoyer et prétraiter le texte

Appliquez des fonctions de filtrage de haut niveau pour retirer les contenus superflus, tels que des URL, des balises HTML ou des signes de ponctuation. Corrigez les fautes d'orthographe, filtrez les mots vides et normalisez les mots en fonction de leur racine.

Convertir un texte en format structuré

Extrayez les caractéristiques linguistiques en utilisant un algorithme de tokenisation, calculez les statistiques de fréquence des mots pour représenter numériquement les données texte et entraînez les modèles de word embedding tels que word2vec et skip-gram.

Appliquer l'IA à l'analyse de texte

Adaptez un modèle de Machine Learning ou de Deep Learning, comme LSA, LDA ou LSTM, à des données texte. Exploitez les modèles de type Transformer, comme BERT, FinBERT ou GPT-2, pour effectuer l'apprentissage par transfert avec des données texte.

Grands modèles de langage

Connectez MATLAB à l'API OpenAI™ Chat Completions. Exploitez les capacités de traitement du langage naturel des modèles GPT dans votre environnement MATLAB, pour des tâches telles que le résumé de texte ou le chat.

Analyse de texte pour les ingénieurs

Développez des programmes de maintenance prédictive basés sur des données issues de capteurs et de logs texte. Automatisez la formalisation des exigences et la vérification de la conformité.

Analyse de documents

Analysez un texte avec la modélisation thématique pour découvrir et visualiser les modèles sous-jacents, les tendances et les relations complexes. Résumez des documents, extrayez des mots-clés et évaluez l'importance et la similarité des documents.

Analyse de sentiments

Identifiez les attitudes et les opinions exprimées dans les données texte pour catégoriser les déclarations comme étant positives, neutres ou négatives. Élaborez des modèles capables de prédire les sentiments en temps réel.

Génération de texte et classification

Utilisez le Deep Learning pour générer un nouveau texte à partir du texte observé et pour classer des descriptions de texte avec des word embeddings capables d'identifier des catégories.

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