DATA

La création d’un moteur NLP

notre client

Banque de financement et d’investissement.

son besoin

La création d'une application basée sur un moteur NLP permettant de faire ressortir des informations de flux de presse à destination des analystes. Cette application extrait de manière automatique les entités présentes dans le texte ainsi que les relations entre ces entités.

L’objectif est de ressortir de divers documents des éléments permettant aux équipes métier d'arbitrer des décisions plus rapidement et de trouver des opportunités commerciales.

notre réponse
technique

La création des modèles de Machine Learning : prédiction stock price en fonction des sentiments des news, named entity, recognition, question answering System, Sklearn, Tensorflow, Spacy, Python.

  • Mise en place d’une architecture DistilBert pour améliorer la rapidité du modèle à l'entraînement et à l’inférence.
  • Conception d’une solution technique pour analyser des fichier PDF volumineux (des rapports annuels) et faire ressortir les topics et les extraits qui concernent la RSE (Python, OCR, RSS Feed project).
  • Évaluation de la performance des modèles par la matrice de confusion.
  • Déploiement du projet : exportation du modèle en utilisant le module pickle de Python.
  • 1 expert

  • 600 j/homme

  • 36 mois

notre défi

Concevoir un moteur de sélection d’articles pertinent en fonction d’un périmètre business prédéfini.

Mettre en œuvre des algorithmes NLP performants.

le résultat

Un moteur toujours d’actualité et évolutif encore utilisé par le client pour son analyse business quotidienne.
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