À propos du service
TraduitJe crée des solutions industrielles basées sur le traitement du langage naturel et transforme des textes bruts et non structurés en données structurées propres qui peuvent être interrogées et utilisées pour prendre des décisions. Au fil des ans, j'ai déployé des classificateurs, des extracteurs d'entités et des moteurs de sentiment pour des services d'assistance, des départements juridiques, des places de marché et des systèmes de surveillance des médias, et je comprends la différence entre une démo qui a fière allure sur une diapositive et un pipeline qui résiste à un trafic de requêtes réel. Lorsque vous me présentez un ensemble de tickets, de contrats, d'avis ou de journaux de discussion, je commence par demander quel problème ce texte doit résoudre, car ce cadrage détermine tout ce qui suit : l'ensemble des étiquettes, les métriques et le budget d'erreur acceptable.
Mon travail couvre l'ensemble du spectre des tâches. J'entraîne et ajuste la classification de texte pour le routage, la modération et la détection d'intention ; j'extrais des entités nommées : personnes, organisations, montants, dates et termes spécifiques à votre secteur ; je calcule le sentiment et les émotions ; je prépare des résumés abstraits et extractifs ; j'ajuste la modélisation de sujets et la recherche sémantique afin que votre équipe recherche du sens, et non des correspondances de mots. Là où un modèle prêt à l'emploi vous amène la plupart du chemin, je l'ajuste sur vos données étiquetées, calibre les seuils et livre un modèle qui parle votre vocabulaire, pas un modèle généralisé.
Vous obtenez plus qu'un carnet avec du code. Je remets un pipeline documenté, un rapport d'évaluation avec des chiffres d'exactitude et de rappel honnêtes pour chaque classe, une API prête à l'emploi ou une tâche par lot pour l'intégration, et des notes claires sur les faiblesses du modèle afin qu'il n'y ait pas de surprises en production. La maintenabilité est importante pour moi : formation reproductible, versionnage des données et crochets de surveillance pour que la dérive soit détectée tôt. Parlez-moi des langues, des volumes et de la précision cible — et je proposerai un plan réaliste.
— Classification de texte, routage et modération
— Extraction d'entités nommées et taxonomies personnalisées
— Sentiment, résumé, sujets et recherche sémantique
— Ajustement de modèles linguistiques sur vos données
Mon travail couvre l'ensemble du spectre des tâches. J'entraîne et ajuste la classification de texte pour le routage, la modération et la détection d'intention ; j'extrais des entités nommées : personnes, organisations, montants, dates et termes spécifiques à votre secteur ; je calcule le sentiment et les émotions ; je prépare des résumés abstraits et extractifs ; j'ajuste la modélisation de sujets et la recherche sémantique afin que votre équipe recherche du sens, et non des correspondances de mots. Là où un modèle prêt à l'emploi vous amène la plupart du chemin, je l'ajuste sur vos données étiquetées, calibre les seuils et livre un modèle qui parle votre vocabulaire, pas un modèle généralisé.
Vous obtenez plus qu'un carnet avec du code. Je remets un pipeline documenté, un rapport d'évaluation avec des chiffres d'exactitude et de rappel honnêtes pour chaque classe, une API prête à l'emploi ou une tâche par lot pour l'intégration, et des notes claires sur les faiblesses du modèle afin qu'il n'y ait pas de surprises en production. La maintenabilité est importante pour moi : formation reproductible, versionnage des données et crochets de surveillance pour que la dérive soit détectée tôt. Parlez-moi des langues, des volumes et de la précision cible — et je proposerai un plan réaliste.
— Classification de texte, routage et modération
— Extraction d'entités nommées et taxonomies personnalisées
— Sentiment, résumé, sujets et recherche sémantique
— Ajustement de modèles linguistiques sur vos données
