Découvrez le traitement du langage naturel (NLP) moderne et la recherche vectorielle native dans Elasticsearch. Tirez parti des nouveaux modèles de Machine Learning pour comprendre le contexte, gagner en rapidité et améliorer les résultats. Exploitez l'analyse avancée de texte, comme la reconnaissance d'entités nommées (NER), le plongement textuel sémantique, l'analyse des émotions et des sentiments, ou la classification de textes, le tout, plus rapidement et avec un minimum d'efforts. Commencez avec des modèles prédéfinis ou scalez votre propre modèle.
Points abordés dans ce webinar
- Comment utiliser Lucene 9 et les champs de vecteurs denses
- Exemples de NLP pour la reconnaissance d'entités nommées, la classification de textes et les plongements textuels
- Comment travailler avec des modèles de NLP, HuggingFace et PyTorch
- Utilisation de vecteurs et du NLP pour créer des applications de recherche sémantique moderne
Pour aller plus loin
- Présentation des modèles NLP et de la recherche vectorielle : Partie II
- Documentation sur le NLP
- Documentation sur les types de champs de vecteurs denses
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Veuillez noter que cette présentation est en Anglais.