Identification de plus de 50 types d'entités dans 52 langues
Le problème :
Les bons systèmes de reconnaissance d'entités nommées sont difficiles à trouver, surtout un qui est auto-hébergé
Les systèmes actuels de reconnaissance d’entités nommées (NER) ne fonctionnent généralement qu’en anglais et ne prennent en charge qu’une poignée de types d’entités. Ces systèmes ne se concentrent généralement pas non plus sur les entités importantes pour les entreprises, telles que les montants d’argent et les adresses postales.
En outre, la plupart des systèmes se limitent à produire une seule étiquette par entité, ce qui les rend incapables de produire des structures d’étiquettes riches.
Private AI :
Détection d'entités en temps réel dans 52 langues
Le moteur de détection d’entités de Private AI peut être utilisé pour la reconnaissance d’entités nommées à usage général. Trouvez des codes postaux, des adresses, des mentions de médicaments et bien plus encore dans plus de 30 langues. Chaque entité peut avoir plusieurs balises, ce qui permet d’enrichir les informations sur l’entité.
Prenez en charge facilement et de manière rentable des milliards d’inférences par mois, le tout hébergé dans votre propre environnement.
Pourquoi choisir Private AI ?
- Moins de la moitié du taux d’erreur par rapport aux alternatives
- Pas de regex
- Traitement de 70 000 mots par seconde
- Peut gérer la rédaction en temps réel
- Aucun accès d'un tiers parti
- Conforme aux réglementations sur la confidentialité telles que le RGPD, HIPAA, CPRA, etc.
Une exactitude inégalée
Private AI utilise les dernières avancées en matière d’apprentissage automatique pour atteindre une exactitude remarquable dès la première utilisation. Découvrez comment nous nous situons par rapport à nos concurrents dans notre livre blanc technique.
Private AI
Fournisseur majeur 2
Logiciel open source 2
Logiciel open source 1
Fournisseur majeur 1
Fournisseur majeur 3
0.80
0.90
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Essayez-le vous-même sur vos propres données :
« Private AI a été extrêmement facile à intégrer à notre pipeline actuel, ne nécessitant que quelques lignes de code pour assurer un traitement des données conforme au RGPD concernant les informations sensibles de nos utilisateurs. Il a offert une protection supérieure de la vie privée et nous a permis de répondre aux exigences rigoureuses du secteur des services financiers en matière de confidentialité des données, sans avoir à nous ruiner. »
Damian Tran
Directeur Technique, Minerva AI