Pour les développeurs en intelligence artificielle, les codes des bots d'analyse de données textuelles de Facebook sont à portée de clic !
Et si l'open source était le moyen le plus rapide et le plus efficace pour booster la recherche en matière d'intelligence artificielle, et notamment construire des solutions évolutives pour la reconnaissance et la classification de texte ? C'est le pari fait par le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Facebook, le Fair, qui vient d'annoncer le passage en open source de fastText, sa bibliothèque de codes de reconnaissance et de classification de texte, disponible sur le référentiel GitHub.
Selon l'équipe du Fair, qui a également publié l'ensemble de ses rapports de recherche ("Enriching word vectors with subword information" et "Bag of tricks for efficient text classification"), fastText combine les techniques les plus sophistiquées en matière de traitement du langage naturel et de machine learning. Des technologies décisives pour la programmation d'intelligence artificielle.
L'objectif : aider Facebook à concevoir de meilleures applications
Invisible quand il est efficace, le traitement automatique de texte constitue en effet un élément clé de l'interaction homme-machine. Par exemple, c'est grâce à lui qu'une intelligence artificielle comprendra le sens des mots que vous prononcez ou tapez sur votre clavier, répondra avec précision à une requête, filtrera efficacement vos spams ou identifiera les techniques des clickbait (pièges à clics).
Selon Facebook, "avec la quantité croissante de données en ligne, il y a un besoin d'outils plus souples pour mieux comprendre le contenu de très grands ensembles de données, afin de fournir des résultats de classification plus précis". Et d'ajouer : "Nous espérons que l'introduction de FastText puisse aider la communauté à construire de meilleures solutions, plus évolutives pour la reconnaissance de texte et sa classification. Livré comme une bibliothèque open-source, nous voyons FastText comme un élément précieux pour les communautés de recherche et d'ingénierie, et qui finira par nous aider à concevoir de meilleures applications et réaliser de nouveaux progrès dans la compréhension du langage".
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