Exploiter la reconnaissance des entités
nommées pour améliorer votre site
PETIT DEJEUNER SEO
SEARCH FORESIGHT
10EME ÉDITIO...
QU’EST-CE QUE LE TAL(N) ?
Présentation
 Traitement Automatique du Langage (Naturel)
 Débuts dans les années 50
 Langage écrit et oral
 Intellige...
Le langage : un objet d’étude complexe
Ambigu
Implicite
Variable
 À tous les niveaux linguistiques
 Connaissances partag...
Les applications du TAL
Traduction
Automatique
Moteurs de
recherche
Agents
de
conversation
Veille
Reco.
et
synthèse
vocale...
LE TAL APPLIQUÉ AU SEO
LES SITES ÉDITORIAUX
Articles et tags associés
 Définition
Unités textuelles d’intérêt pour
une application donnée
– Personnes,
– Lieux,
– Organisations/entreprises,
– ...
Articles et tags associés
La désambiguïsation sémantique
‘Armstrong’
LES SITES E-COMMERCE
Moteur de recherche interne
Moteur de recherche interne
Fiches-produit
Fouille de textes et bases de connaissance
langage naturel
données structurées
 Analyse automatique
 Guidée par le domai...
LES AVIS UTILISATEURS
Les avis utilisateurs
Les avis utilisateurs
Résumé automatique et extraction d’opinions
 Analyse de satisfaction
 Réseaux sociaux, avis
d’utilisateurs, critiques de...
DES QUESTIONS ?
Prochain SlideShare
Chargement dans…5
×

Exploiter la reconnaissance des entités nommées pour améliorer votre site

343 vues

Publié le

Slides présentés lors du Petit Déjeuner Search Foresight du 19 novembre 2015.

Les moteurs de recherche utilisent depuis longtemps certaines techniques avancées de Traitement Automatique du Langage, et en particulier la reconnaissance d'entités nommées.
De quoi s'agit-il ? A quoi cela sert-il ? Comment exploiter ces techniques sur votre site web pour améliorer le maillage du site, l'expérience utilisateur ou la précision de votre moteur de
recherche interne ?

Publié dans : Internet
0 commentaire
0 j’aime
Statistiques
Remarques
  • Soyez le premier à commenter

  • Soyez le premier à aimer ceci

Aucun téléchargement
Vues
Nombre de vues
343
Sur SlideShare
0
Issues des intégrations
0
Intégrations
12
Actions
Partages
0
Téléchargements
10
Commentaires
0
J’aime
0
Intégrations 0
Aucune incorporation

Aucune remarque pour cette diapositive

Exploiter la reconnaissance des entités nommées pour améliorer votre site

  1. 1. Exploiter la reconnaissance des entités nommées pour améliorer votre site PETIT DEJEUNER SEO SEARCH FORESIGHT 10EME ÉDITION PARIS LE 19 Novembre 2015 - 9h45-12h Laurie Serrano – SF Labs Ingénieure en Traitement Automatique du Langage
  2. 2. QU’EST-CE QUE LE TAL(N) ?
  3. 3. Présentation  Traitement Automatique du Langage (Naturel)  Débuts dans les années 50  Langage écrit et oral  Intelligence Artificielle  Pluri- et inter-disciplinaire TAL Linguistique Informatique Mathématiques Statistiques Sciences cognitives Ingénierie des connaissances
  4. 4. Le langage : un objet d’étude complexe Ambigu Implicite Variable  À tous les niveaux linguistiques  Connaissances partagées  Lexique ouvert  Combinatoire non-finie
  5. 5. Les applications du TAL Traduction Automatique Moteurs de recherche Agents de conversation Veille Reco. et synthèse vocale Génération et Résumé de texte Aide à la rédaction Classification de documents
  6. 6. LE TAL APPLIQUÉ AU SEO
  7. 7. LES SITES ÉDITORIAUX
  8. 8. Articles et tags associés
  9. 9.  Définition Unités textuelles d’intérêt pour une application donnée – Personnes, – Lieux, – Organisations/entreprises, – Produits, – Marques, – Dates, – etc. La reconnaissance d’entités nommées
  10. 10. Articles et tags associés
  11. 11. La désambiguïsation sémantique ‘Armstrong’
  12. 12. LES SITES E-COMMERCE
  13. 13. Moteur de recherche interne
  14. 14. Moteur de recherche interne
  15. 15. Fiches-produit
  16. 16. Fouille de textes et bases de connaissance langage naturel données structurées  Analyse automatique  Guidée par le domaine d’intérêt  Utilise des bases de connaissance  Bases généralistes / spécialisées  Définition du domaine d’intérêt – Concepts-clés – Attributs des concepts – Relations entre concepts
  17. 17. LES AVIS UTILISATEURS
  18. 18. Les avis utilisateurs
  19. 19. Les avis utilisateurs
  20. 20. Résumé automatique et extraction d’opinions  Analyse de satisfaction  Réseaux sociaux, avis d’utilisateurs, critiques de presse, etc.  Suivi et prédiction dans le temps Extraction Agrégation Reformulation
  21. 21. DES QUESTIONS ?

×