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 ?

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. QU’EST-CE QUE LE TAL(N) ?

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. Le langage : un objet d’étude complexe
Ambigu
Implicite
Variable
 À tous les niveaux linguistiques
 Connaissances partagées
 Lexique ouvert
 Combinatoire non-finie

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. LE TAL APPLIQUÉ AU SEO

7. LES SITES ÉDITORIAUX

8. Articles et tags associés

9.  Définition
Unités textuelles d’intérêt pour
une application donnée
– Personnes,
– Lieux,
– Organisations/entreprises,
– Produits,
– Marques,
– Dates,
– etc.
La reconnaissance d’entités nommées

10. Articles et tags associés

11. La désambiguïsation sémantique
‘Armstrong’

12. LES SITES E-COMMERCE

13. Moteur de recherche interne

14. Moteur de recherche interne

15. Fiches-produit

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. LES AVIS UTILISATEURS

18. Les avis utilisateurs

19. Les avis utilisateurs

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. DES QUESTIONS ?