Lettria NLP Studio

Text Mining API

Entraînée méticuleusement à partir de nos jeux de données propriétaires, notre solution de traiment du langage offre des performances 30 % supérieures* en moyenne par rapport aux alternatives open source, tout en garantissant une transparence et une accessibilité totales dès le premier jour.

An image showing the possibilities with Lettria

L'analyse de sentiments de Lettria surpasse les solutions leaders du marché.

Lisez une analyse détaillée des performances des modèles les plus utilisés au monde pour les tâches d'analyse des sentiments. Découvrez comment la Lettonie se compare.

Amplifiez les informations grâce à l'analyse des sentiments

Tirez parti de l'analyse des sentiments basée sur le Deep Learning de Lettria, qui est 30 % plus précise* qu'un modèle open source comparable.

Notre solution avancée déchiffre et quantifie les sentiments de -1 à 1 et détecte différents sentiments dans différentes parties d'une même phrase, ce qui vous permet de prendre des décisions éclairées, d'optimiser la réputation de la marque et d'améliorer l'expérience client grâce à des informations exploitables.

Image showing an analyzed conversation and a report
Image showing an analyzed conversation

Profitez d'une analyse avancée des émotions

Renforcez votre analyse grâce à la détection des émotions basée sur un modèle de deep learning, capable de détecter jusqu'à 28 émotions distinctes dans un texte. Une solution qui change la donne en matière d'amélioration de la satisfaction des clients, d'évaluation de l'opinion publique et d'enrichissement de l'expérience utilisateur.

Comprendre le sens grâce à la reconnaissance d'entités

Les fonctionnalités de reconnaissance d'entités de Lettria vont bien au-delà des outils NER open source standard. Dans le même texte, vous pouvez reconnaître des entités régulières, des entités numériques ainsi que des significations.

Identifiez un cappuccino comme une « boisson chaude » ou un MacBook comme un « appareil électronique », tout en extrayant les adresses e-mail, les numéros de téléphone et les mesures scientifiques de votre texte. Les possibilités sont infinies.

Image showing an analyzed conversation
The key to any successful data science project is the data collection phase.

Patrick Duvaut

Head of Innovation

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Patrick Duvaut

Head of Innovation

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* 30 % plus précis en comparant les scores de F1 du meilleur modèle HuggingFace et du modèle Lettria, sur un ensemble de 20 000 avis clients générés par GPT. Le modèle Lettria a obtenu un score de 94 % en F1, soit une augmentation de 30 % par rapport à le meilleur modèle HuggingFace, qui a atteint 75 %.