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Lettria NLP Studio

Text Cleaning API

La majorité des projets de NLP échouent avant même d'avoir commencé. La raison ? Gestion et nettoyage des données inadéquats.

C'est pourquoi nous disposons d'un outil qui combine la gestion et le nettoyage des données dans une seule combinaison plateforme et API.

Text cleaning Illustration

Lettria surpasse les solutions leaders du marché

Découvrez comment Lettria améliore les performances du nettoyage de données, dans un comparatif détaillé.

Connectez-vous à toutes vos sources

Choisissez parmi une vaste collection de connecteurs de données ou importez simplement vos propres fichiers dans différents formats.

Pour garantir la confidentialité, vos données sont protégées dans un environnement sécurisé auquel vous êtes le seul à avoir accès. Ces données peuvent être facilement réutilisées dans tous vos projets de traitement de texte actuels et futurs.

Text collection & management illustration sources
Text cleaning Illustration Datasets

Créez et gérez vos ensembles de données

Le gestionnaire de jeux de données vous permet de superviser vos sources afin de collaborer facilement entre les équipes et de réutiliser les sources pour d'autres projets NLP au sein de votre organisation. Les ensembles de données sont transformés en actifs de données.

Une baguette magique pour le texte

Le nettoyage manuel des données peut être pénible, mais notre difficulté est votre avantage. Nous avons travaillé d'arrache-pied pour automatiser cette tâche fastidieuse et la mettre à la disposition de tous nos utilisateurs.

Lettria propose désormais une formule de nettoyage précise qui peut être appliquée à chaque type de données, ce qui facilite la gestion des données encombrées, telles que les transcriptions parole-texte.

Text cleaning Illustration Magic hand
Text cleaning Illustration Datasets

Faites-le encore et encore, à grande échelle

La majorité des projets de PNL échouent avant même d'avoir commencé. Choisissez un outil qui vous permet de vous concentrer sur le sens de votre texte, et non sur la collecte et le nettoyage des données.

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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