© Syllabs 2012
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Syllabs collecte, analyse et génère des contenus spécialisés
La technologie Syllabs rassemble tous les outils nécessaires pour fournir un guichet unique afin de donner du sens aux données : extraction, analyse sémantique, enrichissement et génération de contenu unique et riche.
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Syllabs propose un environnement logiciel et des langages de programmation linguistique permettant de répondre aux spécificités de chaque domaine. Ces technologies sont accessibles via des API et des services Web.
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Les équipes de Syllabs possèdent une forte expertise dans le domaine de la linguistique et du TAL permettant ainsi de rapidement spécialiser les livrables afin de prendre en compte la richesse de chaque domaine : langue, lexique, style, etc.
En savoir plusGrâce à une vision simple, une capacité d’innovation forte sur les sujets les plus complexes et de nombreux partenaires, nous avons pu développer des technologies uniques répondant à des besoins précis du marché.
2006-2009 : Tout d’abord Laboratoire de Recherche Privé, Syllabs a fourni des prestations de conseil et expertise pour de nombreuses entreprises et laboratoires publics, tout en développant ses propres technologies. De cette période, nous gardons une forte implication dans la satisfaction de nos clients, une capacité d’écoute et d’adaptation à des besoins spécifiques, une large expertise dans tous les domaines liés à la sémantique et le statut d’Organisme de Recherche Technologique. Ce statut délivré par le Ministère de la Recherche nous permet de répondre à des appels d’offre très innovants et permet à nos clients d’inclure nos factures de R&D dans leur calcul de Crédit d’Impôt Recherche.
2009-2011 : Startup technologique disposant de produits très innovants et performants, Syllabs s’est concentrée sur sa technologie en vendant des analyses sémantiques, principalement via sa plateforme SaaS qui permet de traiter de très grandes quantités d’information en très peu de temps. Nous avons ainsi développé des technologies d’extraction d’entités, d’analyse d’opinion spécialisée, d’extraction terminologique, etc. et traitons des millions de requêtes chaque jour.
Depuis 2011 : Le portefeuille de produits de Syllabs nous permet de proposer des solutions verticales uniques au monde grâce à la combinaison de ses trois technologies majeures que sont le web mining, le text mining et la génération de contenus textuels uniques de qualité humaine.
Ces produits couvrent une large part de la chaîne de valeurs permettant de donner du sens aux données : extraction, analyse sémantique, enrichissement et génération de contenu.
Syllabs Web Mining est un environnement de développement permettant de rechercher, collecter, fusionner et indexer des informations provenant du web.
Cette technologie permet, par exemple, de créer des moteurs de recherche verticaux hyper-spécialisés permettant aux utilisateurs d’accéder en un clic à toute l’information disponible sur un produit donné, un lieu, une personne, etc.
Grâce à une technologie sémantique unique, cet environnement nous permet d’adapter nos crawlers à toutes les configurations de sites web en limitant à quelques manipulations élémentaires et rapides le paramétrage du système. Les données ainsi collectées sur un nombre quelconque de sites web sont alors fusionnées et indexées au sein d’un moteur de recherche spécialisé qui peut être ouvert à l’extérieur pour permettre l’accès à toutes les informations disponibles.
Syllabs Text Mining offre un environnement logiciel unique reposant sur un langage de programmation objet dédié à l’analyse sémantique permettant de répondre aux spécificités de chaque domaine d’application. Ce langage permet à nos ingénieurs linguistes de programmer des analyseurs sémantiques spécialisés en peu de temps, dans un environnement de programmation évolué. Il a été également pensé pour traiter de gros volumes de textes en très peu de temps.
Syllabs Text Mining est actuellement disponible en 10 langues : allemand, anglais, chinois, espagnol, français, italien, néerlandais, polonais, portugais, russe. D’autres langues seront développées sous peu.Certaines analyses sont déjà disponibles sur notre plateforme SaaS et toutes les possibilités sont ouvertes pour d’autres traitements : analyse d’opinion spécialisée, extraction de coordonnées, suivi des fusions d’entreprises, etc.
Pour donner un exemple dans le cas de descriptions de chaussures sur un site de eCommerce, si le produit est une sandale, nous pourrons préciser “idéal pour l’été” et si le produit est une basket, nous pouvons plutôt dire “pour votre confort”, ce qui personnalise les textes pour rendre le produit plus attractif.
Valeur ajoutée de nos contenus :
ROI :
Exemples d’utilisation : génération automatique de textes originaux comme des descriptifs produits (e-Commerce) ou d’établissements (e-Tourisme).
Syllabs Content Generator offre une solution unique de génération de texte permettant de répondre aux spécificités de chaque domaine d’application.
Nous avons décliné deux offres dans le eTourisme et le eCommerce et mettons en parallèle à disposition certaines de nos technologies sur notre plateforme SaaS.
Nous savons qu’il est très difficile de rédiger ou de faire rédiger à la main des milliers de descriptifs d’hôtels, de restaurant ou de tout autre type de lieu. Syllabs propose des catalogues à la demande de descriptifs de lieux touristiques comprenant :
Les textes ainsi proposés peuvent être directement inclus dans les pages du site web et répondent aux deux problèmes cités.
Les sites de eCommerce présentent quasiment tous les mêmes descriptifs produits et n’apportent donc rien de nouveau, ni à un moteur de recherche, ni à l’internaute lui-même.
La génération automatique de descriptifs proposée par Syllabs permet de créer des textes uniques qui satisfont un moteur de recherche et apportent à un internaute un descriptif agréable à lire et pouvant comporter des informations supplémentaires comme la réputation de la marque, le fait qu’un écran d’appareil photo peut être très grand pour les appareils de ce type, etc.
Les textes sont générés à partir d’une fiche produit et peuvent également inclure un résumé des avis des internautes si ceux-ci sont disponibles.
Certains clients veulent garder la maîtrise de la chaîne de traitement. Syllabs Web Services propose d’utiliser des analyses existantes afin de constituer votre propre système. Nous pouvons aussi inclure des web services spécialisés à façon sur cette plateforme afin de répondre à des besoins d’analyse sémantique très spécifiques.
Vous pouvez consulter la documentation à l’adresse suivante : http://www.api.syllabs.com
Nos produits sont très rapides et facilement adaptables à des besoins spécifiques ou de nouvelles langues. La participation à de nombreux projets de recherche nous a permis d’être à la pointe de la technologie d’analyse des données du web et de proposer des solutions originales et innovantes répondant à des problèmes concrets.
En 5 ans, Syllabs a participé à de nombreux projets de recherche et publié de nombreux articles scientifiques.
> Guégan, M., & Loupy, C. de. (2011). Knowledge-Poor Approach to Shallow Parsing: Contribution of Unsupervised Part-of-Speech Induction. RANLP 2011 – Recent Advances in Natural Language Processing.
> Groc, Clément de, Tannier, X., & Couto, J. (2011). GrawlTCQ: Terminology and Corpora Building by Ranking Simultaneously Terms , Queries and Documents using Graph Random Walks. In Proceedings of the 6th Workshop on Graph-based Methods for Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics (p. 37–41).
> Blancafort, H., Heid, U., Gornostay, T., Méchoulam, C., Daille, B., & Sharoff, S. (2011). User-centred Views on Terminology Extraction Tools : Usage Scenarios and Integration into MT and CAT Tools. Paris, France: TRALOGY Conference “Translation Careers and Technologies: Convergence Points for the Future”.
> Groc, Clément de. (2011). Notes de lecture – Data-Intensive Text Processing with MapReduce. Traitement Automatique des Langues, XXX, 1-4.
> Groc, Clément de, Couto, J., Blancafort, H., & Loupy, C. de. (2011). Babouk – exploration orientée du web pour la constitution de corpus et de terminologies. Traitement Automatique du Langage Naturel.
> Blancafort, H., & Loupy, C. de. (2011). Clues to Compare Languages for Morphosyntactic Analysis: A Study Run on Parallel Corpora and Morphosyntactic Lexicons. Lecture Notes on Artificial Intelligence.
> Couto, J., Groc, Clément de, Guégan, M., & Loupy, C. de. (2011). Utilisation de facettes dans les moteurs de recherche. In L. Grivel (Ed.), Technologies de la connaissance et Recherche dʼInformation en Contexte.
> Blancafort, H., Recourcé, G., Couto, J., Sagot, B., Stern, R., & Teyssou, D. (2010). Traitement des inconnus : une approche systématique de lʼincomplétude lexicale. TALN 2010.
> Blancafort San José, H., Couto, J., & Seng, S. (2010). Morphosyntactic Lexica in the OAL Framework: Towards a Formalism to Handle Spelling Variants, Compounds and Multi-word Units. EURALEX 2010. Leeuwarden, Netherlands.
> Blancafort, H. (2010). Learning Morphology of Romance, Germanic and Slavic languages with the tool Linguistica. LRECʼ10 – 7th Conference on International Language Resources and Evaluation (pp. 2257-2262).
> Blancafort, H., Daille, B., Gornostay, T., Heid, U., Méchoulam, C., & Sharoff, S. (2010). Terminology Extraction, Translation Tools and Comparable Corpora. EURALEX 2010. Leeuwarden, Netherlands.
> Couto, J., Blancafort, H., Seng, S., Kuchmann-beauger, N., & Loupy, C. de. (2010). OAL : A NLP Architecture to Improve the Development of Linguistic Resources for NLP. LRECʼ10 – 7th Conference on International Language Resources and Evaluation (pp. 975-981).
> Loupy, C. de, Guégan, M., Ayache, C., Seng, S., & Torres-Moreno, J.-M. (2010). A French Human Reference Corpus for Multi-Document Summarization and Sentence Compression. In N. (Conference C. Calzolari, K. Choukri, B. Maegaard, J. Mariani, J. Odijk, S. Piperidis, et al. (Eds.), LRECʼ10 – 7th Conference on International Language Resources and Evaluation. Valletta, Malta: European Language Resources Association (ELRA).
> Masmoudi, H., Peigné, Q., De Loupy, C., Den Besten, M., & Dalle, J.-M. (2009). “ Peeling the Onion ”: Analyzing Core and Periphery in the Firefox Community with Text-mining Methods. Fifth International Conference on Open Source Systems – OSS 2009. Skovde, Sweden.
> Waszak, T., Loupy, C. de, & Bellot, P. (2009). Identification et structuration hiérarchique des titres dans les documents HTML Structuration hiérarchique des titres. CORIA 2009 – Conférence en Recherche dʼInformation et Applications.
> Couto, J., Blancafort, H., Seng, S., Talby, A., & Loupy, C. de. (2009). OAL: a tool for the development of linguistic resources. Procesamiento del Lenguaje Natural, 43, 369-370.
> Blancafort, H., & Loupy, C. de. (2009). Clues to Compare Languages for Morphosyntactic Analysis: A Study Run on Parallel Corpora and Morphosyntactic Lexicons. LTCʼ09. Poznań, Poland.
> Loupy, C. de, Bagur, M., & Blancafort, H. (2009). Association automatique de lemmes et de paradigmes de flexion à un mot inconnu. TALNʼ2009. Senlis, France.
> Loupy, C. de, & Gonçalves, S. (2008). Aide à la construction de lexiques morphosyntaxiques. EURALEX 2008 (pp. 331-337). Barcelone, Espagne.
> Blancafort, H., & Loupy, C. de. (2008). Comparing languages from vocabulary growth to inflection paradigms : A study run on parallel corpora and multilingual lexicons estudio sobre corpus paralelo y léxicos multilingües. SEPLN 2008 – 24th Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing (Vol. 41, pp. 113-120).
> Cailliau, F., & Loupy, C. de. (2007). Aides à la navigation dans un corpus de transcriptions d’oral. TALNʼ2007. Toulouse, France.
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