PIVAN : Plateforme d’Indexation et de Visualisation d’Archives Num\u00e9ris\u00e9es<\/a><\/p>\n Le d\u00e9monstrateur PIVAN donne acc\u00e8s \u00e0 des collections de documents manuscrits transcrits automatiquement en textes \u00e9lectroniques par les algorithmes d\u2019Intelligence Artificielle (Deep Learning) que nous avons d\u00e9velopp\u00e9s sp\u00e9cifiquement. Le feuilleteur permet d\u2019acc\u00e9der conjointement aux facsimile num\u00e9riques et \u00e0 leur transcription. Le cas \u00e9ch\u00e9ant, l\u2019utilisateur peut corriger la transcription r\u00e9alis\u00e9e par la machine, pour am\u00e9liorer le moteur de recherche. Les algorithmes de Deep Learning ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9alablement entrain\u00e9s \u00e0 reconna\u00eetre des exemples d\u2019\u00e9criture des documents, puis ils ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour reconna\u00eetre l\u2019ensemble du corpus : des manuscrits italiens de la Collection Montbret (BMR) ainsi que des manuscrits de droit normand (Biblioth\u00e8que de droit Normand David Ho\u00fcard), gr\u00e2ce au partenariat entre l\u2019IRIHS et la BMRS.<\/p>\n HeTOP<\/a> :\u00a0HeTOP (Health Terminology\/Ontology Portal) inclut les principales terminologies et ontologies de sant\u00e9. Il contient plus de 2 millions de concepts disponibles dans plusieurs langues \u00e0 travers plus de 70 terminologies ou ontologies. Cet outil permet de trouver des concepts \u00e0 partir de leurs termes, et ce, dans plusieurs langues. Il permet d\u2019explorer ces concepts au sein d’une terminologie ou entre terminologies gr\u00e2ce \u00e0 leurs hi\u00e9rarchies et aux autres relations s\u00e9mantiques. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 pour apprendre, enseigner ou traduire que ce soit via le site internet que via des services web. Enfin, HeTOP offre un acc\u00e8s \u00e0 des moteurs de recherche les plus puissants (PubMed<\/a>, <\/a>LiSSa<\/a>, <\/a>LILACS<\/a>, <\/a>Doc’CISMeF<\/a>, etc.) pour obtenir des informations de qualit\u00e9.<\/a><\/p>\n ECMT :\u00a0Extracteur de Concept Multi-Terminologique<\/a><\/p>\n ECMT est un outil d’annotation automatique de textes en fran\u00e7ais. Il est sp\u00e9cialis\u00e9 en Sant\u00e9 puisqu’il repose sur la base de donn\u00e9es de SOC HeTOP, principalement ax\u00e9e dans le domaine m\u00e9dical. Identifier des concepts d’int\u00e9r\u00eat dans des textes en langage naturel est une t\u00e2che tr\u00e8s complexe et fait intervenir plusieurs sous-disciplines (ing\u00e9nierie des connaissances, traitement automatique du langage naturel…).<\/p>\n Base documentaire de l’IDIT<\/a><\/p>\n Pattern Spotting: un d\u00e9monstrateur et un challenge pour la d\u00e9tection de patterns dans les images de documents m\u00e9di\u00e9vaux<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 1\/ Plateforme d\u00e9velopp\u00e9e dans le cadre de PlaIR2.018 PIVAN : Plateforme d’Indexation et de Visualisation d’Archives Num\u00e9ris\u00e9es Le d\u00e9monstrateur PIVAN donne acc\u00e8s \u00e0 des collections de documents manuscrits transcrits automatiquement en textes \u00e9lectroniques par les algorithmes d\u2019Intelligence Artificielle (Deep Learning) que nous avons d\u00e9velopp\u00e9s sp\u00e9cifiquement. Le feuilleteur permet d\u2019acc\u00e9der conjointement aux facsimile num\u00e9riques et \u00e0 … Continuer la lecture de Plateformes PlaIR 2.018<\/span> 2\/ Plateformes am\u00e9lior\u00e9es dans le cadre de PlaIR2.018<\/h3>\n