Quand utiliser le résumé des points clés

Lorsque vous disposez d'une grande collection de textes qui représentent les opinions des gens (comme des critiques de produits, des réponses à des enquêtes ou des commentaires sur les réseaux sociaux), il est difficile de comprendre les problèmes clés qui ressortent des données. Passer en revue des milliers de commentaires coûte extrêmement cher. Les approches automatisées se limitent souvent à identifier des phrases ou des concepts récurrents et le sentiment général à leur égard, mais ne fournissent pas d'informations détaillées ou exploitables. Grâce à Key Point Summarization (KPS), vous pouvez extraire ces informations détaillées et exploitables de manière organisée et hiérarchique.

Comment fonctionne le résumé des points clés

KPS divise les données en phrases et détecte la position de chacune (positive, négative, neutre). Il identifie ensuite les points clés de ces phrases et associe les phrases restantes à ces points clés. Les doublons sont supprimés et les points clés sont organisés de manière hiérarchique. La prévalence de chaque point clé est quantifiée par le nombre de phrases correspondantes.

Comment utiliser le résumé des points clés

KPS n'est disponible que dans ces environnements d'ordinateurs portables :

• NLP + DO Runtime 24.1 on Python 3.11
• GPU V100 Runtime 24.1 on Python 3.11

L'analyse utilise de grands modèles linguistiques et nécessite donc un GPU.

1. Exécutez et testez KPS avec un petit sous-ensemble de données en utilisant un environnement CPU uniquement : NLP + DO Runtime 24.1 on Python 3.11
2. Exécutez le KPS à grande échelle sur des centaines ou des milliers de commentaires en utilisant un environnement doté d'un GPU : GPU V100 Runtime 24.1 on Python 3.11

Ces deux environnements comprennent les paquets Python nécessaires à l'exécution de KPS.

Pour un exemple d'utilisation de KPS, consultez le exemple de cahier.

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