Extracteur d’entités

Ce que fait l’extraction d’entités

L’extraction d’entités transforme le texte d’un article en une liste structurée de ses sujets : personnes, organisations, lieux et autres éléments identifiables. Elle vous aide à voir de qui et de quoi parle un article, puis à relier ces sujets aux passages où ils apparaissent.

Une mention est l’expression telle qu’elle figure dans l’article. Une entité est le sujet auquel cette expression renvoie. Garder le lien entre les deux est important lorsqu’une personne est désignée de plusieurs façons ou qu’un même mot peut avoir plusieurs sens. La documentation de TextRazor sur les entités décrit leurs identifiants, leurs positions, leur pertinence et leur niveau de confiance, ainsi que les liens vers des bases de connaissances lorsqu’ils existent.

D2TR réunit les entités détectées, les catégories, les tendances des entités, le contexte de l’article et les correspondances Discover disponibles. Chaque partie de l’analyse a son propre statut : vous distinguez ainsi les résultats terminés d’une étape encore en cours ou indisponible.

Lire une analyse

Entités et mentions

Les sujets reconnus, les types d’entités disponibles et le nombre de mentions. Sélectionnez une entité pour la relier à l’article annoté.

Catégories de contenu

Des libellés thématiques qui décrivent le document. Ils classent l’article dans son ensemble, sans lister chaque personne ou organisation citée.

Tendances et contexte

Les graphiques de demande disponibles et une synthèse éditoriale structurée vous aident à explorer le sujet au-delà du texte. Ces signaux demandent leur propre interprétation.

Visuels et articles similaires

Les images de référence et les publications correspondantes disponibles. Les aperçus publics respectent les restrictions d’accès indiquées dans l’espace de travail.

La documentation de Google Natural Language distingue l’analyse des entités de la classification du contenu : la première identifie les sujets et leurs mentions, la seconde attribue des catégories au document. Aucun de ces résultats ne remplace le jugement d’un lecteur sur l’article.

Analyser un brouillon

1. Préparez l’article. Modifiez le brouillon fourni ou collez un texte en anglais dans l’éditeur. L’outil public accepte de 200 à 20 000 caractères.
2. Conservez une structure utile. Les intertitres, paragraphes, listes et tableaux sont modifiables dans l’espace de travail. Donnez assez de contexte pour que les sujets soient sans ambiguïté.
3. Cliquez sur « Analyser le texte ». Suivez la progression de l’analyse, puis examinez l’article annoté et les étapes de résultat terminées.
4. Examinez et affinez. Sélectionnez des entités, examinez les catégories et explorez les tendances ou les publications correspondantes disponibles. Revenez à la vue « Édition de l’article » pour réviser le brouillon et lancer une nouvelle analyse.

L’inspecteur de requêtes ci-dessus vous permet d’explorer cette séquence sur la page : soumettre un document, recevoir un ID de tâche et un jeton d’accès, puis lire la tâche jusqu’à ce qu’elle se termine. Une tâche peut contenir des étapes réussies et utiles même lorsqu’une autre étape échoue ou renvoie des données partielles. Vérifiez chaque statut avant d’utiliser ses résultats dans votre relecture.

Quand l’utiliser

Vérifier l’angle d’un brouillon

Comparez l’article que vous vouliez écrire avec les sujets détectés par l’analyse. Les noms récurrents et les passages surlignés peuvent révéler où l’article concentre son attention. Appuyez-vous sur ces éléments pour nourrir une discussion éditoriale sur la clarté et l’angle.

Préparer une recherche de sujets et d’entités

Partez des personnes, entreprises et lieux mentionnés dans un brouillon, puis examinez leur contexte. Lorsqu’un ID est disponible, vérifiez le sujet avec l’outil Recherche Knowledge Graph avant de l’ajouter à une liste de recherche.

Harmoniser les métadonnées

Utilisez les sujets et catégories extraits comme pistes de tags, de rubriques ou d’inventaire de contenus. Vérifiez les suggestions avant de les appliquer, surtout lorsqu’un nom est ambigu ou que le document aborde plusieurs thèmes sans lien entre eux.

Préparer la relecture

Lancez une analyse sur cette page avant de transmettre un brouillon pour relecture. Notez les sujets et observations à examiner avec la version concernée de l’article, afin que la personne suivante puisse relier chaque remarque au texte source.

Replacer les résultats en contexte

Plus de mentions ne signifie pas automatiquement plus d’importance. Google, par exemple, définit la saillance (salience) d’une entité comme la place centrale qu’occupe un sujet dans le document, et non comme sa simple fréquence d’apparition. La référence des champs d’entité de Google explique cette distinction. Ne considérez pas les scores de différents fournisseurs comme interchangeables.

Le contexte Discover est utile pour la recherche, mais il n’établit pas qu’un brouillon apparaîtra dans Discover. Selon Google, les contenus indexés qui respectent ses règles sont automatiquement éligibles, sans que l’éligibilité garantisse une apparition. Consultez les recommandations de Google sur Discover avant vos décisions de publication.

Pour une relecture de qualité, lisez l’article lui-même en parallèle des résultats. Vérifiez les noms incertains, ouvrez les liens sources disponibles et considérez les étapes indisponibles comme des éléments manquants, et non comme un jugement négatif sur le brouillon.