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Générateur automatique de regex vs. Names Entity Recognition ?

Janina Horn

Le traitement et l'analyse de grandes quantités de données textuelles constituent un défi pour les entreprises, que le générateur de règles peut aider à relever.

Pour obtenir des résultats efficaces et précis, les modèles de Reconnaissance d'entités nommées (NER) être adaptées au contexte commercial. Pour ce faire, il est toutefois nécessaire de disposer de nombreuses données de formation. Des erreurs dans les données de formation peuvent avoir de graves conséquences et affecter les résultats.

Dans cet article, nous montrons aux développeurs Python comment utiliser le SDK Konfuzio pour créer des données d'entraînement à l'aide du générateur de règles Python et pour numériser leurs documents de manière plus efficace.

Introduction

Vous avez peut-être déjà entendu parler de Regex, mais vous ne savez pas exactement comment l'utiliser ou ce que c'est. Ou bien vous avez déjà essayé quelques outils en ligne pour générer vos expressions Regex, mais vous n'avez pas obtenu les résultats escomptés.

Alors vous êtes au bon endroit ! Dans ce billet, nous allons vous montrer comment utiliser un générateur de règles travailler de manière plus efficace et efficiente peuvent faire. Nous ne vous expliquerons pas seulement ce qu'est Regex et comment il fonctionne, mais aussi quels sont les Avantages d'un générateur de règles personnalisé et pourquoi il vaut la peine de prendre le temps d'utiliser un propre générateur de règles à créer.

De nombreux outils en ligne proposent des générateurs de règles gratuits qui, bien que rapides et faciles à utiliser, ne donnent souvent pas les résultats escomptés. Un générateur de règles personnalisé vous permet de définir vos propres règles et de les adapter à vos besoins spécifiques afin d'obtenir des résultats précis et exacts.

Nous vous montrerons également comment créer et utiliser votre propre générateur de règles avec le SDK Konfuzio. Vous pourrez ainsi mieux comprendre vos textes et travailler plus efficacement dans votre travail quotidien.

Alors, avant de vous lancer dans la recherche d'un générateur de règles en ligne gratuit, assurez-vous de lire cet article de blog et d'apprendre à créer votre propre générateur de règles personnalisé, qui vous fournira exactement ce dont vous avez besoin !

Qu'est-ce qu'un générateur de règles ?

Un générateur de règles est une bibliothèque de codes capable d'extraire des informations structurées d'un texte.

Dans ce contexte, le générateur de règles Python est souvent utilisé pour la reconnaissance des entités nommées, qui est considérée comme faisant partie du domaine Document Understanding. Cependant, les entités telles que les noms, les adresses ou les montants ne sont reconnues que si vous configurez et entraînez le générateur en conséquence.

Exemples d'applications pour les entreprises

Le générateur de règles Python est un outil puissant qui aide les entreprises à numériser leurs documents et à les évaluer efficacement. Voici quelques exemples d'utilisation :

  • Fiches de paie : Les entreprises peuvent utiliser le générateur de règles Python pour évaluer les différents facteurs dans les fiches de paie, comme le montant du paiement, le numéro de sécurité sociale ou la classe d'imposition.
  • Attestations de revenus : En lisant des données telles que le salaire brut et net, le début et la fin du travail ou le nombre d'heures supplémentaires, les entreprises peuvent numériser et évaluer automatiquement les attestations de salaire de leurs employés.
  • Décomptes d'impôts : Le générateur de règles Python peut aider les entreprises à extraire des données importantes des déclarations fiscales, telles que les taux d'imposition ou les montants des remboursements d'impôts.
  • Cartes d'identité et permis de conduire : Les entreprises peuvent utiliser le générateur de règles Python pour extraire des données des cartes d'identité et des permis de conduire, comme le nom, la date de naissance ou la catégorie du permis de conduire.

Comment fonctionne le générateur de règles ?

Pour utiliser le générateur de règles, il faut d'abord définir différents labels. Ces labels sont programmés pour lire et extraire des positions spécifiques dans le document.

Par exemple, un label pour l'extraction de montants monétaires sur une facture peut contenir la règle suivante : des espaces avant le libellé, suivis de chiffres que vous séparez par une virgule.

Pour chaque information à extraire d'un document, une étiquette doit être définie à l'aide d'un code. Si plusieurs regexes sont exécutées côte à côte dans un document, toutes les données pertinentes peuvent être extraites du document.

Alternatives gratuites au générateur de règles

Il existe plusieurs générateurs de règles gratuits qui peuvent être utilisés pour des tâches d'extraction simples. Voici cinq de ces générateurs :

  1. RegExr : RegExr est un générateur de règles en ligne gratuit. Vous pouvez créer votre expression Regex étape par étape, tout en vérifiant en direct si le RegEx est appliqué au texte. L'interface utilisateur est intuitive et offre de nombreuses fonctions de dépannage.
  2. RegExLib : RegExLib est une communauté en ligne pour les développeurs RegEx. Vous pouvez accéder à une grande bibliothèque d'expressions RegEx et les adapter à vos propres tâches d'extraction. RegExLib propose également un forum de discussion sur des sujets liés à RegEx.
  3. Regex101 : Regex101 est un générateur de règles en ligne gratuit qui offre une interface simple pour la création d'expressions RegEx. Vous pouvez créer vos expressions RegEx étape par étape, tout en vérifiant en direct si le RegEx est appliqué au texte. Regex101 propose également une bibliothèque d'exemples d'expressions RegEx.
  4. RexEgg : RexEgg est un générateur de règles en ligne qui offre une vaste bibliothèque d'expressions RegEx. La bibliothèque contient des expressions pour une grande variété de cas d'utilisation, y compris les adresses e-mail, les URL et les adresses IP. RexEgg propose également une série d'outils et de ressources pour travailler avec les expressions RegEx.
  5. RegexBuddy : RegexBuddy est une plateforme de développement RegEx payante qui offre une suite complète d'outils pour créer et modifier des expressions RegEx. Vous pouvez créer vos expressions RegEx étape par étape et vérifier en direct si le RegEx est appliqué au texte. RegexBuddy propose également une bibliothèque d'expressions RegEx et de nombreuses fonctions de dépannage.

Bien que ces générateurs de règles gratuits puissent être utiles, ils ont aussi quelques inconvénients par rapport au SDK Konfuzio.

Par exemple, ils peuvent ne pas offrir la même profondeur de fonctionnalités et d'outils que le SDK Konfuzio. Ils peuvent également ne pas être aussi conviviaux et peuvent nécessiter davantage de connaissances spécialisées pour être utilisés efficacement.

En outre, ils peuvent ne pas offrir la même fiabilité et la même précision dans l'extraction des informations que le SDK Konfuzio, que nous avons développé spécifiquement pour les applications professionnelles.

Konfuzio SDK

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Le site Konfuzio SDK est une plateforme complète qui offre un moyen simple et intuitif de créer des données d'entraînement pour les modèles NER. Grâce au SDK, les développeurs Python peuvent facilement définir des étiquettes personnalisées pour leurs documents et utiliser le générateur de règles Python pour extraire automatiquement les informations pertinentes.

Pour pouvoir utiliser le SDK Konfuzio, vous devez d'abord tester tous les labels pertinents à l'aide de documents d'entraînement. Ce faisant, l'IA apprend en fournissant des informations et peut travailler de manière autonome. Si des erreurs se produisent ou si des positions n'ont pas été lues correctement, les développeurs peuvent entraîner l'IA manuellement afin de garantir l'exactitude.

Le SDK Konfuzio offre également une interface utilisateur pour la création et la gestion de labels. Ce faisant, les développeurs peuvent entraîner l'IA à reconnaître chaque poste possible en définissant différents labels tels que le prénom, le nom, le salaire net, la classe d'imposition, la quantité, le total, la sécurité sociale et plus encore.

Générateur automatique de règles Python

Comment utiliser le générateur de règles Python avec le SDK Konfuzio :

  1. Importez le package Konfuzio SDK et récupérez le projet :
from konfuzio_sdk.data import Project
my_project = Project(id_=YOUR_PROJECT_ID)
  1. Obtenez la catégorie dans laquelle vous souhaitez entraîner le label :
category = my_project.get_category_by_id(id_=YOUR_CATEGORY_ID)
  1. Créez un RegexTokenizer avec les règles appropriées pour le label :
from konfuzio_sdk.tokenizer.regex import RegexTokenizer
label = my_project.get_label_by_name("rubrique")
for regex dans label.find_regex(category=category) :
    regex_tokenizer = RegexTokenizer(regex=regex)
  1. Créer un ListTokenizer pour regrouper tous les objets RegexTokenizer :
from konfuzio_sdk.tokenizer.base import ListTokenizer
tokenizer = ListTokenizer(tokenizers=[regex_tokenizer])
  1. Utilisez le Tokenizer pour créer une annotation pour chaque élément correspondant dans un document :
document = my_project.get_document_by_id(YOUR_DOCUMENT_ID)
tokenizer.tokenize(document)

En entraînant un tokenizer de regex personnalisé, les entreprises peuvent adapter le générateur de regex Python à leur contexte commercial spécifique et augmenter l'efficacité de leur traitement de documents. Essayez-le vous-même et découvrez à quel point il est facile de définir des expressions Regex personnalisées et de créer des données d'entraînement.

Générateur de règles Low Code et No-Code

Le générateur de règles Konfuzio SDK est désormais disponible sur le serveur Konfuzio ! Cela signifie que vous pouvez désormais créer des règles Regex sans écrire une seule ligne de code. Cette fonction est particulièrement utile pour ceux qui développent des applications low-code ou no-code.

Générateur de regex Décompte

La plateforme Konfuzio vous offre la possibilité de structurer et d'analyser automatiquement des documents textuels complexes afin d'en extraire des informations précieuses. Grâce au générateur de règles Konfuzio SDK, vous pouvez désormais créer vos propres règles pour extraire des informations de documents textuels non structurés, sans avoir à vous soucier de la complexité des expressions régulières.

Exemple d'application

Étiquette du générateur de règles

Pour utiliser le générateur de règles personnalisées, il vous suffit de définir les règles souhaitées sur le serveur Konfuzio et de les appliquer ensuite aux documents texte. Le serveur Konfuzio utilise alors ces règles pour extraire et structurer les informations pertinentes de vos textes.

Cette approche vous permet de traiter rapidement et facilement un grand nombre de documents texte sans avoir à recourir à un codage complexe ou à des processus de travail manuels. De plus, vous pouvez à tout moment adapter et optimiser les règles d'extraction automatique d'informations de vos documents texte afin d'améliorer continuellement les résultats.

Exemple de Tokenizer

Le Konfuzio SDK Regex Generator est un pas de plus vers l'analyse automatisée de texte qui permet aux utilisateurs d'extraire rapidement et facilement des informations complexes. La combinaison des technologies d'IA et des règles définies par l'utilisateur facilite et accélère considérablement l'analyse des documents textuels.

Avec le générateur de règles Konfuzio SDK, vous pouvez désormais créer vos propres règles Regex sans avoir à vous soucier de la complexité des expressions régulières. C'est une excellente nouvelle pour tous ceux qui développent des applications low-code ou no-code, car cela facilite et accélère considérablement le travail. Essayez-le et voyez comme il peut être facile d'extraire des informations de documents textuels non structurés !

Cas d'utilisation de Regex

Regex (Regular Expression) est souvent utilisé dans le traitement de texte pour identifier des modèles de texte et extraire des informations de sources de données non structurées. Voici cinq cas d'utilisation de Regex :

Cas d'utilisation de RegexDescription
Valider les adresses e-mailRegex peut être utilisé pour filtrer une adresse e-mail correcte dans un texte ou pour détecter et marquer une adresse e-mail erronée.
Identifier les numéros de téléphoneRegex peut être utilisé pour trouver et extraire des numéros de téléphone dans un texte, par exemple pour construire un annuaire de contacts.
Reconnaître les datesRegex peut être utilisé pour filtrer les dates d'un texte et les mettre dans un format structuré, par exemple pour l'analyse de rapports financiers.
Marquer les mots-clésRegex peut être utilisé pour trouver et marquer des mots-clés ou des expressions spécifiques dans un texte, par exemple pour identifier des tendances dans des messages de médias sociaux.
Remplacer des mots ou des phrasesRegex peut être utilisé pour remplacer des mots ou des expressions dans un texte, par exemple pour censurer un contenu inapproprié dans un forum en ligne.

Regex vs. reconnaissance d'entités nommées

Bien que Regex puisse être un moyen efficace d'identifier des modèles de texte et d'extraire des informations de sources de données non structurées, il présente également certains inconvénients par rapport au NER (Named Entity Recognition) :

AvantagesInconvénients
Regex est facile à mettre en œuvre et peut fournir des résultats rapidementRegex ne peut prendre en compte qu'une quantité limitée d'informations contextuelles et est susceptible de faire des erreurs dans l'identification des modèles de texte
Regex peut être utilisé pour traiter de grandes quantités de données et est évolutifRegex nécessite une adaptation et une surveillance manuelles lors de l'identification des modèles de texte
Regex peut également être utilisé dans des textes non structurésRegex n'est pas en mesure d'identifier des modèles de texte complexes et est limité dans sa capacité à comprendre les relations sémantiques entre les mots
Regex est souvent plus rapide et plus efficace que NER pour les modèles de texte simplesRegex n'est pas en mesure de reconnaître les synonymes ou les variations des modèles de texte
Regex peut également être utilisé dans des systèmes ou des environnements plus anciens qui ne disposent peut-être pas de la fonctionnalité NER.Regex nécessite une connaissance approfondie du traitement de texte et peut être difficile à mettre en œuvre par des non-experts

Bien que NER soit généralement plus puissant et plus polyvalent que Regex, ce dernier peut toujours être efficace dans certains cas d'utilisation. Le choix entre Regex et NER dépend des besoins spécifiques du cas d'utilisation et des ressources disponibles.

Conclusion

Le générateur de règles Python est un outil précieux qui aide les entreprises à numériser et à évaluer leurs documents plus efficacement.

Avec le SDK Konfuzio, les développeurs Python peuvent créer des labels personnalisés et utiliser le générateur de règles Python pour extraire automatiquement les informations pertinentes. Grâce à une formation continue et à l'optimisation de l'ensemble des labels, les entreprises peuvent maintenir la qualité de leurs résultats à un niveau élevé et constant.

Essayez Konfuzio et découvrez comment le générateur de règles Python peut vous aider à numériser et à évaluer vos documents plus efficacement.

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