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SciBite

Maximisez la valeur de vos données scientifiques

La technologie sémantique SciBite répond aux besoins en gestion des ontologies et en analyse de texte, pour produire des données propres lisibles par machine afin de maximiser la valeur et le potentiel des données non structurées.

SciBite hero image

Développé par des scientifiques pour des scientifiques

La gestion des ontologies : rendre les données interopérables

La plateforme de gestion des ontologies CENtree(S’ouvre dans une nouvelle fenêtre) de SciBite est une ressource centralisée et prête à l’emploi pour la gestion des ontologies. CENtree transforme la façon de maintenir et de publier les ontologies pour les entreprises axées sur la recherche.

  • Intégrez plusieurs ontologies accessibles au public en les chargeant en un seul clic

  • Créez des ontologies personnalisées à partir d’ontologies publiques et propriétaires

  • Obtenez des informations en aval grâce à l’exploration de données et à l’apprentissage machine

  • Contribuez et collaborez facilement à l’édition des ontologies dans le cadre d’un processus démocratisé

SciBite CENtree - collaborative, comprehensive and extensible

Analyse de texte : comprendre le sens des données

TERMite(S’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (identification, marquage et extraction de termes) est un moteur de reconnaissance et d’extraction d’entités nommées.

  • interopérable : il met en correspondance vos données avec des ontologies publiques afin d’améliorer l’interopérabilité des données.

  • ultra-rapide: il traite des millions de documents, par exemple l’ensemble de la base de données MEDLINE ou des documents internes, en quelques minutes.

  • robuste :

    • de niveau commercial et évolutif pour l'utilisation de milliards de documents

    • Extrait des données de millions de documents afin d’identifier les mentions et les relations essentielles.

    • Distingue les « mentions inutiles » des termes réellement importants

SciBite TERMite - ultra-fast, smart, scalable and flexible

Réduisez l’effort de sélection des données tabulaires

Workbench(S’ouvre dans une nouvelle fenêtre) est une interface visuelle qui permet aux utilisateurs d’annoter et de nettoyer des données tabulaires, pour vous aider à constituer des processus de FAIRification de données semi-automatiques, répétables et évolutifs. Indexez et résolvez les entrées selon une norme sélectionnée en utilisant les technologies TERMite et VOCab de SciBite.

  • intuitif : une feuille interactive pour une sélection simple et rapide des données avec des normes terminologiques

  • automatisé : des annotations reproductibles à l’aide de VOCabs ou d’ontologies publiques/privées

  • répétable : stockez les annotations et partagez les règles pour réduire le temps nécessaire à la sélection de nouvelles données.

Aerial view of misty pine forest with overlay of SciVal Workbench product features

Recherche sémantique : trouvez toutes les données pertinentes

SciBite Search(S’ouvre dans une nouvelle fenêtre) permet de découvrir des données structurées et non structurées, qu’elles soient publiques ou propriétaires.

  • Chargez et faites des recherches dans des millions de documents provenant de différentes sources, telles que MEDLINE, clinicaltrials.gov et Sharepoint.

  • Faites des recherches dans des informations structurées de type base de données et des données non structurées, comme les documents Word, les PowerPoint et les PDF

  • Exploitez les ontologies spécifiques à un domaine, répondez à des questions complexes et développez un réseau de documents sémantiquement liés.

SciBite Search
Data Enrichment picto

Données FAIR

Les outils SciBite préparent les données afin qu’elles soient trouvables et interopérables. Optimisez la réutilisation des données en appliquant les principes FAIR.
Ontology picto

Glossaires contextuels

Avec plus de 50 sujets scientifiques, nos glossaires offrent une couverture bien plus étendue que les ressources disponibles publiquement.
Predictive model picto

Services d’experts

Des experts de l’industrie peuvent vous aider à créer des vocabulaires et des ensembles de formation, et à développer et à déployer des modèles d'apprentissage profond.