<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Lazzzer on React Templates &amp; Themes</title><link>https://www.reacttemplates.dev/author/lazzzer/</link><description>Recent content in Lazzzer on React Templates &amp; Themes</description><generator>Hugo</generator><language>en-us</language><atom:link href="https://www.reacttemplates.dev/author/lazzzer/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Structurizer</title><link>https://www.reacttemplates.dev/theme/lazzzer-structurizer/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.reacttemplates.dev/theme/lazzzer-structurizer/</guid><description>&lt;h2 id="overview">Overview&lt;/h2>
&lt;p>L&amp;rsquo;application Structurizer représente une avancée intéressante dans le domaine de la structuration des données issues du langage naturel. Développée dans le cadre d&amp;rsquo;un travail de Bachelor par Lazar Pavicevic à l&amp;rsquo;HEIG-VD, elle exploite des modèles de langage de grande taille (LLM) pour offrir des solutions efficaces dans le traitement et l&amp;rsquo;analyse de documents, notamment des factures et des reçus. En tant que proof of concept, elle est conçue pour faciliter l&amp;rsquo;extraction et la structuration des données à partir de documents PDF, proposant une alternative automatique et guidée pour les utilisateurs.&lt;/p></description></item></channel></rss>