{"id":15301,"date":"2025-06-26T05:47:43","date_gmt":"2025-06-26T05:47:43","guid":{"rendered":"https:\/\/parmarthmissionhospital.com\/?p=15301"},"modified":"2025-11-05T15:23:41","modified_gmt":"2025-11-05T15:23:41","slug":"optimisation-avancee-de-la-gestion-des-erreurs-pour-une-precision-optimale-des-modeles-nlp-en-francais-guide-technique-detaille","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parmarthmissionhospital.com\/index.php\/2025\/06\/26\/optimisation-avancee-de-la-gestion-des-erreurs-pour-une-precision-optimale-des-modeles-nlp-en-francais-guide-technique-detaille\/","title":{"rendered":"Optimisation avanc\u00e9e de la gestion des erreurs pour une pr\u00e9cision optimale des mod\u00e8les NLP en fran\u00e7ais : Guide technique d\u00e9taill\u00e9"},"content":{"rendered":"<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 1.2em;\">\nDans le contexte du traitement automatique du langage naturel (TALN) en fran\u00e7ais, la gestion fine des erreurs constitue un enjeu crucial pour am\u00e9liorer la performance des mod\u00e8les. Contrairement \u00e0 l\u2019approche standard qui se limite \u00e0 la simple \u00e9valuation m\u00e9trique globale, cette d\u00e9marche approfondie cherche \u00e0 identifier, diagnostiquer, corriger et maintenir en continu les d\u00e9faillances sp\u00e9cifiques au fran\u00e7ais. La complexit\u00e9 linguistique, les enjeux culturels et la diversit\u00e9 dialectale n\u00e9cessitent une m\u00e9thodologie expert, int\u00e9grant des techniques avanc\u00e9es de diagnostic et de correction en boucle ferm\u00e9e. Ce guide technique s\u2019appuie sur une compr\u00e9hension fine des erreurs, en proposant des processus concrets, des outils pr\u00e9cis et des strat\u00e9gies d\u2019optimisation sur le long terme, afin d\u2019assurer une robustesse et une pr\u00e9cision maximales. Pour une contextualisation plus large, vous pouvez consulter notre article g\u00e9n\u00e9ral sur <a href=\"{tier2_url}\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">la gestion des erreurs en NLP fran\u00e7ais<\/a>.\n<\/p>\n<div style=\"margin-bottom: 2em;\">\n<h2 style=\"font-size: 1.8em; color: #004080;\">Table des mati\u00e8res<\/h2>\n<ul style=\"list-style-type: decimal; padding-left: 2em; font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\n<li><a href=\"#types-derreurs\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Analyse des types d\u2019erreurs sp\u00e9cifiques aux mod\u00e8les NLP francophones<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#impact-analyses\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">\u00c9tude des impacts des erreurs sur la performance globale<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#sources-erreurs\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Identification des sources d\u2019erreurs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#etudes-de-cas\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Cas d\u2019\u00e9tude concrets<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#diagnostic-fine\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">M\u00e9thodologie avanc\u00e9e pour la d\u00e9tection et l\u2019analyse fine des erreurs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#corrections-en-boucle\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Techniques pr\u00e9cises de correction et d\u2019am\u00e9lioration en boucle ferm\u00e9e<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#int\u00e9gration-strate\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">\u00c9tapes concr\u00e8tes pour l\u2019int\u00e9gration dans le pipeline NLP<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#pi\u00e8ges-courants\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Pi\u00e8ges courants \u00e0 \u00e9viter<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#conseils-optimisation\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Conseils d\u2019experts pour l\u2019optimisation et la maintenance continue<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#cas-pratique\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Cas pratique : d\u00e9ploiement d\u2019un syst\u00e8me de correction automatique<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ressources\" style=\"color: #0066cc; text-decoration: underline;\">Synth\u00e8se et ressources<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 id=\"types-derreurs\" style=\"font-size: 1.8em; color: #004080; margin-top: 2em;\">Analyse approfondie des erreurs sp\u00e9cifiques en NLP fran\u00e7ais<\/h2>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">1. Erreurs de segmentation et leurs particularit\u00e9s<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nLa segmentation en fran\u00e7ais pose des d\u00e9fis majeurs, notamment en raison des contractions, des \u00e9lisions et des formes contract\u00e9es (ex. <em>aujourd\u2019hui<\/em> vs <em>au jour d\u2019hui<\/em>). Pour diagnostiquer ces erreurs, il est essentiel d\u2019utiliser des outils de segmentation bas\u00e9s sur des mod\u00e8les probabilistes entra\u00een\u00e9s sur des corpus repr\u00e9sentatifs, comme spaCy avec des pipelines personnalis\u00e9s. La mise en \u0153uvre consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Cr\u00e9er un corpus annot\u00e9 sp\u00e9cifiquement pour la segmentation (ex. sentences, tokens, contractions courantes).<\/li>\n<li>D\u00e9finir des r\u00e8gles <a href=\"https:\/\/mvpsolars.com\/index.php\/2025\/04\/17\/les-mecanismes-aleatoires-et-leur-influence-dans-les-jeux-modernes-10-2025\/\">linguistiques<\/a> pr\u00e9cises pour capturer les cas ambigus (ex. \u00e9lisions devant voyelle).<\/li>\n<li>Utiliser des mod\u00e8les de segmentation neuronale fine-tun\u00e9s sur ces corpus pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision, en int\u00e9grant des architectures comme Transformers (ex. CamemBERT) en mode token classification.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-top: 1em;\">\nL\u2019erreur typique est la fusion incorrecte de mots (ex. <em>de+le<\/em> en <em>du<\/em>), qui doit \u00eatre identifi\u00e9e via des m\u00e9triques telles que le taux de segmentation erron\u00e9e, puis corrig\u00e9e par des mod\u00e8les de post-traitement en utilisant des r\u00e8gles de correction bas\u00e9es sur des dictionnaires sp\u00e9cialis\u00e9s.\n<\/p>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">2. Ambigu\u00eft\u00e9s syntaxiques et d\u00e9sambigu\u00efsation<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nLes ambigu\u00eft\u00e9s syntaxiques, notamment les constructions \u00e0 double sens (ex. <em>Il voit la femme avec le t\u00e9lescope<\/em>), n\u00e9cessitent une d\u00e9sambigu\u00efsation contextuelle fine. La m\u00e9thode consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ol style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Utiliser des mod\u00e8les de d\u00e9pendance syntaxique pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s sur des corpus fran\u00e7ais annot\u00e9s (ex. Universal Dependencies en fran\u00e7ais).<\/li>\n<li>Appliquer une strat\u00e9gie de d\u00e9tection automatique via des analyseurs syntaxiques pour rep\u00e9rer les structures ambigu\u00ebs.<\/li>\n<li>Mettre en \u0153uvre une d\u00e9sambigu\u00efsation par r\u00e9seau de neurones contextuels (ex. BERT ou CamemBERT) en mode fine-tuning, en int\u00e9grant des annotations manuelles pour les cas critiques.<\/li>\n<li>Valider par des mesures telles que la pr\u00e9cision de d\u00e9sambigu\u00efsation (ex. taux de correction des structures ambigu\u00ebs) et ajuster le seuil de confiance pour la s\u00e9lection automatique vs intervention humaine.<\/li>\n<\/ol>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">3. D\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique et erreurs s\u00e9mantiques<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nLes erreurs s\u00e9mantiques, notamment dans la compr\u00e9hension du sens d\u2019un mot selon son contexte, constituent une cause majeure de d\u00e9gradation. La strat\u00e9gie consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Utiliser des mod\u00e8les de langage contextuels comme CamemBERT ou FlauBERT, fine-tun\u00e9s sur des corpus sp\u00e9cifiques (ex. textes juridiques, m\u00e9dicaux) pour capter les nuances.<\/li>\n<li>Effectuer une analyse par embeddings s\u00e9mantiques pour d\u00e9tecter les incoh\u00e9rences (ex. une phrase o\u00f9 le vecteur s\u00e9mantique diverge significativement du contexte global).<\/li>\n<li>Construire un pipeline de correction automatique bas\u00e9 sur des synonymes, paraphrases valid\u00e9es par des mod\u00e8les de paraphrasage fine-tun\u00e9s (ex. T5 fran\u00e7ais).<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"impact-analyses\" style=\"font-size: 1.8em; color: #004080; margin-top: 2em;\">\u00c9tude des impacts des erreurs sur la performance : m\u00e9triques fines et leur interpr\u00e9tation sp\u00e9cifique au fran\u00e7ais<\/h2>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">1. Pr\u00e9cision, rappel, F1-score contextualis\u00e9s<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nDans le contexte fran\u00e7ais, l\u2019interpr\u00e9tation de ces m\u00e9triques doit prendre en compte la nature linguistique des erreurs. Par exemple, une erreur de segmentation peut fausser la pr\u00e9cision \u00e0 100 % si elle ne concerne qu\u2019un seul token mal d\u00e9coup\u00e9, mais impacter lourdement le rappel pour des t\u00e2ches de NER ou de classification syntaxique. La d\u00e9marche consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Calculer des scores par sous-t\u00e2che (ex. segmentation, d\u00e9sambigu\u00efsation, reconnaissance d\u2019entit\u00e9s).<\/li>\n<li>Utiliser des m\u00e9triques sp\u00e9cifiques comme le taux de faux positifs et faux n\u00e9gatifs par type d\u2019erreur.<\/li>\n<li>Appliquer une analyse fine pour identifier si une erreur provient d\u2019un mauvais alignement, d\u2019une ambigu\u00eft\u00e9 lexicale ou syntaxique, et ajuster les seuils de d\u00e9cision en cons\u00e9quence.<\/li>\n<\/ul>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">2. M\u00e9thodes d\u2019\u00e9valuation sp\u00e9cifiques \u00e0 la linguistique fran\u00e7aise<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nL\u2019\u00e9valuation doit int\u00e9grer des corpus annot\u00e9s de mani\u00e8re rigoureuse, avec une granularit\u00e9 adapt\u00e9e (ex. annotation fine des ambigu\u00eft\u00e9s syntaxiques, des erreurs s\u00e9mantiques). La m\u00e9thode consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Cr\u00e9er des benchmarks sp\u00e9cifiques, int\u00e9grant des erreurs repr\u00e9sentatives de la langue fran\u00e7aise.<\/li>\n<li>Utiliser des m\u00e9triques de robustesse (ex. stabilit\u00e9 face \u00e0 la paraphrase, \u00e0 l\u2019erreur typographique).<\/li>\n<li>Mettre en place des tests de r\u00e9sistance via des adversaires linguistiques pour \u00e9valuer la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 maintenir sa pr\u00e9cision face \u00e0 des erreurs courantes.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"sources-erreurs\" style=\"font-size: 1.8em; color: #004080; margin-top: 2em;\">Identification pr\u00e9cise des sources d\u2019erreurs et leur impact<\/h2>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">1. Donn\u00e9es bruit\u00e9es et limitations linguistiques<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nLes corpus d\u2019entra\u00eenement souvent contiennent des erreurs d\u2019annotation, des incoh\u00e9rences ou des erreurs typographiques, qui se r\u00e9percutent dans la performance. La d\u00e9marche consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ol style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Effectuer un audit syst\u00e9matique des donn\u00e9es en utilisant des scripts de d\u00e9tection d\u2019outliers linguistiques (ex. fr\u00e9quence anormale, incoh\u00e9rence syntaxique).<\/li>\n<li>Utiliser des outils d\u2019alignement automatique pour rep\u00e9rer les discordances entre annotations et texte brut.<\/li>\n<li>Mettre en place des processus de nettoyage bas\u00e9 sur des r\u00e8gles linguistiques pr\u00e9cises et des dictionnaires sp\u00e9cialis\u00e9s.<\/li>\n<\/ol>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">2. Mod\u00e8les sous-optimaux et erreurs d\u2019annotation<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nLes mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s ne captent pas toujours la richesse syntaxique et s\u00e9mantique du fran\u00e7ais. Pour pallier cela, il est recommand\u00e9 de :\n<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Fournir un corpus d\u2019entra\u00eenement enrichi avec des annotations de haute qualit\u00e9, en utilisant des outils d\u2019annotation semi-automatique assist\u00e9e par des experts.<\/li>\n<li>Employez des techniques de transfert learning sur des mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s (ex. CamemBERT), en ajustant pr\u00e9cis\u00e9ment les couches de sortie pour chaque t\u00e2che sp\u00e9cifique.<\/li>\n<li>Utiliser des strat\u00e9gies de validation crois\u00e9e pour \u00e9viter le sur-apprentissage sur des erreurs sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<\/ul>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">3. Cas d\u2019\u00e9tude : d\u00e9gradation de performance en contexte r\u00e9el<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nUn exemple concret concerne un syst\u00e8me de reconnaissance d\u2019entit\u00e9s nomm\u00e9es dans des textes juridiques fran\u00e7ais. La d\u00e9gradation est observ\u00e9e lorsqu\u2019il y a des erreurs de segmentation de noms compos\u00e9s ou de d\u00e9sambigu\u00efsation des acronymes. La solution implique :\n<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Un audit d\u00e9taill\u00e9 des erreurs en production via des logs annot\u00e9s.<\/li>\n<li>Une analyse des erreurs fr\u00e9quentes pour construire un jeu de donn\u00e9es d\u2019erreurs sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<li>Un retrainement cibl\u00e9 en utilisant des techniques d\u2019augmentation de donn\u00e9es (ex. paraphrases, synonymes) pour renforcer la r\u00e9silience du mod\u00e8le.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"diagnostic-fine\" style=\"font-size: 1.8em; color: #004080; margin-top: 2em;\">M\u00e9thodologie avanc\u00e9e pour la d\u00e9tection et l\u2019analyse fine des erreurs<\/h2>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">1. Mise en place d\u2019un syst\u00e8me d\u2019annotation manuelle cibl\u00e9e<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nL\u2019efficacit\u00e9 de la d\u00e9tection d\u2019erreurs repose sur une annotation pr\u00e9cise et cibl\u00e9e. La d\u00e9marche consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ol style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Constituer une \u00e9quipe d\u2019annotateurs experts en linguistique fran\u00e7aise, form\u00e9s \u00e0 des guidelines strictes.<\/li>\n<li>D\u00e9finir une grille d\u2019annotation granulaire, comprenant : erreur de segmentation, ambigu\u00eft\u00e9 syntaxique, incoh\u00e9rence s\u00e9mantique, erreur de d\u00e9sambigu\u00efsation.<\/li>\n<li>Utiliser des outils d\u2019annotation collaboratifs (ex. Prodigy, Label Studio) pour assurer la tra\u00e7abilit\u00e9 et la coh\u00e9rence des annotations.<\/li>\n<li>Organiser des cycles r\u00e9guliers de validation crois\u00e9e pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des annotations et r\u00e9duire le bruit.<\/li>\n<\/ol>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">2. D\u00e9ploiement d\u2019outils automatis\u00e9s de diagnostic<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nPour diagnostiquer \u00e0 l\u2019\u00e9chelle, l\u2019utilisation d\u2019outils de visualisation et d\u2019analyse est essentielle. La m\u00e9thode consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<table style=\"width: 100%; border-collapse: collapse; margin-top: 1em; font-family: Arial, sans-serif;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: #f2f2f2;\">\n<th style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Outil<\/th>\n<th style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Fonctionnalit\u00e9<\/th>\n<th style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Application concr\u00e8te<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Heatmaps<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Visualiser la fr\u00e9quence et la localisation des erreurs dans le texte<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">D\u00e9tection des segments o\u00f9 le mod\u00e8le \u00e9choue syst\u00e9matiquement<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Diagrammes de d\u00e9pendance<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Rep\u00e9rer les erreurs de structure syntaxique<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Identification des constructions ambigu\u00ebs ou mal analys\u00e9es<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Visualisation des embeddings<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">Analyser la coh\u00e9rence s\u00e9mantique<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ccc; padding: 8px;\">D\u00e9tection des incoh\u00e9rences s\u00e9mantiques dans des phrases similaires<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3 style=\"font-size: 1.5em; margin-top: 1.5em; color: #005599;\">3. Classification et priorisation des erreurs<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">\nL\u2019utilisation de mod\u00e8les de type \u00ab error analysis \u00bb permet de classifier automatiquement les erreurs en cat\u00e9gories et de leur attribuer un impact. La proc\u00e9dure consiste \u00e0 :\n<\/p>\n<ol style=\"margin-left: 2em; font-size: 1.1em;\">\n<li>Entra\u00eener un classificateur supervis\u00e9 (ex. Random Forest, XGBoost) sur un jeu d\u2019erreurs annot\u00e9, en utilisant comme features :\n<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans le contexte du traitement automatique du langage naturel (TALN) en fran\u00e7ais, la gestion fine des erreurs constitue un enjeu crucial pour am\u00e9liorer la performance des mod\u00e8les. 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