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Traitement du langage naturel (NLP) – Présentation

La signification de la PNL est le traitement du langage naturel (NLP), un domaine fascinant et en évolution rapide qui recoupe l'informatique, l'intelligence artificielle et la linguistique. La PNL se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain, permettant aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain d'une manière à la fois significative et utile. Avec le volume croissant de données textuelles générées chaque jour, des publications sur les réseaux sociaux aux articles de recherche, la PNL est devenue un outil essentiel pour extraire des informations précieuses et automatiser diverses tâches.

Traitement du langage naturel

Dans cet article, nous explorerons les concepts et techniques fondamentaux du traitement du langage naturel, mettant en lumière la façon dont il transforme le texte brut en informations exploitables. De la tokenisation et de l'analyse à l'analyse des sentiments et à la traduction automatique, la PNL englobe un large éventail d'applications qui remodèlent les industries et améliorent les interactions homme-machine. Que vous soyez un professionnel chevronné ou nouveau dans le domaine, cet aperçu vous fournira une compréhension complète de la PNL et de son importance à l’ère numérique d’aujourd’hui.



Table des matières

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'informatique et un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui vise à faire comprendre aux ordinateurs le langage humain. La PNL utilise la linguistique computationnelle, qui étudie le fonctionnement du langage, et divers modèles basés sur les statistiques, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Ces technologies permettent aux ordinateurs d’analyser et de traiter des données textuelles ou vocales, et d’en saisir toute la signification, y compris les intentions et les émotions de l’orateur ou de l’écrivain.

La PNL alimente de nombreuses applications utilisant le langage, telles que la traduction de texte, la reconnaissance vocale, la synthèse de texte et les chatbots. Vous avez peut-être utilisé vous-même certaines de ces applications, telles que des systèmes GPS à commande vocale, des assistants numériques, des logiciels de synthèse vocale et des robots de service client. La PNL aide également les entreprises à améliorer leur efficacité, leur productivité et leurs performances en simplifiant les tâches complexes impliquant le langage.

Techniques de PNL

La PNL englobe un large éventail de techniques visant à permettre aux ordinateurs de traiter et de comprendre le langage humain. Ces tâches peuvent être classées en plusieurs grands domaines, chacun abordant différents aspects du traitement du langage. Voici quelques-unes des techniques clés de la PNL :

1. Traitement de texte et prétraitement en PNL

  • Tokenisation : Diviser le texte en unités plus petites, telles que des mots ou des phrases.
  • Racinage et lemmatisation : Réduire les mots à leurs formes de base ou racine.
  • Suppression des mots vides : Suppression des mots courants (comme et, le, est) qui peuvent ne pas avoir de signification significative.
  • Normalisation du texte : Standardisation du texte, y compris la normalisation de la casse, la suppression de la ponctuation et la correction des fautes d'orthographe.

2. Syntaxe et analyse en PNL

  • Marquage des parties du discours (POS) : Attribuer des parties du discours à chaque mot d'une phrase (par exemple, nom, verbe, adjectif).
  • Analyse des dépendances : Analyser la structure grammaticale d'une phrase pour identifier les relations entre les mots.
  • Analyse de circonscription : Décomposer une phrase en ses parties ou expressions constitutives (par exemple, phrases nominales, phrases verbales).

3. Analyse sémantique

  • Reconnaissance d'entité nommée (NER) : Identifier et classer des entités dans un texte, telles que des noms de personnes, d'organisations, de lieux, de dates, etc.
  • Désambiguïsation du sens des mots (WSD) : Déterminer quel sens d'un mot est utilisé dans un contexte donné.
  • Résolution de coréférence : Identifier quand différents mots font référence à la même entité dans un texte (par exemple, il fait référence à Jean).

4. Extraction d'informations

  • Extraction d'entité : Identifier des entités spécifiques et leurs relations dans le texte.
  • Extraction de relations : Identifier et catégoriser les relations entre entités dans un texte.

5. Classification de texte en PNL

  • Analyse des sentiments : Déterminer le sentiment ou le ton émotionnel exprimé dans un texte (par exemple, positif, négatif, neutre).
  • Modélisation de sujets : Identifier des sujets ou des thèmes au sein d'une large collection de documents.
  • Détection du spam : Classifier le texte comme spam ou non spam.

6. Génération de langage

  • Traduction automatique : Traduire un texte d'une langue à une autre.
  • Résumé du texte : Produire un résumé concis d’un texte plus volumineux.
  • Génération de texte : Générer automatiquement un texte cohérent et contextuellement pertinent.

7. Traitement de la parole

  • Reconnaissance de la parole : Conversion de la langue parlée en texte.
  • Synthèse de synthèse vocale (TTS) : Conversion d'un texte écrit en langue parlée.

8. Réponse aux questions

  • Assurance qualité basée sur la récupération : Rechercher et renvoyer le passage de texte le plus pertinent en réponse à une requête.
  • Assurance qualité générative : Générer une réponse basée sur les informations disponibles dans un corpus de texte.

9. Systèmes de dialogue

  • Chatbots et assistants virtuels : Permettre aux systèmes d'engager des conversations avec les utilisateurs, en fournissant des réponses et en effectuant des tâches basées sur les entrées de l'utilisateur.

dix. Analyse des sentiments et des émotions en PNL

  • Détection des émotions : Identifier et catégoriser les émotions exprimées dans un texte.
  • Exploration d'opinions : Analyser les opinions ou les avis pour comprendre l'opinion du public à l'égard des produits, des services ou des sujets.

Fonctionnement du traitement du langage naturel (NLP)

Fonctionnement du traitement du langage naturel

Travailler dans le traitement du langage naturel (NLP) implique généralement l’utilisation de techniques informatiques pour analyser et comprendre le langage humain. Cela peut inclure des tâches telles que la compréhension du langage, la génération du langage et l’interaction linguistique.

Stockage de données : Stockage des données textuelles collectées dans un format structuré, tel qu'une base de données ou une collection de documents.

2. Prétraitement du texte

Le prétraitement est crucial pour nettoyer et préparer les données textuelles brutes pour l'analyse. Les étapes de prétraitement courantes comprennent :

  • Tokenisation : Diviser le texte en unités plus petites comme des mots ou des phrases.
  • Minuscules : Conversion de tout le texte en minuscules pour garantir l'uniformité.
  • Suppression des mots vides : Suppression des mots courants qui n'apportent pas de signification significative, tels que et, le, est.
  • Suppression de la ponctuation : Suppression des signes de ponctuation.
  • Racinage et lemmatisation : Réduire les mots à leurs formes de base ou racine. La radicalisation coupe les suffixes, tandis que la lemmatisation prend en compte le contexte et convertit les mots dans leur forme de base significative.
  • Normalisation du texte : Standardisation du format de texte, y compris la correction des fautes d'orthographe, l'expansion des contractions et la gestion des caractères spéciaux.

3. Représentation du texte

  • Sac de mots (BoW) : Représenter le texte comme un ensemble de mots, en ignorant la grammaire et l'ordre des mots mais en gardant une trace de la fréquence des mots.
  • Fréquence des termes-Fréquence des documents inverse (TF-IDF) : Une statistique qui reflète l'importance d'un mot dans un document par rapport à une collection de documents.
  • Incorporations de mots : Utiliser des représentations vectorielles denses de mots où les mots sémantiquement similaires sont plus rapprochés dans l'espace vectoriel (par exemple, Word2Vec, GloVe).

4. Extraction de caractéristiques

Extraire des fonctionnalités significatives des données texte qui peuvent être utilisées pour diverses tâches PNL.

  • N-grammes : Capturer des séquences de N mots pour préserver un certain contexte et un certain ordre des mots.
  • Caractéristiques syntaxiques  : Utilisation de parties de balises vocales, de dépendances syntaxiques et d'arbres d'analyse.
  • Caractéristiques sémantiques  : Tirer parti de l'intégration de mots et d'autres représentations pour capturer la signification et le contexte des mots.

5. Sélection du modèle et formation

Sélection et formation d'un modèle d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond pour effectuer des tâches PNL spécifiques.

  • Enseignement supervisé : Utiliser des données étiquetées pour entraîner des modèles tels que les machines à vecteurs de support (SVM), les forêts aléatoires ou des modèles d'apprentissage en profondeur tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).
  • Apprentissage non supervisé  : Application de techniques telles que le clustering ou la modélisation thématique (par exemple, allocation de Dirichlet latente) sur des données non étiquetées.
  • Modèles pré-entraînés : Utiliser des modèles de langage pré-entraînés tels que BERT, GPT ou des modèles basés sur des transformateurs qui ont été formés sur de grands corpus.

6. Déploiement et inférence de modèles

Déployer le modèle entraîné et l'utiliser pour faire des prédictions ou extraire des informations à partir de nouvelles données textuelles.

  • Classement du texte  : Catégorisation du texte dans des classes prédéfinies (par exemple, détection de spam, analyse des sentiments).
  • Reconnaissance d'entité nommée (NER) : Identifier et classer les entités dans le texte.
  • Traduction automatique : Traduire un texte d'une langue à une autre.
  • Réponse aux questions : Fournir des réponses aux questions en fonction du contexte fourni par les données textuelles.

7. Évaluation et optimisation

Évaluer les performances de l'algorithme PNL à l'aide de mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et autres.

  • Réglage des hyperparamètres : Ajustement des paramètres du modèle pour améliorer les performances.
  • Erreur d'analyse : Analyser les erreurs pour comprendre les faiblesses du modèle et améliorer la robustesse.

8. Itération et amélioration

Améliorer continuellement l'algorithme en incorporant de nouvelles données, en affinant les techniques de prétraitement, en expérimentant différents modèles et en optimisant les fonctionnalités.

Il existe une variété de technologies liées au traitement du langage naturel (NLP) qui sont utilisées pour analyser et comprendre le langage humain. Parmi les plus courants, citons :

  1. Apprentissage automatique : La PNL s'appuie fortement sur apprentissage automatique des techniques telles que l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement pour former des modèles à comprendre et générer le langage humain.
  2. Boîtes à outils en langage naturel (NLTK) et d'autres bibliothèques : NLTK est une bibliothèque open source populaire en Python qui fournit des outils pour les tâches de PNL telles que la tokenisation, la radicalisation et le balisage de parties du discours. D'autres bibliothèques populaires incluent spaCy, OpenNLP et CoreNLP.
  3. Analyseurs : Les analyseurs sont utilisés pour analyser la structure syntaxique des phrases, comme l'analyse des dépendances et l'analyse des circonscriptions.
  4. Systèmes de synthèse vocale (TTS) et de synthèse vocale (STT) : Les systèmes TTS convertissent le texte écrit en mots parlés, tandis que les systèmes STT convertissent les mots parlés en texte écrit.
  5. Systèmes de reconnaissance d'entités nommées (NER) : Les systèmes NER identifient et extraient du texte des entités nommées telles que des personnes, des lieux et des organisations.
  6. Analyse des sentiments : Une technique pour comprendre les émotions ou les opinions exprimées dans un morceau de texte, en utilisant diverses techniques telles que les méthodes basées sur le lexique, basées sur l'apprentissage automatique et basées sur l'apprentissage profond.
  7. Traduction automatique: La PNL est utilisée pour la traduction d’une langue à une autre via un ordinateur.
  8. Chatbots : La PNL est utilisée pour les chatbots qui communiquent avec d'autres chatbots ou humains via des méthodes auditives ou textuelles.
  9. Logiciel d'IA : La PNL est utilisée dans les logiciels de questions-réponses pour la représentation des connaissances, le raisonnement analytique ainsi que la recherche d'informations.

Applications du traitement du langage naturel (NLP) :

  • Filtres anti-spam : L’un des aspects les plus irritants du courrier électronique est le spam. Gmail utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour discerner quels e-mails sont légitimes et lesquels sont du spam. Ces filtres anti-spam examinent le texte de tous les e-mails que vous recevez et tentent de comprendre ce que cela signifie pour voir s'il s'agit de spam ou non.
  • Trading algorithmique : Le trading algorithmique est utilisé pour prédire les conditions boursières. Grâce à la PNL, cette technologie examine les gros titres de l'actualité sur les entreprises et les actions et tente d'en comprendre la signification afin de déterminer si vous devez acheter, vendre ou détenir certaines actions.
  • Réponse aux questions : La PNL peut être vue en action en utilisant la recherche Google ou les services Siri. Une utilisation majeure de la PNL est de faire comprendre aux moteurs de recherche le sens de ce que nous demandons et de générer en retour un langage naturel pour nous donner les réponses.
  • Informations récapitulatives : Sur Internet, il y a beaucoup d’informations, et beaucoup d’entre elles se présentent sous la forme de longs documents ou articles. La PNL est utilisée pour déchiffrer la signification des données, puis fournit des résumés plus courts des données afin que les humains puissent les comprendre plus rapidement.

Portée future :

  • Bots : Les chatbots aident les clients à aller droit au but rapidement en répondant aux demandes de renseignements et en les orientant vers des ressources et des produits pertinents à toute heure du jour ou de la nuit. Pour être efficaces, les chatbots doivent être rapides, intelligents et faciles à utiliser. Pour ce faire, les chatbots utilisent la PNL pour comprendre le langage, généralement via des interactions textuelles ou par reconnaissance vocale.
  • Prise en charge de l'interface utilisateur invisible : Presque toutes les connexions que nous entretenons avec les machines impliquent une communication humaine, tant orale qu’écrite. L’Echo d’Amazon n’est qu’une illustration de la tendance à mettre les humains en contact plus étroit avec la technologie à l’avenir. Le concept d'interface utilisateur invisible ou nulle reposera sur une communication directe entre l'utilisateur et la machine, que ce soit par la voix, le texte ou une combinaison des deux. La PNL contribue à faire de ce concept une réalité.
  • Recherche plus intelligente : L’avenir de la PNL comprend également une recherche améliorée, ce dont nous discutons depuis longtemps chez Expert System. Une recherche plus intelligente permet à un chatbot de comprendre la demande d'un client et peut activer la fonctionnalité de recherche comme si vous parliez (un peu comme si vous pouviez interroger Siri) plutôt que de vous concentrer sur des mots-clés ou des sujets. Google a récemment annoncé que des fonctionnalités NLP avaient été ajoutées à Google Drive, permettant aux utilisateurs de rechercher des documents et du contenu en langage naturel.

Améliorations futures :

  • Des entreprises comme Google expérimentent les réseaux de neurones profonds (DNN) pour repousser les limites de la PNL et permettre aux interactions entre humains de ressembler à des interactions d'humain à humain.
  • Les mots de base peuvent être subdivisés en sémantiques appropriées et utilisés dans les algorithmes PNL.
  • Les algorithmes NLP peuvent être utilisés dans diverses langues actuellement indisponibles telles que les langues régionales ou les langues parlées dans les zones rurales, etc.
  • Traduction d'une phrase dans une langue vers la même phrase dans une autre langue dans une portée plus large.

Conclusion

En conclusion, le domaine du traitement du langage naturel (NLP) a considérablement transformé la façon dont les humains interagissent avec les machines, permettant une communication plus intuitive et plus efficace. La PNL englobe un large éventail de techniques et de méthodologies pour comprendre, interpréter et générer le langage humain. Des tâches de base telles que la tokenisation et le marquage de parties du discours aux applications avancées telles que l'analyse des sentiments et la traduction automatique, l'impact de la PNL est évident dans divers domaines. Alors que la technologie continue d’évoluer, grâce aux progrès de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, le potentiel de la PNL pour améliorer l’interaction homme-machine et résoudre des défis complexes liés au langage reste immense. Comprendre les concepts de base et les applications du traitement du langage naturel est crucial pour quiconque cherche à tirer parti de ses capacités dans le paysage numérique moderne.

Traitement du langage naturel – FAQ

Que sont les modèles PNL ?

Les modèles NLP sont des systèmes informatiques capables de traiter des données en langage naturel, telles que du texte ou de la parole, et d'effectuer diverses tâches, telles que la traduction, le résumé, l'analyse des sentiments, etc. Les modèles NLP sont généralement basés sur des techniques d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond qui apprennent de grandes quantités de données linguistiques.

Quels sont les types de modèles PNL ?

Les modèles PNL peuvent être classés en deux types principaux : basés sur des règles et statistiques. Les modèles basés sur des règles utilisent des règles et des dictionnaires prédéfinis pour analyser et générer des données en langage naturel. Les modèles statistiques utilisent des méthodes probabilistes et des approches basées sur les données pour apprendre des données linguistiques et faire des prédictions.

Quels sont les défis des modèles PNL ?

Les modèles PNL sont confrontés à de nombreux défis en raison de la complexité et de la diversité du langage naturel. Certains de ces défis incluent l'ambiguïté, la variabilité, la dépendance au contexte, le langage figuré, la spécificité du domaine, le bruit et le manque de données étiquetées.

Quelles sont les applications des modèles PNL ?

Les modèles PNL ont de nombreuses applications dans divers domaines et industries, tels que les moteurs de recherche, les chatbots, les assistants vocaux, l'analyse des médias sociaux, l'exploration de texte, l'extraction d'informations, la génération de langage naturel, la traduction automatique, la reconnaissance vocale, le résumé de texte, la réponse aux questions, l'analyse des sentiments, et plus.