Qu’est-ce que le natural language processing (NLP) ?

Le traitement du langage naturel (NLP) est la capacité des ordinateurs à comprendre la parole et les textes humains. Il est souvent utilisé dans les projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Le NLP peut également être utilisé à d’autres fins, comme l’amélioration des moteurs de recherche ou des chatbots.

Le domaine du NLP a connu une croissance rapide au cours des dernières décennies, avec des applications allant de la traduction automatique à la recherche d’informations et à la réponse aux questions.

Dans cet article, nous allons examiner certains des défis auxquels les chercheurs sont confrontés lorsqu’ils essaient de construire des systèmes de PNL et comment ils les surmontent.

Définition du NLP

Le natural language processing est une branche de l’intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité de comprendre la parole humaine. Il a de nombreuses applications, notamment l’aide à la recherche d’informations en ligne, l’accessibilité des sites web et des applications, et même l’aide aux machines pour qu’elles répondent aux gens.

Le NLP est la capacité des machines à comprendre et à analyser le langage humain. Il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs et aux machines d’utiliser le langage naturel en entrée et en sortie.

En bref, le NLP est l’étude des systèmes informatiques capables de comprendre, de générer et d’interpréter la parole ou le texte humain.

Le NLP peut être divisé en deux catégories :

• Le traitement syntaxique – la capacité de l’ordinateur à décomposer les phrases en leurs éléments constitutifs, puis à traiter ces éléments correctement.
• Le traitement sémantique – la capacité de l’ordinateur à comprendre le sens des mots et des phrases dans leur contexte.

 

A quoi sert le natural language processing ?

Le traitement du langage naturel (NLP) est la capacité d’un ordinateur à comprendre la parole humaine. C’est différent de la façon dont un ordinateur traite les données, qui implique une série d’étapes préprogrammées pour effectuer le travail. Le traitement du langage naturel comprend la compréhension de la sémantique et de la syntaxe afin d’interpréter et d’analyser le langage humain.

Le NLP est utilisé dans de nombreuses applications telles que les moteurs de recherche, les chatbots, la reconnaissance vocale, la traduction automatique et les systèmes de réponse aux questions.

Le natural language processing est l’étude et la mise en œuvre d’algorithmes qui permettent aux ordinateurs de travailler avec le langage humain comme ils le feraient avec d’autres types de données. Il s’agit d’un domaine passionnant, car il associe les méthodes d’apprentissage profond à la linguistique et à la représentation des connaissances ; jusqu’à présent, il s’agit de l’une des technologies ayant eu le plus d’impact ces dernières années.

Il est également utilisé dans des domaines tels que le service clientèle, où il aide à déterminer le contexte des questions et des réponses avant de répondre avec des informations pertinentes.

La PNL peut être utilisée dans une variété d’applications. Par exemple, il peut aider les entreprises à répondre aux questions des clients ou à fournir un retour d’information sur les demandes du service clientèle. Il a également un rôle important à jouer dans le développement des chatbots et des assistants automatiques comme Alexa et Siri.

Le NLP est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’analyser et de comprendre le langage humain. Elle peut être utilisée dans une variété d’applications, telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique et l’analyse des sentiments.

 

Le NLP, comment ça marche ?

Le traitement automatique du langage naturel (TALN), est un domaine de l’informatique qui étudie la communication entre les humains et les ordinateurs. Le NLP est étroitement lié au domaine de l’intelligence artificielle (IA), qui vise à développer des machines capables de présenter un comportement intelligent.

L’objectif du NLP est de permettre aux ordinateurs de déduire le sens des langues naturelles.

Le langage humain est très structuré, mais les ordinateurs ne sont pas capables de comprendre cette structure automatiquement. Le domaine du NLP s’attaque à ce problème en développant des algorithmes qui peuvent prendre du texte brut en entrée et produire une représentation sémantique en sortie. Une représentation sémantique représente la signification d’un texte en termes de concepts qu’il contient ou implique, plutôt que simplement sa structure syntaxique.

La tâche consistant à interpréter le langage est appelée compréhension du langage naturel (NLU), tandis que la tâche consistant à produire une réponse appropriée sur la base de l’entrée est appelée génération du langage naturel (NLG). Ces deux tâches sont généralement traitées par des algorithmes d’apprentissage automatique, qui apprennent à exécuter des tâches de traitement automatique des langues à partir de grandes quantités de données d’apprentissage.

C’est là que les langages de programmation entrent en jeu. Ils constituent la boîte à outils qui nous permet de représenter les informations sous une forme compréhensible par les ordinateurs et les logiciels.

 

Les différentes modèles de traitement du langage naturel

Le natural language processing (NLP) est un domaine d’étude qui traite de l’interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Il s’agit d’un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter les langues humaines.

Le traitement du langage naturel peut être divisé en deux domaines principaux : 

• La compréhension du langage naturel (NLU), qui consiste à comprendre l’intention derrière les mots, les expressions ou les phrases,
• la génération du langage naturel (NLG), qui consiste à transformer les données en langage écrit sous une forme lisible par l’homme.

 

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui donne aux systèmes informatiques la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés.

Le traitement du langage naturel (NLP) est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’analyser et de comprendre le langage humain. Il peut aider à faire des choses comme la reconnaissance vocale, la traduction automatique, l’analyse des sentiments et les chatbots.

 

Quels sont les enjeux du natural language processing ?

Le traitement du langage naturel est très complexe car il fait intervenir à la fois la linguistique et l’informatique. La langue elle-même est très ambiguë et compliquée : il existe aujourd’hui plus de 6 000 langues dans le monde, chacune ayant sa propre structure et son propre vocabulaire. Les variations entre les dialectes d’une même langue sont encore plus importantes.

Les principaux défis du traitement du langage naturel sont les suivants

• Comprendre le sens des mots : Il s’agit du défi le plus fondamental puisque toute communication commence par des mots ou des phrases qui transmettent une idée ou une intention. Pour comprendre ce que quelqu’un veut dire lorsqu’il dit quelque chose comme « Je veux une pizza » ou « Je rentre à la maison », vous devez savoir ce que ces mots signifient dans leur contexte.

 

• Comprendre le contexte : Les systèmes de traitement du langage naturel doivent également être capables de comprendre comment les mots sont liés les uns aux autres, ce qui inclut non seulement leur signification mais aussi la manière dont ils sont utilisés ensemble (par exemple, « Combien de pizzas avons-nous ? » par rapport à « Combien de pizzas nous reste-t-il ? »).

 

• La complexité de la tâche : Le traitement du langage naturel consiste à comprendre et à manipuler des mots, des phrases et des textes afin d’en extraire le sens. 

Ces tâches sont complexes pour plusieurs raisons. Il existe de nombreuses langues différentes qui doivent être traitées. De nombreuses personnes parlent plus d’une langue ; il existe également de nombreux dialectes au sein de chaque langue. Ces facteurs rendent le traitement du langage naturel encore plus difficile, car cela signifie que vous devez traiter plusieurs langues à la fois lorsque vous travaillez sur un projet donné (et souvent sur plusieurs projets à la fois). Cela peut signifier avoir accès à de nombreux ensembles de données contenant toutes sortes d’informations différentes sur la façon dont les gens utilisent ces différents types d’ensembles de données (par exemple, les messages sur les médias sociaux) afin que vous puissiez former les ordinateurs à la meilleure façon d’apprendre à quoi ressemble un « bon » texte avant qu’ils n’essaient d’analyser leur propre contenu !

Vous avez besoin de beaucoup de données disponibles, ni trop petites ni trop grandes. S’il n’y a pas assez d’exemples disponibles, alors peu importe le modèle que vous choisissez, il ne fonctionnera pas très bien car il n’y a pas assez d’exemples pour les cas positifs ou négatifs.

L’idée du traitement du langage naturel est d’utiliser des algorithmes et des structures de données pour traiter le langage humain. Le NLP est l’un des domaines les plus importants de l’intelligence artificielle, mais il a également de nombreuses applications dans d’autres domaines tels que la médecine ou la finance. Il est déjà utilisé depuis de nombreuses années dans toutes sortes d’entreprises, des start-ups aux grandes sociétés comme IBM ou Microsoft. Pour commencer à utiliser le NLP, il faut bien comprendre de quoi il s’agit exactement et comment elle fonctionne !