Les principes du traitement automatique du langage naturel

L’IA est considérée comme supérieure aux humains en ce qui concerne les activités de prise de décision basées sur les données, mais inférieure aux tâches créatives et cognitives. Cependant, ces dernières années, l’intelligence artificielle basée sur le langage est passée à un tout autre niveau, changeant l’avis de beaucoup sur ce qu’est la technologie. L’avancée la plus récente et la plus visible de l’IA dans le langage est le NLP (Natural Language Processing).

Alors, qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel ? La PNL implique plusieurs étapes qui aident les ordinateurs à traiter le langage de la même manière que les humains. En savoir plus sur le traitement du langage naturel, ce qu’il implique et ses avantages en général.

Traitement automatique du langage naturel : qu’est-ce que c’est ?

La PNL est essentiellement une branche de l’informatique, spécialisée dans l’intelligence artificielle qui traite des ordinateurs et de leurs capacités à comprendre les mots parlés et les textes de la même manière que les humains. Le traitement du langage naturel travaille très dur pour donner aux ordinateurs la capacité de comprendre les données vocales et textuelles et de répondre avec leur propre parole ou texte (tout comme les humains le font).

Cette technologie combine diverses autres technologies telles que l’apprentissage en profondeur, l’apprentissage statistique, l’apprentissage automatique et les modèles linguistiques informatiques. Ensemble, ils permettent aux ordinateurs de traiter plus facilement les entrées humaines en termes de données vocales ou textuelles.

Le traitement du langage naturel joue un rôle important dans la programmation informatique, traduisant le texte et la parole d’une langue à l’autre, résumant rapidement le texte et répondant aux commandes vocales en temps réel. Vous vous demandez peut-être où en est la PNL dans la vraie vie. Si vous avez utilisé des assistants numériques, des chatbots clients, des outils de dictée vocale et un GPS à commande vocale, vous avez interagi avec la PNL. De plus, vous trouverez le traitement du langage naturel dans les solutions d’entreprise pour aider à augmenter la productivité des employés, rationaliser les processus commerciaux et simplifier les opérations commerciales.

Tâches impliquées dans le traitement du langage naturel

Il est difficile pour les ordinateurs de comprendre le langage humain car il est plein d’ambiguïtés. Par conséquent, il est difficile de développer un logiciel suffisamment précis pour connaître et comprendre la signification exacte de la saisie vocale ou textuelle. Supposons que les applications basées sur le langage naturel soient utiles. Dans ce cas, les programmeurs devraient leur enseigner toutes les irrégularités du langage humain que les humains ont mis des années à apprendre, telles que les métaphores, les variations dans la structure des phrases, le sarcasme, les homonymes et les exceptions grammaticales et d’utilisation. Le traitement du langage naturel utilise certaines tâches qui permettent aux ordinateurs de comprendre plus facilement ce qui est introduit dans le système.

Certaines tâches de la PNL incluent :

étiquetage grammatical

Également connu dans le cadre de l’étiquetage vocal. Ce processus consiste à déterminer un fragment de texte ou une partie du discours dans un certain mot en fonction de son contexte et de son utilisation. Les parties du discours en PNL montreront les différentes significations du même travail en fonction de sa position dans la phrase et de son utilisation. Par exemple, « il peut faire des crêpes » et « quelle est la marque de votre voiture ? », « faire » dans la première phrase est un verbe et un nom dans la deuxième phrase.

Reconnaissance vocale

Aussi connu sous le nom de parole en texte. Il fonctionne en convertissant les données d’entrée de la voix en texte. La synthèse vocale est essentielle dans toutes les applications qui répondent à des questions orales ou suivent des commandes vocales. Cependant, la reconnaissance vocale présente certains défis qui tournent autour de la façon dont les gens parlent (intonation différente, parole rapide, accents différents, grammaire incorrecte et mots mélangés).

Résolution de co-référence

Cette tâche consiste à identifier quand et si deux mots différents parlent de la même entité. Un bon exemple est lorsqu’un pronom est utilisé pour désigner un objet ou une personne. Par exemple, la résolution de la coréférence déterminera si le pronom utilisé fait référence à un objet ou à une personne ( »il » =  »Jean »,  »ça » =  »voiture »). Vous pouvez également identifier des idiomes dans des phrases telles que le mot « ours » qui peut signifier un gros animal à fourrure ou une personne.

Alors, le langage naturel est-il important ?

Le traitement du langage naturel est essentiel dans presque toutes les activités du système informatique, en particulier lorsque vous souhaitez écouter une réponse ou une décision d’un système de dialogue, ou lorsque vous souhaitez qu’un système d’intelligence artificielle travaille sur vos instructions. Cela fait de la PNL une partie très importante de tout système d’IA et de toute entreprise en général.

Structuration des sources de données non structurées

Le langage humain est très diversifié et étonnamment complexe : les humains s’expriment de différentes manières, à la fois par écrit et verbalement. Il existe des centaines de dialectes et de langues, chacun avec des règles distinctes de syntaxe, de grammaire, d’argot et de termes. En parlant, certaines personnes peuvent bégayer, marmonner, emprunter des mots à d’autres dialectes ou avoir des accents régionaux. De plus, lors de l’écriture, les gens abrègent souvent certains mots, mal orthographient des mots ou sautent la ponctuation.

Il est essentiel d’avoir une compréhension syntaxique et sémantique compte tenu du fait que l’apprentissage en profondeur est largement utilisé pour la modélisation du langage humain, donc le traitement du langage naturel. La PNL joue un rôle important dans la résolution des ambiguïtés du langage humain. De plus, il ajoute une structure numérique pertinente aux données pour différentes applications en aval, telles que l’analyse de texte et la reconnaissance vocale.

Aide avec les données textuelles

La PNL aide les ordinateurs à faire évoluer les tâches liées au langage et permet en même temps aux ordinateurs de communiquer avec les humains en utilisant leur langage. Par exemple, avec l’aide du traitement du langage naturel, les ordinateurs peuvent écouter la parole, mesurer les sentiments, lire un texte, l’interpréter et déterminer les parties importantes d’une phrase.

Grâce au NLP, les machines peuvent désormais analyser de manière cohérente davantage de données linguistiques basées sur l’homme sans devenir biaisées ou fatiguées malgré la production quotidienne de données volumineuses non structurées.

En un mot

La croissance du traitement du langage naturel en fait une partie importante des applications commerciales et grand public. Par conséquent, la nécessité d’utiliser la PNL dans toutes les activités, du droit à la médecine, afin de comprendre le langage humain. Cette technologie facilite les processus métier, car elle offre sa capacité infatigable à donner un sens aux mots humains. Ne soyez pas le cinglé !