Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui s'intéresse à la manière dont les ordinateurs comprennent et traitent de grands volumes de données en langage naturel. Il étudie le langage naturel en tant qu'entrée et le décompose pour un traitement facile.
Les développements en NLP ont conduit au développement de dispositifs intelligents interactifs et de logiciels de synthèse vocale. Ce type de logiciel, également connu sous le nom de synthèse vocale ou génération de parole, peut ajouter des voix synthétisées à des sites web ou des applications.
Au cours de la dernière décennie, un changement radical dans la recherche en NLP a conduit à une utilisation extensive de techniques statistiques telles que l'apprentissage automatique (ML) et l'exploration de données. Le NLP combine l'informatique, la linguistique et le ML pour étudier la méthode de communication entre les ordinateurs et les humains en langage naturel.
Avantages du traitement du langage naturel
Le NLP présente plusieurs avantages pour les entreprises, notamment :
- Aide à analyser de grands ensembles de données. Les entreprises rencontrent chaque jour de vastes ensembles de données non structurées. Il faudrait des jours ou des semaines pour les analyser manuellement. La technologie NLP aide à analyser et traiter ces données massives de manière précise et rapide.
- Fournit une analyse impartiale. Les décideurs peuvent être influencés par des facteurs externes qui pourraient affecter leur analyse, ou avoir des biais cognitifs, ce qui peut entraîner des erreurs d'analyse. Le NLP fournit une analyse impartiale et objective, réduisant ainsi les risques d'erreurs.
- Améliore l'expérience client. Le NLP aide à comprendre les requêtes des clients et à y répondre pour une résolution plus rapide. Des exemples incluent les chatbots et les assistants virtuels.
Techniques de traitement du langage naturel
Le NLP est devenu de plus en plus crucial pour les entreprises afin de gagner un avantage concurrentiel et de fournir des services personnalisés à leurs clients. Voici quelques techniques que les entreprises utilisent pour tirer parti du NLP.
Voici quelques techniques NLP notables que les entreprises peuvent utiliser.
- Analyse de sentiment est la dissection de données, comme le texte ou la voix, pour déterminer si elles sont positives, neutres ou négatives. Elle transforme de grands volumes de retours ou d'avis clients en résultats quantifiés.
- Reconnaissance d'entités nommées étiquette les noms d'organisations, de personnes ou de noms propres dans le texte et les extrait pour une étude plus approfondie.
- Résumé de texte décompose le jargon en termes simples.
- Modélisation de sujets utilise des programmes d'intelligence artificielle pour étiqueter et regrouper des clusters avec des sujets communs.
- Classification de texte organise de grands volumes de données non structurées.
- Extraction de mots-clés simplifie la tâche de localiser les données les plus pertinentes dans le texte.
- Lemmatisation et racinisation illustrent comment les données textuelles sont divisées, étiquetées et organisées en fonction soit de la racine soit de la définition.
Cas d'utilisation du traitement du langage naturel
Dans de nombreuses applications du monde réel, l'intelligence artificielle est alimentée par le traitement du langage naturel, dont certaines sont discutées ci-dessous.
- Détection de spam. Le NLP est l'outil de détection de spam le plus efficace. Il examine les e-mails pour détecter le langage qui dénote fréquemment le spam ou l'hameçonnage. La surutilisation de phrases financières, une mauvaise grammaire reconnaissable, un langage intimidant, une urgence inappropriée ou des noms d'entreprises mal orthographiés sont des signaux d'alarme. L'un des rares problèmes de NLP que les experts considèrent comme "largement résolu" est la détection de spam.
- Traduction automatique. Google Traduction est une technologie NLP facilement accessible. Plutôt que de remplacer des mots d'une langue à une autre, la traduction automatique doit capturer précisément le sens et le ton de la langue source pour produire un contenu ayant le même sens et l'effet désiré dans la langue cible. Traduire un texte dans une langue puis le retraduire dans la langue d'origine est une excellente méthode pour tester tout logiciel de traduction automatique.
- Chatbots et assistants virtuels. Les assistants virtuels utilisent la reconnaissance vocale pour trouver des motifs dans les commandes vocales et la génération de langage naturel pour répondre de manière appropriée. Un exemple est Siri d'Apple.
- Analyse de sentiment dans les réseaux sociaux. Le NLP est devenu un outil commercial crucial pour révéler des insights cachés à partir des plateformes de réseaux sociaux. L'analyse de sentiment peut examiner le langage utilisé dans les réseaux sociaux, les commentaires et les avis pour extraire les attitudes et les émotions en réponse aux produits, promotions et événements. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour créer de nouveaux produits et lancer de nouvelles initiatives marketing.
- Résumé de texte. Cela utilise des techniques de traitement du langage naturel pour traiter de grandes quantités de texte numérique et fournir des résumés pour des index, des bases de données de recherche ou des utilisateurs occupés qui n'ont pas le temps de lire le texte complet. Le meilleur logiciel de résumé de texte utilise la génération de langage naturel (NLG) et le raisonnement sémantique pour résumer le contexte pertinent et les conclusions.
Traitement du langage naturel vs. exploration de texte
Le traitement du langage naturel enseigne aux machines à comprendre le langage naturel. Bien que les ordinateurs comprennent les informations structurées, il devient un défi de comprendre les langues humaines, les textes et les voix qui relèvent des données non structurées.
L'exploration de texte est une technique qui extrait des indices numériques critiques du texte. En conséquence, elle rend plusieurs algorithmes capables d'accéder aux informations dans le contenu textuel. Les informations peuvent être extraites pour créer des résumés à partir d'un document. L'exploration de texte est un système d'intelligence artificielle qui traite les données de divers contenus textuels. De nombreux algorithmes d'apprentissage profond sont appliqués pour évaluer le texte avec précision.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
