L'une des formes les plus importantes d'intelligence artificielle (IA), qui se concentre sur l'analyse et le traitement du langage humain, est le traitement du langage naturel (NLP). Cette technologie permet aux machines de comprendre, d'interpréter et même de réagir au langage humain en analysant des modèles et des structures linguistiques complexes.
L'importance de la PNL réside dans sa capacité à révolutionner la communication entre les hommes et les ordinateurs. Grâce à la compréhension du langage humain, les machines peuvent répondre plus efficacement aux demandes, fournir des informations et même tenir des conversations semblables à celles des humains. Cela ouvre la porte à une multitude d'applications dans différents domaines tels que le service à la clientèle, la traduction, l'analyse de données, les créations artistiques et bien d'autres encore.
Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.
Qu'est-ce que la PNL ?
La PNL est une science informatique pour le langage humain.
Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à comprendre le langage humain sous forme de texte ou de mots parlés de la même manière que les humains le font. L'objectif principal de la PNL est de permettre aux machines de saisir toute la signification de la communication humaine, y compris les intentions et les émotions du locuteur ou de l'écrivain, et d'y répondre de manière appropriée.
Pourquoi la PNL est-elle si difficile ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est une discipline exigeante de l'intelligence artificielle qui s'intéresse à l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Les difficultés de mise en œuvre du NLP résident dans la complexité et les irrégularités du langage humain, ainsi que dans l'importance du contexte et des aspects culturels.
Le langage humain se caractérise par de nombreuses irrégularités telles que les homonymes, les homophones, le sarcasme, les expressions idiomatiques, les métaphores, les exceptions grammaticales et d'usage ainsi que les variations dans la structure des phrases. Tous ces facteurs rendent difficile le développement d'algorithmes capables de saisir le sens exact des données textuelles ou linguistiques.
Un aspect important du langage humain est le contexte, qui est crucial pour comprendre le sens voulu d'un énoncé. Les systèmes PNL doivent être capables de voir au-delà des définitions et de l'ordre des mots pour saisir le contexte, les ambiguïtés et d'autres concepts complexes liés à la communication.
Les aspects culturels jouent également un rôle important dans l'interprétation de la langue. L'humour, le sarcasme et les expressions idiomatiques peuvent varier considérablement d'une culture à l'autre. Pour développer un système NLP efficace, les scientifiques des données et les ingénieurs doivent tenir compte de ces différences culturelles et concevoir des modèles qui tiennent compte des spécificités culturelles d'une langue.
Un exemple d'ironie qui illustre la complexité du langage humain :
"Il fait beau aujourd'hui, non ?"
Dans ce cas, la question est posée alors qu'il pleut fort et qu'il y a de l'orage dehors. Dans ce cas, le locuteur exprime le contraire de ce qui est dit littéralement et utilise l'ironie pour faire passer avec humour sa véritable opinion sur le mauvais temps.
Alors que les humains peuvent facilement reconnaître cette remarque ironique, c'est un défi pour les machines de comprendre que le locuteur veut dire ici le contraire de ce qui est dit littéralement.
En résumé, la PNL est une tâche difficile, car le langage humain est complexe et irrégulier, le contexte est crucial pour la compréhension et les aspects culturels jouent un rôle important. Pour développer un système PNL efficace, il faut tenir compte de tous ces facteurs, ce qui rend la tâche extrêmement stimulante.
Quelles sont les technologies utilisées ?
Pour comprendre le langage humain, la PNL combine différentes technologies et méthodes issues de différentes disciplines, telles que
- Linguistique informatique : cette discipline s'occupe de la modélisation du langage humain basée sur des règles. Les grammaires, la syntaxe, la sémantique et la pragmatique y sont étudiées afin de permettre aux ordinateurs de reconnaître la structure et la signification du langage.
- Modèles statistiques : La PNL utilise des modèles statistiques pour identifier des modèles et des corrélations dans les données linguistiques. Il s'agit notamment de méthodes telles que les statistiques bayésiennes, qui permettent de calculer la probabilité de signification d'un mot ou d'une phrase sur la base de données observées.
- L'apprentissage automatique : Ce domaine développe des algorithmes et des modèles capables d'apprendre à partir de grandes quantités de données linguistiques. L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs de reconnaître les relations entre les mots, les expressions et les phrases dans les textes, sans qu'il soit nécessaire de fournir des règles explicites.
- Apprentissage profond : l'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux peuvent reconnaître des modèles complexes dans les données linguistiques et sont particulièrement efficaces pour le traitement de données non structurées, comme celles du langage naturel. Des modèles tels que le réseau Transformer ou la série GPT (Generative Pre-trained Transformer) sont des exemples d'approches d'apprentissage profond réussies dans le domaine du PNL.
Comment fonctionne la PNL ?
Les principales techniques utilisées dans Analyse de texte sont utilisés :
- Vectorisation de texte : il s'agit de convertir un texte en une forme numérique compréhensible par les machines. Des méthodes telles que Bag-of-Words, TF-IDF et les vecteurs de mots (par ex. Word2Vec) sont des approches courantes de la vectorisation de texte.
- Analyse syntaxique : elle s'intéresse à la structure et à la grammaire des phrases et aide à identifier les parties de phrases telles que les sujets, les objets et les verbes. Des techniques telles que l'analyse syntaxique des dépendances et des constituants aident à identifier les relations entre les parties de la phrase.
- Analyse sémantique : elle s'occupe de la signification des mots et des phrases. Cela comprend des tâches telles que la reconnaissance d'entités, l'attribution de synonymes et d'antonymes, ainsi que l'analyse du sens des phrases par des techniques telles que la désambiguïsation du sens des mots.
- Analyse des sentiments : il s'agit de classer les textes en fonction de la polarité de l'opinion, par exemple positive, négative ou neutre. Cela peut se faire à différents niveaux, par exemple au niveau de mots, de phrases ou de documents entiers.
Quelle est la différence entre la syntaxe et la sémantique ?
La syntaxe et la sémantique sont deux aspects fondamentaux du traitement du langage naturel qui aident à mieux comprendre et à mieux interpréter les textes.
La syntaxe expliquée simplement
La syntaxe est l'organisation des mots dans une phrase de manière à ce qu'ils soient grammaticalement corrects et significatifs. En termes simples, la syntaxe est l'ensemble des règles qui déterminent la manière dont les mots doivent être disposés dans une phrase pour être compréhensibles.
Mauvaise syntaxe :
Exemple : "Hier, je suis allé au cinéma".
Dans cet exemple, l'ordre des mots est confus et la phrase est grammaticalement incorrecte, ce qui la rend difficile à comprendre. La syntaxe est mauvaise ici.
Bonne syntaxe :
Exemple : "Hier, je suis allé au cinéma".
Dans cet exemple, l'ordre des mots est correct et la phrase est grammaticalement correcte, ce qui facilite la compréhension. La syntaxe est bonne ici.
La sémantique expliquée simplement
La sémantique est la partie de la linguistique qui s'occupe de la signification des mots, des phrases et des textes. En termes simples, il s'agit de savoir ce que signifient les mots et les phrases et comment ils sont utilisés ensemble pour transmettre un message ou une information spécifique.
Voici un exemple de bonne sémantique : phrase : "Le chien poursuit le chat". Dans cette phrase, les mots sont clairs et précis et il est facile de comprendre que le chien est celui qui poursuit le chat.
Un exemple de mauvaise sémantique : phrase : "La table mange la chaise". Dans cette phrase, le sens n'est pas clair et prête à confusion, car les tables et les chaises n'ont pas la capacité de manger. Le choix des mots et la manière dont ils sont assemblés ne donnent pas de sens.
Alors que la syntaxe se réfère à l'organisation des mots dans une phrase afin de former des phrases grammaticalement correctes, la sémantique s'occupe du sens qu'un texte transmet.
Syntaxe et sémantique pour des systèmes PNL efficaces
Ces deux aspects sont essentiels pour les systèmes PNL efficaces afin de permettre une compréhension de texte et des interactions semblables à celles des humains.
Voici quelques techniques utilisées dans l'analyse syntaxique :
- Lemmatisation : il s'agit de réduire les différentes formes fléchies d'un mot en une seule forme de base afin de simplifier l'analyse.
- Segmentation morphologique : cette technique divise les mots en leurs plus petites unités porteuses de sens, appelées morphèmes.
- Segmentation de mots : cette méthode consiste à diviser un texte courant en différentes unités, comme des mots.
- Étiquetage de la partie du discours : Ce processus identifie le type de mot pour chaque mot d'une phrase.
- Analyse syntaxique : cette technique analyse la grammaire d'une phrase donnée.
- Coupure de phrase : il s'agit de placer des limites de phrase dans un grand morceau de texte.
- Stemming : cette méthode consiste à décomposer les mots fléchis en leur forme racine.
Les techniques utilisées dans l'analyse sémantique comprennent
- Désambiguïsation du sens des mots : cette capacité permet de déterminer le sens exact d'un mot en fonction de son contexte, par exemple de distinguer si "stylo" est un instrument d'écriture ou une partie d'une charnière.
- Reconnaissance d'entités nommées : Il s'agit d'identifier des mots qui peuvent être classés dans certaines catégories, comme les personnes, les organisations ou les lieux.
- Génération de langage naturel : cette technique utilise une base de données pour déterminer la sémantique derrière les mots et générer un nouveau texte, par exemple des résumés automatiques, des articles d'actualité ou des tweets.
En combinant des techniques d'analyse syntaxique et sémantique, les systèmes NLP peuvent mieux comprendre et interpréter le contenu des textes, permettant ainsi des applications plus efficaces et utiles dans différents domaines tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la communication humaine.
Avantages de la PNL par rapport à une mise en œuvre basée sur des règles
| Critère | PNL | Traitement basé sur des règles |
|---|---|---|
| Vitesse de traitement | Rapide et efficace, permet une automatisation en temps réel | Possiblement plus lent, en fonction de la complexité des règles |
| Précision | Élevé, en particulier avec l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle | Peut varier en fonction de la qualité des règles établies |
| Flexibilité | Peut être adapté à différents besoins, par exemple un langage complexe, spécifique à un secteur ou de l'ironie | Plutôt limité, basé sur des règles établies |
| Traitement des données non structurées | Bon pour le traitement de grandes quantités de données textuelles non structurées | Plus difficile, car il faut créer des règles pour chaque entrée possible |
| Capacité d'adaptation | Peut être amélioré en permanence grâce à l'apprentissage automatique et à l'expérience | Les ajustements nécessitent une mise à jour manuelle des règles |
| Interaction humaine | Peu ou pas d'interaction humaine nécessaire | Peut nécessiter plus d'interaction humaine et de vérification |
| Évolutivité | Évolutif et adaptable à des volumes de données croissants | Peut-être moins évolutif, car les règles doivent être constamment mises à jour et étendues |
Domaines d'application
Le traitement du langage naturel (NLP) a fait des progrès considérables ces dernières années et est de plus en plus utilisé dans différentes applications et industries. Voici quelques exemples d'applications, d'entreprises et de techniques dans le domaine du PNL.
Le traitement du langage naturel (NLP) ne se limite pas à l'analyse et au traitement de textes, mais peut également être utilisé en combinaison avec le traitement d'images et d'autres technologies pour extraire et traiter des informations à partir d'images, de documents et de courriers électroniques. Les paragraphes suivants décrivent quelques applications du NLP dans ces domaines :
Traitement d'images
- Logiciel : Konfuzio, Abbyy Finereader, Textract, Python OpenCV
- Applications : Descriptions d'images, génération automatique de texte Alt, Reconnaissance de texte OCR
- Techniques : vision par ordinateur, apprentissage profond, génération de texte Dans le traitement des images, le NLP peut être utilisé pour décrire le contenu des images et générer automatiquement des textes Alt pour les images, ce qui est important pour l'accessibilité et l'optimisation des moteurs de recherche. Le NLP peut également être utilisé en combinaison avec l'Optical Character Recognition (OCR) pour extraire du texte des images et des documents numérisés et le transformer en texte modifiable.
Traitement des documents
- Logiciel : Konfuzio, Abbyy Finereader, Python PyPDF
- Applications : Extraction de textes, recherche d'informations, catégorisation automatique, analyse de documents
- Techniques : OCR, classification de texte, reconnaissance d'entités nommées (NER), extraction de relations Dans le traitement de documents, la NLP peut contribuer à rationaliser les opérations commerciales en extrayant, catégorisant et analysant le texte et les informations pertinentes des documents. Cela permet d'organiser et de stocker efficacement les informations, d'améliorer la facilité de recherche des documents et de soutenir la prise de décision. Les techniques NLP telles que la reconnaissance d'entités nommées et l'extraction de relations aident à identifier des entités et des relations spécifiques au sein des documents.
Traitement des e-mails
- Logiciel : Konfuzio
- Applications : Détection de spam, catégorisation automatique des e-mails, priorisation, génération de réponses
- Techniques : Classification de textes, clustering, analyse de sentiments, génération de textes Dans le traitement des e-mails, la NLP est utilisée pour rendre le traitement des e-mails plus efficace et plus convivial. Grâce à la catégorisation et hiérarchisation automatiques des e-mails permet aux utilisateurs de mieux utiliser leur temps et de se concentrer sur les messages importants. La détection des spams, autre domaine d'application de NLP, contribue à améliorer la cybersécurité en filtrant les e-mails indésirables et potentiellement nuisibles. NLP peut également être utilisé pour générer automatiquement des réponses aux e-mails, ce qui permet d'augmenter la productivité et d'accélérer la communication.
Programmes de traduction
- Logiciels : Google Translate, DeepL, Microsoft Translator
- Techniques : modèles de séquence à séquence, traduction automatique neuronale (TAN), architectures de transformation Les programmes de traduction tels que Google Translate et DeepL utilisent la PNL pour traduire des textes d'une langue à une autre. Ces programmes utilisent des techniques avancées telles que la traduction automatique neuronale et les architectures de transformateurs afin d'améliorer la précision et le contexte des traductions.
Assistants virtuels
- Logiciels : Apple (Siri), Amazon (Alexa), Google (Google Assistant), Microsoft (Cortana)
- Techniques : reconnaissance vocale, reconnaissance de l'intention, gestion du dialogue, génération de réponses Les assistants virtuels utilisent le NLP pour comprendre les commandes vocales humaines et y répondre. Ils utilisent des techniques telles que la reconnaissance vocale pour convertir le langage parlé en texte et la reconnaissance d'intention pour identifier l'intention derrière les commandes. Ils génèrent ensuite des réponses ou des actions appropriées à l'aide de la gestion des dialogues et de la génération de réponses.
Analyse de l'humeur
- Logiciels : IBM (Watson Tone Analyzer), Salesforce (Einstein Sentiment Analysis), Google (Cloud Natural Language API)
- Techniques : Classification de textes, Sentiment Scoring, Deep Learning Les outils d'analyse de sentiments utilisent le NLP pour identifier les émotions, les attitudes et les opinions dans les textes. Les entreprises utilisent ces informations pour analyser la satisfaction des clients, la perception de la marque et les recommandations de produits. Des techniques telles que la classification de texte et le deep learning permettent d'analyser avec précision l'humeur dans les textes.
Détection des spams
- Logiciels : Google (Gmail), Microsoft (Outlook), Symantec (Email Security)
- Techniques : Classification de texte, tokenisation, Feature Extraction, Machine Learning Les systèmes de détection de spam utilisent le NLP pour identifier et filtrer automatiquement les e-mails indésirables. Pour ce faire, des techniques telles que la classification de texte, la tokenisation et l'extraction de caractéristiques sont utilisées pour identifier les modèles et les indicateurs de spam dans les e-mails.
Résumé du texte
- Logiciels : OpenAI (GPT-3), Google (BERT), Salesforce (Einstein Summarization)
- Techniques : résumé extractif, résumé abstrait, Reinforcement Learning Les outils de résumé de texte utilisent le NLP pour extraire le contenu le plus important de grandes quantités de texte et créer des résumés concis. Ils utilisent des techniques telles que le résumé extractif et le résumé abstrait, basées sur l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage en profondeur.
Conclusion
Le traitement du langage naturel joue un rôle crucial dans l'amélioration de l'interaction entre les personnes et la technologie ainsi que dans la rationalisation des processus commerciaux. Les applications NLP aident les entreprises à obtenir des informations précieuses à partir de données textuelles et linguistiques, à augmenter la productivité des collaborateurs et à gérer plus efficacement les processus critiques de l'entreprise. En conséquence, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions, améliorer la satisfaction des clients et accroître leur compétitivité.
Certains des défis dans le domaine de la PNL sont l'interprétation correcte des ambiguïtés, de l'ironie, du sarcasme et des différences culturelles dans le langage. Comme le langage évolue et change constamment, les systèmes PNL doivent être continuellement adaptés et améliorés pour suivre ces changements.
A l'avenir, on peut s'attendre à ce que la PNL soit de plus en plus intégrée dans notre vie quotidienne et professionnelle. De nouvelles applications et technologies sont en cours de développement afin d'améliorer encore les performances et la précision des systèmes PNL. Certains développements futurs pourraient par exemple inclure l'amélioration de la traduction automatique pour les langues moins répandues, la création d'assistants virtuels personnalisés et la création automatisée de contenu.
En résumé, il apparaît que le traitement du langage naturel joue un rôle important dans la technologie moderne et a le potentiel de changer radicalement la manière dont les gens interagissent avec la technologie. Grâce à l'amélioration continue des applications et des techniques PNL, ce domaine devrait continuer à se développer et à avoir un impact de plus en plus important sur notre vie et notre environnement professionnel.
