Traitement du langage naturel : qu'est-ce que c'est et pourquoi est-ce important

La capacité de traiter et de générer des langages humains donne à tout ordinateur le pouvoir d'être plus qu'une simple machine – car il brise les barrières, simplifie les interactions homme-machine, offre de nombreuses opportunités pour de nouveaux ensembles de informatique systèmes et booste productivité.

Cette blog cet article explore le traitement du langage naturel pour comprendre comment il pourrait être utile à vous et à votre entreprise.

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

Le traitement du langage naturel, également appelé PNL, est un sous-domaine de l'informatique et de la linguistique. Son objectif est de fournir aux ordinateurs la capacité de comprendre, d’interpréter et de générer des langages humains.

Le langage est au cœur des interactions humaines et la PNL est le pont qui relie les humains aux ordinateurs de la manière la plus naturelle, notamment par le biais du texte, de la parole et même de la langue des signes.

Le traitement du langage naturel remonte au début des années 1950, avec le Expérience Georgetown-IBM en 1954, qui traduisait automatiquement plus de 60 phrases russes en anglais. Les développements se sont poursuivis jusqu’à la fin du siècle, mais la plupart de ces systèmes utilisaient des règles manuscrites.

Mais depuis la fin des années 1980, PNL statistique est né d'une puissance de traitement toujours croissante et moins chère. Il a utilisé des modèles statistiques et des techniques d'apprentissage automatique telles que corpus parallèle pour découvrir des modèles, des relations et des probabilités à partir de grands ensembles de données. Au début des années 2000, cependant, les réseaux de neurones étaient devenus les méthodes informatiques préférées en raison de leurs bien meilleures performances.

Aujourd’hui, différents types de réseaux de neurones sont utilisés pour le traitement du langage naturel. Ils comprennent:

Modèles de transformateurs
BERT (Représentations d'encodeur bidirectionnel à partir de transformateurs)
CNN (réseaux de neurones convolutifs)
RNN (réseaux de neurones récurrents)
Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory).

Les modèles appliquent diverses tâches et sous-tâches aux données d'entrée pour produire les résultats requis tels que la génération de texte, la compréhension du langage, la reconnaissance vocale, la traduction, etc.

Pourquoi la PNL est-elle importante ?

Les applications de la PNL sont vastes et continuent d'évoluer. Cela en fait une technologie importante pour de nombreuses industries et utilisations. Voici quelques exemples:

Traduction automatique: La PNL est appliquée pour traduire d’une langue à une autre avec une précision et une intégrité grammaticale étonnantes.
Assistants virtuels : Qu'il s'agisse de fournir un service client, de répondre à une multitude de questions, d'offrir de la compagnie ou d'exécuter des tâches via des commandes vocales, la PNL contribue à augmenter la productivité des travailleurs et à améliorer la qualité de vie de beaucoup.
Analyse de texte et résumés : La PNL facilite l’extraction d’informations clés à partir de documents volumineux à une vitesse impressionnante. Il permet de résumer des documents, des textes, des e-mails ou des pages Web plus rapidement que n'importe quel humain.
Analyse des sentiments: En comprenant les émotions et les opinions exprimées dans un texte ou un document, les entreprises peuvent extraire des informations précieuses pour les études de marché, réseaux sociaux surveillance et futures campagnes de marketing.

Comment fonctionne le traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel vise à permettre aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter le langage humain en combinant la puissance de la linguistique et de l'informatique à l'aide de diverses techniques qui peuvent varier des approches basées sur des règles qui s'appuient sur des règles prédéfinies, aux modèles statistiques qui apprennent leurs modèles à partir de données de formation étiquetées. , et les modèles d'apprentissage profond plus modernes qui utilisent des réseaux de neurones pour identifier et catégoriser des modèles encore plus complexes à partir du texte.

Bien que les différents systèmes varient dans leurs implémentations de la PNL, un processus général impliquant différentes étapes est le suivant :

Prétraitement du texte: Il s'agit de la première étape avant que tous les autres travaux puissent commencer. Premièrement, le corps du texte est décomposé en mots individuels ou en unités plus petites comme des phrases appelées jetons. Ce processus lui-même est appelé tokenisation et contribue à une organisation et un traitement efficaces. D'autres tâches de prétraitement incluent la mise en minuscules, où tout le texte est converti en lettres minuscules pour plus d'uniformité et la suppression des mots vides qui contribuent peu au sens.
Marquage des parties du discours: Cette étape implique l'attribution de balises grammaticales à chacun des jetons dérivés à l'étape 1 ci-dessus. Les balises grammaticales incluent les noms, les verbes, les adjectifs et les adverbes. Cette étape aide à comprendre la structure syntaxique du texte saisi.
Reconnaissance des entités nommées (NER): Une entité nommée inclut des éléments tels que les noms de personnes ou de lieux, l'adresse d'une organisation, le modèle d'une voiture, etc. Cette étape implique l'identification et la catégorisation des entités nommées dans le texte. Le but ici est d’extraire des informations éventuellement importantes qui aideront à mieux comprendre le texte.
Analyse syntaxique et syntaxique: Ici, vous analysez la structure grammaticale des phrases à l'intérieur du texte pour essayer de comprendre les relations entre les mots et les phrases. Le but de cette étape est de comprendre le sens et le contexte du texte.
Analyse des sentiments: Avec l'analyse des sentiments, vous cherchez à saisir la ou les idées exprimées dans le texte. Les sentiments peuvent être positifs, négatifs ou neutres et aident à brosser un meilleur tableau de l'attitude ou des opinions globales sur un sujet particulier.
Modélisation du langage: Ce processus implique la création de modèles statistiques ou d'apprentissage automatique qui capturent les modèles et les relations dans les données linguistiques. Ces modèles permettent des tâches telles que la génération de langage, la traduction automatique ou la synthèse de texte.
Génération de sortie: La dernière partie est la génération d'une sortie pour l'utilisateur. Cela est nécessaire pour des tâches telles que la traduction linguistique et la synthèse de texte.

Plus de tâches de traitement du langage naturel

Outre les étapes de processus énumérées ci-dessus, de nombreuses autres tâches sont fréquemment utilisées dans le traitement du langage naturel pour atteindre les résultats souhaités. Voici quelques-uns des plus populaires.

OCR: OCR signifie Optical Character Recognition, et c'est une technologie utilisée pour transformer des images en données numériques. Par exemple, lorsque vous devez numériser une facture ou un reçu pour en extraire les chiffres et les enregistrer dans la base de données de votre entreprise, vous utiliserez un logiciel doté de la capacité OCR. Cependant, la technologie OCR a ses limites, notamment en termes de précision des mots, de contexte et de compréhension sémantique. Mais avec l'ajout de la PNL, les programmes OCR peuvent produire de meilleurs résultats avec une meilleure compréhension contextuelle, des informations exploitables, une précision et des catégorisations améliorées.
Reconnaissance vocale: Des services de transcription numérique aux assistants vocaux et appareils à commande vocale, les utilisations de la reconnaissance vocale sont nombreuses. Cependant, la simple reconnaissance de la parole audio n’est pas d’une grande utilité sans les informations supplémentaires issues de l’analyse du contexte et des sentiments. La PNL rend en outre la technologie de reconnaissance vocale très utile en fournissant une sortie de texte à partir d'entrées audio qui peut ensuite être transmise à d'autres machines pour plus de productivité.
Text-to-Speech: La transformation d'un texte écrit en parole audible, souvent utilisée pour donner aux chatbots et aux assistants virtuels une voix audible semblable à celle d'un humain. Même si les implémentations initiales avaient des voix monotones, des voix plus modernes texte pour parler des systèmes tels que onzelabs sont devenus si bons que vous pouvez à peine différencier leurs sorties d'une voix originale.
Compréhension du langage naturel: Il s'agit du processus permettant de donner un sens raisonnable à n'importe quel ensemble de données. La compréhension du langage naturel implique toute tâche susceptible d'améliorer la compréhension et l'interprétation du texte, de la reconnaissance d'entités nommées à l'analyse syntaxique et grammaticale, en passant par l'analyse sémantique et différents algorithmes d'apprentissage automatique.
Génération de Langage Naturel: Une des tâches les plus connues. Ici, les données sont transformées en mots que tout être humain peut comprendre en racontant une histoire ou en expliquant des choses. C’est ce que les chatbots utilisent pour générer des conversations intéressantes. Un autre type de génération de langage naturel est la génération texte à texte, dans laquelle un texte saisi est transformé en un texte totalement différent. Cette méthode se retrouve dans les robots de résumés, de traductions et de reformulation.
Reconnaissance d'entité nommée: NER ou Named Entity Recognition est une sous-tâche d'extraction d'informations qui implique l'identification et la classification d'éléments ou d'entités dans des catégories préalablement définies. Par conséquent, NER aide la machine à reconnaître des entités spécifiques, telles qu'une personne, une voiture ou un lieu à partir d'un texte ou d'un document, améliorant ainsi l'extraction d'informations significatives.
Analyse des sentiments: Il s’agit d’un autre sous-domaine du traitement du langage naturel qui tente d’extraire et de comprendre les émotions et les opinions personnelles à partir de données textuelles. Cette capacité permet aux machines de mieux naviguer dans la complexité de la communication humaine en évaluant les sentiments tels que le sarcasme, les différences culturelles et les sentiments positifs, négatifs et neutres. Les entreprises l'utilisent pour les études de marché, la surveillance de la marque, le support client et l'analyse des médias sociaux.
Classification de toxicité : Lorsque vous publiez un discours de haine sur un forum ou un réseau social et que le robot modérateur le signale automatiquement, vous êtes alors soumis à une classification de toxicité. AI modèle. Ces systèmes sont formés à l'apprentissage automatique et à divers algorithmes utilisant le NLP pour identifier et classer automatiquement les contenus préjudiciables, tels que les insultes, les menaces et les discours de haine dans les données textuelles.
Récapitulation: La PNL permet aux modèles d'IA de lire rapidement de grandes quantités d'informations qui auraient pris beaucoup plus de temps à un humain. Identifiez ensuite les parties les plus importantes de ce texte et présentez-le sous une forme cohérente. Cela permet à l'utilisateur d'économiser du temps et des efforts, d'améliorer sa compréhension et d'améliorer la prise de décision.
Stemming: Une méthode de prétraitement pour réduire les mots à leur base racine. Aide à créer une meilleure compréhension du texte.

Applications PNL du monde réel

Voici une liste de différentes applications concrètes du traitement du langage naturel et des technologies associées.

Les chatbots aiment ChatGPT.
Des traducteurs tels que des traducteurs IA de l'anglais vers l'allemand ou du russe vers le français.
Des assistants virtuels comme Siri d'Apple, Alexa d'Amazon, et ChatGPT d'OpenAI.
Systèmes de correction automatique comme gramaticalmente.
Les moteurs de recherche comme Vous.com.
Résumé du texte comme vous pouvez l'obtenir sur ChatGPT.

Les défis de la PNL

Bien que le traitement du langage naturel ait fait des progrès significatifs dans de nombreux domaines, la technologie reste confrontée à des problèmes. Voici quelques-uns des principaux :

Ambiguïté et contexte: Les langues humaines sont complexes et intrinsèquement ambiguës. Il reste donc une tâche ardue pour les machines de comprendre complètement la communication humaine dans toutes les situations.
Biais des données et du modèle : Les systèmes d’IA sont souvent biaisés en fonction des données sur lesquelles ils ont été formés. Ainsi, quelle que soit la qualité d’un modèle, il existe toujours des biais qui suscitent des préoccupations éthiques.
Manque de raison: Les machines n’ont pas non plus le bon sens et le raisonnement qui viennent naturellement aux humains, et les mettre en œuvre dans un système peut également être une tâche difficile.

Ressources pour apprendre la PNL

Groupe PNL de Stanford : https://nlp.stanford.edu/
Coursera: https://www.coursera.org/
DeepLearning.AI : https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
Fast Sciences des données: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
Kagglé : https://www.kaggle.com/
Science des données rapide : https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
Boîte à outils en langage naturel : https://www.nltk.org/
Visage câlin : https://huggingface.co/
Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
Maîtrise de l'apprentissage automatique : https://machinelearningmastery.com/
PNL géniale : https://github.com/keon/awesome-nlp
Amazon comprend : https://aws.amazon.com/comprehend/
Langage naturel de Google Cloud : https://cloud.google.com/natural-language
SpaCy : https://spacy.io/

Conclusion

Le traitement du langage naturel est un domaine fascinant de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de réaliser des choses impensables il y a plusieurs décennies. Cette technologie a élargi le domaine des applications informatiques et crée de nouveaux marchés.

Vous avez découvert les nombreuses fonctionnalités différentes, les applications réelles et les outils disponibles pour vous aider à démarrer avec la PNL. Cependant, c’est à vous de trouver des moyens de les exploiter pour développer des systèmes intelligents qui libéreront votre potentiel et celui de votre entreprise.