Le traitement du langage naturel (NLP en anglais) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et manipuler le langage humain. Dans son effort pour combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension par les machines, le NLP dépend de divers domaines, dont l’informatique et la linguistique informatique.
Comment a évolué le NLP ?
Bien que le traitement du langage naturel ne soit pas une science nouvelle, cette technologie se développe rapidement en raison d’un intérêt accru pour les communications entre humains et machines, de la disponibilité de données massives et d’algorithmes améliorés.
Aujourd’hui, l’humain est capable de parler et de comprendre la langue. Mais la majorité des gens sont incapables de comprendre le code machine ou le langage machine, la langue maternelle de l’ordinateur. Aux niveaux les plus bas de votre appareil, la communication se fait non pas par des mots mais par des millions de uns et de zéros qui provoquent des actions logiques.
Il y a soixante-dix ans, les programmeurs utilisaient des cartes perforées pour se connecter aux premiers ordinateurs. Un nombre relativement restreint de personnes comprenait cette procédure fastidieuse et laborieuse. Aujourd’hui, vous pouvez dire « Alexa, j’aime cette chanson » et un gadget répondra par « OK ». « Classement enregistré », d’une voix qui semble humaine. Ensuite, son algorithme est modifié pour jouer cette chanson et des chansons similaires la prochaine fois que vous écouterez de la musique.
Examinons de plus près cette interaction. Votre appareil s’est engagé lorsqu’il vous a entendu parler, a compris l’intention non exprimée dans la remarque, a effectué une action et a offert un retour dans une phrase française bien formée, le tout en cinq secondes. Le NLP et d’autres composants de l’intelligence artificielle, notamment le machine learning et le deep learning, rendent l’ensemble de l’interaction possible.
Pourquoi le NLP est-il important ?
D’énormes quantités de données textuelles
Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de converser avec des personnes dans leur langue maternelle. Il permet aux ordinateurs, par exemple, de lire un texte, d’entendre un discours, de le comprendre, d’en évaluer le sentiment et d’identifier les sections importantes.
Les machines modernes sont capables d’analyser plus de données linguistiques que les humains, sans fatigue et de manière cohérente et impartiale. En raison de la quantité étonnante de données non structurées générées chaque jour, des dossiers médicaux aux réseaux sociaux, une automatisation est nécessaire pour évaluer pleinement et efficacement les données textuelles et audio.
Organiser une source de données non structurées
Le langage est étonnamment complexe et diversifié. Nous communiquons oralement et par écrit d’un nombre illimité de façons. Il existe des centaines de langues et de dialectes, et chaque langue possède ses propres règles de grammaire et de syntaxe, son vocabulaire et son argot. Il nous arrive fréquemment de mal orthographier ou de raccourcir des mots et de supprimer la ponctuation lorsque nous écrivons. Nous avons des accents régionaux, nous marmonnons, nous bégayons et nous empruntons des mots à d’autres langues lorsque nous parlons.
C’est pourquoi il est nécessaire de disposer d’une compréhension syntaxique et sémantique ainsi que d’une expertise du domaine, qui ne sont pas nécessairement présentes dans ces systèmes de machine learning. Le traitement automatique des langues est essentiel car il aide à résoudre les ambiguïtés linguistiques et ajoute une structure quantitative aux données pour de nombreuses applications en aval, telles que la reconnaissance vocale et l’analyse de texte.
Comment fonctionne le NLP ?
Le traitement du langage naturel englobe une variété de méthodes d’analyse du langage humain, allant des techniques statistiques et de machine learning aux approches algorithmiques et basées sur des règles. Nous avons besoin d’une variété de méthodologies car les données textuelles et vocales, ainsi que les applications réelles, varient considérablement.
En général, les tâches NLP décomposent le langage en petits morceaux fondamentaux, tentent de comprendre les liens entre les morceaux et étudient comment les morceaux interagissent pour former du sens.
Ces tâches fondamentales sont fréquemment employées dans les compétences NLP avancées telles que :
La catégorie de contenu: Un résumé de document basé sur la linguistique qui comprend la recherche et l’indexation, les alertes de contenu et l’identification des doublons.
L’identification et la modélisation du sujet: Capturer le sens et les thèmes des ensembles de textes avec précision et utiliser des analyses de texte avancées telles que l’optimisation et la prévision.
L’analyse de corpus: Comprendre la structure du corpus et des documents à l’aide de statistiques de sortie afin d’échantillonner correctement, de préparer les données en tant qu’entrées pour des modèles supplémentaires et d’élaborer des approches de modélisation stratégiques.
L’extraction contextuelle: Extraire des données formatées automatiquement à partir de sources textuelles.
L’analyse des émotions: Trouver le sentiment ou les opinions subjectives inclus dans de grandes quantités de texte, y compris l’analyse des sentiments et l’exploration des opinions.
La conversion de la parole en texte et du texte en parole: Transcription de la voix en texte et du texte en voix.
Les résumés de documents: Générer automatiquement des résumés de grandes quantités de texte et identifier les langues représentées dans des corpus multilingues (documents).
La traduction automatique: Traduction automatique de texte ou d’audio d’une langue à une autre.
Dans chacun de ces cas, l’objectif est de prendre une entrée linguistique non traitée et d’utiliser la linguistique et les algorithmes pour modifier ou améliorer le texte afin d’en augmenter la valeur.
Dans quels domaines le NLP est-il utilisé ?
Le NLP a de nombreuses applications communes et pratiques dans notre vie quotidienne. Outre l’interaction avec des assistants virtuels tels qu’Alexa et Siri, voici d’autres exemples :
Avez-vous déjà utilisé le champ de recherche intégré d’un site Web ou sélectionné les balises de sujet, d’entité ou de catégorie suggérées ? Vous avez alors utilisé des techniques de traitement du langage naturel pour la recherche, la modélisation des sujets, l’extraction des entités et la catégorisation du contenu.
Avez-vous déjà examiné les lignes d’objet des e-mails dans votre dossier de spam et découvert des similitudes ? Vous observez le filtrage du spam, une technique NLP statistique qui identifie le courrier indésirable en comparant les mots du spam aux courriels authentiques.
Aujourd’hui, un grand nombre d’outils utilisent le NLP pour vous simplifier la vie. Vous avez souvent besoin d’écrire des textes ? Des outils IA peuvent écrire automatiquement des textes pour vous à partir de simples instructions. Vous voulez créer une voix-off à partir de votre propre voix ? Des outils peuvent copier votre voix et la reproduire. Les possibilités sont infinies, et les champs d’application aussi. Vous pouvez réellement gagner du temps et décupler votre productivité, alors profitez-en.
