Natural Language Processing (NLP)

Présentation et atouts

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et manipuler le langage humain. Le NLP s'appuie sur de nombreuses disciplines, notamment l'informatique et la linguistique informatique, pour combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique.

Évolution du traitement du langage naturel

Si le traitement du langage naturel (NLP) n'est pas une science nouvelle, la technologie progresse rapidement grâce à un intérêt accru pour les communications entre l'homme et la machine, ainsi qu'à la disponibilité de big data, d'ordinateurs puissants et d'algorithmes améliorés .

En tant qu'être humain, vous pouvez parler et écrire en anglais, en espagnol ou en chinois. Mais le langage natif d'un ordinateur - connu sous le nom de code machine ou langage machine - est largement incompréhensible pour la plupart des gens. Aux niveaux les plus bas de votre appareil, la communication ne se fait pas par des mots mais par des millions de zéros et de uns qui produisent des actions logiques.

En effet, il y a 70 ans, les programmeurs utilisaient des cartes perforées pour communiquer avec les premiers ordinateurs. Ce processus manuel et ardu était compris par un nombre relativement restreint de personnes. Désormais, vous pouvez dire "Alexa, j'aime cette chanson" et un appareil diffusant de la musique chez vous baissera le volume et répondra "OK. Classement sauvé", dit une voix humaine. Il adapte ensuite son algorithme pour jouer cette chanson - et d'autres du même genre - la prochaine fois que vous écouterez cette station de musique.

Examinons de plus près cette interaction. Votre appareil s'est activé lorsqu'il vous a entendu parler, a compris l'intention non exprimée dans le commentaire, a exécuté une action et a fourni un retour d'information sous la forme d'une phrase bien formée, le tout en l'espace d'environ cinq secondes. L'interaction complète a été rendue possible par le NLP, ainsi que par d'autres éléments d'IA tels que machine learning et deep learning.

Faites entendre chaque voix grâce au traitement du langage naturel

Découvrez comment les machines peuvent apprendre à comprendre et à interpréter les nuances du langage humain ; comment l'IA, le traitement du langage naturel et l'expertise humaine fonctionnent ensemble pour aider les humains et les machines à communiquer et à trouver un sens aux données ; et comment le Natural Language Processing(NLP) est utilisé dans de nombreux secteurs.

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Kia utilise l'IA et l'analyse avancée pour déchiffrer le sens des commentaires des clients

Kia Motors America recueille régulièrement les réactions des propriétaires de véhicules à l'aide de questionnaires afin de détecter les problèmes de qualité et d'améliorer les produits. Mais il peut être difficile de comprendre et de classer les réponses des clients. Grâce au traitement du langage naturel de SAS, KIA peut donner un sens au retour d'information. Un modèle NLP catégorise et extrait automatiquement le type de plainte dans chaque réponse, de sorte que les problèmes de qualité puissent être traités dans le processus de conception et de fabrication des véhicules existants et futurs.

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Pourquoi la NLP est-elle importante ?

Grands volumes de données textuelles

Le traitement du Natural Language Processing (NLP) permet aux ordinateurs de communiquer avec les humains dans leur propre langue et d'effectuer d'autres tâches liées au langage. Par exemple, le NLP permet aux ordinateurs de lire des textes, d'entendre des discours, de les interpréter, de mesurer le sentiment et de déterminer quelles parties sont importantes.

Les machines d'aujourd'hui peuvent analyser plus de données linguistiques que les humains, sans fatigue et de manière cohérente et impartiale. Compte tenu de la quantité stupéfiante de données non structurées générées chaque jour, des dossiers médicaux aux médias sociaux, l'automatisation sera essentielle pour analyser efficacement les données textuelles et vocales.

Structurer une source de données non structurées

Le langage humain est d'une complexité et d'une diversité stupéfiantes. Nous nous exprimons d'une infinité de façons, tant à l'oral qu'à l'écrit. Non seulement il existe des centaines de langues et de dialectes, mais chaque langue possède un ensemble unique de règles de grammaire et de syntaxe, de termes et d'argot. Lorsque nous écrivons, nous faisons souvent des fautes d'orthographe ou d'abréviation, ou nous omettons la ponctuation. Lorsque nous parlons, nous avons des accents régionaux, nous marmonnons, nous bégayons et nous empruntons des termes à d'autres langues.

Si l'apprentissage supervisé et non supervisé, et plus particulièrement l'apprentissage profond, sont désormais largement utilisés pour modéliser le langage humain, il est également nécessaire de disposer d'une compréhension syntaxique et sémantique et d'une expertise du domaine qui ne sont pas nécessairement présentes dans ces approches d'apprentissage automatique. Le NLP est important parce qu'il aide à résoudre les ambiguïtés du langage et ajoute une structure numérique utile aux données pour de nombreuses applications en aval, telles que la reconnaissance vocale ou l'analyse de texte.

La NLP dans le monde d'aujourd'hui

Découvrez comment le traitement du langage naturel est utilisé dans tous les secteurs d'activité

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Le traitement du langage naturel (NLP) au service de l'efficacité des administrations

Les agences gouvernementales sont bombardées de données textuelles, qu'il s'agisse de documents numériques ou papier. En utilisant des technologies telles que le NLP, l'analyse de texte et l'apprentissage automatique, les agences peuvent réduire les processus manuels fastidieux tout en répondant aux demandes de transparence et de réactivité des citoyens, en résolvant les problèmes de main-d'œuvre et en dégageant de nouvelles perspectives à partir des données.

Que peut faire l'analyse de texte pour votre organisation ?

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Comment fonctionne la NLP ?

Décomposer les éléments de la langue

Le traitement du langage naturel NLP comprend de nombreuses techniques différentes d'interprétation du langage humain, allant des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique aux approches algorithmiques et basées sur des règles. Nous avons besoin d'un large éventail d'approches car les données textuelles et vocales varient considérablement, tout comme les applications pratiques.

Les tâches de base du NLP comprennent la tokenisation et l'analyse syntaxique, la lemmatisation et l'épellation, l'étiquetage des parties du discours, la détection de la langue et l'identification des relations sémantiques. Si vous avez déjà schématisé des phrases à l'école primaire, vous avez déjà effectué ces tâches manuellement.

En termes généraux, les tâches de la NLP décomposent le langage en éléments plus courts, tentent de comprendre les relations entre ces éléments et explorent la manière dont ces éléments fonctionnent ensemble pour créer du sens.

Ces tâches sous-jacentes sont souvent utilisées dans des capacités NLP de plus haut niveau, comme par exemple :

Catégorisation du contenu. Un résumé de document basé sur la linguistique, comprenant la recherche et l'indexation, les alertes sur le contenu et la détection des doublons.
Classification basée sur un grand modèle de langage (LLM). La classification basée sur BERT est utilisée pour capturer le contexte et la signification des mots dans un texte afin d'améliorer la précision par rapport aux modèles traditionnels.
Analyse de corpus. Comprendre la structure des corpus et des documents grâce aux statistiques de sortie pour des tâches telles que l'échantillonnage efficace, la préparation des données pour d'autres modèles et l'élaboration de stratégies de modélisation.
Extraction contextuelle. Extraire automatiquement des informations structurées à partir de sources textuelles.
Analyse des sentiments. Identification de l'humeur ou des opinions subjectives dans de grandes quantités de texte, y compris le sentiment moyen et l'exploration d'opinion.
Conversion de la parole au texte et du texte à la parole. Transformer les commandes vocales en texte écrit, et vice versa.
Résumés de documents.Génération automatique de synopsis de grandes masses de texte et détection des langues représentées dans des corpus multilingues (documents).
Traduction automatique. Traduction automatique d'un texte ou d'un discours d'une langue à une autre.

Dans tous ces cas, l'objectif principal est de prendre des données linguistiques brutes et d'utiliser la linguistique et les algorithmes pour transformer ou enrichir le texte de manière à ce qu'il apporte une plus grande valeur.

SAS^® Visual Text Analytics

Comment trouver des réponses dans de grands volumes de données textuelles ? En combinant l'apprentissage automatique avec le traitement du langage naturel et l'analyse de texte. Découvrez comment vos données non structurées peuvent être analysées pour identifier les problèmes, évaluer les sentiments, détecter les tendances émergentes et repérer les opportunités cachées.

Méthodes et applications de la NLP

Comment les ordinateurs interprètent les données textuelles

NLP et analyse de texte

Le traitement du langage naturel va de pair avec l'analyse de texte , qui compte, regroupe et catégorise les mots afin d'extraire la structure et le sens de grands volumes de contenu. L'analyse de texte est utilisée pour explorer le contenu textuel et dériver de nouvelles variables à partir du texte brut qui peuvent être visualisées, filtrées ou utilisées comme entrées dans des modèles prédictifs ou d'autres méthodes statistiques.

Le NLP et l'analyse de texte sont utilisés conjointement pour de nombreuses applications, notamment :

Enquête préalable. Identifier des modèles et des indices dans des courriels ou des rapports écrits pour aider à détecter et à résoudre des crimes.
Expertise en la matière. Classez le contenu en sujets significatifs afin de pouvoir prendre des mesures et découvrir des tendances.
Analyse des médias sociaux. Suivre l'évolution de la notoriété et du sentiment sur des sujets spécifiques et identifier les principaux influenceurs.

Exemples de NLP au quotidien

Il existe de nombreuses applications courantes et pratiques de la NLP dans notre vie quotidienne. Au-delà de la conversation avec des assistants virtuels comme Alexa ou Siri, voici quelques autres exemples :

Avez-vous déjà regardé les courriels dans votre dossier spam et remarqué des similitudes dans les lignes d'objet ? Il s'agit d'un filtrage bayésien des spams, une technique statistique de NLP qui compare les mots contenus dans les spams à ceux des courriels valides afin d'identifier le courrier indésirable.
Vous est-il déjà arrivé de manquer un appel téléphonique et de lire la transcription automatique du message vocal dans votre boîte aux lettres électronique ou dans l'application de votre smartphone ? Il s'agit de la conversion de la parole en texte, une fonctionnalité du NLP.
Avez-vous déjà navigué sur un site web en utilisant sa barre de recherche intégrée, ou en sélectionnant des suggestions de sujets, d'entités ou de catégories ? Vous avez ensuite utilisé des méthodes NLP pour la recherche, la modélisation de sujets, l'extraction d'entités et la catégorisation de contenu.

Un sous-domaine du NLP appelé compréhension du langage naturel (NLU) a commencé à gagner en popularité en raison de son potentiel dans les applications cognitives et d'intelligence artificielle. La NLU va au-delà de la compréhension structurelle du langage pour interpréter l'intention, résoudre le contexte et l'ambiguïté des mots, et même générer par elle-même un langage humain bien formé. Les algorithmes NLU doivent s'attaquer au problème extrêmement complexe de l'interprétation sémantique, c'est-à-dire comprendre le sens de la langue parlée ou écrite, avec toutes les subtilités, le contexte et les inférences que nous, les humains, sommes capables de comprendre.

L'évolution du NLP vers le NLU a de nombreuses implications importantes pour les entreprises et les consommateurs. Imaginez la puissance d'un algorithme capable de comprendre le sens et les nuances du langage humain dans de nombreux contextes, de la médecine au droit en passant par la salle de classe. Alors que les volumes d'informations non structurées continuent de croître de manière exponentielle, nous bénéficierons de la capacité inlassable des ordinateurs à nous aider à donner un sens à tout cela.