NLP expliqué – Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?

Objectif du traitement du langage naturel (NLP) et exemples d'applications correspondants.

Le traitement du langage naturel (NLP en abrégé) relie le traitement automatique du langage naturel en informatique. Sur la base du langage naturel, écrit ou parlé, l’ordinateur peut analyser, comprendre et traiter le langage des humains.

L’objectif du NLP est de comprendre le langage naturel à l’aide d’algorithmes et de règles, mais aussi de le générer soi-même. Pour ce faire, les connaissances de l’informatique et de la linguistique sont combinées. Par conséquent, le NLP est un type d’intelligence artificielle, qui a de nombreux domaines d’application, notamment dans le domaine des entreprises et des données non structurées. Les domaines d’application comprennent la communication entre les humains et les machines sous la forme, par exemple, de moteurs de recherche d’entreprise ou de chatbots.

L’accent est mis ici sur la compréhension de l’information non seulement sur la base de mots-clés, mais aussi dans l’ensemble de son contexte sémantique. Le traitement automatique des langues est alors en mesure d’interpréter correctement les textes en fonction de leur contexte. Le défi réside ici dans la complexité du langage humain. Certains mots ont des significations différentes selon la situation et le contexte social. Mais d’un autre côté, nous avons parfois plus de mots pour une même signification. La compréhension de ces différences est donc élémentaire en PNL. Étant donné que les ordinateurs, contrairement aux humains, ne peuvent pas compter sur l’expérience pour mieux comprendre le langage, divers algorithmes et méthodes d’apprentissage automatique sont utilisés. Le NLP consiste à représenter ces informations dans un format numérique qui peut être compris par l’ordinateur.

Au départ, une application NLP nécessite donc l’utilisation de grandes quantités de données pour l’apprentissage de différents modèles et l’analyse du sens. Cependant, il ne s’agit pas toujours de données internes à l’entreprise, mais souvent de données librement accessibles sur Internet. Les entreprises ne doivent pas fournir de données ou de capacités de serveur pour une application NLP en tant que telle.

Les différents domaines de la PNL

La reconnaissance de la parole humaine peut être divisée en différents domaines. Ceux-ci représentent différentes étapes, qui sont ensuite utilisées pour la reconnaissance globale du texte :

  • Reconnaissance de la langue
  • Classification des mots individuels et des phrases
  • Acquisition d’informations grammaticales telles que les formes de base
  • Identification des fonctions des mots individuels dans une phrase (sujet, verbe, objet, adjectif, etc.)
  • Interprétation du sens des phrases (partielles)
  • Compréhension des contextes et des relations entre les phrases

Les progrès considérables réalisés dans le domaine du traitement automatique des langues ont considérablement augmenté les possibilités d’application et l’extensibilité des moteurs de recherche d’entreprise, par exemple. Néanmoins, le NLP atteint encore actuellement ses limites dans l’interprétation de certains procédés stylistiques (questions rhétoriques, ironie ou paradoxes).

Domaines d’application classiques de la PNL

1. Modèles de questions-réponses

Les problèmes de ce type consistent à répondre à des questions avec une réponse aussi précise que possible. Plus la réponse doit être concrète, plus la tâche est complexe pour l’ordinateur. La façon la plus simple d’y parvenir est, par exemple, l’extraction complète d’un passage de texte ; on pourrait aussi extraire des mots concrets ou les regrouper dans des phrases de réponse. Le niveau suivant serait l’inférence logique à partir d’informations textuelles. Par exemple, le texte pourrait contenir l’information que les employés A, B et C sont situés dans le département des relations publiques. La réponse logique à la question « Combien d’employés compte notre service des relations publiques ? » serait alors trois.

Exemple 1 :

Une entreprise de taille moyenne possède plusieurs silos de données contenant des informations et des documents différents. Un moteur de recherche d’entreprise intelligent peut répondre à des questions telles que « Comment puis-je résoudre le code d’erreur #err49284 ? ».

Exemple 2 :

Une entreprise reçoit toujours les mêmes demandes de renseignements de la part de ses clients. Ici, l’entreprise peut utiliser un chatbot pour répondre automatiquement aux questions du client.

2. Classification des différentes séquences

L’objectif de ce champ d’application est de classer du texte dans des classes prédéfinies. Une classe prédéfinie peut être, par exemple, des émotions telles que la joie, la tristesse ou la colère. L’ordinateur décide indépendamment de la classe à laquelle le texte qui lui est présenté est affecté. De même, les textes peuvent être affectés à des auteurs ou à des formats d’articles (blog, opinion, nouvelles). La longueur des textes peut donc être choisie de manière arbitraire.

Exemple 3 :

Un portail de comparaison veut trier les avis négatifs par contenu. Les évaluations négatives existantes sont donc réparties, par exemple, dans les classes « Réclamations concernant le service client », « Réclamations concernant la convivialité » et « Réclamations concernant les prix ». Chaque évaluation négative (par exemple, avec 3 étoiles ou moins) est maintenant attribuée à une classe.

Exemple 4 :

Un constructeur de machines reçoit du courrier adressé à différents départements. Au lieu de les sélectionner manuellement, le NLP peut être utilisé pour les subdiviser en bons de livraison, factures et autres demandes.

3. Génération de textes

Sur la base de textes donnés, des mots appropriés doivent être suggérés pour compléter le texte. Ces mots peuvent ensuite être utilisés pour la prédiction et la complétion de textes.

Exemple 5 :

Le développeur d’un programme de gestion de documents veut simplifier la recherche de documents comme le fait le fournisseur de moteurs de recherche d’entreprise. Pour ce faire, il prédit les requêtes de recherche potentielles dans le masque de recherche avec des mots correspondants.

4. Identification des éléments de phrase

Ce domaine NLP traite de l’identification de différents éléments de phrase tels que les sujets, les prédicats ou les objets. Il peut également s’agir de personnes physiques, d’entreprises, d’heures ou d’adresses électroniques.

Exemple 6 :

Une entreprise utilise un moteur de recherche d’entreprise pour extraire des procès-verbaux les personnes de contact et les délais des sujets respectifs.

5. Résumés

La tâche de l’ordinateur consiste à transformer des textes longs en textes plus courts, en tenant compte des règles grammaticales. Au cours de ce processus, le contenu ne doit pas changer, de sorte que les informations importantes et non importantes doivent être reconnues.

Exemple 7 :

Un éditeur souhaite résumer automatiquement les articles longs pour en faire une version courte en ligne. À cette fin, il dispose d’un résumé court créé en longueur et en complexité linguistique en fonction du profil de l’utilisateur.

6. Traductions

Les textes sont traduits en plusieurs langues dans le respect des règles orthographiques applicables. Le contenu et la grammaire du texte original doivent rester proches.

Exemple 8 :

Un fabricant d’ingénierie mécanique souhaite passer de la région DACH à la scène internationale et doit donc traduire toutes les descriptions de produits et les spécifications techniques dans d’autres langues. Le défi consiste à ajouter du vocabulaire technique et spécifique au secteur.

« Cette liste peut également être étendue à d’autres cas d’utilisation tels que les conversions de la parole au texte ou la reconnaissance vocale. »

Comment la PNL va-t-elle se développer à l’avenir ?

En tant que l’une des formes les plus prometteuses de l’intelligence artificielle, la recherche est actuellement menée de manière intensive dans le domaine de la PNL. Les développements rapides de ces dernières années, qui permettent avant tout un développement plus économe en ressources, promettent des développements tout aussi rapides à l’avenir.

L’utilisation du NLP n’est déjà plus réservée aux grandes entreprises, mais devient accessible à tous grâce aux outils de traduction ou de recherche. Les développements futurs apporteront d’autres cas d’utilisation et des coûts encore plus réduits.

Il sera intéressant de voir comment l’IA se développera dans ce domaine.

Bastian Maiworm ist Mitgründer des Enterprise-Search-Tech-Startups ambeRoad. Er schreibt über die neuesten Entwicklungen im Bereich Start Ups und Themen, die im Enterprise-Search-Kontext relevant sind. Seine Erfahrungen als Gründer nutzt er, um die Digitalisierung und Zusammenarbeit zwischen Startups und der Old Economy weiter voranzutreiben und zu optimieren.

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