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 plusieurs décennies, les programmeurs utilisaient des cartes perforées pour communiquer avec les premiers ordinateurs. Ce processus manuel et laborieux n'était compris que par un nombre relativement restreint de personnes. Aujourd'hui, vous pouvez utiliser les modèles d'IA générative (GenAI) tels que ChatGPT pour créer des codes, rechercher des nouvelles idées ou synthétiser des recherches.
Cette technologie est rendue possible grâce aux grands modèles de langage (LLMs) qui utilisent le NLP, ainsi que d'autres éléments d'IA comme le machine learning et le deep learning.
Les données synthétiques et leurs différentes utilisations
Le texte généré de façon synthétique est souvent utilisé dans les modèles du NLP. Vous voulez en apprendre davantage sur les données synthétiques, ce qu'elles sont, leur importance et leurs utilisations actuelles ? Regardez cette vidéo explicative de Brett Wujek, responsable de la stratégie produit pour les technologies d'IA de nouvelle génération chez SAS, qui explique pourquoi les données synthétiques sont cruciales pour l'avenir.
La NLP dans le monde d'aujourd'hui
La qualité des données avec le NLP et les grands modèles de langage
Avec des modèles liés au texte comme les LLMs, avoir plus de données n'est pas forcément mieux – à cause du bruit potentiel, des doublons ou de l'ambiguïté. Avec les LLMs, la qualité des données impacte directement les résultats générés. Découvrez comment les règles sémantiques basées sur les techniques du NLP peuvent aider.
Le traitement automatique du langage naturel révolutionne les réponses réglementaires
Pour fournir des réponses rigoureuses aux milliers de commentaires publics, les agences gouvernementales doivent suivre un processus de triage manuel et laborieux. Avec le NLP, les analyses de textes et l'IA générative, elles pourront réaliser cette tâche efficacement et avec précision, tout en maintenant les experts au centre du processus.
Découvrez-en plus sur les chatbots et comment ils utilisent les analyses et l'IA
Un chatbot est une forme d'IA conversationnelle conçue pour simplifier l'interaction entre l'homme et l'ordinateur. Les chatbots sophistiqués apprennent et recueillent des informations pour s'adapter aux préférences de l'utilisateur et fournir des réponses et des recommandations personnalisées, faisant office d'assistants IA numériques.
Faites entendre chaque voix grâce au NLP
Découvrez comment les machines peuvent apprendre à comprendre le langage humain et à interpréter ses nuances ; 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 NLP est utilisé dans de nombreux secteurs.
Pourquoi la NLP est-elle importante ?
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.
Comment fonctionne la NLP ?
Décomposer les éléments de la langue
Le traitement automatique du langage naturel comprend de nombreuses techniques différentes d'interprétation du langage humain, allant des méthodes statistiques et de machine learning aux approches algorithmiques et basées sur des règles. Nous avons besoin d'avoir plusieurs approches, car les données textuelles et vocales varient beaucoup, tout comme leurs applications pratiques.
Les tâches de base du NLP comprennent la tokenisation et l'analyse syntaxique, la lemmatisation et la racinisation, 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 :
- La catégorisation du contenu fournit un résumé linguistique du document, comprenant la recherche et l'indexation, des alertes sur le contenu et la détection des doublons.
- La classification basée sur un grand modèle de langage (LLM), particulièrement 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.
- L'analyse de corpus permet de 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.
- L'extraction contextuelle extrait automatiquement des informations structurées à partir de sources textuelles.
- L'analyse de sentiment identifie l'humeur ou les opinions subjectives au sein d'un extrait de texte (ou dans de grands volumes de textes), y compris le sentiment moyen et l'exploration d'opinions.
- La conversion de la parole au texte et du texte à la parole transforme les commandes vocales en texte écrit, et vice versa.
- La synthèse automatique de documents génère des résumés de grands volumes de texte et détecte les langues présentes dans des corpus multilingues (documents).
- La traduction automatique traduit des textes ou des paroles d'une langue à une autre.
Dans tous ces cas, l'objectif principal est de prendre des données linguistiques et d'utiliser la linguistique et les algorithmes pour transformer ou enrichir le texte de manière à lui apporter une plus grande valeur.
Méthodes et applications de la NLP
Comment les ordinateurs interprètent les données textuelles
SAS® Visual Text Analytics
Comment trouver des réponses dans de grands volumes de données textuelles ? En combinant le machine learning avec le traitement automatique 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.
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