Dans cet article, nous explorerons les sujets suivants :
Le traitement du langage naturel (TLN) désigne l’ensemble des méthodes permettant aux ordinateurs de comprendre, lire et extraire des significations des langues humaines. Il s’agit de transformer des langues naturelles telles que l’anglais, l’espagnol ou le mandarin en données interprétables par un ordinateur.
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel (TLN) ?
Le TLN utilise la segmentation du texte ou de la voix pour décomposer les langues en éléments fondamentaux. Il applique la linguistique, les algorithmes, les statistiques, et plus encore, pour comprendre les données brutes, les enrichir, en tirer des enseignements ou ajouter une valeur d’une manière ou d’une autre. On peut considérer les processeurs de langage naturel comme une forme d’interprète de langage, à l’image de l’interpréteur Python.
En tant que branche de l’intelligence artificielle (IA), les systèmes TLN sont devenus omniprésents au cours des deux dernières décennies. Des techniques telles que l’apprentissage automatique et la traduction sont omniprésentes sur Internet et dans la navigation sur le web. Parallèlement, les tâches de classification de texte, d’algorithme et de règles sont rencontrées quotidiennement sous forme de filtres anti-spam des e-mails.
Plus récemment, les assistants vocaux comme Siri d’Apple et Alexa d’Amazon ont montré comment le TLN peut être utilisé pour concevoir des logiciels permettant aux machines de comprendre la parole et de mener des conversations.
Lisez la suite pour en savoir plus sur cette technologie essentielle—son importance, les tâches courantes de TLN, les techniques utilisées et des exemples concrets RingCentral – TLN.
L’importance du TLN
Étant donné que la majeure partie des informations mondiales est exprimée en langage naturel, une technologie capable de comprendre cette langue offre des opportunités commerciales majeures.
Alors que les premières applications de TLN basées sur des règles étaient difficiles à mettre à l’échelle, les programmes statistiques d’aujourd’hui combinent des modèles d’apprentissage machine et profond. Cela signifie qu’ils peuvent apprendre en travaillant, en extrayant des informations précises de grandes quantités de données non structurées sous forme de sources textuelles et vocales.
Les processus de traitement du langage naturel ont désormais des applications réelles plus vastes et plus efficaces, allant des traductions aux assistants virtuels et aux chatbots, en passant par l’analyse des sentiments sur les réseaux sociaux et d’autres services automatisés.
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Tâches courantes de TLN
1. Reconnaissance vocale
Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour effectuer des tâches en conjonction avec des moteurs de reconnaissance vocale et textuelle, rendant la reconnaissance vocale moins chronophage et permettant des cas d’utilisation plus pratiques.
La reconnaissance automatique de la parole (ASR) permet aux ordinateurs de comprendre les mots parlés et de les convertir en données textuelles. Lorsque le TLN est appliqué, la linguistique informatique peut mieux comprendre et même répondre au langage humain.
Prenons, par exemple, un système de dialogue vocal comme un assistant vocal sur des appareils mobiles ou un IVR conversationnel. Ces systèmes nécessitent des outils pour que l’ASR comprenne ce que dit un humain. Le TLN extrait ensuite des détails du discours pour déterminer ce que l’humain veut, exécute l’activité demandée et transmet l’information à l’humain.
Avec les modèles d’apprentissage profond, les assistants modernes comme Siri et Alexa peuvent cartographier des signaux sonores et séquencer les sons et mots du langage humain pour comprendre les tâches et exécuter les fonctions correspondantes, comme répondre à des questions.
2. Balises de discours
L’étiquetage grammatical ou « speech tagging » est au cœur de la compréhension du langage naturel. Il s’agit d’un processus de TLN permettant aux machines d’interpréter un langage dépendant du contexte.
Par exemple, en anglais, les mots peuvent être à la fois des verbes et des noms. La signification d’un mot dépend de son contexte. Prenons le mot « watch ». Les phrases « Je porte une montre » et « regarde la présentation » donnent des significations complètement différentes au mot. Pour toute application utile, une machine doit interpréter le mot en fonction de son utilisation.
L’étiquetage automatique des parties du discours (POS) permet à un système de catégoriser les mots tout en conservant leur sens dépendant de la syntaxe. Les mots dans un texte sont marqués comme correspondant à une partie particulière du discours en fonction du contexte, de la définition et de leur relation avec la phrase ou le syntagme environnant.
Pensez-y comme lorsque vous commencez à apprendre une langue à l’école primaire, en identifiant les verbes, les noms et les adjectifs à partir de phrases dans une activité. Un système de TLN fonctionne de la même manière, acquérant de l’intelligence à travers des champs de données massifs.
3. Désambiguïsation des sens des mots
La désambiguïsation des sens des mots (WSD) est une autre méthode utilisée par le traitement du langage naturel pour déterminer ou classer le sens d’un mot.
Elle augmente le succès des applications de TLN, comme la traduction et la recherche d’informations, en sélectionnant l’utilisation correcte d’un mot dans un contexte spécifique. À partir du contexte linguistique environnant, des ensembles de données fabriqués et des ressources lexicales, les systèmes de TLN peuvent rechercher des indices sur la signification d’un mot.
Dans le cadre de la désambiguïsation des sens des mots, des procédures de normalisation du texte comme la racinisation et la lemmatisation préparent le texte pour le traitement. Ici, un mot sera réduit à sa racine pour améliorer les résultats de recherche et réduire la dimensionnalité (c’est-à-dire limiter le nombre d’ensembles de données ou de texte non structuré à rechercher).
La reconnaissance des entités nommées fonctionne parallèlement à la WSD pour identifier des mots ou des phrases qui pourraient être des entités utiles. Par exemple, elle détecterait des noms de lieux comme « Londres », des noms personnels comme « Fred » et des noms d’entreprises comme « LinkedIn ».
4. Analyse des sentiments
L’analyse des sentiments est une forme de TLN que vous avez probablement rencontrée si vous gérez une entreprise qui fournit un service client et utilise des produits de centre de contact pour les rapports et les analyses.
Les meilleurs outils d’analyse des appels utilisent l’analyse des sentiments pour comprendre ce que ressentent les clients lorsqu’ils discutent de sujets spécifiques.
En substance, il s’agit d’un processus de langage naturel où des méthodes d’apprentissage automatique extraient des informations quantifiables à partir d’éléments subjectifs tels que les attitudes, les émotions et les opinions, en fonction du ton du texte ou de la parole.
5. Génération de langage naturel
La génération de langage naturel fait référence au processus logiciel qui crée une sortie en langage naturel.
Elle peut transformer des données non structurées en données linguistiques à l’aide de la linguistique informatique, du TLN et de la compréhension du langage naturel (NLU). Cela se traduit par un discours ou des réponses naturelles pour des technologies comme les assistants vocaux et les chatbots, et peut également générer des scripts pour l’utilisation dans le service client.
Le TLN peut entraîner des modèles de langage et produire des systèmes robustes de bout en bout qui interprètent les entrées en langage naturel et produisent une sortie textuelle naturelle à l’aide de réseaux de neurones profonds. En résumé, cela signifie qu’un système d’IA peut être formé pour écrire ou lire des phrases comme un humain.
Techniques utilisées dans le TLN
1. Techniques syntaxiques
Le traitement du langage naturel utilise des techniques de science des données et des algorithmes pour traiter les techniques syntaxiques et les règles grammaticales, un peu comme les humains lors des premières étapes de l’apprentissage d’une langue.
Tout comme les enfants décomposent une phrase pour en comprendre les parties, les applications de TLN utilisent la segmentation des mots et la fragmentation des phrases pour catégoriser les mots et en extraire le sens.
Des techniques comme l’analyse syntaxique (parsing) sont employées ici pour vérifier la signification du texte en fonction des règles grammaticales. Chaque mot est décomposé en une règle grammaticale dans une phrase, créant des arbres de structure de phrases pour comprendre quels mots sont le sujet ou l’objet d’une phrase.
2. Techniques sémantiques
La sémantique fait référence à la signification véhiculée par le langage et, en ce qui concerne les TLN, les techniques sémantiques sont constamment réévaluées et améliorées à chaque nouvelle version des applications de TLN.
Avec l’avènement des réseaux sociaux, les systèmes de TLN disposent désormais d’une nouvelle source de données pour comprendre la sémantique. En utilisant des techniques de web scraping, les chercheurs en TLN peuvent collecter des données sur l’usage du langage et les interactions sociales à partir de divers forums, pages web et tableaux de discussion pour devenir plus précis sur le plan sémantique.
En utilisant les processus mentionnés précédemment, tels que la désambiguïsation des sens des mots et la reconnaissance des entités nommées, associés à l’exploration des sources internet, les systèmes de TLN peuvent mieux comprendre la sémantique.
Cependant, il faudra encore beaucoup de progrès dans le traitement du langage naturel avant que les logiciels de reconnaissance vocale et les systèmes de dialogue comme Siri puissent comprendre le sarcasme.
Où est utilisé le traitement du langage naturel ?
1. Traduction automatique
Les systèmes de traduction automatique ou TA traduisent une langue humaine naturelle en une autre. La traduction est une tâche courante du TLN, avec des systèmes comme Google Traduction qui utilisent des processus de langage naturel pour automatiser la traduction entre plus de 100 langues.
Grâce aux systèmes de TLN, les programmes de traduction se sont considérablement améliorés au cours des dernières années, avec des choix de mots plus précis et une grammaire plus exacte. La langue du texte d’entrée est désormais détectée automatiquement, et des alternatives de mots sont proposées en fonction des phrases courantes.
2. Détection de spam
L’une des utilisations les plus simples et efficaces du traitement du langage naturel (NLP) est le filtrage des spams pour une meilleure sécurité en ligne. Dans ce cas, le texte des messages est classé et filtré en fonction des mots trouvés. L’hypothèse ici est que certains mots sont plus susceptibles d’être associés au spam que d’autres.
Avec l’augmentation du nombre d’applications de partage de contenu en ligne, les filtres anti-spam alimentés par le NLP deviennent de plus en plus sophistiqués dans les techniques qu’ils mettent en œuvre pour détecter les contenus indésirables.
En plus des indicateurs de mots, des indicateurs syntaxiques comme un flux de texte discontinu sont utilisés pour trier les messages. Des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent également être écrits pour la détection de sujets, permettant d’identifier les commentaires non pertinents par rapport à l’endroit où ils sont postés.
3. Chatbots et assistants virtuels
Les chatbots basés sur le texte NLP ont remplacé les chatbots basés sur des règles. Ils offrent un service client automatisé qui conserve des informations entre les conversations, sauvegardant des données pertinentes et informant les interactions futures avec le même client.
Les chatbots NLP travaillent pour aider les utilisateurs à accomplir des tâches courantes en comprenant les messages et en répondant avec les informations appropriées.
Les bots NLP les plus avancés comprennent même l’intention d’un message, garantissant ainsi un service optimal aux clients. Par exemple, si une entreprise a créé un chatbot pour aider ses clients à gérer leurs commandes, le chatbot devrait être en mesure de déduire les problèmes des utilisateurs, tels que les retards de commande, sans qu’un langage spécifique soit utilisé.
4. Traitement de texte
Les traitements de texte comme Microsoft Word et Grammarly utilisent le NLP pour vérifier la grammaire et l’orthographe. Dans ce contexte, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond utilisent des techniques de reconnaissance de motifs pour identifier et corriger les erreurs grammaticales. Plus la quantité de données d’entraînement est importante, plus le programme peut repérer efficacement les erreurs et proposer des solutions possibles.
Depuis le développement des correcteurs grammaticaux et orthographiques dans les années 1970, des progrès considérables ont été réalisés. Les systèmes d’aujourd’hui peuvent même utiliser le traitement du langage naturel pour détecter une utilisation incorrecte des mots en évaluant le contexte dans lequel ils sont employés.
Par exemple, la plupart des correcteurs grammaticaux en anglais peuvent utiliser le balisage des discours et la désambiguïsation des sens des mots pour repérer et corriger la confusion entre « effet » et « affect ».
5. Réponse Vocale Interactive (RVI)
Les systèmes de Réponse Vocale Interactive (RVI) permettent aux individus d’interagir avec des systèmes téléphoniques gérés par ordinateur en utilisant la voix ou des saisies au clavier. Dans ce contexte, le traitement du langage naturel (NLP) est utilisé pour interpréter la parole et comprendre les raisons derrière la demande d’un appelant.
Avec le NLP, les appelants peuvent exprimer leurs problèmes de différentes manières tout en étant correctement compris, éliminant ainsi la nécessité de répondre avec des mots ou des phrases spécifiques. Le système doit alors reconnaître l’intention de l’appelant et prendre les mesures appropriées.
La RVI peut améliorer la gestion des appels et offrir une expérience client fluide en proposant une résolution instantanée des requêtes et des options d’auto-assistance. De plus, elle peut réduire les coûts des centres de contact et améliorer l’efficacité opérationnelle globale.
Exemples de traitement du langage naturel
1. Résultats de recherche
Les moteurs de recherche utilisent le traitement du langage naturel pour afficher des pages pertinentes en fonction de l’intention de l’utilisateur moyen et des comportements de recherche similaires précédents. L’exactitude des résultats s’améliore avec la compréhension des mots par le moteur de recherche et de leur fonctionnement dans une phrase.
Le NLP permet aux utilisateurs d’entrer des termes de recherche rapides et de trouver ce qu’ils cherchent sans avoir à saisir des mots et des phrases exacts. À mesure que le NLP améliore ses capacités sémantiques, les moteurs de recherche deviennent encore plus intuitifs.
Aujourd’hui, vous pouvez entrer un problème mathématique dans Google, et il vous donnera la réponse correcte, ou entrer un itinéraire de vol, et il vous montrera le prochain vol disponible depuis votre aéroport local.
2. Texte prédictif
Le texte prédictif, la prédiction du prochain mot, la correction automatique et la complétion automatique sont rapidement devenus la norme sur les appareils mobiles. Comme les moteurs de recherche, ils utilisent le traitement du langage naturel pour prédire la saisie en fonction des utilisations passées.
La tâche d’un modèle de prédiction est de présenter des options de mots avec la plus grande probabilité d’utilisation suivante en fonction des motifs habituels. Par exemple, si vous utilisez une application de messagerie et que vous suivez souvent « bon » avec « matin », la fonction de suggestion de mots recommandera « matin » la prochaine fois que le NLP détectera « bon » utilisé dans le même contexte sémantique et syntaxique.
La correction automatique fonctionnera même pour remodeler vos phrases et éliminer les fautes de frappe en se basant sur vos choix de mots habituels, ainsi que sur l’usage conventionnel, l’orthographe traditionnelle et la grammaire.
3. Analyse des données
Le traitement du langage naturel offre de nouvelles opportunités plus pratiques pour intégrer l’analyse des données dans les interactions commerciales quotidiennes et les flux de travail. Grâce à sa capacité à comprendre la parole humaine, des données et des indicateurs de performance peuvent être extraits directement de la parole en temps réel.
Par exemple, si vous gérez un centre d’appels, vous pouvez surveiller la qualité des appels et évaluer les problèmes des clients en temps réel. Les outils d’intelligence d’affaires qui intègrent le NLP dans des tâches telles que la prédiction des problèmes peuvent vous alerter immédiatement sur les difficultés et collecter des données à partir de la langue naturelle.
Dans le passé, l’intelligence d’affaires alimentée par l’analyse des données nécessitait que des professionnels modifient les méthodes de collecte des données et interprètent les résultats. Avec le NLP, les analyses peuvent désormais être recueillies et sont facilement accessibles directement depuis votre bureau. Les meilleures solutions présenteront même vos indicateurs clés de performance (KPI) et vos analyses via un portail d’analyse facile à utiliser.
4. Analyse de texte
L’analyse de texte vise à transformer un texte non structuré en données pour des informations précieuses. En utilisant des techniques linguistiques et l’apprentissage automatique, la parole brute peut être évaluée pour obtenir des informations commerciales importantes.
Avec l’analyse de sentiments, par exemple, le NLP peut évaluer les interactions en direct avec les clients. Alternativement, il peut parcourir les commentaires sur les réseaux sociaux pour détecter les mentions de marque et évaluer la réputation de votre entreprise ou analyser les avis des clients pour déterminer le succès d’un lancement de produit.
L’extraction de mots-clés peut aider à trouver des motifs dans les données brutes et fournir aux entreprises des indicateurs importants sans avoir à créer leurs propres bases de données.
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Publié le Oct 31, 2024