Il semblerait que l'intelligence artificielle (IA) soit tout autour de nous, générant des photos, de la musique et de l'écriture. Que vous vous en rendiez compte ou non, vous avez certainement rencontré et utilisé l'IA vous-même sous la forme d'un traitement du langage naturel (natural language processing, NLP). Bien qu'il s'agisse d'un domaine de pointe de l'informatique, cela offre également de nombreuses applications réelles qui peuvent vous aider à développer votre entreprise, à économiser de l'argent et du temps, et à faire ce que vous faites encore mieux !
Nous sommes là pour vous expliquer ce qu'est le NLP, ce qu'il fait et comment vous pouvez le mettre à votre service.
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?
La technologie de traitement du langage naturel (natural language processing, NLP) est un sous-ensemble de la linguistique informatique, de l'étude et du développement d'algorithmes et de modèles informatiques pour le traitement, la compréhension et la génération de texte en langage naturel.
C'est la technologie derrière les assistants virtuels comme Siri, les haut-parleurs intelligents comme Alexa, les chatbots ou d'autres outils de service client, qui vous permet de poser une question en "langage naturel" (de manière naturelle et conversationnelle plutôt que formatée comme une requête de recherche) et de vous diriger ensuite vers la bonne personne ou les bonnes informations.
Les outils de traitement du langage naturel ont trouvé des applications répandues dans plusieurs secteurs d'activité et disciplines scientifiques :
- Finances : les entreprises utilisent des outils NLP pour analyser de grandes quantités de recherches et obtenir des informations sur les marchés financiers.
- Vente au détail : les entreprises de vente au détail utilisent l'analyse des sentiments pour surveiller et comprendre les commentaires des réseaux sociaux sans avoir à lire chaque publication.
- Médecine : les dossiers peuvent être résumés et analysés rapidement pour trouver des tendances et améliorer les soins de santé.
Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel est un type d'apprentissage automatique dans lequel les ordinateurs apprennent à partir des données. Pour ce faire, l'ordinateur est entraîné sur un grand jeu de données, puis prend des prédictions ou des décisions basées sur cette formation. Ensuite, lorsqu'il reçoit des données non structurées, le programme peut appliquer sa formation pour comprendre le texte, trouver des informations ou générer un langage humain.
Par exemple, un algorithme de langage naturel entraîné sur un ensemble de mots et de phrases manuscrits peut apprendre à lire et à classer les textes manuscrits. Après l'entraînement, l'algorithme peut ensuite être utilisé pour classer de nouvelles images invisibles d'écriture manuscrite en fonction des modèles qu'il a appris.
La plupart des programmes de NLP reposent sur le deep learning dans lequel plusieurs niveaux de données sont analysés pour fournir des résultats plus précis et plus spécifique. Une fois que les systèmes NLP ont suffisamment de données de formation, beaucoup peuvent effectuer la tâche souhaitée en quelques lignes de texte seulement.
Méthodes d'apprentissage automatique
Les applications NLP sont entraînées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Ces méthodes de formation aident le programme à comprendre la structure, la signification et l'utilisation du langage humain. De nombreux programmes de NLP utilisent des méthodes d'apprentissage automatique qui ressemblent au champ de la linguistique classique dans lequel les chercheurs se concentrent sur la structure d'une langue.
Il existe différents types de méthodes d'apprentissage pour un programme informatique NLP :
- Apprentissage supervisé : le programme NLP est formé sur un ensemble de données déjà étiquetées, par exemple, avec le texte d'un sentiment particulier (positif, négatif ou neutre) ou qui relève d'une catégorie spécifique. L'algorithme apprend ensuite des données pour faire correspondre ses résultats aussi étroitement que possible aux résultats étiquetés. Une fois le logiciel NLP programmé, il peut appliquer la même analyse à de nouvelles données non étiquetées.
- Apprentissage non supervisé : contrairement à l'apprentissage supervisé, cette méthode permet au programme d'apprendre seul, en utilisant de grandes quantités de données et de méthodes statistiques pour analyser, comprendre et créer un langage naturel. Il s'agit d'un type de deep learning dans lequel un programme extrait plusieurs couches d'informations d'un ensemble de données pour améliorer sa propre analyse.
Compréhension du langage naturel
Qu'il s'agisse d'analyser les avis des clients en ligne ou d'exécuter des commandes vocales sur un haut-parleur intelligent, l'objectif du NLP est de comprendre le langage naturel. De nombreux programmes de NLP se concentrent sur l'analyse sémantique, également connue sous le nom d'analyse sémantique, qui est une méthode d'extraction du sens du texte et de sa traduction dans une structure linguistique qui peut être comprise par les ordinateurs.
Plus de données de formation, meilleurs sont les résultats
Étant donné que le NLP s'efforce de traiter le langage en analysant les données, plus il dispose de données, mieux il peut comprendre le texte écrit et parlé, comprendre la signification du langage et reproduire le langage humain. À mesure que les systèmes informatiques reçoivent plus de données, soit par le biais d'une formation active dispensée par des ingénieurs en linguistique informatique, soit par l'accès à davantage d'exemples de données linguistiques, ils peuvent progressivement constituer une boîte à outils de langage naturel.
La PAL statistique est également la méthode par laquelle les programmes peuvent prédire le mot ou la phrase suivante, sur la base d'une analyse statistique de la manière dont ces éléments sont utilisés dans les données que le programme étudie.
Techniques et méthodes de traitement du langage naturel
Pour comprendre ce que le NLP peut faire, il est utile d'examiner brièvement comment il fonctionne et comment il est piloté par l'apprentissage automatique et les modèles de deep learning.
Séparation et compréhension du texte
Les tâches NLP décomposent le texte, le segmentant en composants plus petits qui peuvent être analysés. Certaines de ces techniques comprennent :
- Segmentation des mots : cette tâche divise les phrases en mots individuels, qui peuvent être analysés en tant qu'unités de signification. Dans de nombreuses langues, les mots écrits sont séparés par des espaces, ce qui rend la segmentation des mots relativement simple. Cependant, dans certaines langues, comme le chinois, les mots ne sont pas séparés par des espaces et le processus est plus difficile.
- Désambiguïsation du sens des mots : de nombreux mots ont une signification différente en fonction de la façon dont ils sont utilisés dans une phrase. Même s'il peut être simple pour vous de faire la différence entre "il a bon goût" et "la soupe a bon goût," un ordinateur doit être formé à toutes les significations possibles d'un mot et celle qui est la plus logique dans une phrase donnée.
- Étiquetage morpho-syntaxique : chaque mot d'une sélection de texte est étiqueté comme faisant partie d'un discours comme un nom, un verbe ou un adjectif. Cela aide le programme NLP à comprendre la relation d'un mot avec les mots qui l'entourent et la signification du texte global.
- Analyse des dépendances : cette technique analyse les phrases pour déterminer les relations entre les phrases, aidant ainsi le programme à comprendre la grammaire et la signification de la phrase.
Extraction de texte
Comme le terme l'indique, l'extraction de texte est utilisée par les programmes NLP pour examiner une grande quantité de données afin d'extraire des informations pertinentes à l'aide de techniques telles que la reconnaissance d'entités nommées pour recueillir et catégoriser des informations spécifiques telles que les organisations et les adresses. Le texte extrait peut également être analysé pour rechercher des relations, par exemple des sociétés basées au Texas.
Classification du texte
Il s'agit de la tâche consistant à attribuer des étiquettes à un texte non structuré en fonction de son contenu. Le système NLP peut effectuer des tâches telles que la détection de la langue et le tri du texte en catégories pour différents sujets ou objectifs. Il peut également trier par intention via un processus appelé analyse des sentiments. Le NLP peut déterminer le sentiment ou l'opinion exprimés dans un texte pour le classer comme positif, négatif ou neutre. Cela est utile pour obtenir des informations à partir des publications sur les réseaux sociaux et des commentaires des clients.
Génération du langage naturel
Une fois qu'un programme NLP de deep learning comprend le langage humain, l'étape suivante consiste à générer son propre document. En utilisant le vocabulaire, les règles de syntaxe et le balisage par parole dans sa base de données, les programmes statistiques de NLP peuvent générer des données structurées ou basées sur du texte de type humain, telles que des tableaux, des bases de données ou des feuilles de calcul.
Tâches courantes de traitement du langage naturel
Pour comprendre comment ces techniques de NLP se traduisent en action, examinons quelques applications réelles, dont bon nombre vous sont probablement familières.
Moteurs de recherche
Le NLP est particulièrement utile dans les moteurs de recherche tels que Google ou Bing, car il n'existe pas de format standard pour la saisie d'une requête de recherche. Le traitement du langage aide les moteurs de recherche à fournir des résultats utiles en analysant la signification des requêtes des utilisateurs qui peuvent être aussi variées que "Où se trouve un bon café près de chez moi ?" "Cafés dans le centre-ville de New York" ou "J'ai besoin de café maintenant !"
De la parole au texte
Une autre utilisation courante du TALN est la reconnaissance vocale qui convertit la parole en texte. Le logiciel NLP est programmé pour reconnaître le langage humain parlé, puis le convertir en texte pour des utilisations telles que les interfaces vocales afin de rendre la technologie plus accessible et pour la transcription automatique du contenu audio et vidéo. Les smartphones ont des options de reconnaissance vocale qui permettent aux gens de dicter des textes et des messages simplement en parlant au téléphone.
Assistants virtuels, assistants vocaux et haut-parleurs intelligents
Il est devenu courant de dire "Dis Siri, trouve un pressing à proximité" ou "Alexa, quel temps fait-il ?" Les assistants virtuels s'appuient sur le traitement du langage naturel pour comprendre ce qui leur est demandé, analyser le type de résultats dont l'utilisateur a vraiment besoin et renvoyer ces informations d'une manière précise et claire. Les assistants virtuels peuvent utiliser plusieurs tâches NLP différentes telles que la reconnaissance d'entités nommées et l'analyse des sentiments pour améliorer les résultats.
Filtres anti-spam
Les e-mails qui finissent dans votre dossier de spam sont le résultat d'une autre tâche NLP courante que vous appréciez probablement. De nombreux filtres anti-spam utilisent le NLP pour trouver et bloquer les e-mails indésirables en identifiant les mots-clés et les phrases qui sont généralement associés au spam et en analysant les liens dans un e-mail pour déterminer s'ils sont malveillants.
Correction automatique et texte prédictif
Comment votre téléphone sait-il que si vous commencez à taper "Voulez-vous voir un..." le mot suivant est probablement "film" ? Cela est dû au traitement statistique du langage naturel, qui utilise des statistiques linguistiques pour prédire le mot suivant dans une phrase ou une phrase en fonction de ce qui est déjà écrit et de ce qu'il a appris en étudiant d'énormes quantités de texte. Il est également utile pour comprendre les commentaires en langage naturel qui peuvent ne pas être clairs, comme l'écriture manuscrite.
Chatbots
La dernière fois que vous avez posé une question au service client, vous avez peut-être commencé la conversation avec un chatbot, un programme conçu pour interagir avec une personne de manière réaliste et conversationnelle. Le NLP permet aux chatbots de comprendre ce qu'un client veut, d'extraire des informations pertinentes du message et de générer une réponse appropriée.
De nombreux clients ont les mêmes questions sur la mise à jour des coordonnées, le retour de produits ou la recherche d'informations. L'utilisation d'un chatbot pour comprendre les questions et générer des réponses en langage naturel est un moyen d'aider n'importe quel client avec une question simple. Le chatbot peut répondre directement ou fournir un lien vers les informations demandées, ce qui permet aux représentants du service client de gagner du temps pour répondre aux questions plus complexes.
Traduction automatique
De nombreuses personnes connaissent les programmes de traduction en ligne comme Google Translate, qui utilise le traitement du langage naturel dans un outil de traduction automatique. Le NLP peut se traduire automatiquement d'une langue à l'autre, ce qui peut être utile pour les entreprises ayant une base de clients mondiale ou pour les organisations travaillant dans des environnements multilingues. Les programmes NLP peuvent également détecter les langues sources par le biais de modèles pré-entraînés et de méthodes statistiques en examinant des éléments tels que la fréquence des mots et des caractères.
Résumés texte et vidéo
Le NLP est également utile comme outil pour résumer de longs textes ou vidéos. Les algorithmes de traitement du langage naturel extraient les données du document source et créent un résumé, plus court et lisible, qui conserve les informations importantes.
Les algorithmes NLP le font de plusieurs façons. Ils peuvent extraire les phrases les plus importantes du texte original et les combiner pour former un résumé, générant un nouveau texte qui résume le contenu original. Ils peuvent également utiliser des ressources telles qu'une transcription d'une vidéo pour identifier les mots et expressions importants. Certains programmes NLP peuvent même sélectionner des moments importants à partir de vidéos pour les combiner dans un résumé vidéo.
Programmes analytiques
De nombreuses organisations ont accès à plus de documents et de données que jamais auparavant. Trier, rechercher des types d'informations spécifiques et synthétiser toutes ces données est un travail énorme : un travail que les ordinateurs peuvent faire plus facilement que les humains une fois qu'ils sont formés à reconnaître, comprendre et catégoriser le langage.
Défis du traitement du langage naturel
Bien que les algorithmes NLP aient fait d'énormes progrès au cours des dernières années, ils ne sont toujours pas parfaits. Les ordinateurs fonctionnent mieux dans un système basé sur des règles, mais le langage évolue et ne suit pas toujours des règles strictes. Comprendre les limites de l'apprentissage automatique en matière de langage humain peut vous aider à décider quand le NLP peut être utile et quand le contact humain fonctionnera le mieux.
Les langues humaines ne sont pas toujours claires
Malgré toutes les règles de grammaire et d'orthographe d'une langue, la façon dont nous utilisons le langage contient encore beaucoup d'ambiguïtés. La signification des mots et des phrases n'est pas toujours claire.
En fonction du contexte, de l'humeur, de l'orateur ou de l'audience, le traitement du langage naturel n'est toujours pas aussi efficace que les êtres humains pour comprendre les nuances subtiles comme les différentes formes de mots ou les sons qui constituent des mots distincts, en particulier lorsque quelqu'un parle rapidement.
Voici quelques exemples difficiles qui démontrent pourquoi le NLP n'est pas toujours exact :
- Argot : l'argot change souvent, évolue rapidement et n'est pas toujours inclus dans les dictionnaires ou les modèles utilisés pour le traitement du langage.
- Humour : l'humour peut dépendre du ton de la voix, du timing et d'autres indices subtils difficiles à traiter pour l'IA. Certains types d'humour, comme les jeux de mots, reposent sur des mots qui ont plus d'un sens figuratif.
- Erreurs : personne ne parle ou n'écrit parfaitement. En tant qu'êtres humains, nous pouvons généralement comprendre la signification du langage humain même s'il y a des erreurs dans la prononciation, l'orthographe ou l'utilisation des mots. Mais les modèles de traitement du langage naturel sont plus basés sur des règles et sont moins capables de s'adapter sur le moment.
Le langage humain est spécifique à la culture et au contexte
Quiconque a étudié une langue étrangère sait que ce n'est pas aussi simple que de traduire mot pour mot. Comprendre comment différentes cultures utilisent le langage et comment le contexte peut changer de sens est un défi, même pour les apprenants humains. Les programmes de traduction automatique ne sont pas aussi aptes que les humains à détecter les nuances subtiles de signification ou de compréhension lorsqu'un texte ou un locuteur passe d'une langue à une autre.
Il y a un manque de données pour les langues à faibles ressources
Dans les langues à ressources élevées (langues pour lesquelles il existe une grande quantité de données annotées, telles que l'anglais et le chinois), il est possible de former les modèles NLP avec une grande précision. Cependant, dans les langues à faibles ressources, il y a souvent une pénurie de données annotées (données textuelles qui ont été étiquetées avec des informations pertinentes, telles que les entités nommées, une partie de la parole et la syntaxe).
Les données annotées sont utilisées pour former les modèles de NLP, et la qualité et la quantité des données annotées ont un impact direct sur la précision des modèles. Par conséquent, les modèles NLP pour les langues à faibles ressources ont souvent une précision inférieure à celle des modèles NLP pour les langues à ressources élevées.
Résultats d'asymétrie de données manquants ou inexacts
Les techniques de deep learning reposent sur de grandes quantités de données pour entraîner un algorithme. Si les données sont insuffisantes, manquent certaines catégories d'informations ou contiennent des erreurs, l'apprentissage du langage naturel sera également inexact. Cependant, les modèles linguistiques s'améliorent constamment à mesure que les données sont ajoutées, corrigées et affinées.
Comment le traitement du langage naturel peut-il aider votre entreprise ?
Les algorithmes de traitement du langage naturel sont utilisés dans presque tous les domaines. Le traitement du langage naturel peut vous aider à gagner du temps, à réduire les coûts et à accéder à plus de données de nombreuses façons. Lisez la suite pour voir quelles tâches NLP pourraient convenir à votre entreprise.
Effectuer des tâches analytiques
De nombreuses organisations estiment qu'il est nécessaire d'évaluer un grand nombre de documents de recherche, de données statistiques et d'informations sur les clients. Les programmes de NLP peuvent utiliser des méthodes statistiques pour analyser le langage écrit dans les documents et le présenter d'une manière qui le rend plus utile pour extraire des données pertinentes ou voir des modèles.
Automatiser les tâches
Le NLP est particulièrement utile pour les tâches qui peuvent être automatisées facilement, comme la catégorisation des données, l'extraction de détails spécifiques à partir de ces données et la synthèse de longs documents ou articles. Cela peut faciliter la compréhension et le traitement rapides de grandes quantités d'informations.
Surveiller les réseaux sociaux
Le NLP peut analyser le sentiment des clients à partir de données textuelles, telles que les avis des clients et les publications sur les réseaux sociaux, ce qui peut fournir des informations précieuses sur la satisfaction des clients et la réputation de la marque.
Garder un œil sur les concurrents
Tout comme le NLP peut vous aider à comprendre ce que disent vos clients sans avoir à lire vous-même de grandes quantités de données, il peut faire de même avec les publications sur les réseaux sociaux et les avis sur les produits de vos concurrents. Vous pouvez utiliser ces informations pour savoir ce que vous faites bien par rapport aux autres et où vous pouvez vous améliorer.
Aide au service client
Le NLP peut être utilisé pour automatiser les tâches de service client, telles que répondre aux questions fréquemment posées, diriger les clients vers des informations pertinentes et résoudre les problèmes des clients plus efficacement. Les chatbots alimentés par NLP peuvent fournir une assistance client en temps réel et gérer un grand volume d'interactions avec les clients sans nécessiter d'intervention humaine.
De plus, les programmes de reconnaissance vocale peuvent diriger facilement les appelants vers la bonne personne ou le bon service.
Améliorer votre rédaction
Bien que le traitement du langage naturel ne puisse pas faire le travail pour vous, il est efficace pour détecter les erreurs par l'orthographe, la syntaxe et l'analyse grammaticale. Vous pouvez utiliser un programme NLP comme Grammarly ou Wordtune pour effectuer une analyse de votre écriture, détecter les erreurs ou suggérer des moyens d'améliorer le flux de texte.
Cinq outils de traitement du langage naturel pour vous
Si vous êtes prêt à mettre en pratique vos connaissances en matière de traitement du langage naturel, de nombreux programmes informatiques sont disponibles et, au fur et à mesure qu'ils continuent à utiliser des techniques de Deep Learning pour s'améliorer, ils deviennent de plus en plus utiles au quotidien.
Certaines applications de traitement du langage naturel nécessitent des connaissances en codage informatique. Python est un langage de programmation informatique particulièrement populaire pour les tâches NLP, mais il existe des moyens de faire fonctionner NLP pour vous même si vous n'êtes pas un programmeur ou si votre organisation n'a pas de service informatique dédié qui peut fonctionner avec le code Python.
Si vous avez décidé que le traitement du langage naturel pourrait aider votre entreprise, jetez un œil à ces outils NLP qui peuvent tout faire, de l'interprétation automatisée à l'analyse de milliers de dossiers clients.
N° 1. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) proposé par Amazon Web Services (AWS). Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et comprendre les données textuelles et fournir des informations sur le texte. Il peut également effectuer des tâches telles que la suppression d'informations personnelles ou sensibles à partir de textes et de documents.
N° 2. IBM Watson
Développé à l'origine pour répondre aux questions de l'émission de quiz télévisée Jeopardy, Watson NLP d'IBM est bien plus qu'un simple divertissement. Il s'agit d'un programme puissant qui peut être personnalisé et adapté aux entreprises qui ont besoin d'analyser, de comprendre ou de générer du langage. Et si vous voulez savoir si Watson sait ce qu'il fait, il a battu deux champions Jeopardy et a gagné 1 million de dollars !
N° 3. Google Cloud
Google Cloud Natural Language Processing (NLP) est un ensemble de modèles d'apprentissage automatique et d'API. Google Cloud est particulièrement facile à utiliser et a été formé sur une grande quantité de données, bien que les utilisateurs puissent également personnaliser les modèles. Google Cloud facture également les utilisateurs par requête plutôt que par le biais d'un coût global fixe, de sorte que vous ne payez que les services dont vous avez besoin.
N° 4. Deep Talk
Deep Talk est conçu spécifiquement pour les entreprises qui souhaitent comprendre leurs clients en analysant les données des clients, les communications et même les publications sur les réseaux sociaux. Cet outil s'intègre également aux logiciels d'entreprise courants et fonctionne en plusieurs langues.
5. spaCy
spaCy est une bibliothèque Python open source pour le traitement avancé du langage naturel. Il a été conçu en mettant l'accent sur des applications pratiques et réelles, et utilise des modèles pré-entraînés pour plusieurs langues, ce qui vous permet de commencer à utiliser le NLP immédiatement sans avoir à former vos propres modèles.
Le traitement du langage naturel peut aider votre entreprise à automatiser les tâches, à améliorer le service client et à analyser de grandes quantités de données, et vous n'avez pas besoin de compétences spécifiques en informatique !