Vue d'ensemble du traitement du langage naturel

Aperçu et définition du traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche fascinante de l'IA qui permet aux personnes et aux machines de communiquer entre elles dans un langage courant. La façon dont vous donnez des commandes vocales à Siri ou obtenez des traductions sur Google est un exemple concret du NLP, car dans les deux cas, le logiciel comprend le langage humain et y répond.

Quel est le rapport entre le NLP et l'IA ?

La plupart des gens ne sont ni programmeurs ni utilisateurs de référence de logiciels, ce qui explique en partie pourquoi le traitement du langage naturel est si utile. Les logiciels peuvent avoir une courbe d'apprentissage très raide, et le NLP vous permet d'utiliser même des logiciels complexes sans devenir un expert. En fait, le NLP vous permet de simplement décrire ce que vous voulez à une IA de la même manière que vous l'expliqueriez à un ami.

Le terme IA recouvre un large éventail de technologies, mais la branche du NLP se concentre sur les enjeux du langage humain. Pour être vraiment utiles, les solutions de NLP doivent faire plus que simplement capter les mots que vous prononcez. Les systèmes de NLP doivent comprendre le contexte et l'intention derrière vos mots. Pour que cela soit possible, les développeurs de NLP utilisent d'autres technologies d'IA telles que le Machine Learning et le Deep Learning.

Pourquoi le traitement du langage naturel est-il important ?

Le traitement du langage naturel vous permet d'utiliser une technologie qui serait autrement difficile à utiliser. Il permet également aux ordinateurs de comprendre le texte et la parole d'une manière qui leur était impossible avant le NLP. Voici quelques-uns des avantages du NLP :

La NLP aide les individus à être plus productifs

Au travail, le traitement du langage naturel peut augmenter votre efficacité en vous permettant d'automatiser les tâches répétitives ou chronophages. Par exemple, un service client peut utiliser des chatbots optimisés par le NLP pour traiter les demandes courantes des clients. Ou encore, un service comptable peut utiliser des systèmes basés sur le NLP pour extraire des informations clés des factures et des reçus et les utiliser pour alimenter une base de données ou un tableur.

En outre, l'automatisation de la saisie et du traitement des données réduit les risques d'erreurs humaines et accélère les workflows. Lorsqu'un système comprend suffisamment bien le langage humain pour prendre en charge des tâches basiques, il augmente la productivité en permettant aux utilisateurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Le NLP permet d'améliorer l'expérience client

Lorsque vous essayez de joindre une entreprise par téléphone, mais que vous ne parvenez pas à sortir d'un menu vocal complexe, vous êtes confronté à un système de réponse vocale interactif mal conçu. En revanche, un chatbot NLP bien conçu peut offrir aux clients une expérience plus intuitive. Un site e-commerce doté d'un système optimisé par le NLP, par exemple, peut analyser les produits qu'un client a consultés sur le site. En comprenant quels produits intéressent un client, le système peut alors lui suggérer des produits susceptibles de lui plaire.

Les chatbots de service client basés sur le NLP améliorent l'expérience en répondant rapidement aux questions ou en résolvant les problèmes. Ces chatbots peuvent être conçus de manière à disposer d'un historique complet des interactions d'un client et reconnaître les problèmes qu'il a rencontrés par le passé.

Le NLP génère de nouveaux insights

Vous avez peut-être déjà envoyé un e-mail à une entreprise pour poser une question, donner un conseil ou déposer une plainte, mais vous avez eu l'impression que personne ne l'avait lu. Et c'est probablement le cas, car peu d'entreprises ont le temps de lire tous les commentaires de leurs clients. Mais l'IA optimisé par le NLP a le temps. Elle peut passer au crible d'immenses ensembles de données, comme les conversations des clients sur les sites Web. Elle peut ensuite fournir aux entreprises un résumé fiable de ces discussions afin qu'elles puissent corriger le problème.

Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?

Voici comment le NLP rend possibles les conversations entre les humains et les machines. Les étapes suivantes s'appliquent au langage sous forme de texte. Le NLP pour le langage parlé est un peu différent, mais suit les mêmes principes généraux.

Prenons en exemple une phrase pour montrer comment fonctionne le processus :

« Je veux montrer comment marche le traitement du langage naturel. »

L'algorithme commence par le prétraitement du texte.

Prétraitement du texte

Le prétraitement de texte désigne la simplification du texte que les personnes créent pour faciliter le traitement du langage humain par les algorithmes de NLP.

• Tokénisation

La tokénisation est le processus qui consiste à décomposer les mots et la ponctuation d'une phrase en jetons. La tokénisation est importante, car les algorithmes de NLP traitent plus efficacement les jetons que le texte lorsqu'ils effectuent des tâches telles que l'indexation et la recherche. La phrase d'exemple contient dix mots : « Je veux montrer comment marche le traitement du langage naturel. ». Elle contient également un point, ce qui donne dix jetons en comptant les mots et un en comptant le point, soit un total de onze jetons.

• Conversion en minuscules

La conversion en minuscules est le processus qui consiste à convertir tous les jetons en minuscules afin de simplifier l'ensemble de données. Dans l'exemple de phrase, l'un des jetons était « Je ». Afin d'éviter toute ambiguïté et d'améliorer l'efficacité, l'étape de conversion en minuscules convertit ces jetons majuscules en « je ». Les règles de conversion en minuscules deviennent plus complexes dans d'autres parties du processus.

• Suppression des mots vides

Une autre façon de simplifier le texte pour le traitement du langage naturel consiste à supprimer les mots qui n'ont pas de signification particulière, également appelés mots vides. Dans l'exemple de phrase, les mots « je », « comment », « le » et « du » seraient généralement qualifiés de mots vides. Lorsque l'algorithme les supprime, il reste sept jetons, à savoir « veux », « montrer », « marche », « traitement », « langage », « naturel» et « . ».

• Racinisation et lemmatisation

Même avec les sept jetons restants, il est possible de simplifier davantage. Une méthode, appelée « racinisation », consiste à réduire un mot à sa forme de base ou racine. Le jeton « montrer » est un mot qui s'appuie sur la racine « montr », tout comme « naturel » provient de « natur ». Le modèle remplace donc les jetons d'origine par les racines « montr » et « natur ».

Sachant qu'un mot peut avoir différentes significations selon le contexte, la lemmatisation est le processus qui consiste à déterminer la bonne signification dans un contexte particulier. La phrase d'exemple comprend le mot « marche », qui peut signifier « fonctionner » ou « se déplacer ». Dans ce cas, la lemmatisation attribuerait le contexte dans lequel « marche » signifie « fonctionne ».

Représentation textuelle

L'étape suivante est la représentation textuelle, qui consiste à convertir les mots en un format numérique pouvant être traité par une machine. Outre les chiffres, le texte peut être converti en vecteurs ou en plongements, qui sont des formats plus complexes fournissant des informations telles que le contexte.

• Sacs de mots

Les ordinateurs sont très doués pour compter, et le calcul des sacs de mots vise à compter le nombre d'occurrences d'un mot dans un document. Si les mots « équipe », « match » et « score » apparaissent fréquemment dans un document, par exemple, cela signifie probablement que le contexte est lié au sport. La phrase d'exemple ne contient qu'une seule occurrence de chaque mot. La représentation du sacs de mot montrerait que chaque mot n'apparaît qu'une seule fois, comme ceci :

{“je”: 1, “veux”: 1, “montrer”: 1, “comment”: 1, “marche”: 1, “le”: 1, “traitement”: 1, “du”: 1, “langage”: 1, “naturel”: 1},

• TF-IDF (fréquence des termes - fréquence inverse des documents)

Le concept TF-IDF utilise une formule basée sur la fréquence d'apparition d'un mot dans un ensemble de données global composé de nombreux documents afin de déterminer l'importance d'un mot. Plus un mot apparaît souvent, plus son poids TF-IDF est faible et moins il est important dans un document donné. Les mots tels que « le » et « un » apparaissent très souvent et sont donc moins importants. Les poids de la phrase d'exemple peuvent être illustrés sous une forme similaire à celle-ci, les mots courants ayant des poids plus faibles et les mots peu courants des poids plus élevés :

{“je”: 0.1, “veux”: 0.1, “montrer”: 0.3, “comment”: 0.1, “marche”: 0.1, “le”: 0.1, “traitement”: 0.5, “du”: 0.1, “langage”: 0.2, “naturel”: 0.2},

Analyse de texte

L'analyse de texte est le moment où un algorithme de NLP extrait le sens d'un texte. C'est ainsi qu'il peut produire des réponses appropriées à la requête de l'utilisateur.

• Reconnaissance d'entités nommées (NER)

Après avoir effectué une analyse quantitative, les algorithmes de NLP recherchent ensuite les mots qui peuvent être reconnus comme désignant quelque chose. Par exemple, le mot « carrefour » désigne un aménagement, tandis que « Carrefour » désigne une entreprise spécifique, et un algorithme de NLP doit pouvoir reconnaître la différence. La phrase d'exemple « Je veux montrer comment marche le traitement du langage naturel » contient les mots « traitement du langage naturel », que les gens peuvent reconnaître comme désignant une technologie d'IA. Cela est représenté comme suit :

Sortie NER : [("traitement du langage naturel", "Technologie")]

• Analyse du ressenti

Certains ensembles de données, comme un catalogue de pièces détachées pour tondeuses à gazon, peuvent ne pas avoir de tonalité émotionnelle significative. En revanche, une critique de film peut avoir une forte tonalité émotionnelle. Si un ensemble de données a une tonalité, l'analyse du ressenti est l'étape du traitement du langage naturel qui permet de la saisir. Dans l'exemple de phrase, l'analyse du ressenti pourrait ressembler à ceci :

Résultat du ressenti : positif

Analyse syntaxique

Chaque phrase a une structure grammaticale. L'analyse syntaxique désigne le processus qui consiste à analyser cette structure pour identifier les noms, les verbes, les sujets, etc. Ce processus est important, car chaque langue utilise sa propre syntaxe. L'analyse syntaxique est donc essentielle à la traduction automatique. Dans notre exemple de phrase, l'analyse syntaxique pourrait générer le résultat suivant :

Arbre syntaxique : (ROOT (S (NP (PRP Je)) (VP (VBP veux) (S (VP (VBG montrer) (SBAR (WHADVP (WRB comment)) (VP (VBZ marche)) (S (NP (NNP le traitement) (NNP du langage) (NNP naturel)))))))))

Selon l'algorithme spécifique, il y a généralement des étapes supplémentaires. Le résultat est une conversation où la machine semble comprendre vos mots et votre intention et vous répond en langage naturel.

Quels sont les exemples de tâches de traitement du langage naturel ?

Contrôle d'un drone à l'aide de commandes vocales

Même la technologie la plus puissante a une valeur limitée si vous ne savez pas comment l'utiliser. Le traitement du langage naturel rend la technologie plus accessible. Il réduit le besoin de connaissances techniques spécialisées pour profiter des avantages des logiciels ou matériels avancés. Les utilisateurs peuvent interagir avec les systèmes basés sur le NLP par le biais d'une conversation naturelle au lieu de s'appuyer sur des commandes complexes, du code ou des commandes physiques.

Par exemple, une application de commande à distance pour petits drones peut vous permettre de simplement demander à un drone d'effectuer une figure telle qu'un saut périlleux dans les airs, sans avoir à apprendre les commandes complexes que vous devriez autrement utiliser. La possibilité d'utiliser des commandes vocales simples permet à davantage de personnes d'utiliser la technologie.

Obtenir de meilleurs insights pour la gestion de marque

Les gens expriment leurs opinions et leurs préférences tous les jours, et les entreprises ont accès à une grande partie de ces données. Elles utilisent déjà des données telles que celles sur les ventes de produits pour comprendre certains aspects du comportement des clients. Grâce aux solutions de traitement du langage naturel, les ordinateurs peuvent également transformer les conversations sur les réseaux sociaux et les avis clients en ligne en informations exploitables.

Les insights issus du NLP sont d'un autre type que ceux fournis par les analytiques commerciales traditionnelles. Les entreprises utilisent les chiffres de vente pour obtenir des insights opérationnels sur, par exemple, les prévisions ou la gestion des ressources, mais l'analyse basée sur le NLP peut être plus efficace en matière de gestion de la marque ou d'amélioration de l'expérience client.

Éviter la surcharge d'informations

Si vous avez une adresse e-mail professionnelle, vous pensez probablement que la surcharge d'informations est inévitable. Un salarié reçoit en moyenne plus de 120 e-mails par jour. Il n'est donc pas surprenant qu'environ 60 % des collaborateurs ignorent tout simplement les e-mails internes de leur entreprise. Mais si votre application de messagerie dispose de fonctionnalités NLP, elle peut vous aider à éviter la surcharge d'informations. Elle peut filtrer, classer et hiérarchiser les e-mails afin que les plus importants reçoivent l'attention qu'ils méritent.

De même, les systèmes NLP intégrés aux logiciels de collaboration peuvent transcrire et résumer les réunions. Ils peuvent même reconnaître et saisir les points clés abordés lors d'une réunion et indiquer les mesures à prendre. Ce type d'automatisation basée sur le NLP permet aux individus de gagner du temps et augmente l'efficacité globale de l'organisation.

Cas d'utilisation du traitement du langage naturel

Le NLP transforme les secteurs d'activité. Les applications de NLP améliorent l'efficacité des collaborateurs, optimisent l'expérience client et favorisent la prise de décision stratégique dans un large éventail de secteurs. Vous trouverez ci-dessous quelques cas d'utilisation notables pour le NLP dans différents secteurs.

Approches en matière de traitement du langage naturel

La plupart des approches du traitement du langage naturel se répartissent en deux grandes catégories. Elles sont soit basées sur des règles, soit basées sur le Machine Learning.

NLP basé sur des règles

Cette approche vise à identifier un ensemble de règles linguistiques qu'un ordinateur peut suivre pour comprendre et générer du langage humain de manière fiable. Elle est donc fortement orientée vers les aspects linguistiques de la linguistique informatique. Les approches basées sur des règles peuvent être très efficaces si vous utilisez des ensembles de données dans lesquels le langage est à la fois contrôlé et prévisible, comme des documents juridiques ou des manuels techniques.

NLP basé sur le Machine Learning

L'approche du NLP basée sur le Machine Learning utilise diverses méthodes statistiques et algorithmiques. Plutôt que de créer des règles à l'avance, l'objectif est de permettre à un ordinateur d'apprendre à communiquer à partir d'un ensemble de données massif. L'idée est qu'une fois qu'un ordinateur a traité suffisamment d'exemples de langage humain, il identifie les modèles qui constituent un langage humain approprié. Si vous disposez d'ensembles de données suffisamment volumineux, les approches du NLP basées sur le Machine Learning peuvent être très flexibles et remarquablement efficaces.

Petit historique du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel, en tant que branche de l'IA, a commencé à se développer dans les années 1940. Dans les années 1980 et 1990, les solutions informatiques sont devenues plus puissantes et le Machine Learning a commencé à se bonifier. Plus récemment, l'essor du Deep Learning, des réseaux neuronaux et de diverses formes d'IA générative a complètement transformé le traitement du langage naturel.

Événements liés à l'évolution du NLP

• Années 1940 | Les premiers développements du NLP, y compris le Mémorandum Weaver sur la traduction automatique, apparaissent
• Années 1950 | Introduction de la « grammaire universelle » ; proposition de tests de Turing ; émergence du Deep Learning
• Années 1960 | Des chatbots comme ELIZA voient le jour et les théories linguistiques qui sous-tendent le NLP évoluent
• Années 1970 | La théorie de la grammaire des cas et les réseaux sémantiques émergent ; les systèmes basés sur des règles arrivent à maturité et les chatbots prolifèrent
• Années 1980 | Les premiers algorithmes de Machine Learning se développent ; les technologies de reconnaissance vocale évoluent ; la linguistique informatique se développe et la théorie des RNN émerge
• Années 1990 | Les modèles statistiques et les LSTM émergent et la traduction automatique gagne du terrain
• Années 2000 | Le Machine Learning évolue rapidement et les modèles de langage neuronal se développent ; de grandes quantités de données parlées et textuelles deviennent accessibles
• Années 2010 | L'augmentation significative des données disponibles et de la puissance de calcul permet au Deep Learning d'évoluer rapidement
• Années 2020 | Les grands modèles de langage, les modèles de langage pré-entraînés et les transformateurs prennent de l'importance

Aperçu technologique du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un terme générique qui couvre une gamme de technologies et de techniques permettant aux machines de comprendre et de produire le langage humain. Chaque technologie qui sous-tend le NLP relève de l'une de ces deux capacités.

Sous-catégories du NLP

Le traitement du langage naturel couvre une gamme de technologies et de techniques. Mais le but premier du NLP est de permettre aux machines de comprendre et de produire le langage humain. Ces deux capacités sont les principales composantes du traitement du langage naturel.

• Compréhension du langage naturel (NLU) : la compréhension du langage naturel se concentre sur la compréhension et l'interprétation du langage humain. Pour ce faire, les systèmes NLP doivent être capables d'analyser la syntaxe et la sémantique, ainsi que de comprendre la manière dont le contexte affecte le sens dans le langage humain. Cela peut prendre différentes formes, telles que comprendre des questions posées oralement ou effectuer des tâches en suivant des instructions données oralement.
• Génération du langage naturel (NLG) : la génération de langage naturel vise à produire des textes ou des discours semblables à ceux d'un être humain. Pour ce faire, les systèmes NLG doivent être capables de transformer des données non structurées en langage naturel. Cela peut impliquer de résumer des informations ou même de mener des conversations.

Le rôle du Machine Learning dans le NLP

Que pourrait faire un ordinateur s'il pouvait acquérir de nouvelles compétences par lui-même ? C'est ce qu'on appelle le Machine Learning. Le Machine Learning consiste à permettre aux ordinateurs d'apprendre à accomplir des tâches de manière autonome, sans instructions spécifiques.

Dans le cas du NLP, le Machine Learning consiste à créer des modèles qui permettent à la fois de comprendre et de générer du langage naturel. Il utilise des techniques telles que l'apprentissage supervisé, qui consiste à entraîner des modèles sur des données étiquetées, et l'apprentissage non supervisé, qui consiste à entraîner des modèles sur des données non étiquetées.

Le rôle du Deep Learning dans le NLP

Le Deep Learning (apprentissage profond) est une forme spécifique du Machine Learning. Il utilise des réseaux neuronaux composés de plusieurs couches, d'où le terme « profond ». L'« apprentissage » fait référence à l'utilisation d'algorithmes qui identifient puis modélisent des modèles complexes dans des ensembles de données. Le Deep Learning est important pour le NLP, car il a permis d'améliorer considérablement ses performances dans certaines tâches. Il s'agit notamment de la traduction entre différentes langues, de l'analyse des sentiments dans un ensemble de données et de la génération de texte.

Comment les réseaux neuronaux améliorent le NLP

Les réseaux neuronaux sont basés sur l'idée d'utiliser le cerveau humain comme modèle pour le traitement des données. Les réseaux neuronaux permettent aux systèmes de NLP d'être très précis à la fois dans la compréhension et la génération du langage humain. Les réseaux neuronaux peuvent avoir diverses architectures et sont essentiels à de nombreuses applications, telles que les assistants virtuels, les chatbots ou l'analyse de texte automatisée.

Linguistique informatique et NLP

La linguistique informatique est le domaine d'étude qui combine l'informatique et la linguistique pour se concentrer sur le traitement du langage naturel. Elle crée une base théorique permettant aux ordinateurs de comprendre le langage humain.

• Syntaxe

Étudie la structure des phrases et les règles qui rendent les phrases grammaticalement correctes ou incorrectes.

Syntaxe française : « Le chat est assis sur le tapis .»

Syntaxe française incorrecte : « Chat le sur tapis assis. »

• Sémantique

Étudie la signification du langage, notamment la manière dont les mots et les expressions représentent des objets, des actions et des idées.

Phrase : « Le chat est sur le tapis. »

Interprétation sémantique : cela signifie qu'il y a un chat physiquement situé sur un tapis.

• Pragmatique

Étudie la manière dont le contexte influence l'interprétation du langage.

Phrase : « Peux-tu me passer le sel ? »

Interprétation pragmatique : bien qu'il s'agisse d'une question sur une capacité, le contexte montre qu'il faut comprendre qu'il s'agit d'une question de politesse pour demander à quelqu'un de passer le sel.

La linguistique informatique est importante, car elle fait le lien entre la théorie linguistique et les applications concrètes du NLP.

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