11 cas d'utilisation de la PNL : mettre la technologie de compréhension du langage au travail

Le traitement du langage naturel (TAL), qui englobe des domaines tels que la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, a été développé pour mieux comprendre et traiter le langage humain. En termes simples, il fait référence à la technologie qui permet aux machines de comprendre la parole humaine.

La PNL est utilisée pour développer des systèmes capables de comprendre le langage humain dans divers contextes, y compris la syntaxe, la sémantique et le contexte du langage. En conséquence, les ordinateurs peuvent reconnaître la parole, comprendre le texte écrit et traduire entre les langues.

Avec l'avancement des technologies d'apprentissage en profondeur, de l'apprentissage automatique et des techniques d'étiquetage des données NLP, la NLP est devenue de plus en plus populaire. Les algorithmes NLP peuvent analyser de grands ensembles de données pour détecter des modèles dans le texte et extraire des informations significatives. Grâce à cette technologie, les ordinateurs peuvent désormais traiter automatiquement de grandes quantités de données, notamment des e-mails, des SMS et des tweets.

En plus de créer du texte en langage naturel, la PNL peut également générer du texte structuré à diverses fins. Pour réaliser le texte structuré, des algorithmes sont utilisés pour générer un texte ayant la même signification que l'entrée. Le processus peut être utilisé pour rédiger des résumés et générer des réponses aux demandes des clients, entre autres applications.

Le domaine du traitement du langage naturel traite de l'interprétation et de la manipulation des langues naturelles et peut donc être utilisé pour une variété d'applications linguistiques. Un large éventail d'applications du traitement du langage naturel peut être trouvé dans de nombreux domaines, y compris la reconnaissance vocale et la compréhension du langage naturel. La PNL génère et extrait des systèmes d'information, de traduction automatique, de synthèse et de dialogue. Le système peut également être utilisé pour analyser les sentiments et générer des résumés automatiques.

Avec des méthodes d'étiquetage de données PNL améliorées dans la pratique, la PNL devient de plus en plus populaire dans diverses applications d'IA puissantes. En plus de créer une communication efficace entre les machines et les humains, la PNL peut également traiter et interpréter des mots et des phrases. L'analyse de texte, la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la génération de langage naturel ne sont que quelques-uns des cas d'utilisation de la technologie NLP. La PNL peut être utilisée pour résoudre des problèmes complexes dans un large éventail de secteurs, notamment la santé, l'éducation, la finance et le marketing.

Il aide les machines à développer des applications plus sophistiquées et avancées de l'intelligence artificielle en fournissant une meilleure compréhension du langage humain. Un système de traitement du langage naturel fournit aux machines un moyen plus efficace d'interagir avec les humains et de mieux comprendre leurs pensées.

Dans diverses industries, des applications de traitement du langage naturel sont en cours de développement pour automatiser les tâches qui étaient auparavant effectuées manuellement. Au fil des années, nous verrons de plus en plus d'applications de la technologie NLP à mesure qu'elle continue de progresser.

Vous trouverez ici un guide pratique pour explorer les capacités et les cas d'utilisation de la technologie de traitement du langage naturel (TAL) et déterminer son adéquation à un large éventail d'applications.

Dans presque tous les secteurs, les chatbots sont utilisés pour offrir aux clients des expériences plus pratiques et personnalisées, et le NLP joue un rôle clé dans le fonctionnement des systèmes de chatbot. Les systèmes automatisés basés sur l'étiquetage des données NLP permettent aux ordinateurs de reconnaître et d'interpréter le langage humain. Cela conduit au développement d'applications de chatbot qui peuvent être intégrées dans des plateformes en ligne pour comprendre les requêtes des utilisateurs et y répondre avec des réponses appropriées.

Les chatbots compatibles NLP peuvent offrir des réponses plus personnalisées car ils comprennent le contexte des conversations et peuvent répondre de manière appropriée. Les chatbots utilisant la PNL peuvent également identifier les termes pertinents et comprendre un langage complexe, ce qui les rend plus efficaces pour répondre avec précision. Un chatbot utilisant la PNL peut également apprendre des interactions de ses utilisateurs et fournir de meilleurs services au fil du temps en fonction de cet apprentissage.

Une approche basée sur la PNL pour la classification de texte implique l'extraction d'informations significatives à partir de données textuelles et leur catégorisation selon différents groupes ou étiquettes. Des techniques NLP telles que la tokenisation, le marquage des parties du discours, la reconnaissance d'entités nommées et l'analyse des sentiments sont utilisées pour y parvenir.

En utilisant les techniques ci-dessus, le texte peut être classé en fonction de son sujet, de son sentiment et de son intention en identifiant les aspects importants. Il existe de nombreuses applications possibles pour cette approche, telles que la classification des documents, le filtrage des spams, la synthèse des documents, l'extraction des rubriques et la synthèse des documents.

En plus d'aider les machines à analyser, interpréter et traiter les langages naturels, le traitement du langage naturel permet également la traduction automatique. L'utilisation de la PNL est une méthode principale pour construire des systèmes de traduction automatique pour traduire du texte entre les langues. En analysant les textes sources, en identifiant leur sens et en générant des traductions dans la langue cible qui transmettent le même sens, la traduction automatique utilise le traitement du langage naturel.

Un système de traduction automatique basé sur la PNL capture des modèles linguistiques et des données sémantiques à partir de grandes quantités de données bilingues à l'aide d'algorithmes sophistiqués. Un mot, une phrase ou d'autres éléments dans la langue source sont détectés par l'algorithme, puis un mot, une phrase ou un élément dans la langue cible qui a la même signification est détecté par l'algorithme. La précision de la traduction des systèmes de traduction automatique peut être améliorée en tirant parti du contexte et d'autres informations, notamment la structure et la syntaxe des phrases.

Le traitement du langage naturel (NLP) intègre la reconnaissance d'entités nommées (NER) pour identifier et classer des entités nommées dans des textes, telles que des personnes, des organisations, des lieux, des dates, etc. Le NER est une partie importante de nombreuses applications NLP, y compris la traduction automatique, le résumé de texte et la question-réponse. Il s'agit de classer les mots d'un texte en différentes catégories, telles que les personnes, les organisations, les lieux, les dates, etc.

Le processus NER reconnaît et identifie les entités textuelles à l'aide de techniques telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les systèmes basés sur des règles. L'utilisation de systèmes basés sur l'apprentissage automatique implique l'apprentissage avec des modèles d'apprentissage supervisé, puis la classification des entités dans un texte après avoir appris à partir de données PNL correctement étiquetées. À l'aide de machines à vecteurs de support (SVM), par exemple, un système basé sur l'apprentissage automatique peut être en mesure de construire un système de classification des entités dans un texte basé sur un ensemble de données étiquetées.

Dans le cadre du traitement du langage naturel (NLP), Natural Language Generation (NLG) génère un langage naturel basé sur des données structurées, telles que des bases de données ou des graphes sémantiques. Les systèmes NLG automatisés produisent du texte lisible par l'homme, tel que des articles, des rapports et des résumés, pour automatiser la production de documents.

La NLG implique l'analyse, l'interprétation et le formatage des données d'entrée afin qu'elles soient lisibles par les humains en générant un texte qui transmet avec précision à la fois les données et leur signification. La signification des données d'entrée peut également être comprise par les systèmes NLG utilisant des techniques de compréhension du langage naturel (NLU).

Un système de questions-réponses (QA) analyse la question d'un utilisateur et fournit une réponse pertinente, qui est un type de tâche de traitement du langage naturel (NLP). La compréhension du langage naturel, l'analyse des sentiments, la recherche d'informations et l'apprentissage automatique sont quelques-unes des facettes des systèmes NLP utilisés pour accomplir cette tâche.

Dans la compréhension du langage naturel (NLU), le contexte et l'intention sont identifiés en analysant le langage utilisé par l'utilisateur dans sa question. Par conséquent, le système peut déterminer quelle méthode est la plus appropriée pour répondre à la demande de l'utilisateur. Il est nécessaire que le système soit capable de reconnaître et d'interpréter les mots, les phrases et la grammaire utilisés dans la question pour atteindre cet objectif.

Un système de questions-réponses est une approche permettant de récupérer des informations pertinentes à partir d'un référentiel de données. Sur la base des données disponibles, le système peut fournir la réponse la plus précise. Au fil du temps, l'apprentissage automatique basé sur la PNL améliore la précision du système de questions-réponses. De cette façon, le système QA devient plus fiable et plus intelligent à mesure qu'il reçoit plus de données.

L'utilisation de la PNL peut également conduire à la création d'un système de désambiguïsation du sens des mots. WSD (Word Sense Disambiguation) décrit le processus de détermination de la signification d'un mot dans un contexte donné à l'aide du traitement du langage naturel (TAL).

Ce système attribue le sens correct aux mots ayant plusieurs sens dans une phrase d'entrée. Pour cela, des données peuvent être collectées à partir de diverses sources, notamment des corpus Web, des dictionnaires et des thésaurus, afin de former ce système. Lorsque le système a été formé, il peut identifier le sens correct d'un mot dans un contexte donné avec une grande précision.

Il existe de nombreuses façons d'utiliser la PNL pour la désambiguïsation du sens des mots, comme l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, les bases de données lexicales, les réseaux sémantiques et les statistiques. La méthode supervisée consiste à étiqueter les données NLP pour entraîner un modèle à identifier le sens correct d'un mot donné, tandis que la méthode non supervisée utilise des données non étiquetées et des paramètres algorithmiques pour identifier les sens possibles.

Les significations des mots peuvent être déterminées par des bases de données lexicales qui stockent des informations linguistiques. Avec les réseaux sémantiques, le contexte d'un mot peut être déterminé par la relation entre les mots. La dernière étape du processus consiste à utiliser des méthodes statistiques pour identifier la signification la plus probable d'un mot en analysant les modèles de texte.

Une technique de résumé de texte utilise le traitement du langage naturel (TAL) pour distiller un morceau de texte en ses points principaux. Un document peut être compressé sous une forme plus courte et plus concise en identifiant les informations les plus importantes. Les résumés de texte sont générés par des techniques de traitement du langage naturel telles que la compréhension du langage naturel (NLU), l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur aident à générer le résumé en identifiant les sujets et entités clés dans le texte.

Dans la synthèse de texte, la PNL aide également à identifier les principaux points et arguments du texte et leur relation les uns avec les autres. Un système de traitement du langage naturel pour la synthèse de texte peut produire des résumés à partir de longs textes, y compris des articles dans des magazines d'actualités, des documents juridiques et techniques et des dossiers médicaux. En plus d'identifier les sujets clés et de classer le texte, le résumé de texte peut être utilisé pour classer les textes.

Le processus d'analyse des sentiments consiste à analyser les émotions exprimées dans une question. Il permet au système de déterminer la réaction émotionnelle de l'utilisateur à la question, ce qui peut aider à contextualiser la réponse. En NLP (Natural Language Processing), le langage humain est analysé, compris et interprété par l'intelligence artificielle.

Le regroupement de texte, l'analyse des sentiments et la classification de texte sont quelques-unes des tâches qu'il peut effectuer. Dans le cadre de la PNL, l'analyse des sentiments détermine l'attitude d'un orateur ou d'un écrivain envers un sujet ou un contexte plus large. Les articles de presse, les médias sociaux et les avis des clients sont les formes de texte les plus courantes à analyser et à détecter.

La classification de texte, le regroupement et l'analyse des sentiments sont quelques-unes des techniques utilisées par la PNL pour traiter de grandes quantités de données textuelles. Dans la classification de texte, les documents se voient attribuer des étiquettes en fonction de leur contenu. La méthode de regroupement de texte regroupe les documents dont le contenu est similaire. Pour améliorer leurs produits et services, les entreprises utilisent l'analyse des sentiments pour comprendre le sentiment de leurs clients. En plus de mesurer l'opinion publique, il est également utilisé pour mesurer la popularité d'un sujet ou d'un événement.

Avec la PNL, il est possible de concevoir des systèmes capables de reconnaître et de comprendre le langage parlé, ainsi que de répondre de manière appropriée - nous appelons cela la reconnaissance vocale. Les technologies NLP, telles que la reconnaissance automatique de la parole (ASR) et la synthèse vocale (TTS), sont utilisées pour la reconnaissance vocale.

Avec ASR, les mots prononcés peuvent être reconnus et compris. Les algorithmes déterminent la langue et le sens des mots prononcés par le locuteur. Une technologie de synthèse vocale (TTS) génère de la parole à partir du texte, c'est-à-dire que le programme génère une sortie audio à partir d'une entrée de texte.

Un système peut reconnaître des mots, des phrases et des concepts basés sur des algorithmes NLP, qui lui permettent d'interpréter et de comprendre le langage naturel. Un modèle informatique peut être utilisé pour déterminer le contexte et la signification d'un mot, d'une expression ou d'une phrase en fonction de son contexte et de sa signification.

Le système peut alors répondre de manière appropriée en fonction de l'intention de l'utilisateur. Une approche efficace et naturelle de la reconnaissance vocale est obtenue en combinant des algorithmes basés sur l'étiquetage des données NLP, des modèles ML, ASR et TTS. L'utilisation de systèmes de reconnaissance vocale peut être utilisée comme moyen de contrôler des assistants virtuels, des robots et des systèmes domotiques avec des commandes vocales.

La liaison d'entités est un processus d'identification et de liaison d'entités dans un document texte. La PNL est essentielle dans la recherche d'informations (RI) concernant la liaison appropriée des entités. Une entité peut être liée dans un document texte à une base de données d'entités, telle qu'une personne, un lieu, une entreprise, une organisation ou un produit. Grâce à ce processus, les moteurs de recherche peuvent mieux comprendre le texte et les résultats de la recherche sont également améliorés.

L'utilisation du langage naturel pour lier des entités est une entreprise difficile en raison de sa complexité. Les techniques de PNL sont utilisées pour identifier et extraire des entités du texte afin d'effectuer une liaison d'entités précise. Dans ces techniques, des entités nommées sont reconnues, des balises de partie du discours sont attribuées et des termes sont extraits. Il est alors possible de relier ces entités à des bases de données externes telles que Wikipédia, Freebase et DBpedia, entre autres, une fois qu'elles ont été identifiées.

Il devient de plus en plus important pour les organisations d'utiliser le traitement du langage naturel pour la liaison d'entités alors qu'elles s'efforcent de mieux comprendre leurs données. De nombreuses applications d'analyse de texte et d'optimisation des moteurs de recherche (SEO) l'utilisent pour classer les résultats les plus pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur. En plus d'améliorer les résultats des moteurs de recherche, le NLP pour Entity Linking peut également aider les organisations à mieux comprendre leurs données grâce à une meilleure compréhension du texte.

La PNL est un domaine émergent de l'intelligence artificielle et a un potentiel considérable à l'avenir. Cette technologie a le potentiel de révolutionner nos interactions avec les machines et d'automatiser les processus pour les rendre plus efficaces et pratiques. Le traitement automatique du langage naturel (NLP) pourrait un jour générer et comprendre automatiquement le langage naturel, révolutionnant ainsi l'interaction homme-machine.

En utilisant des techniques avancées d'étiquetage de données PNL et des innovations en IA, des modèles d'apprentissage automatique peuvent être créés et des systèmes de prise de décision intelligents peuvent être développés, ce qui rend la PNL de plus en plus utile. En plus de comprendre le langage humain en temps réel, la PNL peut être utilisée pour développer des machines interactives qui fonctionnent comme une grille de communication intégrée entre les humains et les machines. En conclusion, on s'attend à ce que la PNL joue un rôle important dans la technologie de l'IA pour les années à venir.

Plus de 10 ans d'expérience dans l'apprentissage automatique et l'IA pour la collecte et la fourniture des ensembles de données de formation nécessaires au développement de l'apprentissage automatique et de l'IA avec des tests de qualité et de précision. Équipé d'une qualification supplémentaire en recherche et développement en apprentissage automatique et en intelligence artificielle pour les applications de modèles commerciaux et de systèmes pour différentes industries.