Renforcez l'annotation de texte NLP grâce à la collaboration homme-IA

Annotation de texte PNL

L’intelligence artificielle et ses applications sont là pour rester. Cette technologie a changé la façon dont nous interagissons avec le monde et est passée d’un rêve de science-fiction à une partie essentielle de nos vies. Certains des sous-domaines de l'IA les plus développés sont l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Ces sous-domaines ont des applications différentes ; la plupart du temps, ces sous-domaines fonctionnent en convergence. Par exemple, de nombreux modèles de traitement du langage naturel utilisent l’apprentissage automatique pour établir des canaux de communication entre les humains et les machines. Dans ce blog, nous examinerons la PNL, la compréhension de Annotation de texte PNL, ses types et bien plus encore.

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?

Traitement du langage naturel (NLP) est l’un des plus grands sous-domaines de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, manipuler et interpréter le langage humain. L'annotation de texte NLP utilise des données textuelles et vocales pour former des modèles tels que les chatbots, les moteurs de traduction automatique, les robots vocaux et l'analyse des sentiments, améliorant ainsi la productivité de nombreuses entreprises telles que la santé, la banque, l'assurance, le commerce électronique, les télécommunications, etc.

De nombreux modèles textuels de PNL sont développés en convergence avec l’apprentissage automatique supervisé ou semi-supervisé, et pour développer un modèle de traitement du langage naturel basé sur cet apprentissage, nous avons besoin de nombreux corpus de textes annotés. Un corpus de texte annoté signifie des données textuelles en quantités énormes avec une annotation appropriée de chaque entité pour des cas d'utilisation donnés. L'étiquetage de ce type de données demandera beaucoup de travail, mais heureusement, Macgence a des annotateurs expérimentés pour traiter une telle quantité de données non étiquetées. Dans les plus brefs délais, Macgence aidera les développeurs d'annotations de texte PNL à étiqueter toutes les données textuelles afin que vous puissiez entraîner leur modèle à l'analyse des sentiments.

Qu’est-ce que l’annotation de texte dans l’apprentissage automatique ?

L'annotation de données textuelles peut attribuer des étiquettes ou des métadonnées à un document ou à des parties de son contenu, comme des mots-clés, des expressions et des phrases. Le texte annoté aide les machines à comprendre le contexte des langages humains. Des mots similaires utilisés par des personnes peuvent avoir des intentions ou des sentiments différents, et les techniques d'annotation de texte PNL nous aident à comprendre le véritable sens des mots ou le contexte d'une phrase ou d'un document texte donné.

Types de techniques d'annotation de texte

Types de techniques d'annotation de texte
Annotation de sentiments

Souvent, les humains ont tendance à être sarcastiques dans leurs réponses. Surtout sur les sites Web et les avis, nous avons tendance à partager nos mauvaises expériences avec un restaurant ou un hôtel par le sarcasme, et les machines pourraient facilement les interpréter à tort comme des compliments. Si chaque commentaire sarcastique était appris comme un compliment par des machines, cela fausserait complètement les résultats. C'est pourquoi l'annotation des sentiments devient cruciale. Cette technique précise l'émotion ou l'attitude derrière une phrase (sarcasme) ; chaque phrase est étiquetée comme neutre, positive ou négative.  

Intention Annotation

Cette technique différencie les intentions des utilisateurs. Lorsqu’ils interagissent avec des chatbots, différents utilisateurs réagissent avec des intentions différentes. Certains demandent des relevés, d’autres commandent des réponses en cas de surcharge, quelques-uns confirment le débit d’argent et bien plus encore. Ces types distincts de désirs sont classés par des étiquettes appropriées dans cette technique. 

Annotation d'entité

Il s'agit de la technique d'annotation de texte PNL la plus cruciale, utilisée pour identifier, marquer et attribuer plusieurs entités dans un texte ou une phrase donnée. Nous pourrions décomposer davantage l'annotation d'entité comme suit :

  • Marquage de phrases clés – il s’agit de localiser et d’identifier des mots-clés dans un texte.
  • Reconnaissance d'entité nommée – cela implique d’annoter des noms propres tels que des noms de personnes, de lieux, de pays, etc.
  • Parties de l'annotation vocale implique d'identifier des noms, des verbes, des adjectifs, des signes de ponctuation, des prépositions et bien plus encore dans une phrase.
Classification du texte

Autrement appelés classification de documents ou catégorisation de texte, les annotateurs de texte PNL lisent des morceaux de paragraphes ou de phrases et comprennent les sentiments, les émotions et les intentions qui se cachent derrière eux. Ils classent ensuite le texte en fonction de leur compréhension en catégories spécifiées par leurs projets. Cela peut être aussi simple que de classer une partie de l'article dans la catégorie divertissement ou sport, ou aussi complexe que de catégoriser des produits dans une boutique de commerce électronique. 

Annotation linguistique

L'annotation linguistique implique un peu de tout ce dont nous avons discuté jusqu'à présent, mais la seule différence ici est que le processus d'annotation est effectué sur la base de données linguistiques. Pour cette raison, cette technique implique un type d'annotation supplémentaire appelé annotation phonétique, où les intonations, les pauses naturelles, l'accentuation, etc. sont étiquetées.

Cas d'utilisation de l'annotation de texte

L'annotation de texte est utilisée dans diverses industries et secteurs où le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique sont utilisés. Voici quelques secteurs dans lesquels l’annotation de texte PNL est couramment utilisée :

Recherche médicale et soins de santé :

  • Les annotateurs peuvent annoter du texte dans la littérature médicale avec des termes liés aux maladies, aux affections et aux traitements pour créer ensembles de données pour la découverte de connaissances et l’extraction d’informations.

Finances:

  • Les institutions financières utilisent l'annotation de texte NLP pour analyser les actualités, les publications sur les réseaux sociaux et les rapports financiers afin de mesurer le sentiment du marché.
  • Les analystes annotent les documents financiers pour extraire des informations pertinentes pour l’évaluation des risques et la prise de décision.

Commerce de détail et commerce électronique :

  • Le commerce électronique utilise l'annotation de texte pour extraire les attributs des produits, analyser le sentiment des clients à partir des avis et catégoriser les produits.
  • Il aide à comprendre les tendances, les préférences de produits et les commentaires des clients.

Service client et support:

  • Les entreprises classent et examinent la correspondance par courrier électronique, les transcriptions de discussions et les tickets d'assistance client à l'aide de l'annotation de texte NLP pour accélérer les temps de réponse et détecter les problèmes récurrents.

Juridique et conformité :

  • Les professionnels du droit utilisent l’annotation de texte pour catégoriser et extraire des données à des fins de recherche juridique et de conformité à partir de contrats, de jurisprudence et de documents juridiques.

Comment l'approche HITL (Human-in-the-loop) de Macgence est-elle utile ?

Comment le HITL de Macgence

Les principaux avantages de l'approche HITL dans l'annotation de texte NLP incluent :

Précision et qualité améliorées

Les experts de Macgence comprennent mieux les données ambiguës et complexes, ce qui leur permet d'identifier et de corriger les erreurs que les systèmes automatisés pourraient négliger. Ceci est particulièrement bénéfique dans les scénarios impliquant des données rares ou des langages avec des exemples limités, où les algorithmes d'apprentissage automatique seuls peuvent avoir des difficultés.

Compréhension contextuelle améliorée

Les humains apportent un jugement nuancé et des connaissances contextuelles à l'annotation de texte PNL, ce qui est crucial pour les tâches nécessitant des interprétations subjectives, telles que l'analyse des sentiments. L'implication humaine de Macgence garantit un étiquetage plus précis et significatif des données.

Résolution des cas extrêmes

HITL est utile pour traiter des cas extrêmes complexes qui nécessitent un jugement et un raisonnement humains, souvent difficiles à gérer avec précision. Les annotateurs humains de Macgence peuvent s'assurer qu'ils étiquettent correctement ces instances rares ou complexes, ce qui améliore la fiabilité et les performances des modèles d'IA formés sur ces données.

Amélioration continue:

L'approche HITL facilite une boucle de rétroaction itérative, dans laquelle des annotateurs humains fournissent des informations et des commentaires pour améliorer les systèmes automatisés. Cette collaboration conduit à des améliorations continues de la précision et de la qualité des annotations au fil du temps.

Apprentissage actif et requêtes

Les systèmes HITL peuvent utiliser des techniques d'apprentissage actif, dans lesquelles le modèle interroge les humains pour obtenir des annotations sur des exemples incertains ou difficiles, concentrant ainsi l'effort humain sur les instances les plus informatives. Cela optimise le processus d'annotation et améliore la précision des annotations tout en réduisant l'effort global.

Contrôle de qualité

Les annotateurs humains adhèrent à des mesures et directives de contrôle de qualité spécifiques, garantissant que les annotations répondent aux normes souhaitées avec Macgence. Des techniques telles que l'implication d'un annotateur tiers pour le consensus ou l'utilisation de stratégies de création de consensus. Entre plusieurs annotateurs, améliorez la fiabilité et réduisez l'impact des biais individuels.

Macgence s'appuie sur l'approche HITL dans l'annotation de texte NLP et combine les atouts de l'intelligence humaine et des capacités de l'IA. Il en résulte des modèles NLP plus fiables, plus précis et plus contextuellement nuancés. Cette synergie est essentielle pour améliorer l'efficacité de l'annotation de données pilotée par l'IA. En particulier dans les tâches d'annotation complexes, ambiguës ou hautement subjectives.

Obtenez des solutions d'étiquetage plus rapides pour les ensembles de données textuelles

Je suis passionné par l'aide aux développeurs d'IA depuis de nombreuses années dans le secteur. Chez Macgence, nous nous appuyons sur des pratiques de classe mondiale pour fournir des solutions à chaque étape des exigences des ensembles de données d'IA. De la sélection du bon type de données et de la structuration des données non structurées à la collecte de données personnalisées par étape et aux ensembles de données prêts à l'emploi pré-étiquetés.

Conclusion

L'annotation de texte NLP est l'épine dorsale de la formation et de l'amélioration des modèles NLP. Des étapes initiales de la collecte et de la préparation des données aux processus détaillés du flux de travail d'annotation, du contrôle qualité et de l'intégration avec les modèles d'apprentissage automatique. Chaque étape est cruciale pour garantir l'efficacité et la précision des applications NLP. L'avenir de l'annotation de texte, marqué par les progrès des outils basés sur l'IA. Des directives améliorées et l'utilisation de données synthétiques laissent entrevoir un paysage plus efficace et plus sophistiqué. Le principal point à retenir est qu'à mesure que le NLP continue d'évoluer, l'importance des processus d'annotation de texte méticuleux et avancés deviendra de plus en plus importante. Façonner les futures capacités de l'IA dans la compréhension et le traitement du langage humain.

FAQ

Q- Qu’est-ce qui rend l’annotation de texte significative ?

Réponse : – Dans les tâches PNL, l'annotation de texte est essentielle pour la formation des modèles d'apprentissage automatique. Relier des caractéristiques ou des catégories distinctes à divers segments textuels facilite la compréhension et le processus d'apprentissage des algorithmes.

Q- Comment fonctionne la PNL ?

Réponse : – La PNL utilise diverses techniques, telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, pour analyser et traiter les données en langage naturel.

Q- Quel est le lien entre l’annotation de texte et l’apprentissage supervisé ?

Réponse : – L'apprentissage supervisé utilise des données textuelles annotées pour former des modèles d'apprentissage automatique. Les modèles acquièrent des modèles à partir d'exemples étiquetés pour prédire les résultats des données nouvellement découvertes.

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