Rapport de recherche sur le traitement du langage naturel (NLP)

Langage de traitement naturel Image du haut

La PNL combine des modèles statistiques, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond avec un apprentissage automatique qui imitent le langage humain à l'aide de règles. Lorsqu'elles sont combinées, ces technologies permettent aux ordinateurs de traiter des données textuelles ou audio qui représentent le langage humain et de « comprendre » pleinement la signification du contenu, y compris l'intention et le sentiment de l'orateur ou de l'écrivain. 

L'intégration d'une interface en langage naturel (NLI) permet des interactions fluides et conviviales entre les personnes et les ordinateurs sans avoir besoin de connaissances techniques. De nos jours, de nombreuses entreprises explorent les solutions NLP pour réaliser des économies. De plus, cette technologie peut économiser des ressources, notamment du temps, de l’argent et de la main-d’œuvre.

La valeur marchande de traitement du langage naturel (NLP) était estimé à 15.7 milliards de dollars en 2022. Cependant, les projections indiquent que ce chiffre pourrait atteindre environ 49 milliards de dollars d'ici 2027.

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

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel

Le traitement du langage naturel (TAL) est le processus qui permet aux machines de générer, d'apprendre et d'interpréter le langage humain de manière significative. En effet, les diverses applications du TAL, allant de la traduction instantanée du langage au service client automatisé, soulignent l'importance primordiale de cette technologie.

Le traitement du langage naturel (NLP) traite la parole humaine et les langues naturelles en intégrant de manière transparente l’IA, la linguistique computationnelle et l’informatique. Cette procédure comprend généralement trois éléments. Tout d’abord, le NLP consiste à comprendre le langage naturel reçu par l’ordinateur. L’ordinateur utilise ensuite un processus de reconnaissance vocale qui traduit l’anglais naturel en langage de programmation, grâce à un modèle statistique intégré. Pour ce faire, il décompose un discours récent en petites unités, puis les compare aux unités précédentes issues de modèles de discours antérieurs.

Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?

Comment fonctionne le traitement du langage naturel

In Traitement du langage naturel (NLP), les règles linguistiques, les modèles statistiques et les algorithmes d'apprentissage automatique se combinent pour permettre l'apprentissage, la compréhension et la production du langage humain par ordinateur. Le processus comporte plusieurs étapes clés :

1. Tokenization

De plus, ces petits morceaux, ou jetons, sont constitués de mots ou de phrases qui constituent le texte d'entrée. Par la suite, cette étape permet d'analyser et de comprendre la structure du texte.

2. Marquage d'une partie du discours

Ensuite, lors de la phase de tokenisation, chaque token se voit attribuer une balise de partie du discours, indiquant son type grammatical (tel qu'un nom, un verbe ou un adjectif). Cette étape est cruciale pour comprendre les relations entre les mots d'une phrase.

3. Analyse

Ensuite, l'analyse de la structure syntaxique révèle les relations entre les mots en termes de grammaire et de sens. Cette phase permet finalement de produire un arbre d'analyse qui décrit la structure grammaticale de la phrase.

4. Reconnaissance d'entité nommée (NER)

NER identifie et classe les entités telles que les noms de personnes, de lieux, d'organisations, de dates, etc. dans le texte. Ceci est important pour extraire des informations pertinentes de l’entrée.

5. Analyse des sentiments

De plus, les modèles d'apprentissage automatique sont souvent utilisés pour déterminer le sentiment ou le ton émotionnel exprimé dans le texte. Par conséquent, cela peut être utile pour comprendre les opinions et les attitudes, fournissant des informations précieuses dans diverses applications.

6. Résolution de coréférence

La résolution des références aux entités du texte, telles que les pronoms, garantit une compréhension cohérente du contexte et des relations entre les différentes parties du texte.

7. Analyse sémantique

Le sens du texte est analysé à un niveau plus profond, en tenant compte du contexte et de l'intention. Cela implique de comprendre les relations entre les mots et d’extraire le sens global du contenu.

8. Modèles d'apprentissage automatique

La PNL peut également former des modèles sur de grandes ensembles de données en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage supervisé et non supervisé. Ces modèles peuvent prévoir des événements futurs et effectuer des activités telles que la réponse à des questions, la synthèse et la traduction linguistique en trouvant des modèles et des relations dans les données.

9. Modèles de langage

La PNL a parcouru un long chemin grâce aux modèles de langage modernes tels que les modèles basés sur des transformateurs. Ces modèles, notamment BERT et GPT, peuvent mieux fonctionner dans diverses tâches de PNL en capturant des modèles de langage et un contexte riches.

Avantages d’investir dans la vision par ordinateur

Avantages d’investir dans la vision par ordinateur

Les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) s'appuient sur de puissants algorithmes d'apprentissage automatique (ML), des systèmes basés sur des règles et des informations linguistiques pour interpréter le langage humain, permettant ainsi une communication informatique-texte significative. Investir dans le NLP peut être une décision judicieuse pour plusieurs raisons :

1. Interaction client améliorée

Premièrement, les entreprises peuvent exploiter le PNL pour développer des chatbots, des assistants virtuels et d’autres systèmes de communication qui interagissent de manière significative et naturelle avec les clients. Par conséquent, cela améliore l’expérience utilisateur et augmente la satisfaction client.

2. Récupération efficace des informations

En outre, le traitement du langage naturel améliore l'efficacité opérationnelle en rationalisant les processus de collecte d'informations. Il permet d'extraire des informations précieuses à partir de données textuelles volumineuses, facilitant ainsi une meilleure prise de décision.

3. Services personnalisés

De plus, le NLP permet aux organisations d'offrir des services et des recommandations personnalisés en analysant les préférences et les comportements des utilisateurs à partir de données textuelles. Cela peut ainsi contribuer à accroître la fidélité des clients.

4. Informations issues des données non structurées

De plus, l’analyse des données textuelles par le biais du traitement du langage naturel fournit des informations pertinentes, essentielles pour une meilleure prise de décision. En fait, cela permet de découvrir des modèles, des tendances et des sentiments, qui jouent un rôle essentiel dans la planification stratégique et l’adaptation à la dynamique du marché.

5. Avantage concurrentiel

Les entreprises utilisant la PNL conservent un avantage concurrentiel en étant leader en matière d'innovation, d'engagement des consommateurs et d'efficacité opérationnelle. En outre, la PNL peut distinguer une entreprise des autres dans des secteurs où une communication et une analyse de données efficaces sont cruciales.

6. Économies de coûts

Les gains d’automatisation et d’efficacité générés par la PNL entraînent des réductions de coûts dans diverses opérations de l’entreprise. Une organisation qui s'efforce d'atteindre une plus grande efficacité économique peut constater une diminution de la quantité de travail manuel requis pour des tâches telles que le traitement des données et l'assistance client.

7. Adaptation aux tendances technologiques

 Les entreprises peuvent se positionner pour rester pertinentes et flexibles face à l’évolution des tendances technologiques en investissant dans la PNL. Les entreprises peuvent désormais être compétitives efficacement sur le marché numérique et tirer parti des nouvelles technologies grâce à cette étape intelligente.

8. Amélioration de la prise de décision

Dans l’ensemble, la capacité du PNL à transformer de vastes quantités de données textuelles en informations exploitables offre aux entreprises un avantage concurrentiel, ce qui en fait un investissement précieux dans le paysage actuel axé sur les données.

9. Évolutivité

Les solutions NLP conviennent aux entreprises de différentes tailles en raison de leur capacité à évoluer et à gérer de vastes volumes de données et d'interactions. Ainsi, l’investissement reste rentable même si l’entreprise se développe.

En conclusion, les entreprises cherchant à utiliser la puissance de la compréhension et du traitement du langage peuvent investir dans le traitement du langage naturel (NLP), car il offre de nombreux avantages, allant de l'amélioration des interactions avec les clients à l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et à l'aide à la prise de décision stratégique.

Algorithmes de traitement du langage naturel

Algorithmes de traitement du langage naturel

Les systèmes qui permettent aux ordinateurs de comprendre, de traduire et de générer le langage humain sont basés sur des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP). Plus précisément, ces algorithmes traitent et évaluent les données textuelles en fusionnant des modèles statistiques, des méthodes d'apprentissage automatique et des concepts linguistiques. L'explication suivante offre un aperçu complet des principaux algorithmes de NLP :

1. Tokenization

La première étape consiste à diviser un document texte en unités plus petites, généralement des tokens, comme des mots ou des phrases. Cette étape initiale essentielle est cruciale pour une analyse plus approfondie et contribue à la compréhension de l'organisation du texte.

2. Marquage d'une partie du discours (POS)

Ensuite, le but du balisage des parties du discours (POS) est d'attribuer une étiquette grammaticale à chaque élément textuel (noms, verbes, adjectifs, etc.). Ce faisant, ce processus améliore la compréhension des relations entre les mots en fournissant des détails sur la structure grammaticale du texte.

3. Reconnaissance d'entité nommée (NER)

NER peut les identifier et les classer lorsque des entités, y compris des noms de personnes, de lieux et d'organisations, existent dans un texte. Il est plus facile d'extraire les informations pertinentes et d'identifier les éléments importants, ce qui améliore le sens global du texte.

4. Analyse

De plus, l'analyse syntaxique est le processus d'analyse de la structure grammaticale d'une phrase pour identifier les relations entre les mots. Cette étape permet de créer un arbre d'analyse, qui représente la structure grammaticale de la phrase et aide à comprendre sa syntaxe.

5. Analyse des sentiments

Qu'un texte ait un ton émotionnel neutre, bon ou négatif, l'analyse des sentiments facilite son identification. Cet outil essentiel facilite la compréhension des concepts, sentiments et points de vue présentés dans les publications sur les réseaux sociaux, les avis clients et autres sources textuelles.

6. Traduction automatique

Les algorithmes de traduction automatique traduisent le texte d’une langue à une autre. Il facilite la communication multilingue et est largement utilisé dans des applications telles que les services de traduction linguistique.

7. Intégrations de mots

De plus, les intégrations de mots représentent les mots sous forme de vecteurs numériques dans un espace multidimensionnel en fonction de leurs relations sémantiques. En capturant le sens sémantique et les relations entre les mots, ils permettent aux algorithmes de comprendre le contexte et la similarité.

8. Modèles de langage

Les modèles de langage de formation, tels que ceux basés sur des transformateurs comme BERT et GPT, impliquent l'utilisation de grands ensembles de données. Ainsi, ces modèles deviennent compétents dans la compréhension du contexte et des relations linguistiques, excellant dans diverses tâches de PNL, notamment la production de texte, la réponse aux questions et la compréhension du langage.

9. Résolution de coréférence

La résolution de coréférence identifie les références à la même entité dans un texte, telles que les pronoms faisant référence à des noms. Il garantit la cohérence et la compréhension des relations entre les entités du texte.

10. Modélisation de sujets

Les algorithmes de modélisation de sujets identifient les sujets présents dans une collection de documents. Ils aident à organiser et à résumer de gros volumes de texte en identifiant des thèmes communs.

À mesure que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond continuent de progresser, les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) progressent également. Cela permet à ces algorithmes de gérer des problèmes linguistiques de plus en plus complexes et de faire progresser la compréhension du langage naturel dans les applications d’intelligence artificielle.

Cas d'usage

Cas d'usage

Le traitement du langage naturel (NLP) a connu de nombreuses applications dans divers secteurs, démontrant son adaptabilité et son influence positive. Voici de grands cas d’utilisation de la PNL dans différents secteurs :

  • matière de soins de santé

Avec la PNL, le domaine médical a connu une transformation significative. La PNL a révolutionné l'accessibilité des données dans les dossiers de santé électroniques (DSE), facilitant activement l'extraction d'informations précieuses à partir de dossiers médicaux non structurés. Cette amélioration aide activement les professionnels de la santé à prendre des décisions éclairées. De plus, la PNL joue un rôle crucial dans la simplification du processus d’enregistrement clinique en automatisant l’extraction et la synthèse d’informations cruciales à partir de notes et de rapports cliniques détaillés.

  • Finance

Dans le secteur financier, la PNL est essentielle, notamment pour l’analyse des sentiments en vue du trading. La PNL aide à prédire le sentiment du marché en examinant les médias sociaux et l'actualité financière, fournissant ainsi aux traders des informations importantes, essentielles pour prendre des décisions judicieuses. De plus, les chatbots automatisés de l'assistance client utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour répondre aux questions courantes, améliorant ainsi la qualité du service client dans le secteur financier.

  • E-commerce

Dans le monde dynamique du commerce électronique, la PNL occupe une place centrale. Les avis et commentaires des clients sont méticuleusement analysés pour générer des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi l'expérience d'achat globale. De plus, le NLP améliore les algorithmes de recherche, rendant la découverte de produits plus efficace sur la base de requêtes en langage naturel.

  • Service client

La PNL renforce le domaine du service client en facilitant les chatbots intelligents et les assistants virtuels. Ces entités automatisées comprennent et répondent aux requêtes des clients, optimisant ainsi l'efficacité des opérations du service client.

  • Légal

Les algorithmes NLP arrivent au premier plan dans le secteur juridique en simplifiant la synthèse des documents. Cela aide les professionnels du droit à examiner et analyser rapidement les documents juridiques. De plus, l’analyse des contrats bénéficie du NLP, car les informations et clauses clés sont extraites efficacement, minimisant ainsi le temps de révision manuelle.

  • Marketing

Le paysage marketing adopte la PNL pour la surveillance des médias sociaux, le suivi des mentions de marque, des sentiments et des commentaires des clients afin d'en tirer des informations marketing précieuses. Les outils basés sur la PNL jouent également un rôle central dans la génération de contenu marketing pertinent et engageant.

  • Ressources Humaines

NLP rationalise le processus de recrutement en automatisant la sélection des CV et en extrayant les informations pertinentes pour faciliter une évaluation efficace des candidats. De plus, les outils NLP analysent les commentaires des employés, offrant aux organisations des informations précieuses pour répondre aux préoccupations et améliorer l'environnement de travail global.

  • Education

Dans le domaine éducatif, les algorithmes de PNL améliorent l'efficacité du processus de notation, en fournissant un retour rapide sur les dissertations et les devoirs. De plus, les expériences d'apprentissage personnalisées sont enrichies car le PNL analyse les données de performance individuelles des élèves pour adapter le contenu pédagogique et soutenir des parcours d'apprentissage personnalisés. En conséquence, les élèves bénéficient d'un parcours éducatif plus ciblé et plus engageant, ce qui améliore en fin de compte leurs résultats d'apprentissage globaux.

  • Télécommunications

Le support client du secteur des télécommunications bénéficie de chatbots pilotés par NLP, qui traitent les requêtes courantes et réduisent la charge des équipes d'assistance. L'analyse des pannes du réseau est également rationalisée grâce à l'application du NLP pour analyser les journaux du réseau, identifiant les modèles indiquant des pannes potentielles.

  • Voyage et hospitalité

Les services de traduction basés sur la PNL s'avèrent inestimables pour aider les voyageurs à communiquer efficacement dans plusieurs langues. De plus, les avis des clients font l'objet d'une analyse approfondie, fournissant aux entreprises du secteur du voyage et de l'hôtellerie des informations précieuses sur la qualité du service et les domaines à améliorer.

Démarrez avec le traitement du langage naturel (NLP) avec Macgence

La technologie de traitement du langage naturel (NLP) connaît une large adoption parmi les entreprises qui cherchent à améliorer le traitement des données basées sur le langage. Dans ce contexte, Macgence, un fournisseur de données de formation en IA réputé, aide ses clients dans le domaine du NLP en :

1. Aligner les solutions NLP avec des objectifs commerciaux spécifiques.

2. Développer et entraîner des modèles d'IA à l'aide de données linguistiques historiques pour affiner et optimiser les solutions NLP.

3. Créer des interactions linguistiques personnalisées et établir une identité linguistique distincte.

4. Intégrer la technologie NLP de manière transparente dans les logiciels d'entreprise existants.

5. Évaluer l'impact et affiner les plates-formes PNL pour des performances optimales.

En tant que partenaire technologique, Macgence vous offre la confiance nécessaire pour adopter des technologies NLP transformatrices. Par conséquent, contactez-nous pour offrir à vos clients une expérience NLP réactive et personnalisée.

Partagez :

Facebook
Twitter
Pinterest
LinkedIn

Parlez à un expert

En m'inscrivant, je suis d'accord avec Macgence Privacy Policy et Conditions d’utilisation et je donne mon consentement pour recevoir des communications marketing de Macgence.
Remonter en haut