Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine dynamique de l'intelligence artificielle (AI) et de l'apprentissage automatique (ML) qui se consacre à permettre aux ordinateurs de comprendre, de traiter, d'interpréter et de générer du langage humain - à la fois du texte et de la parole. Il combine la linguistique informatique avec la modélisation statistique, le ML et les modèles de Deep Learning (DL) pour combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique. L'objectif est de permettre aux machines d'interagir avec le langage d'une manière qui soit à la fois significative et utile.
Concepts clés de la PNL
Le NLP comprend plusieurs tâches essentielles qui décomposent le langage en éléments compréhensibles pour les machines :
- Tokénisation: Le processus de division du texte en unités plus petites, telles que des mots ou des sous-mots (tokens).
- Étiquetage des parties du discours (POS) : Attribution de catégories grammaticales (nom, verbe, adjectif) à chaque jeton.
- Reconnaissance des entités nommées (NER): Identifier et catégoriser les entités clés dans le texte, comme les noms de personnes, d'organisations, de lieux, de dates, etc.
- Analyse de sentiment: Détermination du ton émotionnel (positif, négatif, neutre) exprimé dans un texte.
- Traduction automatique: Traduire automatiquement un texte ou un discours d'une langue à une autre. Cette technique est illustrée par des outils tels que Google Translate.
- Modélisation du langage: Prédire la probabilité d'une séquence de mots, fondamentale pour des tâches telles que la génération de texte.
Applications de la PNL
La PNL alimente une vaste gamme d'applications qui transforment les industries et les interactions quotidiennes :
- Assistants virtuels et chatbots : Les systèmes comme Amazon Alexa, Google Assistant et les chatbots du service client utilisent le NLP pour comprendre les requêtes des utilisateurs et y répondre naturellement. Ils emploient des techniques telles que la reconnaissance vocale et la compréhension du langage naturel (NLU).
- Analyse des sentiments pour les études de marché : Les entreprises analysent les posts sur les médias sociaux, les avis des clients et les réponses aux sondages à l'aide de l'analyse des sentiments pour évaluer l'opinion publique sur les produits ou les marques, ce qui permet d'éclairer les stratégies commerciales. Explore les cas d'utilisation de l'IA pour plus d'exemples.
Parmi les autres applications courantes, on peut citer le filtrage des courriels indésirables, le résumé de texte, les moteurs de recherche sémantique et les outils de correction grammaticale comme Grammarly.
La PNL et les concepts apparentés
Bien qu'elle soit apparentée, la PNL diffère des termes similaires :
- Compréhension du langage naturel (NLU) : Un sous-domaine du NLP spécifiquement axé sur la compréhension de la lecture par la machine - comprendre le sens derrière le texte. Le NLP est plus large, il englobe la génération et d'autres tâches également.
- Génération de texte: Une application spécifique du NLP qui se concentre sur la production d'un texte de type humain.
- Vision par ordinateur (VA): Traite de l'interprétation des informations visuelles à partir d'images ou de vidéos. Bien que distincts, le NLP et le CV sont souvent combinés dans des modèles multimodaux pour des tâches telles que le sous-titrage d'images ou la réponse à des questions visuelles. En savoir plus sur les passerelles entre NLP et CV. Les modèlesYOLO d'Ultralytics , principalement pour les tâches de CV telles que la détection d'objets, peuvent être intégrés dans des systèmes qui exploitent également le NLP.
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Comment fonctionne la PNL
Les systèmes NLP suivent généralement une approche par pipeline. Les données textuelles brutes subissent un prétraitement (comme la tokenisation et le nettoyage) avant que les caractéristiques ne soient extraites. Ces caractéristiques sont ensuite introduites dans les modèles ML ou DL. Le NLP moderne s'appuie fortement sur les réseaux neuronaux, en particulier sur des architectures telles que les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et, plus récemment, les transformateurs. Les transformateurs, connus pour leurs mécanismes d'attention, excellent dans la capture du contexte dans le langage et alimentent des modèles de pointe tels que GPT-4. Les plateformes de recherche telles que l'Anthologie ACL hébergent de nombreux articles détaillant ces avancées.