NLPtraitement du language naturel)

Le traitement du language naturel du langage naturel (NLP) est le terme appliqué à la capacité de l'intelligence artificielle (IA) à comprendre le langage parlé ou écrit. Le traitement du language naturel est un composant logiciel fondamental permettant aux humains d'interagir avec les ordinateurs par le biais de dialogues vocaux ou dactylographiés.

Pourquoi le traitement du language naturel est-il important ?

Les entreprises disposent de masses d'informations textuelles et audio qui peuvent être mises à la disposition du NLP pour être analysées. Les flux des réseaux sociaux , par exemple, peuvent être examinés pour comprendre l'essentiel d'une déclaration afin qu'une entreprise puisse prendre des mesures proactives pour se protéger d'une atteinte à sa réputation.

Dans les premiers temps de l'informatique, les humains ont dû s'adapter aux langages informatiques en utilisant des instructions codées en binaire ou en utilisant des compilateurs pour traduire les instructions en assembleur et en langages de plus haut niveau. Cela limitait l'utilité des ordinateurs à un petit pourcentage de personnes. Au fil des décennies, les ordinateurs sont devenus accessibles aux personnes moins qualifiées sur le plan technique grâce aux ordinateurs personnels et aux smartphones. Aujourd'hui, la PNL facilite les interactions avec les clients par téléphone et sur le web, en réduisant le temps d'attente des appelants et en libérant les conseillers pour des discussions plus approfondies.

Dans un scénario d'analyse de la vente au détail, imaginez un directeur de magasin posant des questions à la volée telles que "Quels ont été mes 10 meilleurs clients ce mois-ci ?" ou "Quels ont été nos articles les plus vendus cette semaine ?" sans avoir à s'appuyer sur des rapports personnalisés.

Les cinq étapes du traitement du language naturel

Le traitement de texte par des applications telles que les compilateurs doit évaluer les entrées à l'aide de plusieurs passages, chacun ayant une fonction discrète. Ces phases sont présentées ci-dessous dans l'ordre :

Analyse lexicale ou morphologique

Un lexique est créé à partir de tous les mots regroupés. L'analyse morphologique attribue les significations de base aux mots.

Analyse syntaxique (Parsing)

L'analyse des mots vérifie la structure et la grammaire des déclarations. Un arbre syntaxique est construit pour s'assurer que l'énoncé a un sens.

Analyse sémantique

Dans cette phase, le texte est examiné pour en comprendre le sens. Pour s'assurer que les types de données sont utilisés d'une manière cohérente avec leur définition. Les synonymes, les antonymes et les homonymes sont identifiés.

Intégration du discours

Dans cette phase, le texte est examiné pour déterminer le contexte et s'assurer que tous les éléments du texte sont cohérents avec ce contexte. Chaque phrase est considérée comme un élément contribuant au contexte global contenu dans le texte. Les relations entre les entités et les sujets sont examinées, de même que la compréhension thématique et le contexte historique et social.

Analyse pragmatique

Dans cette phase, les apprentissages des phases précédentes sont utilisés pour extraire une compréhension suffisante pour répondre aux questions sur le sujet dans le même contexte. Cette étape est essentielle pour les outils conversationnels tels que les chatbots.

Cas d'utilisation pour le traitement du language naturel

Voici quelques cas d'utilisation de la PNL :

• Analyse de la satisfaction des clients. Les formulaires de retour d'information contiennent souvent des conseils critiques dans les champs de texte libre d'une enquête.
• Les commentaires sur les produits peuvent être obtenus à l'aide d'enquêtes ou simplement en analysant les flux des réseaux sociaux qui peuvent être évalués à l'aide du traitement du language naturel.
• Les chatbots interactifs peuvent avoir des dialogues constructifs avec les clients en tant que première ligne de contact lorsque certains problèmes ou questions peuvent être facilement résolus. Dans une situation de vente, un client peut vouloir en savoir plus sur un produit qu'un chatbot peut partager. Le chatbot peut se connecter à un représentant commercial en direct pour mieux qualifier l'opportunité potentielle.
• La traduction linguistique locale peut être réalisée plus efficacement en utilisant le NLP pour créer la première ébauche, ce qui permet d'économiser la phase la plus longue de la tâche. La réduction du coût de la traduction et du délai de publication permet de commercialiser plus rapidement les produits sur un plus grand nombre de marchés.

L'IA générative est la prochaine étape de la maturité de la PNL

Nous assistons aujourd'hui à une explosion de l'utilisation des interactions assistées par les TPG. Les programmes de chat par téléphone évoluent rapidement vers des interactions basées sur des avatars afin de rendre les interfaces utilisateur encore plus compréhensibles et accessibles à un plus grand nombre de personnes ayant des compétences informatiques limitées. Les services publics créent des vidéos guidées qui expliquent clairement les factures et peuvent répondre aux questions de manière interactive.

L'importance du NLPtraitement du language naturel) devient un outil aussi précieux que l'étaient les moteurs de recherche il y a dix ans, car il est à la base de la compréhension des machines.

Actian

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