Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ? Guide complet sur le NLP

Savez-vous comment les ordinateurs communiquent naturellement avec les humains ? 

Eh bien, vous savez que l'ordinateur ne comprend que les uns et les zéros sous forme binaire. C'est vrai, mais grâce à l'IA, les ordinateurs peuvent comprendre et répondre au langage humain. 

C'est là que le traitement du langage naturel (NLP) entreen jeu. Vous avez déjà vu des applications telles que les chatbots qui répondent à nos questions ou les traducteurs qui traduisent instantanément. Le NLP facilite tout cela.

Mais comment est-ce possible ? 

Ne vous inquiétez pas, dans ce blog complet, vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur le traitement du langage naturel.

Alors, commençons.

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

Le traitement du langage naturel fait référence à un langage traité naturellement. Les ordinateurs peuvent comprendre ce que nous voulons dire lorsque nous parlons, ce qui leur permet de converser avec nous, de traduire des langues, d'analyser les sentiments dans les messages texte et même de reconnaître la parole. C'est comme enseigner le bilinguisme et l'intelligence émotionnelle à un ordinateur, ce qui rend nos interactions avec la technologie plus naturelles et plus humaines. 

Vous avez peut-être déjà interagi avec le NLP sans vous en rendre compte. Il existe depuis plus de 50 ans et a évolué à partir de l'informatique et de la linguistique. 

Composantes clés de la PNL

Voici les composants de base de la PNL : 

Comprend le texte

Le NLP permet aux ordinateurs de comprendre les textes écrits et d'extraire du sens à partir de fichiers, d'e-mails, de blogs, etc.

Reconnaître la parole

Le NLP permet aux ordinateurs de reconnaître et de transcrire le langage parlé pour différentes applications et différents appareils audio.

Génération de langage

Le NLP facilite la génération d'un langage semblable à celui des humains, permettant aux ordinateurs de produire des textes cohérents et même d'engager des conversations.

Comment comprennent-ils votre langage naturel ?

Eh bien, la langue que vous parlez naturellement n'est pas structurée, comme « Mangez du pain et du beurre au petit-déjeuner ».

Vous avez peut-être compris le sens, mais l'ordinateur ne le comprendra pas.

Pour qu'un ordinateur puisse le comprendre, il doit être présenté dans un format structuré, comme ceci : 

Format structuré

<breakfast>

<eat> bread</> 

<eat> butter</>

</>

Désormais, l'ordinateur peut comprendre ce que vous essayez de dire. Le traitement du langage naturel a pour fonction de traduire ces deux éléments. Le NLP se situe donc au milieu, traduisant les données non structurées en données structurées.

Le processus de traduction de ce langage non structuré en langage structuré est appelé « compréhension du langage naturel » (NLU), et le processus de traduction du langage structuré en langage non structuré est appelé « génération de langage naturel » (NLG).

Comment fonctionne la PNL ?

En tant qu'être humain, vous pouvez faire la différence entre le mot « leave » (partir ) et les feuilles d'un arbre ou une personne qui s'en va. Mais comment les ordinateurs font-ils la différence ?

Eh bien, vous pouvez faire la différence parce que vous comprenez la grammaire. En PNL, les ordinateurs suivent également certains principes fondamentaux et techniques pour prétraiter le texte afin de le comprendre comme un langage humain.

Apprenons donc ces techniques de PNL.

1. Tokenisation

Dans un premier temps, l'ordinateur décompose une phrase non structurée en segments individuels appelés tokens. Par exemple, «J'adore les baies »est une phrase, mais après tokenisation, elle se présente ainsi : « J' », « adore », « les baies ».

La tokenisation peut être divisée en deux catégories : la tokenisation de phrases et la tokenisation de mots. 

La tokenisation des phrases consiste à séparer un paragraphe en phrases distinctes, tandis que la tokenisation des mots consiste à séparer une phrase en mots distincts. Cela permet à l'ordinateur d'apprendre les significations et les fonctions potentielles de chaque mot unique.

2. Suppression des mots vides

Supprime les mots courants des textes, seuls les mots uniques qui ajoutent des informations précieuses à la phrase sont conservés. Par exemple, les prépositions telles que « à, vers » et les articles tels que « un, une, le ».

3. Étymologie et lemmatisation

Une fois les mots courants supprimés, il est temps de passer au stemming. Il s'agit du processus

réduire un mot à sa forme racine, ou tige. En supprimant ses préfixes et suffixes de base tels que « es, s, ing et ed ».

Par exemple, le mot « Eating » serait réduit à sa forme racine « Eat ». Le stemming est une technique puissante, mais parfois, il coupe des parties inutiles d'une racine et modifie le sens du mot d'origine.

Mais ne vous inquiétez pas, la lemmatisation résout ce problème. Au lieu de couper les débuts et les fins, la lemmatisation réduit un token à sa forme racine et apprend sa signification grâce à une définition du dictionnaire. Cela les aide à identifier le même sens fondamental du mot, même s'il apparaît dans des phrases différentes. 

Voyons ce que cela signifie. Si j'ai les mots « Running », « Ran » et « Runs » , qui sont tous dérivés du mot « Run », alors « Run » est le lemme de ces mots.

4. Étiquetage des parties du discours

Après la lemmatisation, l'étape suivante consiste à étiqueter les parties du discours, ce qui permet de distinguer les parties du discours et de vérifier la syntaxe. Chaque token est marqué en fonction des parties du discours. Par exemple, « Les feuilles des arbres sont vertes »et « Je quitte ma maison ». Les deux phrases ont un mot en commun, « quitter ». Le mot « feuilles » pour les arbres est un nom. Et pour la maison, le mot « quitter » est un verbe.

5. Classification de texte

La classification de texte est une technique importante en TALN, qui consiste à classer des textes dans des catégories prédéfinies. Elle analyse automatiquement les schémas présents dans le texte et prédit à quelle catégorie appartiennent les textes. Il existe différents types de classification de texte, tels que l'analyse des sentiments, la modélisation de sujets, la détection de spam et l'extraction de mots-clés.

6. Reconnaissance des entités nommées

La dernière étape avant l'application des algorithmes est la reconnaissance des entités nommées. Ici, la phrase catégorise des mots spécifiques en fonction de l'organisation, du nom de la personne, du lieu, de la valeur monétaire, etc. afin de pouvoir identifier et vérifier ce nom comme étant le nom d'une chose ou d'une organisation.

Par exemple, j'ai mangé une pomme chez Apple Inc. Si vous regardez les mots, le nom de la pomme est un fruit et une organisation.

Une fois le prétraitement terminé, il est temps pour la machine de comprendre le langage. Elle doit donc créer des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) et les entraîner à effectuer des tâches spécifiques. 

Il existe de nombreux algorithmes NLP, mais en général, seuls deux algorithmes sont principalement utilisés.

7. Système basé sur des règles

Il s'agit du tout premier système à avoir créé des algorithmes de TALN. Dans un système basé sur des règles, un expert en linguistique ou un programmeur définit certaines règles grammaticales, qui sont ensuite suivies par les machines pour traiter le langage naturel. L'algorithmeconvient aux problèmes de logique simple, mais s'il s'agit d'un problème complexe, cette règle ne permettra pas de le résoudre.

8. Algorithme d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un algorithme dynamique basé sur des méthodes statistiques. Il permet de résoudre facilement des tâches complexes. Il n'y a pas de règle prédéfinie dans l'apprentissage automatique ; il apprend tout à partir des données à l'aide d'algorithmes pour identifier des modèles et prendre des décisions. Plus il reçoit de données, plus il est capable de traiter sa tâche.

Pourquoi le NLP est-il important ?

Le NLP joue un rôle important dans différents domaines d'activité. Il existe tellement de données textuelles non structurées stockées sous forme de langage humain dans les bases de données que les entreprises ne peuvent pas les analyser efficacement. Seul le NLP permet de traiter efficacement ce problème.  

Découvrons quelques raisons qui expliquent son importance.

Où utilise-t-on le NLP ? (Cas d'utilisation)

Le traitement du langage naturel est un domaine très vaste dont les applications sont utilisées dans différents secteurs industriels. 

Voici quelques cas d'utilisation courants du NLP :

1. IA générative

L'IA générative en TALN désigne les modèles d'IA capables de créer des textes ou des réponses semblables à ceux produits par l'être humain. Elle facilite des tâches telles quela création de sites web par IA, la génération de textes,la création d'images et la traduction linguistique, améliorant ainsi les interactions avec les utilisateurs et automatisant la création de contenu.

Par exemple,Dorik AIestlemeilleur créateur de sites web basé sur l'IAqui génère également du contenu textuel et visuel à partir d'une invite. Il analyse les données saisies pour produiredes sites web, des textes et des images professionnels. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'IA générative, consultez la rubrique Qu'est-ce que l'IA générative?

À lire également :Qu'est-ce que l'ingénierie des invites ?

2. Moteurs de recherche

Le NLP est largement utilisé dans les moteurs de recherche en tant que technologie intelligente qui comprend l'intention et les requêtes des utilisateurs afin de renvoyer des résultats pertinents, même si les mots-clés ne correspondent pas exactement à la requête.

Par exemple, Copilot de Bing AI, qui est un assistant IA puissant utilisant les moteurs de recherche Bing pour étendre ses capacités et accomplir davantage de tâches.

À lire également :Comment utiliser Bing AI ?

3. Traductions automatiques

L'une des principales techniques du NLP est la traduction automatique. 

Comme Google Translate, qui utilise le NLP pour traduire automatiquement et instantanément n'importe quel texte ou fichier audio.

4. IA conversationnelle

Le NLP est largement utilisé dans les chatbots et les assistants virtuels. Les chatbots utilisent le NLP et l'apprentissage automatique pour comprendre les requêtes et répondre naturellement aux humains de manière automatique. 

ChatGPTest une IA conversationnelle qui répond à ses utilisateurs. 

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'IA conversationnelle, consultez Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

5. Reconnaissance automatique de la parole et de la voix

Le NLP est utilisé dans des applications où la voix humaine doit être convertie en une forme facilement compréhensible par la machine. C'est le cas notamment de la reconnaissance vocale automatique (ASR) et de la conversion de la parole en texte (STT).

6. Corrige la grammaire

Le NLP est utilisé dans les applications de correction grammaticale. Il vérifie l'orthographe et corrige automatiquement les erreurs grammaticales. Grammarly et Quillbot, par exemple, utilisent la technologie NLP pour corriger la grammaire de leurs phrases.

7. Correction automatique et saisie semi-automatique des phrases

Le NLP est utilisé dans des applications pour suggérer tout mot manquant dans une phrase. Il peut également compléter automatiquement toute phrase en prédisant le mot suivant dans la phrase.

8. Analyse des sentiments

Le NLP comprend les sentiments et les émotions exprimés dans les données textuelles, ce qui contribue à apaiser les clients dans différents secteurs d'activité.

9. Modère le contenu

Le NLP utilise la classification de texte pour classer le texte du contenu et détecter s'il s'agit ou non de spam, après quoi il filtre le texte. Il est utilisé dans les médias sociaux et les communautés en ligne pour la modération de contenu.

10. Étude de marché

Le NLP est utilisé dans le secteur du marketing numérique pour analyser le profil des clients, leurs conversations et d'autres données afin d'obtenir des informations sur les tendances du marché et les préférences des clients.

Quels sont les principaux défis du NLP ?

Bien que le TALN soit utile et aide à résoudre de nombreux problèmes grâce à son application, il existe certains obstacles que les ingénieurs en TALN tentent de surmonter.

1. Ambiguïté linguistique

Le langage humain peut avoir plusieurs significations différentes pour une même phrase, il est donc difficile pour le modèle NLP de comprendre le sens réel du contexte. 

2. Comprendre le sarcasme et l'ironie

Les modèles de PNL utilisent l'apprentissage automatique pour comprendre une phrase par sa définition ou ses sentiments, mais ont du mal à détecter son sarcasme et son ironie.

3. En fonction des données utilisées pour l'entraînement

Pour qu'un modèle NLP soit efficace, il doit être hautement entraîné sur des données. S'il manque des données entraînées, il peut fournir des résultats injustes.

4. Comprendre les différentes terminologies

Chaque secteur a ses propres termes pour désigner un mot spécifique. Ce qui est difficile à distinguer pour un modèle NLP.

5. Diversité des langues

Il existe encore tant de langues dans le monde que le modèle NLP n'a pas encore réussi à appréhender en raison du manque de ressources.

6. Erreurs et fautes d'orthographe

Les erreurs et les fautes d'orthographe dans le discours sont souvent difficiles à comprendre correctement pour les modèles de TALN.

7. Capacité de raisonnement limitée

Bien que les modèles de NLP puissent traiter des informations et répondre à des invites, ils ne disposent pas de la capacité de raisonnement logique nécessaire pour fournir des conclusions humaines.

Que sont les outils PNL ?

Les outils NLP sont des logiciels ou des bibliothèques de développement qui offrent toutes les fonctionnalités nécessaires pour analyser et traiter les données linguistiques humaines.

Il existe principalement deux types d'outils utilisés en NLP

1. Bibliothèques et frameworks de programmation

Ces codes pré-écrits, appelés bibliothèques, sont utilisés pour créer des applications NLP. Si vous avez des compétences en programmation, vous pouvez créer des applications NLP personnalisées.

Voici quelques outils de TALN basés sur des frameworks : 

NLTK (boîte à outils pour le traitement du langage naturel)

Il s'agit d'une collection de bibliothèques Python permettant d'effectuer la tokenisation, le balisage, la lemmatisation et l'analyse syntaxique.

SpaCy

Il s'agit d'une bibliothèque Python open source capable d'effectuer efficacement des tâches avancées de traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de la méthode de reconnaissance des entités nommées, du balisage des parties du discours et de l'analyse des sentiments.

Gensim

Gensim est une puissante bibliothèque open source qui effectue la modélisation de sujets afin de trouver des sujets cachés dans des données textuelles et de localiser des similitudes entre des documents à l'aide de méthodes statistiques.

2. API NLP basées sur le cloud

Il s'agit de services préconçus que les développeurs peuvent intégrer à leurs applications via le cloud. Certaines API basées sur le cloud pour les tâches de TALN sont les suivantes :

IBM Watson

IBM Watson est un puissant outil API capable de comprendre le langage humain et qui aide à créer des applications NLP à l'aide de différents algorithmes.

API Google Cloud Natural Language

Il s'agit d'un excellent service qui donne accès à des modèles NLP pré-entraînés développés par Google. Vous pouvez créer de nombreuses applications différentes pour divers secteurs en utilisant toutes les techniques NLP.

Modèle de génération de texte Open AI

Le ChatGPT d'OpenAI utilise un modèle de génération de texte qui produit des textes semblables à ceux rédigés par des humains à partir des données qui lui sont fournies. Entraîné sur de vastes quantités de données textuelles, il comprend les réponses contextuelles tout en produisant des textes cohérents en langage naturel sur une large gamme de sujets et de styles.

À lire également :Comment utiliser l'API ChatGPT : guide étape par étape

Dernières réflexions

Super, vous venez d'apprendre ce qu'est le traitement du langage naturel, sescas d'utilisation et le nom de l'outil le plus connu. 

Eh bien, le NLP est aujourd'hui un jargon courant dans le domaine de l'IA et il est déjà présent dans de nombreuses applications que vous utilisez quotidiennement. C'est un domaine en plein essor dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il existe certes quelques défis à relever, mais ceux-ci seront bientôt surmontés grâce à des recherches et à des formations appropriées.