Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel ? Une introduction à la PNL

Le traitement du langage naturel (TLN) est la capacité d'un programme informatique à comprendre le langage humain tel qu'il est parlé et écrit - appelé langage naturel. C'est une composante de l'intelligence artificielle (IA).

La PNL existe depuis plus de 50 ans et a ses racines dans le domaine de la linguistique. Il a une variété d'applications réelles dans un certain nombre de domaines, y compris la recherche médicale, les moteurs de recherche et l'informatique décisionnelle.

La PNL permet aux ordinateurs de comprendre le langage naturel comme le font les humains. Que la langue soit parlée ou écrite, le traitement du langage naturel utilise l'intelligence artificielle pour prendre des données du monde réel, les traiter et leur donner un sens d'une manière qu'un ordinateur peut comprendre. Tout comme les humains ont différents capteurs - tels que des oreilles pour entendre et des yeux pour voir - les ordinateurs ont des programmes à lire et des microphones pour collecter le son. Et tout comme les humains ont un cerveau pour traiter cette entrée, les ordinateurs ont un programme pour traiter leurs entrées respectives. À un moment donné du traitement, l'entrée est convertie en code que l'ordinateur peut comprendre. Le traitement du langage naturel comporte deux phases principales : le prétraitement des données et le développement d'algorithmes.

Le prétraitement des données consiste à préparer et à "nettoyer" les données textuelles pour que les machines puissent les analyser. le prétraitement met les données sous une forme exploitable et met en évidence les caractéristiques du texte avec lesquelles un algorithme peut fonctionner. Il existe plusieurs façons de procéder, notamment :

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Une fois les données prétraitées, un algorithme est développé pour les traiter. Il existe de nombreux algorithmes de traitement du langage naturel différents, mais deux types principaux sont couramment utilisés :

Les entreprises utilisent des quantités massives de données non structurées contenant beaucoup de texte et ont besoin d'un moyen de les traiter efficacement. Une grande partie des informations créées en ligne et stockées dans des bases de données sont du langage humain naturel et, jusqu'à récemment, les entreprises ne pouvaient pas analyser efficacement ces données. C'est là que le traitement du langage naturel est utile.

L'avantage du traitement du langage naturel peut être constaté lorsque l'on considère les deux déclarations suivantes : "L'assurance informatique en nuage devrait faire partie de chaque accord de niveau de service" et "Un bon SLA garantit une nuit de sommeil plus facile, même dans le cloud". Si un utilisateur s'appuie sur le traitement du langage naturel pour la recherche, le programme reconnaîtra que le cloud computing est une entité, que le cloud est une forme abrégée de cloud computing et que SLA est un acronyme industriel pour accord de niveau de service.

Ce sont les types d'éléments vagues qui apparaissent fréquemment dans le langage humain et que les algorithmes d'apprentissage automatique ont toujours été mauvais pour interpréter. Désormais, grâce aux améliorations des méthodes d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique, les algorithmes peuvent les interpréter efficacement. Ces améliorations élargissent l'étendue et la profondeur des données pouvant être analysées.

La syntaxe et l'analyse sémantique sont deux techniques principales utilisées avec le traitement du langage naturel.

La syntaxe est l'agencement des mots dans une phrase pour donner un sens grammatical. La PNL utilise la syntaxe pour évaluer le sens d'une langue en fonction de règles grammaticales. Les techniques de syntaxe comprennent :

La sémantique implique l'utilisation et la signification des mots. Le traitement du langage naturel applique des algorithmes pour comprendre le sens et la structure des phrases. Les techniques sémantiques comprennent :

Les approches actuelles du traitement du langage naturel sont basées sur l'apprentissage en profondeur, un type d'IA qui examine et utilise des modèles de données pour améliorer la compréhension d'un programme. Les modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent d'énormes quantités de données étiquetées pour que l'algorithme de traitement du langage naturel s'entraîne et identifie les corrélations pertinentes, et l'assemblage de ce type d'ensemble de données volumineuses est l'un des principaux obstacles au traitement du langage naturel.

Les approches antérieures du traitement du langage naturel impliquaient une approche plus basée sur des règles, où des algorithmes d'apprentissage automatique plus simples étaient informés des mots et des phrases à rechercher dans le texte et recevaient des réponses spécifiques lorsque ces phrases apparaissaient. Mais l'apprentissage en profondeur est une approche plus flexible et intuitive dans laquelle les algorithmes apprennent à identifier l'intention des locuteurs à partir de nombreux exemples - presque comme la façon dont un enfant apprendrait le langage humain.

Trois outils couramment utilisés pour le traitement du langage naturel comprennent Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim et Intel natural language processing Architect. NLTK est un module Python open source avec des ensembles de données et des tutoriels. Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets et l'indexation de documents. Intel NLP Architect est une autre bibliothèque Python pour les topologies et techniques d'apprentissage en profondeur.

Certaines des principales fonctions exécutées par les algorithmes de traitement du langage naturel sont :

Les fonctions répertoriées ci-dessus sont utilisées dans une variété d'applications réelles, notamment :

Les recherches en cours sur le traitement du langage naturel tournent autour de la recherche, en particulier la recherche d'entreprise. Cela implique que les utilisateurs interrogent des ensembles de données sous la forme d'une question qu'ils pourraient poser à une autre personne. La machine interprète les éléments importants de la phrase en langage humain, qui correspondent à des caractéristiques spécifiques dans un ensemble de données, et renvoie une réponse.

La PNL peut être utilisée pour interpréter un texte libre et non structuré et le rendre analysable. Il existe une énorme quantité d'informations stockées dans des fichiers texte libres, tels que les dossiers médicaux des patients. Avant les modèles de PNL basés sur l'apprentissage en profondeur, ces informations étaient inaccessibles à l'analyse assistée par ordinateur et ne pouvaient pas être analysées de manière systématique. Avec la PNL, les analystes peuvent passer au crible d'énormes quantités de texte libre pour trouver des informations pertinentes.

L'analyse des sentiments est un autre cas d'utilisation principal de la PNL. À l'aide de l'analyse des sentiments, les scientifiques des données peuvent évaluer les commentaires sur les médias sociaux pour voir les performances de la marque de leur entreprise, ou examiner les notes des équipes du service client pour identifier les domaines dans lesquels les gens souhaitent que l'entreprise soit plus performante.

Le principal avantage de la PNL est qu'elle améliore la façon dont les humains et les ordinateurs communiquent entre eux. La manière la plus directe de manipuler un ordinateur est d'utiliser le code - le langage de l'ordinateur. En permettant aux ordinateurs de comprendre le langage humain, l'interaction avec les ordinateurs devient beaucoup plus intuitive pour les humains.

Les autres avantages incluent :

Le traitement du langage naturel présente un certain nombre de défis et la plupart d'entre eux se résument au fait que le langage naturel est en constante évolution et toujours quelque peu ambigu. Ils comprennent:

La PNL s'appuie sur une variété de disciplines, y compris les développements de l'informatique et de la linguistique computationnelle remontant au milieu du XXe siècle. Son évolution a comporté les étapes majeures suivantes :

Le traitement du langage naturel joue un rôle essentiel dans la technologie et la façon dont les humains interagissent avec elle. Il est utilisé dans de nombreuses applications du monde réel dans les sphères commerciales et grand public, notamment les chatbots, la cybersécurité, les moteurs de recherche et l'analyse de données volumineuses. Bien qu'elle ne soit pas sans défis, la PNL devrait continuer à être une partie importante de l'industrie et de la vie quotidienne.

Bien qu'il y ait des doutes, le traitement du langage naturel fait des progrès significatifs dans le domaine de l'imagerie médicale. Découvrez comment les radiologues utilisent l'IA et la PNL dans leur pratique pour examiner leur travail et comparer les cas.