Traitement du langage naturel (TAL)
Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel (TAL) ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'analyser et de comprendre le langage humain, écrit et parlé. Il a été formulé pour créer un logiciel qui génère et comprend les langages naturels afin qu'un utilisateur puisse avoir des conversations naturelles avec un ordinateur au lieu de passer par la programmation ou des langages artificiels comme Java ou C.
Comprendre le traitement du langage naturel (TAL)
Le traitement du langage naturel (NLP) est une étape dans une mission plus vaste pour le secteur de la technologie, à savoir utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour simplifier la façon dont le monde fonctionne. Le monde numérique s'est avéré changer la donne pour de nombreuses entreprises, car une population de plus en plus férue de technologie trouve de nouvelles façons d'interagir en ligne entre elles et avec les entreprises.
Les médias sociaux ont redéfini le sens de la communauté ; la crypto -monnaie a changé la norme de paiement numérique ; le commerce électronique a créé un nouveau sens du mot commodité, et le stockage en nuage a introduit un autre niveau de conservation des données pour les masses.
Grâce à l'IA, des domaines comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur ouvrent les yeux sur un monde de toutes les possibilités. L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans l'analyse de données pour donner un sens au Big Data. Il est également utilisé pour programmer des chatbots afin de simuler des conversations humaines avec des clients. Cependant, ces applications avancées de l'apprentissage automatique ne seraient pas possibles sans l'improvisation du traitement du langage naturel (TAL).
Étapes du traitement du langage naturel (TAL)
La PNL combine l'IA avec la linguistique computationnelle et l'informatique pour traiter les langues et la parole humaines ou naturelles. Le processus peut être décomposé en trois parties. La première tâche de la PNL est de comprendre le langage naturel reçu par l'ordinateur. L'ordinateur utilise un modèle statistique intégré pour exécuter une routine de reconnaissance vocale qui convertit le langage naturel en un langage de programmation. Pour ce faire, il décompose un discours récent qu'il entend en petites unités, puis compare ces unités aux unités précédentes d'un discours précédent.
La sortie ou le résultat au format texte détermine statistiquement les mots et les phrases les plus susceptibles d'être prononcés. Cette première tâche s'appelle le processus de conversion de la parole en texte.
La tâche suivante s'appelle le balisage de la partie du discours (POS) ou la désambiguïsation des catégories de mots. Ce processus identifie élémentairement les mots dans leurs formes grammaticales comme des noms, des verbes, des adjectifs, le passé, etc. en utilisant un ensemble de règles de lexique codées dans l'ordinateur. Après ces deux processus, l'ordinateur comprend probablement maintenant le sens du discours qui a été prononcé.
La troisième étape franchie par un NLP est la conversion texte-parole. A ce stade, le langage de programmation informatique est converti en un format audible ou textuel pour l'utilisateur. Un chatbot d'actualités financières, par exemple, auquel on pose une question du type "Comment va Google aujourd'hui ?" analysera très probablement les sites de financement en ligne à la recherche d'actions Google et pourra décider de ne sélectionner que des informations telles que le prix et le volume comme réponse.
Considérations particulières
La PNL tente de rendre les ordinateurs intelligents en faisant croire aux humains qu'ils interagissent avec un autre humain. Le test de Turing,. proposé par Alan Turing en 1950, stipule qu'un ordinateur peut être pleinement intelligent s'il peut penser et tenir une conversation comme un humain sans que l'humain sache qu'il est en train de converser avec une machine.
Un ordinateur en 2014 a réussi le test de manière convaincante - un chatbot avec le personnage d'un garçon de 13 ans. Cela ne veut pas dire qu'une machine intelligente est impossible à construire, mais cela souligne les difficultés inhérentes à faire penser ou converser à un ordinateur comme un humain. Étant donné que les mots peuvent être utilisés dans différents contextes et que les machines n'ont pas l'expérience de la vie réelle que les humains ont pour transmettre et décrire des entités avec des mots, cela peut prendre un peu plus de temps avant que le monde puisse se débarrasser complètement du langage de programmation informatique.
Points forts
Le traitement du langage naturel (TLN) utilise des algorithmes informatiques et l'intelligence artificielle pour permettre aux ordinateurs de reconnaître et de répondre à la communication humaine.
Les applications de synthèse vocale, qui se trouvent maintenant sur la plupart des plates-formes iOS et Android, ainsi que des haut-parleurs intelligents comme Amazon Echo (Alexa) ou Google Home, sont devenues des exemples omniprésents de NLP au cours des dernières années.
Bien que plusieurs méthodes de PNL existent, elles impliquent généralement de diviser la parole ou le texte en sous-unités discrètes, puis de les comparer à une base de données sur la façon dont ces unités s'emboîtent en fonction de l'expérience passée.
