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

Auparavant, les humains apprenaient les langages informatiques pour travailler avec les ordinateurs. Désormais, les ordinateurs sont suffisamment intelligents pour apprendre et comprendre le langage humain (naturel).

Le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui traite du traitement du langage parlé par les humains. Ainsi, facilitant l'interaction entre l'ordinateur et l'homme.

Comprendre le traitement du langage naturel:

L'intelligence artificielle signifie rendre les ordinateurs aussi intelligents qu'un humain. Le traitement du langage naturel est une composante de l'IA. Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre, d'exécuter une action et d'interagir avec les humains en utilisant leur langage. Il peut être utilisé dans de nombreux domaines comme passer des commandes pour effectuer une action, convertir la parole en texte et le documenter, indiquer les directions dans les automobiles, etc.

Mais le NLP (Natural Language Processing) n'est pas facile à mettre en œuvre. Les ordinateurs sont conçus pour fonctionner avec des données structurées, suivre des commandes bien définies et utiliser un langage standardisé. Ils sont très systématiques en termes de traitement. Mais le langage naturel n'est pas structuré. De nombreux facteurs peuvent influencer la langue parlée par une personne comme une région, une localité, un argot, une prononciation, etc. Même le même mot peut avoir une signification différente selon le contexte. Par conséquent, pour rendre l'ordinateur suffisamment intelligent pour comprendre et travailler avec un humain dans sa langue, il doit être conçu de manière à comprendre la flexibilité du langage naturel. Il doit être capable de déchiffrer exactement ce qu'une personne veut dire dans un contexte donné.

Grâce à la puissance de l'apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent apprendre le langage naturel. Plusieurs ensembles de texte seront transmis aux ordinateurs et traiteront les ensembles à l'aide d'algorithmes d'analyse de texte pour enseigner à l'ordinateur le fonctionnement du langage naturel.

Techniques utilisées dans le traitement du langage naturel:

Le traitement du langage naturel permet d'extraire des informations précieuses d'un texte et d'en tirer des enseignements. Considérez le paragraphe ci-dessous comme exemple

La compagnie aérienne xtz fournit un service décent. Tous les membres du personnel sont très coopératifs, en particulier les agents de bord Nora, James et Liya. Le seul problème avec les vols, c'est qu'ils ont été retardés très souvent. Même parfois, les vols sont également annulés.

Voici quelques-unes des techniques utilisées dans la PNL:

  1. Induction grammaticale: elle aide à rédiger une grammaire correcte. Dans l'exemple ci-dessus, le mot 'gets' n'est pas utilisé correctement, sera mis en surbrillance lorsqu'il est utilisé dans le moteur NLP.
  2. Analyse du sentiment: la PNL est utilisée pour analyser la nature positive et négative de la phrase. Par exemple, dans le paragraphe ci-dessus, «la compagnie aérienne fournit un service décent» et «les membres du personnel sont très coopératifs» sont des commentaires positifs tandis que «retardé très souvent» est un commentaire négatif.
  3. Exploration d'aspect : la PNL utilise l'exploration d'aspect pour déterminer quel aspect est positif et quel aspect est négatif. Dans l'exemple ci-dessus, le personnel est un aspect positif tandis que le service de vol est un aspect négatif.
  4. Reconnaissance d'entité de nom: Elle est utilisée pour reconnaître les noms de personnes importantes, organisation, localité, dates, etc. Exemple, xyz airlines, Nora, James et Liya .
  5. Résumé: la PNL peut également être utilisée pour résumer le texte et fournir un nœud du texte. Il donne un classement aux phrases en fonction de leur similitude avec d'autres phrases. Ainsi, la phrase ayant le rang le plus élevé est incluse dans le résumé.
  6. Reconnaissance des sujets : la PNL analyse le texte et trouve le sujet auquel le texte est principalement lié. Il extraira certains mots clés et les classera sous un sujet. Par exemple, dans le texte ci-dessus, les deux sujets principaux sont «membre du personnel» et «vols».
  7. Conversion de texte en texte: si le paragraphe ci-dessus a été une réponse à un appel de rétroaction, il peut être enregistré et converti en texte. Après cela, il peut être analysé davantage pour des améliorations de service.

Fonctionnement du traitement du langage naturel:

La PNL bien qu'une partie de l'IA utilise des techniques d'apprentissage automatique pour extraire des informations et en tirer des enseignements. L'algorithme d'apprentissage automatique fonctionne sur la base de l'apprentissage pendant l'exécution. La PNL continue également à apprendre en fonction des informations fournies. C'est pourquoi, malgré les erreurs et les styles de langage courants, la PNL a tendance à prédire correctement ce que l'utilisateur veut dire. Voici les étapes de la PNL:

  1. Analyse lexicale: L'analyse lexicale signifie diviser le segment de texte entier en phrases, mots et analyser leur signification.
  2. Analyse syntaxique: Cette méthode implique l'association de mots avec d'autres mots, leur disposition dans la phrase et leur signification relative.
  3. Analyse sémantique: dans cette analyse, la signification de la phrase est vérifiée.
  4. Intégration du discours: Cette méthode analyse la signification relative des phrases et leur association avec d'autres phrases.
  5. Analyse pragmatique: cette méthode traite de la signification réelle de la phrase.

Importance du traitement du langage naturel:

La quantité de données disponibles en ligne augmente de jour en jour. La plupart de ce texte est non structuré. Obtenir de précieuses informations de ces données est une tâche difficile. La PNL peut être utilisée dans ce cas.

Les techniques de PNL peuvent être utilisées pour la conversion de la parole en texte, pour ceux qui ne peuvent pas taper, peuvent utiliser la PNL pour documenter les choses. L'analyse PNL peut être utilisée pour analyser le sentiment et aide ainsi les entreprises à gagner la satisfaction client. L'informatique aide les utilisateurs qui ne connaissent pas la technologie à travailler avec elle facilement.

Utilisations du traitement du langage naturel:

Voici quelques exemples d'utilisation de la PNL:

  1. Analyseur de sentiment
  2. Discours au texte
  3. Reconnaissance vocale
  4. Classification de texte
  5. Résumé des documents
  6. Question Réponse
  7. Vérification orthographique
  8. Vérification grammaticale

Exemples de PNL:

Au cours des dernières années, les tendances technologiques telles que l'intelligence artificielle sont devenues populaires. Des efforts ont été faits pour rendre un ordinateur aussi intelligent qu'un humain. Cela a remporté un certain succès dans une certaine mesure. La PNL fait partie de ces efforts. Voici quelques exemples d'utilisation de la PNL:

  1. Amazon Alexa (traduction automatique)
  2. Assistant Google (reconnaissance vocale)
  3. Grammaire (pour vérifier l'erreur grammaticale)
  4. Chatbot (question / réponse)
  5. Recherche saisie semi-automatique
  6. Vérification orthographique (vérification orthographique)
  7. Chatbot du service client
  8. Robots effectuant des actions sur commande
  9. Assistant automobile

Conclusion

La PNL joue un rôle vital dans l'interaction machine-homme. À l'avenir, nous pouvons voir de plus en plus de développement dans ce domaine. Cela peut rendre la vie quotidienne plus facile et plus intelligente.

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Ceci a été un guide sur ce qu'est le traitement du langage naturel. Ici, nous avons discuté du fonctionnement du traitement automatique du langage naturel, de son application dans divers domaines, des techniques et de quelques exemples. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -

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  2. Questions d'entretiens avec NLP avec réponses
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