Qu'est-ce que la PNL?
NLP signifie Natural Language Processing. Il s'agit d'un sous-domaine ou d'une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs de comprendre les langues humaines et de les traiter d'une manière précieuse. Elle concerne les interactions entre les langues parlées (naturelles) humaines comme l'anglais et les ordinateurs.
Définition
Le traitement du langage naturel aide les ordinateurs à observer, analyser, comprendre et tirer un sens précieux des langues parlées naturelles ou humaines. Des tâches telles que la traduction, le résumé automatique et l'extraction de relations, la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'entités nommées, la segmentation des sujets et l'analyse des sentiments peuvent être effectuées par les développeurs à l'aide du traitement du langage naturel (NLP). Les applications PNL sont difficiles ou difficiles car les ordinateurs nécessitent que les humains interagissent avec eux en utilisant des langages de programmation comme Java, Python, etc. qui sont structurés et sans ambiguïté. Mais les langues parlées humaines sont ambiguës et changent avec les changements régionaux ou sociaux, d'où la difficulté de former les ordinateurs à comprendre les langues naturelles.
Compréhension
Il y a beaucoup de difficultés rencontrées dans le traitement du langage naturel, il est donc difficile à caractériser en informatique. Un problème majeur auquel est confronté la PNL est que de nombreux mots ont plusieurs sens. Ceux-ci peuvent être facilement distingués par les humains mais sont difficiles pour les ordinateurs. Par exemple, le mot «tableau» peut signifier une planche à découper, un tableau noir ou un conseil d'administration. La différence est comprise par la phrase qui la précède ou les mots qui entourent le «tableau».
- Il est le président du conseil d'administration.
- Elle a résolu le problème au tableau.
Les humains comprendraient facilement que «conseil» dans la première phrase se réfère au conseil d'administration et dans la seconde, il se réfère à un tableau noir mais ce n'est pas le cas avec les ordinateurs.
Malgré ces difficultés, les ordinateurs améliorent leur capacité à comprendre les langues humaines. La connaissance de différents domaines linguistiques contribue à accélérer ce processus:
- Morphologie : C'est l'étude de la formation des mots à partir d'unités de base ou primitives.
- Morphème : Il se réfère à une unité de base de sens dans une langue.
- Phonologie : C'est l'étude des systèmes de sons.
- Syntaxe : elle fait référence à la façon dont les mots et les phrases sont organisés pour former une phrase.
- Sémantique: elle fait référence au sens des mots et des phrases.
- Pragmatique : Il s'agit de comprendre, d'interpréter et d'utiliser des phrases dans différentes situations.
- Discours : Il se réfère à la façon dont la phrase précédente affecte le sens ou l'interprétation de la phrase suivante.
- Connaissance du monde : il s'agit de la connaissance générale du monde.
Travailler avec la PNL
Le processus de traitement du langage naturel peut se faire en trois étapes:
- Processus de synthèse vocale.
- Marquage partiel de la parole
- Conversion de texte en parole.
Comprenons chaque étape une par une:
1. Processus de synthèse vocale - texte:
Il s'agit de lire le texte écrit en langage humain ou naturel. Il s'agit d'un processus d'analyse et de compréhension du langage naturel reçu par l'ordinateur en entrée. L'ordinateur utilise divers algorithmes ou un modèle statistique intégré qui effectue la reconnaissance vocale qui aide à convertir le langage naturel reçu en langage de programmation. Cela se fait en effectuant une analyse lexicale qui divise l'ensemble des données reçues en petites phrases ou mots.
2. Étiquetage partiel ou désambiguïsation de catégorie de mots:
Dans ce processus, les formes grammaticales telles que les noms, les adjectifs, les verbes, les temps, etc. sont identifiées à l'aide des règles du lexique appelées analyse syntaxique . Il dessine également la signification exacte ou dictionnaire du texte appelé analyse sémantique . Il effectue également l'intégration du discours qui interprète le sens d'une phrase selon la phrase précédente.
3. Conversion de texte en parole:
Dans cette étape, le texte dans un langage de programmation est converti en un format textuel ou audible précieux pour l'utilisateur.
Avantages de la PNL
- Synthèse automatique
- Résolution de coréférence
- Analyse du discours
- Soulage le fardeau de l'apprentissage de la syntaxe
- Aucune formation requise
- Permet aux non-programmeurs d'interagir avec les systèmes informatiques
- Les synonymes courants d'entrée peuvent être interprétés
- Des résultats meilleurs et efficaces
- Le traitement de la recherche indique la signification exacte de l'utilisateur
- Plus de data mining signifie plus de données pour la croissance
- Peut effectuer une recherche complexe
- Compréhension contextuelle
Compétences requises
- Compétences en programmation
- Connaissance de l'apprentissage automatique
- Problèmes NLP courants
- Outils PNL
- Capacité à comprendre les articles de recherche
- Construire des prototypes
- Capacité d'apprendre de nouvelles choses
- Compétences en génie logiciel
- Probabilité et statistiques
- Connaissance linguistique
- Réseautage neuronal récursif
Pourquoi utilisons-nous la PNL?
- Pour la traduction automatique
- Pour un résumé automatique
- Pour l'analyse des sentiments
- Pour la classification de texte
- Pour répondre aux questions
- Pour la modélisation du langage
- Pour la reconnaissance vocale
- Pour la génération de sous-titres
- Pour la reconnaissance d'entités nommées (NER)
- Pour le balisage de la partie de la parole
- Pour l'analyse sémantique
- Pour la détection de paraphrase
- Pour la reconnaissance des caractères
- Pour la vérification orthographique
- Pour les chatbots
- Pour le service client
- Pour l'intelligence de marché
Comment cette technologie vous aidera-t-elle à progresser dans votre carrière?
Les applications et l'intérêt croissants dans le domaine du traitement du langage naturel ont créé diverses opportunités pour les professionnels spécialisés dans l'apprentissage automatique, la linguistique computationnelle et la science des données. De grandes entreprises comme Google, Facebook, le groupe Forte, Sony Ericsson, Merrill Lynch, British Airways, Sainsbury, JP Morgan, Celtic, American Express et Ernst & Young et bien d'autres embauchent des analystes et des experts en traitement du langage naturel.
Divers rôles liés au traitement du langage naturel sont les scientifiques de la PNL, l'ingénieur PNL, l'architecte PNL, le chercheur en PNL, le chercheur en données cognitives, l'artiste voix off et bien d'autres. Le salaire moyen pour les emplois liés au traitement du langage naturel varie de 76 343 $ par année à 142 912 $ par année.
Conclusion
Si vous êtes intéressé à interagir avec des systèmes informatiques et avez des connaissances en programmation et en langues, alors l'apprentissage du traitement du langage naturel est très précieux pour vous. En raison d'une augmentation des données et de la nécessité d'interagir avec les ordinateurs, le besoin de traitement du langage naturel augmente de jour en jour et diverses opportunités d'emploi arrivent sur le marché avec de beaux packages. Il y a donc une grande portée de la PNL à l'avenir.
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