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

Traitement du langage naturel (PNL) est une branche de Intelligence Artificielle Le traitement automatique du langage naturel (TALN) aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et manipuler les langues humaines comme l'anglais ou l'hindi afin d'en analyser et d'en déduire le sens. Le TALN aide les développeurs à organiser et structurer les connaissances pour effectuer des tâches telles que la traduction, la synthèse, la reconnaissance d'entités nommées et l'extraction de relations.traction, reconnaissance vocale et segmentation thématique.

Histoire de la PNL

Voici les événements importants de l'histoire du traitement automatique du langage naturel :

• 1950: Le traitement automatique du langage naturel (TALN) a débuté lorsque Alan Turing a publié un article intitulé « Machines informatiques et intelligence ».
• 1950: Des tentatives préliminaires ont été faites pour automatiser la traduction entre le russe et l'anglais.
• 1960: Les travaux de Chomsky et d'autres chercheurs sur la théorie des langages formels et la syntaxe générative ont fait progresser le domaine.
• 1990: Les modèles probabilistes et basés sur les données étaient devenus assez courants.
• 2000: De grandes quantités de données orales et textuelles sont devenues disponibles.

Comment fonctionne la PNL ?

Avant d'apprendre comment fonctionne le traitement automatique du langage naturel (TALN), comprenons comment les humains utilisent le langage. Chaque jour, nous prononçons des milliers de mots que d'autres interprètent pour accomplir d'innombrables actions. Nous considérons cela comme une simple communication, mais les mots ont une portée bien plus profonde. Il existe toujours un contexte que nous percevons à partir de ce que nous disons et de la manière dont nous le disons. Le TALN, en intelligence artificielle, ne se concentre jamais sur la modulation de la voix ; il s'appuie plutôt sur des schémas contextuels.

Exemple :

Man is to woman as king is to __________?
Meaning(king) - meaning(man) + meaning(woman) = ?
The answer is: queen

Ici, la corrélation est évidente car « homme » désigne le genre masculin et « femme » le genre féminin. De même, « roi » est un terme masculin et « reine » un terme féminin.

Exemple :

Is king to kings as queen is to _______?
The answer is: queens

Ici, nous voyons deux mots, « roi » et « rois », l’un au singulier et l’autre au pluriel. Par conséquent, lorsque vient le mot « reine », il se rattache automatiquement à « reines », toujours selon la même paire singulier-pluriel.

La question principale est : comment savons-nous ce que signifient les mots ? La réponse est que nous l’apprenons par l’expérience. La question suivante est de savoir comment un ordinateur peut en faire autant. Nous devons fournir suffisamment de données aux machines pour qu’elles apprennent par l’expérience. Nous pouvons leur fournir des détails tels que :

• Sa Majesté la Reine.
• Discours de la Reine lors de la visite d'État.
• La couronne de la reine Elizabeth.
• La mère de la Reine.
• La Reine est généreuse.

D'après les exemples précédents, la machine comprend l'entité « Reine ». Elle crée ensuite des vecteurs de mots, c'est-à-dire des vecteurs construits à partir des mots environnants.

La machine crée ces vecteurs en apprenant à partir de multiples ensembles de données, grâce à des techniques d'apprentissage automatique telles que l'apprentissage profond, et en construisant chaque vecteur de mot à partir des mots environnants. La formule est la suivante :

vector(king) - vector(man) + vector(woman) = vector(?)

Cela revient à effectuer des opérations algébriques simples sur des vecteurs de mots, auxquelles la machine répond reine.

Composantes de la PNL

Les cinq composantes principales du traitement automatique du langage naturel en intelligence artificielle sont :

• Analyse Morphologique et Lexicale
• Analyse syntaxique
• Analyse sémantique
• Intégration du discours
• Analyse pragmatique

Composantes de la PNL

Analyse Morphologique et Lexicale

L'analyse lexicale porte sur le vocabulaire, incluant ses mots et expressions. Elle analyse, identifie et décrit la structure des mots. Elle consiste notamment à diviser un texte en paragraphes, phrases et mots. Chaque mot est analysé en ses composantes, et les éléments non lexicaux, tels que la ponctuation, sont distingués des mots eux-mêmes.

Analyse syntaxique

Les mots sont généralement considérés comme les plus petites unités syntaxiques. La syntaxe désigne l'ensemble des principes et des règles qui régissent la structure des phrases dans une langue donnée. Elle s'intéresse à l'agencement correct des mots, qui influence leur sens. Cela implique d'analyser les mots d'une phrase en suivant sa structure grammaticale et en les organisant de manière à montrer leurs relations.

Analyse sémantique

L'analyse sémantique est une structure créée par l'analyseur syntaxique qui attribue une signification. Ce composant transforme les séquences linéaires de mots en structures et montre comment les mots sont associés entre eux. La sémantique se concentre uniquement sur le sens littéral des mots, des syntagmes et des phrases, abs.tracL'analyse sémantique consiste à interpréter la définition du dictionnaire en fonction du contexte. Par exemple, l'expression « idée verte incolore » serait rejetée car la description n'a pas de sens.

Intégration du discours

L'intégration du discours implique la prise en compte du contexte. Le sens d'une phrase dépend des phrases qui l'entourent et influence également le sens de la phrase suivante. Par exemple, le mot « que » dans la phrase « Il voulait que » dépend du contexte discursif antérieur.

Analyse pragmatique

L'analyse pragmatique s'intéresse au contenu communicatif et social global et à son influence sur l'interprétation. Elle consiste à déduire l'usage significatif du langage dans des situations données. Dans cette analyse, l'accent est toujours mis sur le sens du message énoncé, réinterprété pour en comprendre l'intention. Par exemple, « Ferme la fenêtre ? » doit être interprété comme une demande et non comme un ordre. L'analyse pragmatique aide les utilisateurs à identifier cet effet voulu en appliquant un ensemble de règles qui caractérisent les dialogues coopératifs.

PNL et systèmes d'écriture

Le type de système d'écriture utilisé pour une langue est un facteur déterminant pour choisir la meilleure approche de prétraitement du texte. Les systèmes d'écriture peuvent être :

1. Logographique : Un grand nombre de symboles individuels représentent des mots, par exemple en japonais et en mandarin.
2. Syllabique: Chaque symbole représente une syllabe.
3. Alphabétique: Chaque symbole représente un son.

La plupart des systèmes d'écriture utilisent le système syllabique ou alphabétique. Même l'anglais, avec son système d'écriture relativement simple basé sur l'alphabet romain, utilise des symboles logographiques, notamment les chiffres arabes, les symboles monétaires ($, £) et d'autres symboles spéciaux. Cela pose les problèmes suivants :

• ExtracExtraire le sens (la sémantique) d'un texte est un défi.
• Le traitement automatique du langage naturel (TALN) en intelligence artificielle dépend de la qualité du corpus. Si le domaine est vaste, il est difficile d'en comprendre le contexte.
• Il existe une dépendance au jeu de caractères et à la langue.

Comment mettre en œuvre la PNL

Voici quelques méthodes courantes utilisées pour le traitement automatique du langage naturel :

Apprentissage automatique: Ces procédures sont utilisées lors de l'apprentissage automatique. Le modèle se concentre automatiquement sur les cas les plus fréquents. Lorsque nous écrivons des règles manuellement, elles sont souvent erronées en raison d'erreurs humaines.

Inférence statistique: Le traitement automatique du langage naturel (TALN) peut utiliser des algorithmes d'inférence statistique. Ces algorithmes permettent de produire des modèles robustes, même lorsqu'ils contiennent des mots ou des structures inconnus.

Exemples de PNL

Aujourd'hui, les technologies de traitement automatique du langage naturel sont largement utilisées. Voici quelques techniques courantes :

Recherche d'informations et recherche Web : GoogleYahoo, Bing et autres moteurs de recherche Leur technologie de traduction automatique repose sur des modèles d'apprentissage profond en traitement automatique du langage naturel (TALN). Cela permet aux algorithmes de lire le texte d'une page web, d'en interpréter le sens et de le traduire dans une autre langue.

Correction grammaticale : La technique NLP est largement utilisée par les logiciels de traitement de texte tels que MS Word pour la correction orthographique et la vérification grammaticale.

Réponse aux questions : Les utilisateurs saisissent des mots-clés pour poser des questions en langage naturel.

Résumé du texte : Il s'agit du processus de résumé des informations importantes provenant d'une source afin de produire une version abrégée.

Traduction automatique: Il s'agit de l'utilisation d'applications informatiques pour traduire du texte ou de la parole d'une langue naturelle à une autre.

Analyse des sentiments: Le traitement automatique du langage naturel (TALN) aide les entreprises à analyser un grand nombre d'avis sur les produits et permet aux clients de donner leur avis sur un produit particulier.

L'avenir de la PNL

• Le traitement automatique du langage naturel compréhensible par l'humain est le plus grand défi de l'IA. Il revient presque à résoudre le problème central de l'intelligence artificielle et à rendre les ordinateurs aussi intelligents que les humains.
• Grâce au traitement automatique du langage naturel (TALN), les machines du futur pourront apprendre à partir d'informations en ligne et les appliquer dans le monde réel, même si beaucoup de travail reste à faire dans ce domaine.
• The Natural Language ToolLe kit, ou NLTK, continue de gagner en efficacité.
• Combinés à la génération de langage naturel, les ordinateurs deviendront plus capables de recevoir et de fournir des informations ou des données utiles et ingénieuses.

Langage naturel vs langage informatique

Voici les principales différences entre le langage naturel et le langage informatique :

Avantages de la PNL

• Les utilisateurs peuvent poser des questions sur n'importe quel sujet et obtenir une réponse directe en quelques secondes.
• Le système NLP fournit des réponses aux questions en langage naturel.
• Le système NLP offre des réponses exactes, sans informations inutiles ou indésirables.
• L'exactitude des réponses augmente avec la quantité d'informations pertinentes fournies dans la question.
• Le traitement automatique du langage naturel (TALN) permet aux ordinateurs de communiquer avec les humains dans leur propre langue et d'effectuer d'autres tâches liées au langage.
• Il vous permet d'effectuer davantage d'analyses linguistiques qu'un humain, sans fatigue, de manière impartiale et cohérente.
• Cela permet de structurer une source de données très peu structurée.

Inconvénients de la PNL

• Langage de requête complexe : Le système risque de ne pas fournir la bonne réponse si la question est mal formulée ou ambiguë.
• Ce système est conçu pour une seule tâche spécifique ; ses fonctions limitées l'empêchent de s'adapter à de nouveaux domaines et problèmes.
• Le système de traitement automatique du langage naturel (TALN) peut manquer d'une interface utilisateur dotée de fonctionnalités permettant aux utilisateurs d'interagir davantage avec le système.

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