Natural Language Processing
Faire parler les machines
Le traitement du langage naturel ou Natural Language Processing (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre et générer du langage humain. Des exemples d'applications sont la compréhension, la génération de réponses automatiques aux demandes de clients ou encore des outils de modération de contenu automatisés qui identifient et suppriment le contenu textuel nuisible ou inapproprié.
Alors que nous continuons à explorer le potentiel illimité du NLP, nous avons déjà quelques solutions innovantes en réserve :
Recherche sémantique
La recherche sémantique améliore la précision de la recherche en analysant les relations entre les mots et les concepts afin de fournir des résultats de recherche qui correspondent mieux à l'intention de l'utilisateur, plutôt que de correspondre uniquement à des mots-clés.
Classification et regroupement de textes
La classification et le regroupement de textes permettent de classer automatiquement les textes en fonction de leur contenu, comme les articles d'actualité ou les commentaires des clients, dans des catégories prédéfinies telles que les sujets ou les sentiments, afin d'en améliorer l'analyse et l'organisation.
Pseudonymisation
La pseudonymisation remplace les données personnelles par des pseudonymes afin de protéger la vie privée et de se conformer aux réglementations sur la protection des données telles que le GDPR. Cela permet d'utiliser les données pour des tâches NLP tout en réduisant le risque de ré-identification.
Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments consiste à déterminer automatiquement le sentiment d'un texte, par exemple s'il est positif, négatif ou neutre. Elle peut être utilisée pour analyser les commentaires des clients, les messages sur les médias sociaux ou les évaluations de produits.
Traitement des documents
Le traitement de documents est la conversion de documents analogiques en format numérique, ce qui implique l'analyse de la mise en page, l'extraction d'informations et la création d'images numériques pour l'archivage ou l'utilisation ultérieure.
Génération de texte
La génération de texte utilise de grands modèles de langage pour créer de nouveaux textes compréhensibles en langage naturel, tels que des bulletins météorologiques, des rapports de patients, des légendes d'images ou des chatbots.
Défis typiques
Grâce à notre expertise en linguistique et en informatique, nous sommes en mesure de relever des défis fonctionnels et techniques :
Ambiguïté
Le langage naturel est subjectif et ambigu, ce qui rend difficile le traitement précis du langage par les machines en raison des multiples significations qui peuvent dépendre du contexte et du locuteur.
Qualité et quantité des données
Les modèles d'apprentissage automatique, y compris le NLP, ont besoin de grandes quantités de données de haute qualité, telles que des données diverses, bien étiquetées et propres, afin de réduire les biais et d'augmenter la précision et la fiabilité.
Complexité du modèle
Les modèles NLP sont complexes et nécessitent une expertise technique et des ressources informatiques pour ajuster de nombreuses couches et paramètres afin d'obtenir des performances optimales.
Compromis de performance
Les systèmes de NLP équilibrent la précision et la rapidité. Cela signifie que les modèles plus complexes sont généralement plus précis mais plus lents, tandis que les modèles plus simples sont plus rapides mais moins précis.
Aperçu général de la solution
La première étape de l'utilisation de la PNL consiste à définir le problème à résoudre. Il s'agit d'identifier les données à analyser, les questions auxquelles il faut répondre ou les objectifs commerciaux à atteindre.
Après avoir défini le problème, les données doivent être collectées et préparées pour l'analyse ou la formation de modèles. Cela implique des tâches telles que la tokenisation, le stemming et la suppression des mots vides.
Choisir la technique NLP appropriée au problème spécifique, comme l'analyse des sentiments, la modélisation des sujets ou la reconnaissance des entités.
Former le(s) modèle(s) sur les données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que Naive Bayes, Support Vector Machines, ou Transformers en fonction du problème. Toutes les solutions ne nécessitent pas un modèle formé sur mesure.
Tester et évaluer les performances de la (des) technique(s) NLP choisie(s) en mesurant des paramètres tels que l'exactitude, la précision et le rappel afin de déterminer l'efficacité de l'approche.
En fonction des exigences du client, le déploiement de la solution NLP doit être optimisé en termes de coût et de temps d'inférence. Une surveillance continue est nécessaire pour détecter les changements de performance qui nécessitent une action.
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