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

Le traitement du langage naturel (NLP) est une forme d'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur les façons dont les ordinateurs et les personnes peuvent interagir en utilisant le langage humain. Les techniques de NLP aident les ordinateurs à nous analyser, à nous comprendre et à nous répondre en utilisant nos modes naturels de communication : la parole et le texte écrit.

Le traitement du langage naturel est une sous-spécialité de la linguistique informatique. La linguistique informatique est un domaine interdisciplinaire qui combine l'informatique, la linguistique et l'intelligence artificielle pour étudier les aspects informatiques du langage humain.

L'histoire du traitement du langage naturel remonte aux années 1950, lorsque les informaticiens ont commencé à explorer des moyens d'apprendre aux machines à comprendre et à produire le langage humain. En 1950, le mathématicien Alan Turing a proposé son célèbre test de Turing, qui oppose la parole humaine à la parole générée par la machine pour voir laquelle semble la plus réaliste. C'est également à cette période que les chercheurs ont commencé à explorer la possibilité d'utiliser des ordinateurs pour traduire les langues.

Au cours de sa première décennie de recherches, le traitement du langage naturel reposait sur un traitement basé sur des règles. Dans les années 1960, des scientifiques ont développé de nouvelles façons d'analyser le langage humain en utilisant l'analyse sémantique, l'étiquetage morpho-syntaxique et l'analyse syntaxique. Ils ont également développé les premiers corpus, de grands documents lisibles par machine et annotés d'informations linguistiques, utilisés pour entraîner les algorithmes de NLP.

Dans les années 1970, les scientifiques ont commencé à utiliser le traitement du langage naturel statistique, qui analyse et génère du texte en langage naturel à l'aide de modèles statistiques, comme alternative aux approches basées sur des règles.

C'est au cours des années 1980 que le développement d'algorithmes plus efficaces s'est accentué, afin d'entraîner des modèles et d'améliorer leur précision. Cela a conduit à l'essor des algorithmes de Machine Learning dans le traitement du langage naturel. Le Machine Learning est le processus consistant à utiliser de grandes quantités de données pour identifier des schémas, qui sont souvent utilisés pour faire des prédictions.

Le Deep Learning, les réseaux de neurones et les modèles de transformateur ont fondamentalement changé la recherche sur le traitement du langage naturel. L'émergence de réseaux de neurones profonds combinée à l'invention des modèles de transformateur et au "mécanisme d'attention" ont créé des technologies telles que BERT et ChatGPT. Le mécanisme d'attention va au-delà de la recherche de mots-clés similaires à vos requêtes, par exemple. Il examine chaque terme lié en fonction de sa pertinence. Il s'agit de la technologie derrière certaines des technologies de NLP les plus passionnantes utilisées actuellement.

Le traitement du langage naturel fonctionne de plusieurs manières. Le NLP basé sur l'IA implique l'utilisation d'algorithmes et de techniques de Machine Learning pour traiter, comprendre et générer le langage humain. Le NLP basé sur des règles implique la création d'un ensemble de règles ou de schémas pouvant être utilisés pour analyser et générer des données de langage. Le NLP statistique implique l'utilisation de modèles statistiques dérivés de grands ensembles de données pour analyser et faire des prédictions sur le langage. Le NLP hybride combine ces trois approches.

L'approche du NLP basé sur l'IA est actuellement la plus populaire. Comme pour toute autre approche d'apprentissage pilotée par les données, le développement d'un modèle de NLP nécessite de prétraiter des données textuelles et de sélectionner minutieusement l'algorithme d'apprentissage.

1e étape : Prétraitement des données
Il s'agit du processus de nettoyage et de préparation du texte afin qu'un algorithme de NLP puisse l'analyser. Certaines techniques courantes de prétraitement des données incluent l'exploration de texte, qui prend de grandes quantités de texte et le divise en données, ou la tokenisation, qui divise le texte en unités individuelles. Ces unités peuvent être des signes de ponctuation, des mots ou des expressions. Le retrait des mots non significatifs est un outil qui supprime les mots courants et les articles qui ne sont pas très utiles dans l'analyse. La racinisation et la lemmatisation décomposent les mots à leur forme racine de base, ce qui facilite l'identification de leur signification. L'étiquetage morpho-syntaxique identifie les noms, les verbes, les adjectifs et d'autres catégories grammaticales dans une phrase. L'analyse syntaxique analyse la structure d'une phrase et la relation entre les différents mots.

2e étape : Développement des algorithmes
Il s'agit du processus d'application des algorithmes de NLP aux données prétraitées. Il extrait des informations utiles du texte. Voici quelques-unes des tâches de traitement du langage naturel les plus courantes :

• L'analyse des sentiments détermine le ton émotionnel ou sentiment d'un texte. L'analyse des sentiments classe les mots, les phrases et les expressions comme positifs, négatifs ou neutres.
• La reconnaissance d'entités nommées identifie et classe les entités nommées telles que les personnes, les lieux, les dates et les organisations.
• La modélisation thématique regroupe des mots et des expressions similaires pour identifier les thèmes principaux dans un ensemble de documents ou de textes.
• La traduction automatique utilise le Machine Learning pour traduire automatiquement un texte d'une langue à une autre. La modélisation linguistique prédit la probabilité d'une suite de mots dans un certain contexte.
• La modélisation linguistique est utilisée pour la saisie semi-automatique, les applications de correction automatique et les systèmes de synthèse vocale.

Le NLP est constitué de deux branches qui sont la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG). La NLU vise à permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain à l'aide d'outils similaires à ceux que les humains utilisent. Elle les aide également comprendre les nuances du langage humain, y compris le contexte, l'intention, le sentiment et l'ambiguïté. La NLG vise à créer un langage de type humain à partir d'une base de données ou d'un ensemble de règles. Son objectif est de produire un texte qui peut être facilement compris par les humains.

Voici quelques-uns des avantages de traitement du langage naturel :

• Élévation de la communication : le NLP permet une communication plus naturelle avec les applications de recherche. Il peut s'adapter à différents styles et sentiments, créant ainsi des expériences client plus pratiques.
• Efficacité : le NLP peut automatiser de nombreuses tâches qui doivent normalement être exécutées par des personnes. On peut citer par exemple la synthèse de texte, le monitoring des réseaux sociaux et des e-mails, la détection des indésirables et la traduction.
• Curation de contenus : le NLP peut identifier les informations les plus pertinentes pour les utilisateurs individuels en fonction de leurs préférences. Comprendre le contexte et les mots-clés conduit à une plus grande satisfaction client. Rendre les données plus faciles à rechercher peut améliorer l'efficacité des outils de recherche.

Le traitement du langage naturel présente encore de nombreux défis. Le discours humain est irrégulier et souvent ambigu, avec de multiples significations selon le contexte. Pourtant, les programmeurs doivent apprendre aux applications ces subtilités dès le départ.

Les homonymes et la syntaxe peuvent embrouiller les ensembles de données. Et même la meilleure analyse des sentiments ne peut pas toujours identifier le sarcasme et l'ironie. Il faut des années aux humains pour apprendre ces nuances, mais il peut quand même être difficile de lire le ton d'un SMS ou d'un e-mail, par exemple.

Le texte est publié dans différentes langues, tandis que les modèles de NLP sont entraînés dans des langues spécifiques. Avant d'alimenter le NLP, vous devez appliquer la détection de la langue pour trier les données par langue.

Des données non spécifiques et trop générales limiteront la capacité du NLP à comprendre et à transmettre avec précision le sens du texte. Pour des domaines spécifiques, il faudrait plus de données pour faire des revendications substantielles que la plupart des systèmes de NLP n'en ont. Surtout pour les secteurs qui s'appuient sur des informations à jour et très spécifiques. De nouvelles recherches, comme ELSER - Elastic Learned Sparse Encoder, s'emploient à résoudre ce problème pour produire des résultats plus pertinents.

Le traitement des données personnelles des personnes soulève également des problèmes de confidentialité. Dans des secteurs comme la santé, le NLP pourrait extraire des informations des dossiers des patients pour remplir des formulaires et identifier les problèmes de santé. Ces types de problèmes de confidentialité, de sécurité des données et de biais potentiels rendent l'implémentation du NLP difficile dans des domaines sensibles.

Le NLP a un large éventail d'applications commerciales :

• Chatbots et assistants virtuels : les utilisateurs peuvent avoir des conversations avec votre système. Ce sont des outils de service client courants. Ils peuvent également guider les utilisateurs à travers des workflows compliqués ou les aider à naviguer sur un site ou une solution.
• Recherche sémantique : souvent utilisée dans l'e-commerce pour générer des recommandations de produits. Elle décode le contexte des mots-clés en analysant les moteurs de recherche et en utilisant la recherche basée sur les connaissances. Elle interprète l'intention de l'utilisateur pour fournir des recommandations plus pertinentes.
• Reconnaissance d'entités nommées (NER) : identifiez les informations dans le texte pour remplir des formulaires ou faciliter leur recherche. Les établissements scolaires peuvent l'utiliser pour analyser les rédactions des élèves et automatiser la notation. De plus, les fonctionnalités de synthèse vocale rendent les informations plus accessibles et la communication plus facile pour les personnes handicapées.
• Synthèse de texte : les chercheurs de tous les secteurs peuvent rapidement synthétiser des documents volumineux en un texte concis et digeste. Le secteur financier utilise cette fonctionnalité pour analyser les actualités et les réseaux sociaux afin de prédire les tendances du marché. L'administration et le secteur juridique l'utilisent pour extraire des informations clés de documents.

La promesse de ChatGPT et de l'IA générative est la transformation. Avec l'arrivée de technologies telles que ChatGPT sur le marché, de nouvelles applications du NLP sont en vue. Nous verrons probablement des intégrations à d'autres technologies telles que la reconnaissance vocale, la vision artificielle et la robotique qui se traduiront par des systèmes plus avancés et sophistiqués.

Le NLP deviendra également plus personnalisé, ce qui permettra aux machines de mieux comprendre les utilisateurs individuels et d'adapter leurs réponses et recommandations. Les systèmes de NLP qui peuvent comprendre et générer plusieurs langues représentent un domaine de croissance majeur pour les entreprises internationales. Plus important encore, les systèmes s'améliorent constamment pour générer un langage très naturel : ils sonnent chaque jour de plus en plus humains.

Avec la Suite Elastic 8.0, il est désormais possible de charger des modèles PyTorch dans Elasticsearch pour fournir un NLP moderne dans la Suite Elastic, y compris des fonctionnalités telles que la reconnaissance des entités nommées et l'analyse des sentiments.

La Suite Elastic prend actuellement en charge les modèles de transformateur conformes à l'interface de modèle BERT standard et utilisent l'algorithme de tokenisation WordPiece.

Voici les architectures actuellement compatibles avec Elastic :

• BERT
• BART
• Bi-encodeurs DPR
• DistilBERT
• ELECTRA
• MobileBERT
• RoBERTa
• RetriBERT
• MPNet
• Bi-encodeurs SentenceTransformers avec les architectures de transformateur ci-dessus

Elastic vous permet de tirer parti du NLP pour extraire des informations, classer du texte et fournir une meilleure pertinence des recherches pour votre entreprise. Lancez-vous avec le traitement du langage naturel avec Elastic.

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