PNL : comment analyser, comprendre et générer le langage de façon automatisée
La NLP, aussi appelée le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), n’est plus un concept inconnu pour de nombreuses entreprises, car elle améliore la communicatio avec les machines et vice versa. La NLP est une technologie qui combine la linguistique, l’intelligence artificielle et l’informatique pour traiter et analyser de grandes quantités de langage humain naturel dans différents contextes.
On a tenté depuis longtemps faire en sorte que les ordinateurs comprennent le langage en y incorporant des règles sur la façon dont nous pensions que le langage fonctionnait, mais il n’a as été possible de faire en sorte qu’un ordinateur réponde de façon sensée ou prenne des décisions sur la base de la phrase qui lui a été donnée. La raison en est que le langage est très complexe.
Cependant, ces dernières années, une alternative s’est avérée prometteuse : l’apprentissage automatique. Au lieu de coder des règles en dur, un système est mis en place pour donner à l’ordinateur de nombreux exemples de ce qu’il doit faire. L’ordinateur apprend alors comment effectuer cette tâche.
Les réseaux neuronaux, qui sont un type d’apprentissage automatique, et les transformateurs (type de réseau neuronal) fonctionnent bien car ils disposent d’un mécanisme permettant d’examiner les séquences. Cela fonctionne très bien avec le texte. Ils sont également faciles à mettre à l’échelle, et il est aisé de réaliser de grandes versions, ce qui se traduit par de bonnes performances.
Les spécialistes des données forment désormais les systèmes en leur fournissant le plus de texte possible, plutôt que d’écrire des règles. Ils fournissent aux systèmes des textes et tentent de les amener à prédire le texte suivant. Le résultat est un système capable d’assimiler la première moitié d’une phrase et d’en écrire la seconde. Il peut également prendre un texte et en écrire un résumé. Même la traduction peut être effectuée de cette manière, car ce sont toutes des questions linguistiques qui peuvent être traitées par un système qui comprend le texte, grâce au traitement automatique des langues.
Chez LenseUp, nous nous concentrons sur :
La génération de texte : le système prend du texte et en produit d’autres. Cette approche peut être utilisée pour de nombreuses activités, comme l’obtention d’un résumé, une traduction, un blog, ou l’extraction d’entités.
Embeddings : Un embedding peut être considéré comme un vecteur, ou une liste de nombres. Ainsi, lorsque vous lui fournissez du texte, il produit une liste de nombres qui peuvent être utilisés pour des activités telles que la recherche sémantique ou le regroupement. Cela se fait en mesurant la distance dans l’espace vectoriel. Cette approche est très utile et a de nombreuses applications telles que la recherche sémantique pour les chatbots de type Question/Réponse.
Le traitement automatique des langues multilingues : l’une des principales raisons pour lesquelles le traitement automatique des langues multilingues n’a pas pu se développer rapidement jusqu’à présent est le manque de données étiquetées dans les langues peu utiliséess. Mais BLOOM est le plus important modèle linguistique multilingue à être formé de manière ouverte et transparente, ce qui pourrait contribuer à résoudre ce problème. Il a été publié en juillet 2022. Le traitement automatique des langues multilingues, tel que nous pouvons l’observer dans des modèles tels que Whisper d’Openai, est en train de changer la donne !
