NLP : 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 communication 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 de 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 pas été possible d’obtenir d’un ordinateur qu’il réponde de façon sensée, ou prenne des décisions sur la base de la phrase qui lui a été donnée.
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. Les résultats sont bon dans un cadre textuel. Ils sont également faciles à mettre à l’échelle, et il est aisé de gérer de large volumes de données, ce qui se traduit par de bonnes performances.
Les experts en données forment aujourd’hui les systèmes en leur fournissant une quantité maximale de textes, plutôt que de se limiter à la rédaction de règles. Ils alimentent ces systèmes avec divers textes et s’efforcent de les entraîner à prédire le texte suivant. Le résultat est un système capable de comprendre la première partie d’une phrase et de formuler la seconde. Il est également apte à prendre un texte et d’en générer un résumé. Même les traductions peuvent être effectuées de cette façon : toutes ces tâches linguistiques sont désormais gérables par un système qui comprend le texte, grâce au traitement automatique du langage naturel.
La NLP chez LenseUp
Génération de texte : le système prend un texte existant et en crée de nouveaux. Cette méthode trouve son utilité dans divers domaines, tels que la création de résumés, la traduction, la rédaction de blogs, ou l’extraction d’entités spécifiques.
Embeddings : Un embedding peut être vu comme un vecteur, ou une série de nombres. Lorsqu’on lui fournit du texte, il génère une liste de nombres utilisable pour des tâches telles que la recherche sémantique ou le clustering. Ce processus s’effectue en mesurant les distances dans un espace vectoriel. Cette technique est extrêmement utile pour de nombreuses applications, comme la recherche sémantique dans les systèmes de chatbots axés sur les questions et réponses.
Traitement automatique du langage multilingue : jusqu’à récemment, l’un des principaux freins au développement du traitement automatique du langage multilingue était le manque de données étiquetées dans les langues moins répandues. Cependant, le paysage change radicalement avec l’avènement de modèles tels que Whisper d’OpenAI en traitement automatique du langage multilingue, qui révolutionnent le domaine !
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) joue un rôle important dans la création de voix synthétiques, notamment dans le cadre de la synthèse vocale, qui est un sous-domaine du NLP. La synthèse vocale utilise les technologies de NLP pour convertir le texte en parole parlée. Cette technologie s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement du langage pour générer des voix qui imitent les nuances, les tonalités et les accents humains. La NLP, combinée à d’autres avancées en intelligence artificielle, permet de produire des voix synthétiques de plus en plus naturelles et réalistes.
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