Traitement du langage naturel (NLP) : qu'est-ce que c'est et comment ça marche ?

Traitement du langage naturel, communément appelé PNL, permet au programme informatique de comprendre le langage humain tel qu'il est écrit et parlé. C’est ce qu’on appelle le langage naturel, qui fait partie de l’intelligence artificielle.

Forte de sa longue existence de plus de 50 ans, la PNL a inclus un assortiment d'applications concrètes dans plusieurs domaines, notamment la recherche médicale, la business intelligence et les moteurs de recherche. Il a également des racines linguistiques.

La PNL est importante car elle permet de résoudre les ambiguïtés du langage et ajoute une structure numérique pratique aux données pour de nombreuses applications en aval, telles que l'analyse de texte ou la reconnaissance vocale. Mais saviez-vous comment fonctionne la PNL et pourquoi la PNL est si importante ? Découvrons-le!
Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?
La PNL est importante car elle permet aux ordinateurs de comprendre le langage naturel comme le font les humains. Il utilise l’intelligence artificielle pour gérer les informations du monde réel, les traiter et les résumer afin que l’ordinateur puisse les comprendre, que la langue soit écrite ou parlée.

Les ordinateurs utilisent des programmes pour traiter les informations qui leur sont fournies, et celles-ci sont converties en code tout au long de ce processus pour aider l'ordinateur à comprendre.

Le prétraitement des données est l'une des deux phases principales du traitement du langage naturel et comprend le nettoyage et la préparation des données textuelles pour que les machines les analysent. Cette phase met en évidence les fonctionnalités et place les données sous une forme exploitable, permettant à l'algorithme de fonctionner avec le texte fourni.

Techniques de traitement du langage

Plusieurs techniques de traitement du langage naturel peuvent être mises en œuvre, notamment :

• Tokenisation. – Décomposer le texte en unités plus petites.
• Arrêtez la suppression des mots. – Supprimer les mots quotidiens et banals et laisser le programme avec des mots inhabituels qui fournissent le plus d'informations sur le texte.
• Lemmatisation et stemming. – Réduire les mots à leur forme primaire (racine) pour un traitement plus facile.
• Marquage d'une partie du discours. – Marquer les mots en fonction de leurs parties du discours (noms, adjectifs, verbes, etc.)

Une fois les données prétraitées, la deuxième phase critique est le développement d’algorithmes, qui aident le programme à traiter les données. Il existe de nombreux algorithmes de traitement du langage naturel différents et essentiels, mais deux variétés principales sont généralement utilisées :

• Système basé sur l'apprentissage automatique – Ce système utilise des statistiques. Les machines apprennent à effectuer des tâches grâce aux données de formation fournies, ce qui les aide à ajuster leurs stratégies à mesure que davantage de données sont traitées. Ces systèmes combinent l'apprentissage automatique et profond avec des réseaux de neurones, permettant aux algorithmes de PNL d'affiner leurs propres règles grâce à un apprentissage et un traitement répétés des informations.

• Système basé sur des règles. Ce système utilise des règles linguistiques soigneusement élaborées. Cette méthode a été utilisée très tôt dans le développement du traitement du langage naturel et est utilisée aujourd’hui.

Traitement du langage naturel dans les soins de santé

En matière de traitement du langage naturel dans le domaine de la santé, voici ce que vous devez savoir. Bien que la manière dont la PNL peut être plus que simplement utile dans le domaine des soins de santé soit presque illimitée, nous vous avons présenté certains des meilleurs cas d'utilisation :

• Amélioration de la documentation clinique : au lieu d'examiner manuellement les DSE (rapports complets sur l'état de santé général du patient), la PNL utilise la saisie de données formulées et la dictée parole-texte pour extraire les données vitales du DSE au point d'intervention. Cela permet aux médecins de se concentrer sur la fourniture aux patients des soins essentiels dont ils ont besoin et garantit que la documentation clinique est précise et tenue à jour.

• Accélération de l'appariement des essais cliniques : les prestataires de soins de santé peuvent vérifier automatiquement d'énormes quantités de données cliniques et de patients non structurées et déterminer des candidats qualifiés pour les essais cliniques grâce à la PNL. Cela aide les patients à accéder à des soins expérimentaux qui pourraient améliorer considérablement leur état tout en soutenant l’innovation dans le domaine médical.

• Soutenir les décisions cliniques : l'importance du traitement du langage naturel est une fois de plus démontrée ici, car il permet aux médecins d'accéder aux informations relatives à la santé exactement au moment où ils en ont besoin, ce qui le rend facile, rapide et efficace, et il leur permet de prendre de meilleures décisions au moment même où ils en ont besoin. de soins.

Cas d'utilisation de la PNL dans les applications quotidiennes

Le traitement du langage naturel est connu pour être extrêmement pratique, utile et utilisé dans de nombreuses applications modernes du monde réel. Il ne fait aucun doute que le langage naturel représente un moteur de l’intelligence artificielle.

Nous souhaitons vous présenter quelques-uns des exemples les plus utilisés et les plus répandus : 

Traduction automatique

L'un des exemples de PNL les plus célèbres est Google Translate. La traduction automatique pratique implique bien plus que le remplacement de mots d’une langue par des mots d’une autre. Bien qu'elle ne soit pas parfaite, la représentation principale de Google Translate consiste à capturer le sens et le ton de la langue à traduire et, au mieux de ses capacités, à traduire le mot, l'expression ou la phrase dans une autre langue.

Les outils de traduction automatique ont fait d’énormes progrès en termes de précision depuis leur point de départ. La meilleure façon de tester cela est de traduire une phrase ou une expression dans une autre langue, puis de revenir en arrière et de voir si cela a du sens.

Détection du spam

Bien que ce ne soit pas standard, les meilleures applications de détection de spam utilisent certaines solutions NLP pour analyser les e-mails à la recherche de capacités de classification de texte. Tout cela fonctionne parce que la solution de traitement du langage naturel analyse les e-mails à la recherche d'expressions, de mots souvent utilisés dans le spam ou le phishing.

Tout cela peut inclure une mauvaise grammaire, des termes financiers, une urgence inappropriée, un vocabulaire menaçant et même des noms d'entreprises mal orthographiés, pour n'en nommer que quelques-uns.

Assistants virtuels

Vous ne connaissiez probablement pas les agents virtuels et les chatbots, mais les assistants virtuels comme Alexa d'Amazon et Siri d'Apple sont alimentés par l'IA, c'est-à-dire la PNL. Ils utilisent la reconnaissance vocale pour identifier les commandes vocales et les modèles de langage naturel afin de répondre de manière appropriée ou avec des commentaires utiles.

Ils ont également la possibilité de répondre aux textes tapés. L’une des fonctionnalités les plus avancées qui prouve à quel point le traitement du langage naturel est nécessaire est la capacité de répondre aux questions dans leurs propres mots avec des réponses utiles.

Résumé du texte

Une technique PNL bénéfique permet au programme de résumer de grands volumes de textes numériques et de faire des résumés, permettant ainsi aux utilisateurs de ne pas avoir à lire l'intégralité du test. Les meilleures applications de résumé de texte utilisent le raisonnement sémantique et la génération de langage naturel (NLG) pour ajouter un contexte et des conclusions précieux aux synopsis.

Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux : cette fonctionnalité PNL particulière permet aux systèmes d'analyser le langage utilisé dans les publications sur les réseaux sociaux, les avis, voire les réponses, et d'extraire les émotions et les attitudes dérivées des produits, des informations sur les événements et des promotions. Ceci, à son tour, aide les entreprises à utiliser ces commentaires et données dans la conception de produits ou les campagnes publicitaires.

Conclusion du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel comble un fossé crucial entre les logiciels et les humains pour toutes les entreprises. Assurer et soutenir une bonne approche PNL est un processus continu, mais les résultats se manifesteront dans vos équipes et votre entreprise.

Les entreprises utilisent d’énormes quantités de données non structurées et contenant beaucoup de texte et ont besoin d’un moyen de les traiter efficacement. Une grande partie des informations que vous pouvez trouver en ligne sont stockées dans des bases de données. Il représente le langage humain naturel et, jusqu’à récemment, les entreprises ne pouvaient pas analyser ces données. Pour cette raison particulière, nous pouvons conclure que le traitement du langage naturel est essentiel.

Le traitement du langage naturel joue un rôle crucial dans la technologie et dans la façon dont les humains interagissent avec elle. Il est utilisé dans de nombreuses applications réelles et quotidiennes dans les domaines grand public et professionnel, notamment la cybersécurité, les chatbots, les moteurs de recherche et l'analyse du Big Data. Même si cela n’est pas sans défis, la PNL devrait redevenir un élément essentiel de l’industrie et de la vie quotidienne.

Une amélioration et un développement constants sont cruciaux, et sans les utilisateurs réels, il ne pourra pas progresser. Les programmes d’IA montrent l’impact du traitement du langage naturel sur les humains, car il est conçu dans le but de faciliter la vie et les affaires de tous.