Les techniques d’analyse du texte et le traitement naturel du langage sont des disciplines incontournables dans le monde de l’intelligence artificielle. Grâce à l’évolution d’internet et de l’Intelligence artificielle, l’être peut communiquer avec des systèmes intelligents. Cela se matérialise par la spécification des mots clés avec les moteurs de recherche, l’utilisation de chatbots et des assistants vocaux qui font intervenir des algorithmes NLP (Natural Langage Processing).
Pour faciliter la communication entre l’humain et la machine, nous avons besoin d’une adaptabilité et d’une compréhension des machines de notre langage. Nous observons d’ailleurs des techniques du NLP sur les réseaux sociaux comme Twitter et Facebook et partout sur le web d’autant que nos activités en ligne sont régies par du texte principalement.
Aujourd’hui des applications dotées d’algorithmes du NLP sont nombreux. Ce qui élargit son champ d’application.
Domaines d’application s du NLP
Le NLP est un domaine scientifique qui a pour but de pouvoir donner à la machine la capacité de lire, comprendre le langage naturel et les algorithmes d’apprentissages sont essentiels dans cette tâche. Cela suppose qu’une implémentation d’un système capable de capter les connaissances nécessite des algorithmes pour réaliser le traitement et donner un sens à un texte par exemple.
L’objectif est d’identifier et d’extraire l’information utile et exploitable pour la concrétisation d’un résultat.
Aujourd’hui, grâce au NLP, nous pouvons utiliser notre propre langage naturel afin de communiquer avec les robots. Cela dit, c’est la machine qui s’adapte à nous et non le contraire. Nous avons diverses applications du NLP.
Parmi les exemples, nous avons :
L’analyse des sentiments en NLP
L’analyse des sentiments est l’une des applications répandues du NLP. Aujourd’hui, la plupart des plateformes web sont équipées d’un analyseur de sentiment qui favorisent grandement l’échange entre elles et leurs clients dans le but de les comprendre et de satisfaire leurs besoins.
Nous observons cette expression sentimentale par exemple par des emoji utilisés quotidiennement dans les échanges sur Facebook et Twitter.
L’analyse de la voix ou la reconnaissance vocale
A l’instar des bots, la reconnaissance vocale est fréquemment utilisée de nos jours. Cortana et L’assistant Google sont des exemples. Grâce aux techniques du Deep Learning, l’analyse et la retranscription de la voix humaine en texte sont devenues une réalité.
C’est un service qui fait intervenir des algorithmes intégrés dans des outils tels que les logiciels, les objets connectés et les assistants vocaux.
Les chatbots
Également les plateformes de chatbot utilisées par diverses entreprises pour échanger avec leur client. Véritable aubaine pour les entreprises, ces robots conversationnels parviennent à assurer une conversation comme des humains avec les utilisateurs dans la satisfaction de leur besoin.
Pour expliquer leur présence, les chatbots foisonnent sur internet, partout il y a le client. Facebook Messenger, WhatsApp, twitter, Google Home, Microsoft. Dans cet ordre d’idée, Microsoft offre cette possibilité de créer des bots d’IA conversationnelle pour votre entreprise.
Le cas de Azure Bot Service est un exemple permettant de “créer un bot capable de parler, d’écouter, de comprendre et d’apprendre de vos utilisateurs avec Azure Cognitive Services.”
La publicité est recommandation d’annonces
Le monde de la pub s’élargit de plus en plus grâce à l’implication de l’intelligence artificielle. De ce point de vue, les entreprises proposent des produits en fonction des besoins du client ceci dans le but de le faire acheter.
En dépit de la masse de données qui foisonnent, les algorithmes de machine Learning assurent le traitement afin de personnaliser la proposition et faire également des prédictions.
Maintenant que nous avons parcouru globalement le NLP, il existe différents processus pour réaliser le traitement du langage naturel.
Etude des concepts en NLP
Des exemples concrets avec des algorithmes et l’exploration des différents concepts.
Tokenisation en NLP
Le survol du NLP nous a permis de comprendre comment il fonctionne, cependant dans cette partie nous verrons quel est le processus utiliser le traitement des données textuelles.
Dans le but de faire comprendre à la machine notre texte, il est nécessaire de faire une analyse des composants de notre texte, ce process est appelé Tokenisation. C’est la première phase dans le traitement du texte, il est vraiment obligatoire.
Par exemple, prenons un texte X comme ceci et voyez la décomposition.
Mamadou | Mouslim | Diallo | est | un | étudiant | rigoureux
Voici la seconde phase.
Stemming
Le Stemming constitue la deuxième phase du processus de traitement du langage naturel qui se concentre sur la radicalisation ou l’enracinement des mots dans le but de les normaliser en utilisant les algorithmes de stemming.
Ces algorithmes coupent le suffixe ou le préfixe du mot tout en conservant la racine. Par, dans le processus du traitement ou de la compréhension du langage, diverses problématiques peuvent survenir. C’est le cas sur du surenracinement et du Understemming avec certains mots (Srivastava, 2019).
Un exemple d’utilisation
Pour le cas d’exemples avec une phrase, avant d’effectuer le pré-traitement nous allons d’abord faire la tokenisation des mots.
Lemmatization en NLP
Utilisé dans le traitement linguistique en général et du langage naturel en particulier, la lemmatisation est un processus qui consiste à trouver la forme normalisée d’un mot (Plisson, 2004).
Partant de cette définition pour comprendre le mode de fonctionnement de la lemmatisation, nous comprenons que cette technique se base sur la morphologie du mot.
Vous remarquerez que la lemmatisation est quelque peu similaire au streaming, cependant la différence réside dans le traitement des mots ou du texte. Si le streaming produit un radical d’un mot, ce n’est pas le cas avec la lemmatisation, celle-ci plutôt permet de remplacer le suffixe d’un mot dans un texte par un suffixe de mot généralement différent afin d’obtenir une forme du mot normalisé.
Elle permet également de faire la génération des mots-clés génériques pour les moteurs de recherche.
Appliquons cette méthode à un jeu de données.
Reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition)
Dans le processus d’extraction ou d’identification des informations, la reconnaissance d’entités nommées est essentiellement utilisée. Cela fait l’objet d’une étude et l’intervention de certains algorithmes d’intelligence artificielle dans la détection des entités.
Qui parle d’entités parle d’une représentation qui peut être dans le monde réel comme le nom d’une personne, un endroit existant ou tout autre élément qu’on peut nommer et identifier.
Par exemple quand je dis : L’année | dernière | je | suis | allé | à | Dubaï |
Ici Dubaï est une entité nommée détectée par un algorithme du NLP associé aux entités nommées.
Cet article sur le Natural Langage Processing NLP nous a permis de faire un survol de façon globale sur le domaine. Nous avons pu introduire le NLP, voir son importance dans le domaine de l’intelligence artificielle et parcourir des concepts et techniques utiles dans le traitement du langage naturel.
En fin de compte nous avons compris que le but principal des technologies NLP est de faire comprendre à l’ordinateur le langage naturel.
