Traitement du langage naturel en un coup d'oeil

Le traitement du langage naturel (PNL) est une discipline machine conçue pour traiter des données écrites, parlées et organisées en langage humain ou similaire au langage humain. Il dérive de la linguistique computationnelle, qui utilise les principes de l’informatique pour comprendre le langage. Cependant, la PNL est plus que le simple développement d’un cadre théorique, c’est une discipline d’ingénierie qui vise à développer des techniques pour accomplir des tâches spécifiques. La PNL est souvent appliquée à la reconnaissance vocale, qui se concentre sur la conversion du langage parlé en mots et des sons en texte et vice versa. La plupart des tâches de PNL impliquent la traduction de données textuelles et vocales humaines pour aider les ordinateurs à comprendre les informations qu'ils reçoivent. La PNL peut être subdivisée en deux domaines :

1) Compréhension du langage naturel (NLU), qui nécessite une analyse sémantique afin de comprendre le sens d'un texte donné

2) Génération du langage naturel (NLG) ; se concentre sur le texte généré automatiquement.

1. Société de traitement du langage naturel

La société NLP se concentre sur la technologie NLP, qui implique l'utilisation d'algorithmes informatiques et de modèles de langage pour permettre aux machines de comprendre, d'analyser et de générer le langage humain. Ces sociétés créent des applications logicielles, des outils et des services qui exploitent cette technologie pour fournir une variété de fonctionnalités liées au langage, notamment la reconnaissance vocale, l'analyse des sentiments, la traduction linguistique, les chatbots et l'analyse de texte. Les sociétés de PNL emploient des experts, des linguistes et des ingénieurs logiciels en PNL pour développer et améliorer les algorithmes et les modèles de PNL. Les services fournis par ces sociétés sont déployés dans divers secteurs, notamment la santé, la finance, le service client et le marketing. Leur utilisation s’accélère également pour résoudre des problèmes concrets dans des domaines tels que la justice sociale, le changement climatique et l’éducation.

2. Technologie de traitement du langage naturel

La reconnaissance vocale ou parole en texte est une technologie qui convertit le langage parlé en texte écrit. Cette application est très importante lorsqu'il s'agit d'accepter des commandes vocales ou de répondre à des questions orales. Cependant, la reconnaissance vocale se heurte à certains défis car elle doit tenir compte de la façon dont les gens parlent. Parler rapidement, mélanger les mots, varier l'accent et l'intonation et utiliser une grammaire incorrecte peuvent tous affecter les performances de la reconnaissance vocale. Il est donc crucial de développer une technologie de reconnaissance vocale pour résoudre ces problèmes.

2. Marquage des parties vocales : C'est aussi ce qu'on appelle le marquage grammatical. Il s’agit d’identifier le discours d’un mot ou d’un texte donné en fonction de son usage et de son contexte. Par exemple, dans la phrase « Je peux fabriquer un avion en papier », les balises de discours aident à identifier le mot « faire » en tant que verbe, tandis que dans « Quelle marque de voiture possédez-vous ? »

3. La désambiguïsation du sens d'un mot consiste à déterminer le sens le plus approprié d'un mot dans un contexte spécifique grâce à l'analyse sémantique. Cela aide à choisir les mots qui ont le plus de sens.

Reconnaissance d'entité nommée : reconnaissez des mots ou des expressions en tant qu'entités, tels que "Kentucky" en tant que lieu ou "Sita" en tant que nom féminin.

L'analyse de coréférence fait référence à l'identification de mots qui font allusion à la même entité, comme trouver la personne ou la chose référencée par un pronom spécifique « il ». Cela implique également d'identifier la signification des métaphores ou des expressions idiomatiques dans le texte, par exemple en interprétant le mot « ours » comme faisant référence à une personne plutôt qu'à un animal.

6. Analyse des sentiments : Son objectif est d'extraire les qualités subjectives du texte, notamment l'attitude, l'émotion, le sarcasme, la confusion, la suspicion, etc.

7. Génération de langage naturel : elle consiste à convertir des informations structurées en langage humain.

La PNL a un brillant avenir et il y a encore de la place pour des progrès et une innovation continus. Voici les principales tendances et développements qui façonnent son avenir.

1. Modèles de langage améliorés : les modèles NLP comme GPT-3 ont montré de grandes capacités, cependant, nous espérons vraiment voir à l'avenir des modèles plus puissants capables de mieux comprendre les nuances des différences de langage humain et de générer du texte avec une fluidité accrue. phrases et sémantique naturelle.

2. PNL multimodale : Cette technologie s'étend constamment pour inclure d'autres modalités telles que les images et les vidéos, permettant aux machines de comprendre et de générer du contenu dans différents formats.

3. Modèle linguistique personnalisé : à mesure que la quantité de données générées continue d'augmenter, les modèles PNL seront en mesure de personnaliser le contenu en fonction des préférences et des besoins individuels.

4. Traduction linguistique améliorée : La traduction linguistique continuera de s'améliorer à mesure que des modèles de traduction plus précis et plus sensibles au contexte seront développés.

La PNL peut avoir un impact profond sur le monde de plusieurs manières. Cependant, la PNL est également confrontée à de nombreuses controverses, et comprendre ces controverses est également une responsabilité importante pour un praticien responsable. Par conséquent, il ressort clairement des informations partagées ci-dessus que la PNL a un brillant avenir et nous pouvons nous attendre à voir des applications plus innovantes de cette technologie dans les années à venir.

Titre original : Un regard sur le traitement du langage naturel

Auteur original : Rayan Potter

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