intelligence artificielle transforme la façon dont nous planifions et générons du contenu. Cela affecte également la façon dont les gens découvrent le contenu, de ce qu'ils recherchent sur Google à ce qu'ils regardent en rafale sur Netflix.
Plus important encore, pour les spécialistes du marketing de contenu, cela permet aux équipes de se développer en automatisant certains types de génération de contenu et en analysant le matériel actuel pour améliorer ce que vous proposez et mieux répondre aux intentions des clients.
Il y a plusieurs pièces mobiles dans l'IA et machine learning processus. Avez-vous déjà posé une question à un assistant intelligent (tel que Siri ou Alexa) ?
La réponse est très probablement "oui", ce qui suggère que vous connaissez déjà le traitement du langage naturel à un certain niveau (PNL).
Alan Turing est un nom dont tous les techniciens ont entendu parler. Le célèbre test de Turing a été conçu pour la première fois en 1950 par le célèbre mathématicien et informaticien Alan Turing.
Il a revendiqué dans son ouvrage Informatique et intelligence qu'une machine est artificiellement intelligente si elle peut converser avec une personne et lui faire croire qu'elle discute avec un humain.
Cela a servi de base à la technologie PNL. Un système NLP efficace sera capable de saisir la requête et son contexte, de l'analyser, de choisir le meilleur plan d'action et de répondre dans un langage que l'utilisateur comprendra.
Les normes mondiales pour effectuer des tâches sur les données incluent l'intelligence artificielle et les techniques d'apprentissage automatique. Mais qu'en est-il du langage humain ?
Les domaines de la génération du langage naturel (NLG), de la compréhension du langage naturel (NLU) et du traitement du langage naturel (NLP) ont tous suscité beaucoup d'attention ces dernières années.
Mais parce que les trois ont des responsabilités différentes, il est crucial d'éviter toute confusion. Beaucoup croient qu'ils comprennent ces idées dans leur intégralité.
Puisque le langage naturel est déjà présent dans les noms, tout ce que l'on fait est de le traiter, de le comprendre et de le produire. Nous avons décidé qu'il pourrait être utile d'aller un peu plus loin, étant donné la fréquence à laquelle nous rencontrons ces expressions utilisées de manière interchangeable.
Par conséquent, commençons par examiner de près chacun d'eux.
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel?
Toute langue naturelle est considérée comme un texte de forme libre par les ordinateurs. Il s'ensuit que lors de la saisie des données, il n'y a pas de mots-clés fixes à des endroits fixes. En plus d'être non structuré, le langage naturel offre également une variété d'options d'expression. Prenons ces trois phrases comme illustration :
- Le temps est-il aujourd'hui ?
- Y a-t-il une chance qu'il pleuve aujourd'hui ?
- Est-ce qu'aujourd'hui il faut que j'apporte mon parapluie ?
Chacune de ces déclarations pose des questions sur les prévisions météorologiques pour aujourd'hui, qui est le dénominateur commun.
En tant qu'êtres humains, nous pouvons voir presque immédiatement ces liens fondamentaux et agir en conséquence.
Cependant, c'est un défi pour les ordinateurs puisque chaque algorithme nécessite que l'entrée suive un format spécifique, et les trois instructions ont des structures et des formats différents.
Et les choses deviendront très difficiles très bientôt si nous essayons de codifier des règles pour chaque combinaison de mots dans chaque langue naturelle pour aider un ordinateur à comprendre. La PNL entre dans l'image dans cette situation.
Le traitement du langage naturel (TAL), qui tente de modèle de langage humain naturel données, issues de la linguistique computationnelle.
De plus, la PNL se concentre sur l'utilisation d'approches d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur tout en traitant une quantité importante d'entrées humaines. Il est fréquemment employé en philosophie, linguistique, informatique, systèmes d'information et communications.
La linguistique computationnelle, l'analyse syntaxique, la reconnaissance vocale, la traduction automatique et d'autres sous-domaines de la PNL ne sont que quelques-uns. Le traitement du langage naturel transforme le matériel non structuré dans le format approprié ou un texte structuré afin de fonctionner.
Pour comprendre ce que l'utilisateur veut dire quand il dit quoi que ce soit, il construit l'algorithme et forme le modèle à l'aide de grandes quantités de données.
Il fonctionne en regroupant des entités distinctes pour l'identification (appelée reconnaissance d'entité) et en reconnaissant des modèles de mots. Les techniques de lemmatisation, de tokenisation et de radicalisation sont utilisées pour trouver les modèles de mots.
L'extraction d'informations, la reconnaissance vocale, le marquage des parties du discours et l'analyse ne sont que quelques-unes des tâches effectuées par la PNL.
Dans le monde réel, la PNL est utilisée pour des tâches telles que le peuplement d'ontologies, la modélisation du langage, l'analyse des sentiments, extraction de sujet, reconnaissance d'entités nommées, balisage de parties du discours, extraction de connexion, traduction automatique et réponse automatisée aux questions.
Qu'est-ce que la compréhension du langage naturel ?
Une partie mineure du traitement du langage naturel est la compréhension du langage naturel. Une fois le langage simplifié, le logiciel informatique doit comprendre, déduire le sens et éventuellement effectuer une analyse des sentiments.
Un même texte peut avoir plusieurs sens, plusieurs phrases peuvent avoir le même sens, ou le sens peut changer selon les circonstances.
Les algorithmes NLU utilisent des méthodes de calcul pour traiter du texte provenant de nombreuses sources afin de comprendre le texte d'entrée, ce qui peut être aussi simple que de savoir ce qu'une phrase signifie ou aussi compliqué que d'interpréter une conversation entre deux personnes.
Votre texte est transformé en un format lisible par machine. En conséquence, NLU utilise des techniques de calcul pour déchiffrer le texte et générer un résultat.
NLU peut être appliqué dans une variété de situations, telles que comprendre une conversation entre deux personnes, déterminer ce que quelqu'un ressent à propos d'une certaine circonstance et d'autres situations de même nature.
En particulier, il existe quatre niveaux de langue pour appréhender la NLU :
- Syntaxe : il s'agit du processus permettant de déterminer si la grammaire est utilisée de manière appropriée et comment les phrases sont assemblées. Par exemple, le contexte et la grammaire d'une phrase doivent être pris en compte afin de déterminer si elle a du sens.
- Sémantique : Lorsque nous examinons le texte, des nuances de sens contextuelles telles que la teneur du verbe ou le choix du mot entre deux personnes sont présentes. Ces bits d'information peuvent également être utilisés par un algorithme NLU pour fournir des résultats à partir de n'importe quel scénario dans lequel le même mot prononcé pourrait être utilisé.
- Désambiguïsation du sens des mots : c'est le processus qui consiste à déterminer la signification de chaque mot d'une phrase. Selon le contexte, il donne à un terme son sens.
- Analyse pragmatique : elle aide à comprendre le cadre et le but de l'œuvre.
NLU est important pour scientifiques de données car, sans cela, ils n'ont pas la capacité d'extraire du sens de technologies telles que les chatbots et les logiciels de reconnaissance vocale.
Après tout, les gens ont l'habitude d'avoir une conversation avec un robot vocal ; les ordinateurs, en revanche, n'ont pas ce luxe de facilité.
De plus, NLU peut reconnaître les émotions et les grossièretés dans un discours exactement comme vous le pouvez. Cela implique que les scientifiques des données peuvent utilement examiner divers formats de contenu et classer le texte à l'aide des capacités de NLU.
NLG travaille en opposition directe avec la compréhension du langage naturel, qui vise à organiser et donner un sens aux données non structurées afin de les convertir en données utilisables. Ensuite, définissons la NLG et explorons les façons dont les data scientists l'utilisent dans des cas d'utilisation pratiques.
Qu'est-ce que la génération de langage naturel ?
Le traitement du langage naturel comprend également la production du langage naturel. Les ordinateurs peuvent écrire en utilisant la production du langage naturel, mais la compréhension du langage naturel se concentre sur la compréhension de la lecture.
En utilisant certaines entrées de données, NLG crée une réponse écrite en langage humain. Services de synthèse vocale peut également être utilisé pour transformer ce texte en parole.
Lorsque les scientifiques des données fournissent des données à un système NLG, le système analyse les données pour produire des récits qui peuvent être compris par le dialogue.
Essentiellement, NLG convertit les ensembles de données dans un langage que nous comprenons tous les deux, appelé langage naturel. Afin de pouvoir fournir des résultats soigneusement étudiés et précis dans la mesure du possible, NLG est doté de l'expérience d'un humain réel.
Cette méthode, qui remonte à certains écrits d'Alan Turing dont nous avons déjà parlé, est cruciale pour convaincre les humains qu'un ordinateur converse avec eux de manière plausible et naturelle, quel que soit le sujet traité.
La NLG peut être utilisée par les organisations pour produire des récits conversationnels qui peuvent être utilisés par tout le monde au sein de l'entreprise.
NLG, qui est le plus souvent utilisé pour les tableaux de bord de veille économique, la production de contenu automatisée et une analyse de données plus efficace, peut être d'une grande aide pour les professionnels travaillant dans des divisions telles que le marketing, les ressources humaines, les ventes et les technologies de l'information.
Quel rôle jouent NLU et NGL dans la PNL ?
Le NLP peut être utilisé par les data scientists et intelligence artificielle professionnels pour convertir des ensembles de données non structurés en formes que les ordinateurs peuvent traduire en parole et en texte - ils peuvent même construire des réponses contextuellement appropriées à une question que vous leur posez (repensez aux assistants virtuels comme Siri et Alexa).
Mais où NLU et NLG s'intègrent-ils dans NLP ?
Même si elles jouent toutes des rôles différents, ces trois disciplines ont un point commun : elles traitent toutes du langage naturel. Alors, quelle est la différence entre les trois ?
Considérez-le de cette façon : alors que NLU vise à comprendre le langage utilisé par les humains, NLP identifie les données les plus cruciales et les organise en éléments tels que du texte et des chiffres.
Il peut même aider avec des communications cryptées nuisibles. NLG, d'autre part, utilise des collections de données non structurées pour produire des histoires que nous pouvons interpréter comme significatives.
L'avenir de la PNL
Bien que la PNL ait de nombreuses utilisations commerciales actuelles, de nombreuses entreprises ont eu du mal à l'adopter à grande échelle.
Cela est principalement dû aux problèmes suivants : Un problème qui affecte fréquemment les organisations est la surcharge d'informations, ce qui rend difficile pour elles d'identifier les ensembles de données qui sont cruciaux au milieu d'une mer apparemment sans fin de plus de données.
De plus, pour utiliser efficacement la PNL, les organisations ont souvent besoin de certaines méthodes et équipements qui leur permettent d'extraire des informations précieuses des données.
Enfin, la PNL implique que les entreprises ont besoin de machines de pointe si elles souhaitent gérer et conserver des collections de données provenant de diverses sources de données utilisant la PNL.
Malgré les obstacles empêchant la majeure partie des entreprises d'adopter la PNL, il semble probable que ces mêmes organisations adopteront finalement la PNL, la NLU et la NLG pour permettre à leurs robots de maintenir des interactions et des discussions réalistes et humaines.
La sémantique et la syntaxe sont deux sous-domaines de recherche du TAL qui reçoivent beaucoup d'attention.
Conclusion
En tenant compte de ce dont nous avons discuté jusqu'à présent : en attribuant un sens à la voix et à l'écriture, NLU lit et comprend le langage naturel, et NLG développe et produit un nouveau langage à l'aide de machines.
Le langage est utilisé par NLU pour extraire des faits, tandis que NLG utilise les informations obtenues par NLU pour produire un langage naturel.
Méfiez-vous des principaux acteurs de l'industrie informatique comme Apple, Google et Amazon pour continuer à investir dans le NLP afin qu'ils puissent développer des systèmes qui imitent le comportement humain.
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