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NLP : guide complet du traitement du langage naturel

NLP guide complet

Grâce au Natural Language Processing (NLP), les appareils informatiques peuvent comprendre et traiter le langage humain. Le traitement du langage naturel se porte sur l’interaction entre un humain et un ordinateur. En d’autres termes c’est le point d’intersection entre l’informatique, l’intelligence artificielle et la linguistique informatique.

Les programmes informatiques évoluent de jour en jour pour répondre aux attentes des utilisateurs. Dans la plupart des cas, ces technologies impliquent une interaction homme-machine. Autrement dit, une compréhension mutuelle est nécessaire. Découvrez dans cet article comment le Natural Language Processing permet aux ordinateurs de comprendre et d’agir en fonction du langage humain.

Le Natural Language Processing ou NLP

Le NLP, ou traitement du langage naturel en français, désigne la capacité d’un programme informatique à comprendre le langage humain. Il s’agit d’une composante de l’intelligence artificielle (IA) qui traite le langage naturel tel qu’il est parlé et écrit.

Le Natural Language Processing appartient à la fois au domaine de l’informatique et de la linguistique. Dans le monde réel, il a une variété d’applications dans différents domaines, mais nous y reviendrons plus tard.

Les défis du NLP

Le langage humain est un système complexe. Selon les scientifiques, il s’agit d’un système de signalisation discret, symbolique et catégorique. En d’autres termes, il comprend des symboles qui permettent aux humains de transmettre le même sens de différentes manières. En outre, il existe une infinité de possibilités pour agencer les mots dans une phrase. Un mot peut avoir plusieurs significations en fonction du contexte dans lequel il est placé.

D’autre part, le langage comporte de nombreuses règles et subtilités difficiles à comprendre pour les ordinateurs. Par exemple, la notion de pluralité ou de sarcasme est difficile à percevoir pour une machine. Cela signifie que pour comprendre le langage humain, le NLP doit comprendre les mots et les différents concepts.

Comment fonctionne le NLP ?

Entre autres, le NLP traite des données linguistiques du monde réel pour leur donner un sens de manière à ce qu’un ordinateur puisse les comprendre. Pour collecter ces données, les machines utilisent des capteurs (qui correspondent à nos yeux et à nos oreilles) pour lire et entendre.

La compréhension du langage naturel peut se faire par une analyse syntaxique ou une analyse sémantique. L’analyse syntaxique correspond à l’analyse du langage en fonction des règles grammaticales. Elle s’applique donc à un groupe de mots et non aux mots individuels. Quant à l’analyse sémantique, c’est le processus qui permet de comprendre le sens ou à la logique d’un énoncé. Elle consiste donc à comprendre le sens et à interpréter les mots, les signes et la structure des phrases.

En outre, le traitement se fait par le biais de programmes informatiques en guise de cerveau. Le NLP comporte deux étapes principales, à savoir le prétraitement des données et le développement de l’algorithme.

La phase de prétraitement des données

En termes simples, cette étape consiste à préparer et à « nettoyer » les données pour que les machines puissent les exploiter. Elle met également en évidence les caractéristiques des textes avec lesquelles un algorithme peut fonctionner.

Il existe différentes approches de NLP pour transformer les données de textes bruts en données exploitables (code). Dans tous les cas, les langages de programmation tels que Python ou R sont très utilisés pour ces techniques. Entre autres, ils disposent de différentes bibliothèques contenant des règles et des méthodes qui permettent aux ordinateurs de classer les segments de textes.

Les sacs de mots

Ce modèle permet de compter les mots d’un texte. Pour ce faire, il crée une matrice d’occurrence pour le document d’entrée, sans tenir compte de la syntaxe ou de la sémantique. Cela permet ensuite de constituer un classificateur des caractéristiques. Toutefois, cette approche ne permet pas de faire une analyse contextuelle ou sémantique de l’entrée.

La tokenisation

Cette fois, le principe consiste à segmenter le texte en phrases ou en mots. Les segments de textes sont appelés « tokens ». Cette approche permet également d’éliminer les caractères tels que les ponctuations ou les émojis.

Le stemming

En NLP, le stemming est un autre processus de nettoyage des textes. Afin de supprimer les préfixes et les suffixes, il coupe la fin ou le début des mots. La difficulté de cette approche réside dans la détermination des bons morceaux à couper qui nécessite de se référer aux règles.

La lemmatisation

Similairement au stemming, l’idée est de réduire un mot à sa forme de base, ou autrement dit à sa racine. Ensuite, les différentes formes d’un même mot sont regroupées. Cette approche nécessite également des dictionnaires détaillés dans lesquels l’algorithme peut rechercher et relier les mots à leurs radicaux. La lemmatisation prend également en compte le contexte du mot pour identifier les différents sens qu’il peut avoir.

La suppression des Stop Words

Les Stop Words signifient également les mots vides. En d‘autres termes, cette technique du NLP vise à supprimer les articles, les pronoms et les prépositions. Elle permet de libérer de l’espace dans la base de données et d’accélérer le temps de traitement.

La modélisation des sujets

Cette approche présume que chaque document se compose d’un mélange de sujets. Dans ce cas, chaque sujet comprend un ensemble de mots. La modélisation thématique consiste à découvrir les structures cachées dans les contenus.

Cette technique se révèle particulièrement utile lorsqu’il s’agit de classer des textes. En outre, elle permet de construire des systèmes de recommandation ou de détecter des tendances dans les publications en ligne.

La phase d’apprentissage (développement de l’algorithme de NLP)

Une fois que les données sont prétraitées, la prochaine étape du NLP consiste à développer un algorithme pour les interpréter. Là encore, il existe de nombreux algorithmes de Natural Language Processing. Cependant, il y a trois types d’approches couramment utilisées.

La méthode basée sur les règles

Ici, il est question de règles linguistiques élaborées spécifiquement pour un domaine. Celles-ci permettent de résoudre des problèmes assez simples, comme extraire des données structurées à partir de données non structurées. Par exemple, cette technique permet de classer les mails indésirables dans les spams. Dans ce cas, la règle serait de filtrer des termes spécifiques comme « offres » ou « promotion ».

La méthode basée sur le machine learning

Le machine learning consiste à alimenter un système avec des données d’entraînement pour apprendre par lui-même à effectuer une tâche. À mesure que l’algorithme apprend et qu’il reçoit des données à traiter, il améliore ses performances.

En termes de NLP, cette approche permet de résoudre des problèmes plus difficiles. Plus axée dans la compréhension du langage que la méthode basée sur les règles, les algorithmes de machine learning exploitent les données prétraitées. Par ailleurs, grâce à leur capacité d’apprentissage automatique, ils peuvent également se référer à la longueur des phrases ou à l’occurrence de mots spécifiques. Généralement, ils utilisent des méthodes statistiques.

La méthode basée sur le deep learning

À la différence du machine learning traditionnel, le deep learning, qui en est une sous-catégorie, utilise plusieurs couches de réseaux neuronaux. Ceux-ci peuvent servir d’extracteurs automatiques des caractéristiques, ce qui signifie que cette méthode ne nécessite pas un prétraitement complexe. Étant plus puissants, les algorithmes de deep learning permettent alors d’effectuer des tâches qui sont encore plus difficiles, comme la traduction.

Le point commun entre ces deux dernières méthodes est qu’elles peuvent affiner leurs propres règles grâce à un apprentissage itératif.

Les cas d’utilisation du NLP

Les secteurs d’application de l’intelligence artificielle dans notre vie quotidienne sont quasiment illimités. De ce fait, en tant que technologie reliée à l’IA, le NLP peut aider dans de nombreuses tâches.

La traduction automatique

La traduction automatique est l’une des premières applications du NLP. Il existe quatre types de traduction automatique basés sur le Natural Language Processing.

La traduction automatique statistique dépend de l’étude de données bilingues pour trouver une correspondance entre le mot de la langue d’entrée et celui de la langue souhaitée. La traduction automatique basée sur les règles traduit les textes en se basant sur les règles grammaticales des deux langues.

La traduction automatique hybride combine en quelque sorte les deux méthodes précédentes, et elle utilise une mémoire de traduction. Enfin, la traduction automatique neuronale s’appuie sur des modèles de réseaux de neurones artificiels pour créer des modèles statistiques. C’est par exemple le cas de DeepL qui se base sur le deep learning pour une traduction automatique naturelle.

Le NLP dans le domaine de la santé et de la médecine

Entre autres domaines d’applications du NLP, la médecine est sans doute l’un des plus importants. En effet, le traitement du langage naturel permet de reconnaître ou prédire des maladies en se basant sur les dossiers médicaux électroniques (DME) et le discours d’un patient.

La technologie est actuellement utilisée pour diagnostiquer les maladies cardiovasculaires, la dépression ou encore la schizophrénie. Pour être plus précis, le NLP extrait les informations nécessaires sur la maladie, les médicaments et les résultats des traitements. Comme source de données, il se base sur les notes des patients, les rapports ou les DME. En outre, la surveillance des troubles cognitifs de la parole permet également d’améliorer le traitement de la maladie d’Alzheimer. D’autre part, il existe des dispositifs, comme les chatbots thérapeutes qui aident les personnes qui souffrent d’anxiété.

Les chatbots et les assistants vocaux

Les agents conversationnels, tels que les chatbots et les assistants vocaux, sont des exemples qui reflètent parfaitement la capacité des programmes informatiques à comprendre le langage humain. Par exemple, un chatbot est une plateforme qui permet aux clients d’une entreprise de commander des services ou de demander des informations. Par définition, le robot conversationnel reçoit donc une entrée en langage naturel et le NLP lui permet d’interpréter cette information.

De la même manière, les assistants vocaux et les robots assistants reçoivent des entrées vocales. Ces systèmes utilisent le Natural Language Processing pour répondre aux commandes et agir en fonction. En d’autres termes, c’est la compréhension du langage humain qui permet par exemple à Alexa d’allumer la lumière, sur commande.

L’analyse des tendances en ligne grâce au NLP

Pour les entreprises commerciales, l’utilisation des algorithmes de NLP permet d’identifier les avis des clients sur un service ou un produit. Pour ce faire, il peut, par exemple, extraire des informations à partir des médias sociaux. Cette technique est également connue comme l’analyse des sentiments et elle est utilisée pour prendre des décisions commerciales stratégiques en se basant sur le choix des clients.

Un autre aspect de cette utilisation du NLP concerne les traders financiers. En effet, il permet de suivre les nouvelles, les taux d’inflation ou les rapports. La combinaison de ces informations avec les algorithmes de trading s’avère être une bonne tactique pour générer des bénéfices.

Utiliser le NLP pour détecter les fake news

Le traitement du langage naturel a été utilisé par le NLP Group du MIT pour vérifier l’authenticité d’une source d’informations. Une autre utilisation que nous avons déjà évoquée est aussi l’analyse des courriers électroniques. Effectivement, certaines sociétés comme Yahoo et Google utilisent cette technologie pour stopper les spams avant même qu’ils n’entrent dans la boîte de réception.

Automatiser certaines tâches

Les algorithmes de NLP peuvent aider les entreprises à automatiser des tâches de routines liées à l’analyse de texte. D’autre part, les organismes de recrutement utilisent l’intelligence artificielle pour repérer des candidats potentiels. Autrement dit, le traitement du langage naturel permet d’analyser les dossiers de candidatures pour identifier les compétences clés.

Les avantages du NLP

Le principal avantage du NLP est qu’il améliore la façon dont les humains et les ordinateurs communiquent entre eux. Pour manipuler un programme informatique, le moyen le plus direct passe par le code, le langage de l’ordinateur. En autorisant les machines à comprendre le langage humain, l’interaction avec celles-ci devient beaucoup plus intuitive pour les humains.

En outre, les données non structurées nécessitent un niveau d’analyse supplémentaire. Il faut ainsi les décomposer pour qu’il puisse être compris par les machines. Mais les outils NLP guidés par l’IA peuvent faciliter cette tâche. Fini les conjectures ou les analyses simples et superficielles. Le traitement du langage naturel permet de creuser dans le texte non structuré pour obtenir des informations exploitables.

Un fonctionnement plus efficace signifie une productivité accrue. Qu’il s’agisse de répondre aux demandes des clients ou d’ingérer des données client, la PNL réduit les coûts. L’IA d’entreprise peut traiter les données plus rapidement avec des informations plus significatives qui améliorent l’expérience client.

Parmi les autres avantages figurent :

  • Amélioration de la précision et de l’efficacité de la documentation ;
  • Réalisation automatique d’un résumé lisible d’un texte original plus vaste et plus complexe ;
  • Utilisation d’assistants personnels et de chatbots ;
  • Analyse des sentiments facile à réaliser ;
  • Mise à disposition d’informations avancées à partir d’analyses qui n’étaient pas disponibles auparavant en raison du volume de données.

Les différentes techniques utilisées avec le NLP

L’analyse syntaxique et l’analyse sémantique constituent les deux principales techniques utilisées pour le NLP.

La syntaxe désigne la disposition des mots dans une phrase pour lui donner un sens grammatical. Le NLP l’utilise pour évaluer le sens d’une langue sur la base de règles grammaticales. Les techniques syntaxiques comprennent :

  • L’analyse syntaxique. Il s’agit de l’analyse grammaticale d’une phrase.  
  • Segmentation des mots. Il s’agit de prendre une chaîne de texte et d’en déduire des formes de mots.  
  • La séparation des phrases. Il s’agit de placer des limites de phrases dans des textes volumineux.  
  • Segmentation morphologique. Elle divise les mots en partie plus petits appelés morphèmes.
  • L’étymologie. Cette opération consiste à diviser les mots contenant une inflexion en formes racines.

La sémantique concerne l’utilisation et le sens des mots. Le traitement du langage naturel applique des algorithmes pour comprendre le sens et la structure des phrases. Les techniques sémantiques comprennent :

  • La désambiguïsation du sens des mots. Cette technique permet de déduire la signification d’un mot en fonction du contexte.
  • Reconnaissance d’entités nommées. Cette méthode détermine les mots qui peuvent être classés en groupes.  
  • Génération de langage naturel. Cette méthode utilise une base de données pour déterminer la sémantique des mots et générer un nouveau texte.  

Les approches actuelles du traitement du langage naturel sont basées sur le deep learning. Il s’agit d’un type d’IA qui examine et utilise des modèles dans les données pour améliorer la compréhension d’un programme.

Trois outils couramment utilisés pour le NLP sont Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim et Intel natural language processing Architect. NLTK constitue un module Python open source avec des ensembles de données et des didacticiels. Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets et l’indexation de documents. Intel NLP Architect est une autre bibliothèque Python pour les topologies et techniques d’apprentissage profond.

Les défis à relever dans le domaine du NLP

Le traitement du langage naturel présente un certain nombre de défis. La plupart d’entre eux se résument au fait que celui-ci est en constante évolution et toujours quelque peu ambigu. En voici quelques-uns.

Précision

Les ordinateurs ont généralement besoin que les humains leur « parlent » dans un langage de programmation précis, sans ambiguïté et très structuré. Le langage humain, cependant, n’est pas toujours précis. En effet, il est souvent ambigu et la structure linguistique peut dépendre de nombreuses variables complexes. Notamment l’argot, les dialectes régionaux et le contexte social.

Le ton de la voix et les inflexions

Le traitement du langage naturel est loin d’être parfait. Les analyses sémantiques, par exemple, peuvent encore constituer un défi. D’autres difficultés incluent le fait que l’utilisation abstraite du langage est généralement difficile à comprendre pour les programmes. Ainsi, le traitement du langage naturel ne capte pas facilement le sarcasme. Ces sujets nécessitent généralement de comprendre les mots utilisés et leur contexte dans une conversation.

De même, une phrase peut changer de sens selon le mot ou la syllabe sur lesquels le locuteur met l’accent. Lors de la reconnaissance vocale, les algorithmes de la NLP peuvent passer à côté des changements subtils, mais importants, du ton de la voix d’une personne. Le ton et l’inflexion de la parole peuvent également varier selon les accents, ce qui peut être difficile à analyser pour un algorithme.

L’évolution de l’utilisation du langage

Le traitement du langage naturel rencontre également des difficultés du fait que le langage — et la façon dont les gens l’utilisent — évolue en permanence. Bien qu’il existe des règles du langage, ces dernières sont susceptibles de changer au fil du temps. Les règles informatiques strictes qui fonctionnent aujourd’hui peuvent devenir obsolètes au fur et à mesure que les caractéristiques du langage du monde réel évoluent.

Apprendre et maîtriser le NLP

En somme, le traitement du langage naturel est un élément clé de l’intelligence artificielle. Sans ce concept, les ordinateurs ne pourraient pas comprendre les humains et par conséquent, ne pourraient pas interagir avec eux.

Pour en savoir davantage sur le fonctionnement et l’utilisation du NLP, voici quelques références :

https://machinelearningmastery.com/natural-language-processing/

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-864-advanced-natural-language-processing-fall-2005/lecture-notes/lec2.pdf

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