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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 correspond à un système de signalisation discret, symbolique et catégorique. Autrement dit, il est constitué de symboles qui permettent aux humains de transmettre un même sens de différentes manières. Par ailleurs, il existe des possibilités infinies d’arranger les mots dans une phrase. À cela s’ajoute le fait qu’un mot peut avoir plusieurs significations en fonction du contexte dans lequel il est placé.

D’autre part, la langue comporte plusieurs règles et subtilités qu’il est difficile pour les ordinateurs de comprendre. Par exemple, la notion de pluralité ou de sarcasme est difficilement perceptible pour une machine. Cela signifie que pour comprendre le langage humain, le NLP doit non seulement comprendre les mots, mais également 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 part de l’hypothèse que chaque document est constitué d’un mélange de sujets. Ici, chaque sujet est constitué d’un ensemble de mots. La modélisation du sujet consiste donc à découvrir les structures cachées dans les contenus. Cette technique est particulièrement utile quand il s’agit de classer des textes, de construire des systèmes de recommandations 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.

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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