PNL est une composante de l'IA et fait référence à la capacité des programmes informatiques à comprendre le langage humain tel qu'il est parlé. En tirant parti de celui-ci, les développeurs peuvent organiser et structurer les connaissances pour effectuer des tâches telles que la traduction, la synthèse automatique, l'analyse des sentiments, l'extraction de relations, la segmentation de sujets et la reconnaissance vocale. La PNL est essentiellement utilisée pour la traduction automatique, l'exploration de texte et la réponse automatisée aux questions. Les solutions de traitement du langage naturel les plus importantes disponibles sur le marché sont la PNL basée sur des règles, la PNL statistique et la PNL hybrid


le traitement automatique du
langage naturel (NLP) est l’élément qui fait le lien entre la conversation humaine et la compréhension programmée par ordinateur (quels que soient les humains qui parlent, quelle langue est parlée et la façon dont ils parlent, peut-être grammaticalement). Le composant PNL
permet à l'ordinateur d'interpréter le langage humain vaste et compliqué, de comprendre ce qui
est dit, de tout traiter, de refléter ce qui est demandé et de réagir efficacement, comme le font
les humains.
Nous Prenons quelques exemples pratiques qu’on utilise tous les jours pour mieux comprendre :
1. Les spams : toutes les boîtes mails utilisent un filtre anti-spam et cela fonctionne avec le filtrage bayésien en référence au théorème de Bayes qui est une technique
statistique de détection de spam. Ces filtres vont “comprendre” le texte et trouver s’il
y a des corrélations de mots qui indiquent un pourriel.
2. Google Traduction : nous somme probablement tous utilisé ce système et leur
technologie utilise de nombreux algorithmes dont du NLP. Ici, le défi n’est pas de
traduire le mot, mais de garder le sens d’une phrase dans une autre langue. 

Pourquoi la PNL est-elle importante ?

  • Grands volumes de données textuelles

Le traitement du langage naturel aide les ordinateurs à communiquer avec les humains dans leur propre langue et met à l'échelle d'autres tâches liées au langage. Par exemple, la PNL permet aux ordinateurs de lire du texte, d'entendre la parole, de l'interpréter, de mesurer le sentiment et de déterminer quelles parties sont importantes.

Les machines d'aujourd'hui peuvent analyser plus de données basées sur le langage que les humains, sans fatigue et de manière cohérente et impartiale. Compte tenu de la quantité impressionnante de données non structurées générées chaque jour, des dossiers médicaux aux médias sociaux, l'automatisation sera essentielle pour analyser efficacement les données textuelles et vocales.

  • Structurer une source de données hautement non structurée

Le langage humain est incroyablement complexe et diversifié. Nous nous exprimons de manière infinie, à la fois verbalement et par écrit. Non seulement il existe des centaines de langues et de dialectes, mais dans chaque langue se trouve un ensemble unique de règles de grammaire et de syntaxe, de termes et d'argot. Lorsque nous écrivons, nous avons souvent mal orthographié ou abrégé des mots, ou omis la ponctuation. Lorsque nous parlons, nous avons des accents régionaux, et nous marmonnons, bégayons et empruntons des termes à d'autres langues.

Alors que l'apprentissage supervisé et non supervisé, et en particulier l'apprentissage en profondeur, sont désormais largement utilisés pour modéliser le langage humain, il existe également un besoin de compréhension syntaxique et sémantique et d'une expertise du domaine qui ne sont pas nécessairement présentes dans ces approches d'apprentissage automatique. La PNL est importante car elle aide à résoudre l'ambiguïté du langage et ajoute une structure numérique utile aux données pour de nombreuses applications en aval, telles que la reconnaissance vocale ou l'analyse de texte.

Voici quelques techniques qui optimisent le traitement du langage naturel

Pré-traitement - Toutes les langues ne sont pas similaires. Les langues comme le chinois, le thaï et le japonais ne sont pas délimitées par des espaces, ce qui est le cas de l'anglais. Ces langues nécessitent une segmentation de texte pour être appliquée.

e contenu du prétraitement du langage naturel est divisé en:

  1. Exploration de texte
  2. Le flux du 'Time Mining'
  3. Extraction et prétraitement de texte
  4. Tokenisation (pour phrase, pour mot) avec code
  5. N-grammes
  6. Suppression de mots vides avec code
  7. Génération d'attributs de transformation de texte
  8. Racine avec code
  9. Lemmatisation

Segmentation des phrases : Prenons la phrase suivante " Alan Mathison Turing était un mathématicien anglais, informaticien, logicien, cryptanalyste, philosophe et biologiste théorique. Turing était très influent dans le développement de l'informatique théorique. "

Cela nous donne deux phrases:

  1. Alan Mathison Turing était un mathématicien anglais, informaticien, logicien, cryptanalyste, philosophe et biologiste théorique.
  2. Turing était très influent dans le développement de l'informatique théorique.

Maintenant, chacune de ces phrases donne une signification différente. En NLP, les algorithmes de détection des limites de phrases sont utilisés pour rechercher des phrases même lorsque le texte d'entrée n'a pas de ponctuation.

Tokenisation-

Après avoir divisé l'entrée en phrases, l'étape suivante consiste à diviser les phrases en jetons. La tokenisation est le processus de fractionnement d'une phrase en mots ou jetons séparés. Voici le résultat de la tokenisation de notre phrase de test.  
 

Quelles technologies sont utilisées pour construire des pipelines NLP?

  • Python et R
  • Avec Python, vous pouvez utiliser des outils tels que:
    • Boîte à outils en langage naturel
    • Belle soupe
    • Spacy
  • Avec R, vous pouvez utiliser des outils tels que:
    • OpenNLP
    • RTextTools
    • Keras