Qu'est-ce que le NLP ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie de machine learning qui permet aux ordinateurs d'interpréter, de manipuler et de comprendre le langage humain. Les entreprises disposent aujourd'hui d'importants volumes de données vocales et textuelles provenant de divers canaux de communication, tels que les e-mails, les SMS, les fils d'actualité des réseaux sociaux, la vidéo, l'audio, etc. Ils utilisent un logiciel de NLP pour traiter automatiquement ces données, analyser l'intention ou le sentiment contenu dans le message et répondre en temps réel à la communication humaine.
Pourquoi le NLP est-il important ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est essentiel pour analyser entièrement et efficacement les données textuelles et vocales. Il peut surmonter les différences de dialectes, d'argot et les irrégularités grammaticales typiques des conversations quotidiennes.
Les entreprises l'utilisent pour plusieurs tâches automatisées, telles que :
• traiter, analyser et archiver des documents volumineux ;
• analyse des commentaires des clients ou des enregistrements du centre d'appels ;
• Exécuter des chatbots pour un service client automatisé
• répondre aux questions de type « qui, quoi, quand et où » ;
• classer et extraire du texte.
Vous pouvez également intégrer le NLP dans les applications destinées aux clients afin de communiquer plus efficacement avec eux. Par exemple, un chatbot analyse et trie les demandes des clients, répond automatiquement aux questions courantes et redirige les demandes complexes vers le support client. Cette automatisation permet de réduire les coûts, d'éviter aux agents de perdre du temps sur des demandes redondantes et d'améliorer la satisfaction des clients.
Quels sont les cas d'utilisation de la NLP pour les entreprises ?
Les entreprises utilisent des logiciels et des outils de traitement du langage naturel (NLP) pour simplifier, automatiser et rationaliser les opérations de manière efficace et précise. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de cas d'utilisation.
Modification des données sensibles
Les entreprises des secteurs de l'assurance, du droit et de la santé traitent, trient et récupèrent de grands volumes de documents sensibles tels que des dossiers médicaux, des données financières et des données privées. Au lieu d'une analyse manuelle, les entreprises utilisent la technologie de NLP pour éditer les informations personnellement identifiables et protéger les données sensibles. Par exemple, Chisel AI aide les compagnies d'assurance à extraire les numéros de police, les dates d'expiration et d'autres attributs personnels des clients à partir de documents non structurés avec Amazon Comprehend.
Engagement client
Les technologies de NLP permettent aux robots vocaux et de chat d'être plus proches de l'humain lorsqu'ils conversent avec les clients. Les entreprises utilisent des chatbots pour faire évoluer les capacités et la qualité du service client tout en réduisant les coûts opérationnels au minimum. PubNub, qui crée un logiciel de chatbot, utilise Amazon Comprehend pour introduire une fonctionnalité de messagerie instantanée localisée pour ses clients internationaux. T-Mobile utilise le NLP pour identifier des mots clés spécifiques dans les SMS des clients et proposer des recommandations personnalisées. L'Oklahoma State University déploie une solution de chatbot de Q&R pour répondre aux questions des étudiants à l'aide de la technologie de machine learning.
Analyse d'activités
Les spécialistes du marketing utilisent des outils de NLP tels qu'Amazon Comprehend et Amazon Lex pour avoir une idée précise de ce que les clients pensent des produits ou services d'une entreprise. En recherchant des phrases spécifiques, ils peuvent évaluer l'humeur et les émotions du client dans des commentaires écrits. Par exemple, Success KPI fournit des solutions de traitement du langage naturel qui aident les entreprises à se concentrer sur des domaines ciblés dans l'analyse des sentiments et qui aident les centres de contact à tirer des informations exploitables de l'analytique des appels.
Comment fonctionne le NLP ?
Le traitement du langage naturel (NLP) combine la linguistique informatique, le machine learning et des modèles de deep learning pour traiter le langage humain.
Linguistique informatique
La linguistique informatique est la science qui permet de comprendre et de construire des modèles de langage humain à l'aide d'ordinateurs et d'outils logiciels. Les chercheurs utilisent des méthodes de linguistique informatique, telles que l'analyse syntaxique et sémantique, pour créer des cadres qui aident les machines à comprendre le langage humain conversationnel. Les outils tels que les traducteurs de langues, les synthétiseurs de synthèse vocale et les logiciels de reconnaissance vocale sont basés sur la linguistique informatique.
Machine learning
Le machine learning est une technologie qui entraîne un ordinateur avec des exemples de données afin d'améliorer son efficacité. Le langage humain possède plusieurs caractéristiques comme le sarcasme, les métaphores, les variations dans la structure des phrases, ainsi que des exceptions grammaticales et d'usage que les humains mettent des années à apprendre. Les programmeurs utilisent des méthodes de machine learning pour apprendre aux applications de NLP à reconnaître et à comprendre précisément ces fonctionnalités dès le début.
Deep learning
Le deep learning est un domaine spécifique du machine learning qui enseignent aux ordinateurs à apprendre et à penser comme des humains. Il s'agit d'un réseau neuronal composé de nœuds de traitement de données structurés pour ressembler au cerveau humain. Grâce au deep learning, les ordinateurs reconnaissent, classent et mettent en corrélation des modèles complexes dans les données d'entrée.
Étapes de la mise en œuvre du NLP
Généralement, la mise en œuvre de NLP commence par la collecte et la préparation de données textuelles ou vocales non structurées à partir de sources telles que des entrepôts des données cloud, des enquêtes, des e-mails ou des applications de processus métier internes.
Prétraitement
Le logiciel de NLP utilise des techniques de prétraitement telles que la création de jetons, la racinisation, la lemmatisation et la suppression des mots vides pour préparer les données à diverses applications.
Voici une description de ces techniques :
- La création de jetons divise une phrase en unités individuelles de mots ou d'expressions.
- La racinisation et la lemmatisation simplifient les mots dans leur forme racine. Par exemple, ces processus transforment « démarrage » en « début ».
- La suppression des mots vides garantit que les mots qui n'ajoutent pas de sens significatif à une phrase, tels que « pour » et « avec » sont supprimés.
Formation
Les chercheurs utilisent les données prétraitées et le machine learning pour entraîner des modèles de NLP à réaliser des applications spécifiques basées sur les informations textuelles fournies. L'entraînement des algorithmes de NLP nécessite d'alimenter le logiciel avec de grands exemples de données pour augmenter leur précision.
Déploiement et inférence
Les experts en machine learning déploient ensuite le modèle ou l'intègrent dans un environnement de production existant. Le modèle NLP reçoit une entrée et prédit une sortie pour le cas d'utilisation spécifique pour lequel il est conçu. Vous pouvez exécuter l'application NLP sur des données en direct pour obtenir la sortie requise.
En quoi consistent les tâches de NLP ?
Les techniques de traitement du langage naturel (NLP), ou tâches de NLP, décomposent le texte ou la parole humain en parties plus petites que les programmes informatiques peuvent facilement comprendre. Les fonctionnalités courantes de traitement et d'analyse de texte en NLP sont présentées ci-dessous.
Étiquetage de partie de discours
Il s'agit d'un processus dans lequel un logiciel de NLP marque des mots individuels dans une phrase en fonction d'usages contextuels, tels que des noms, des verbes, des adjectifs ou des adverbes. Il aide l'ordinateur à comprendre comment les mots nouent des relations significatives les uns avec les autres.
Désambiguïsation du sens des mots
Certains mots peuvent avoir des significations différentes lorsqu'ils sont utilisés dans différents scénarios. Par exemple, le mot « bat » en anglais signifie différentes choses dans ces phrases :
- Une chauve-souris est une créature nocturne.
- Les joueurs de baseball utilisent une batte pour frapper la balle.
Avec la désambiguïsation du sens des mots, le logiciel de NLP identifie le sens voulu d'un mot, soit en entraînant son modèle linguistique, soit en se référant aux définitions du dictionnaire.
Reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale transforme les données vocales en texte. Le processus consiste à diviser les mots en plus petites parties et à comprendre les accents, les insultes, l'intonation et l'utilisation incorrecte de la grammaire dans les conversations quotidiennes. L’une des applications clés de la reconnaissance vocale est la transcription, qui peut être effectuée à l’aide de services de synthèse vocale tels qu’Amazon Transcribe.
Traduction automatique
Les logiciels de traduction automatique utilisent le traitement du langage naturel pour convertir le texte ou la parole d'une langue vers une autre tout en préservant la précision contextuelle. Le service AWS qui prend en charge la traduction automatique est Amazon Translate.
Reconnaissance d'entité nommée
Ce processus identifie des noms uniques pour les personnes, les lieux, les événements, les entreprises, etc. Un logiciel de NLP utilise la reconnaissance d'entités nommées pour déterminer la relation entre les différentes entités dans une phrase.
Prenons l'exemple suivant : « Jane est partie en vacances en France et elle s'est adonnée à la cuisine locale. »
Le logiciel de NLP choisira « Jane » et « France » comme entités spéciales dans la phrase. Cela peut être étendu par une résolution de coréférence, en déterminant si des mots différents sont utilisés pour décrire la même entité. Dans l'exemple ci-dessus, « Jane » et « elle » désignaient la même personne.
Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments est une approche basée sur l'intelligence artificielle visant à interpréter l'émotion véhiculée par les données textuelles. Un logiciel de NLP analyse le texte à la recherche de mots ou de phrases qui témoignent de l'insatisfaction, du bonheur, du doute, du regret et d'autres émotions cachées.
Quelles sont les approches du traitement du langage naturel ?
Nous présentons ci-dessous quelques approches courantes pour le traitement du langage naturel (NLP).
NLP supervisé
Les méthodes de NLP supervisé entraînent le logiciel avec un ensemble d'entrées et de sorties étiquetées ou connues. Le programme traite d'abord de grands volumes de données connues et apprend à produire la sortie correcte à partir de n'importe quelle entrée inconnue. Par exemple, les entreprises forment des outils de NLP pour classer les documents en fonction d'étiquettes spécifiques.
NLP non supervisé
Le NLP non supervisé utilise un modèle de langage statistique pour prédire le modèle qui se produit lorsqu'il est alimenté par des entrées non étiquetées. Par exemple, la fonction de saisie semi-automatique des SMS suggère des mots pertinents qui ont du sens pour la phrase en surveillant la réponse de l'utilisateur.
Compréhension du langage naturel
La compréhension du langage naturel (NLU) est un sous-ensemble du NLP qui se concentre sur l'analyse du sens des phrases. La NLU permet au logiciel de trouver des significations similaires dans différentes phrases ou de traiter des mots qui ont des significations différentes.
Génération du langage naturel
La génération du langage naturel (NLG) se concentre sur la production de texte conversationnel, comme le font les humains, sur des mots clés ou des sujets spécifiques. Par exemple, un chatbot intelligent doté de fonctionnalités NLG peut converser avec les clients de la même manière que le personnel du support client.
Comment AWS peut-il vous aider dans vos tâches de NLP ?
AWS fournit l’ensemble le plus large et le plus complet de services d’intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML) aux clients de tous niveaux d’expertise. Ces services sont connectés à un ensemble complet de sources de données.
Pour les clients qui n'ont pas de compétences en matière de machine learning, qui ont besoin de délais de commercialisation plus courts ou qui souhaitent ajouter de l'intelligence à un processus ou à une application existants, AWS propose une gamme de services de langage basés sur le machine learning. Ces services permettent aux sociétés d'ajouter facilement de l'intelligence aux applications d'IA via des API pré-formées pour des fonctionnalités de discours, de transcription, de traduction, d'analyse de texte et de chatbot.
Voici une liste des services linguistiques basés sur le ML AWS :
- Amazon Comprehend permet de détecter des informations et des relations dans un texte
- Amazon Transcribe effectue une reconnaissance vocale automatique
- Amazon Translate traduit couramment le texte
- Amazon Polly transforme le texte en discours naturel
- Amazon Lex aide à créer des chatbots pour interagir avec les clients
- Amazon Kendra effectue une recherche intelligente dans les systèmes d'entreprise pour trouver rapidement le contenu recherché
Pour les clients qui souhaitent créer une solution de traitement du langage naturel (NLP) standard pour l’ensemble de leur entreprise, pensez à Amazon SageMaker. SageMaker facilite la préparation des données, mais aussi la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de machine learning pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés, y compris des offres sans code pour les analystes métier.
Avec Hugging Face sur Amazon SageMaker, vous pouvez déployer et optimiser les modèles pré-entraînés de Hugging Face, un fournisseur open source de modèles de NLP connus sous le nom de Transformers. Cela réduit le temps nécessaire à la configuration et à l'utilisation de ces modèles de NLP de plusieurs semaines à quelques minutes.
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