La technologie PNL gagne progressivement en importance. La combinaison de l’informatique, de l’ingénierie de l’information et de l’intelligence artificielle peut potentiellement éliminer les barrières linguistiques. Grâce à la technologie PNL, quelle que soit la langue utilisée pour la communication, toutes les parties pourront écouter et lire les informations dans la langue qu'elles connaissent.
Le traitement du langage naturel (NLP) entraîne les ordinateurs à comprendre les langues humaines. Il utilise l’apprentissage automatique pour apprendre et acquérir davantage de connaissances en continu. En conséquence, la combinaison PNL-IA devient plus intelligente. Grâce à ses capacités, qui augmentent elles aussi progressivement, elle deviendra plus compétente et plus avancée.
Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel (TLN) ?
Le traitement du langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise son pouvoir pour comprendre la linguistique et créer des programmes informatiques intelligents. Ces programmes sont capables de comprendre le texte et la communication orale comme les humains. Mais la technologie PNL a la capacité d’apprendre et de comprendre plusieurs langues à la fois et de les traduire dans la langue de votre choix.
Les Technologie NLP combine la linguistique computationnelle et la modélisation du langage basée sur des règles avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Grâce à cela, un ordinateur peut comprendre le texte ou l’audio uniquement pour le traduire dans une autre langue.
Aujourd'hui encore, nous avons plusieurs exemples de PNL en action, comme Siri, Assistant Google, Traducteur Google, et quelques outils de suggestion automatique. Les suggestions fournies par Grammarly lors de la rédaction d'e-mails ou dans les moteurs de recherche sont toutes activées grâce à la technologie NLP.
Comment fonctionne la technologie PNL ?
La technologie PNL permet à un programme informatique de comprendre le texte et la parole humaine. Étant donné que les ordinateurs ne comprennent que le langage binaire composé de 0 et de 1, nous avions besoin d’un système pour faire d’abord comprendre les mots à un ordinateur.
Pour cela, la représentation des mots est utilisée, où les mots sont codés dans le langage informatique. Plusieurs techniques sont utilisées à cet effet, et le one-hot est l'une de ces techniques.
En plus de cela, une suite de techniques PNL est utilisée pour aider un ordinateur à comprendre le langage humain. Ceux-ci inclus;
- Tige: Un processus dans lequel des mots similaires sont raccourcis jusqu'à leur mot d'origine, comme Finalize, depuis Final en éliminant les alphabets un par un.
- Lemmatisation: Il s’agit d’une technique par laquelle les mots sont érodés pour trouver leur structure de base significative.
- Tokenisation: Avec cette technique, les phrases sont décomposées en blocs plus petits pour en identifier les mots, les symboles et les chiffres.
- Analyse des sentiments: C'est là qu'un ordinateur tente d'identifier le ton et l'émotion derrière la phrase.
- Désambiguïsation du sens des mots : Cette technique est utilisée pour déterminer si le même mot a des significations différentes lorsqu’il est utilisé dans des contextes différents.
- Marquage d'une partie du discours (POS) : Le marquage POS est utilisé pour annoter chaque mot du texte. Cela inclut l'identification des verbes, des adverbes, des noms, des adjectifs et de toutes les autres parties du discours.
En plus de ces techniques, un programme PNL utilise également des algorithmes pour comprendre le texte et la parole générés par l’homme. Le système basé sur des règles est utilisé pour définir les règles permettant à la linguistique d'analyser les données.
L'apprentissage automatique est une partie importante de la PNL car il est utilisé pour insérer des données de formation dans le programme informatique. Grâce à ces données, le programme NLP peut ajuster ses modèles de reconnaissance textuelle et vocale.
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Traduction automatique pour la construction de la PNL
Pouvez-vous imaginer comment les dirigeants du monde peuvent participer à des réunions où chacun parle sa langue ? Ces réunions disposent d'un système d'interprétation simultanée, ce qui signifie que des programmes informatiques et des interprètes humains travaillent ensemble pour traduire le discours, puis le convertir dans d'autres langues si nécessaire.
Bien que cela puisse être l’objectif ultime actuel de la technologie PNL d’éliminer toutes les barrières linguistiques, cette technologie continue de croître et de progresser. La technologie PNL rend cela possible grâce à la traduction automatique, qui utilise essentiellement un programme informatique pour traduire du texte et de la parole.
Passant d'un stade où les inexactitudes étaient prédominantes, la traduction automatique a vu améliorations avec la traduction automatique neuronale (NMT). NMT a encore amélioré le fonctionnement du NLP, améliorant ainsi ses capacités de traduction.
Voici les avantages de la traduction automatique en PNL :
- Les programmes PNL peuvent désormais lire et traduire des livres, des sites Web et des détails sur des produits en quelques secondes.
- Cela a considérablement réduit le coût et les efforts requis pour la traduction.
- Le niveau de précision a également augmenté grâce à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique.
- Les entreprises peuvent désormais personnaliser le processus de traduction en fonction de leurs besoins.
Cela est possible car NMT exploite des méthodologies d’apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les mécanismes d’attention. Ceux-ci améliorent les capacités d'un programme NLP, en augmentant sa portée de compréhension des règles linguistiques, des modèles et de la vitesse de traitement des phrases longues et des phrases aux structures complexes.
NMT aide un programme à convertir des mots en vecteurs, en rassemblant des mots sémantiquement similaires. En générant une séquence de vecteurs ou de mots, le programme génère une phrase. À partir de là, il utilise le cadre d'encodeur-décodeur pour mapper la phrase d'entrée dans un espace vectoriel, et le décodeur envoie la phrase traduite à l'interface.
Conclusion
La combinaison de la PNL, de la NMT, des réseaux de neurones et des mécanismes d'apprentissage profond apporte des améliorations significatives dans la reconnaissance et la traduction de textes et de paroles. Malgré tous les progrès réalisés dans ce domaine, des interprètes et des éditeurs humains sont nécessaires pour maintenir l’équilibre. Pour les entreprises et les sociétés souhaitant disposer de leur propre système d'interprétation, contactez Shaip pour des solutions sur mesure conversationnelles basées sur l'IA, équipées de PNL et de traduction automatique.
