PNL

Qu'est-ce que la PNL ? Comment ça marche, avantages, défis, exemples

Qu'est-ce que la PNL ?

Qu'est-ce que la PNL?

Le traitement du langage naturel (TAL) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). Il permet aux robots d'analyser et de comprendre le langage humain, leur permettant d'effectuer des activités répétitives sans intervention humaine. Les exemples incluent la traduction automatique, le résumé, la classification des tickets et la vérification orthographique.

Le traitement du langage naturel (TLN) est la capacité d'un ordinateur à analyser et à comprendre le langage humain. La PNL est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle axé sur le langage humain et est étroitement liée à la linguistique computationnelle, qui se concentre davantage sur les approches statistiques et formelles de la compréhension du langage.

La PNL est généralement utilisée pour la synthèse de documents, la classification de texte, la détection et le suivi de sujets, la traduction automatique, la reconnaissance vocale, etc.

Comment fonctionne la PNL ?

Comment fonctionne la PNL ?

Les systèmes NLP utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grandes quantités de données non structurées et extraire les informations pertinentes. Les algorithmes sont formés pour reconnaître des modèles et faire des inférences basées sur ces modèles. Voici comment ça fonctionne:

  • L'utilisateur doit saisir une phrase dans le système de traitement du langage naturel (NLP).
  • Le système NLP décompose ensuite la phrase en plus petites parties de mots, appelées jetons, et convertit l'audio en texte.
  • Ensuite, la machine traite les données textuelles et crée un fichier audio basé sur les données traitées.
  • La machine répond avec un fichier audio basé sur les données textuelles traitées.

Taille du marché PNL & Amp ; Croissance

Taille et croissance du marché de la PNL

L'intelligence artificielle est sur le point d'être la prochaine grande nouveauté dans le monde de la technologie. Avec sa capacité à comprendre le comportement humain et à agir en conséquence, l'IA fait déjà partie intégrante de notre vie quotidienne. L'utilisation de l'IA a évolué, la dernière vague étant le traitement du langage naturel (TAL).

La taille du marché mondial du PNL est évaluée à 15.7 milliards USD en 2022 et devrait croître à un TCAC de plus de 25 % sur la période de prévision 2022-2027. Le marché devrait atteindre 49.4 milliards USD d'ici 2027 à un TCAC de 25.7 %.

Avantages de la PNL

Avantages de la PNL

Efficacité et précision accrues de la documentation

Un document généré par NLP résume avec précision tout texte original que les humains ne peuvent pas générer automatiquement. En outre, il peut effectuer des tâches répétitives telles que l'analyse de gros volumes de données pour améliorer l'efficacité humaine.

Possibilité de créer automatiquement un résumé de contenu textuel volumineux et complexe

Le langage de traitement naturel peut être utilisé pour de simples tâches d'exploration de texte telles que l'extraction de faits à partir de documents, l'analyse de sentiments ou l'identification d'entités nommées. Le traitement naturel peut également être utilisé pour des tâches plus complexes, telles que la compréhension des comportements et des émotions humaines.

Permet aux assistants personnels comme Alexa d'interpréter les mots parlés

La PNL est utile pour les assistants personnels tels qu'Alexa, permettant à l'assistant virtuel de comprendre les commandes vocales. Il aide également à trouver rapidement des informations pertinentes à partir de bases de données contenant des millions de documents en quelques secondes.

Permet l'utilisation de chatbots pour l'assistance client

La PNL peut être utilisée dans les chatbots et les programmes informatiques qui utilisent l'intelligence artificielle pour communiquer avec les gens par le texte ou la voix. Le chatbot utilise la PNL pour comprendre ce que la personne tape et répondre de manière appropriée. Ils permettent également à une organisation de fournir un support client 24h/7 et XNUMXj/XNUMX sur plusieurs canaux.

L'analyse des sentiments est plus simple

L'analyse des sentiments est un processus qui consiste à analyser un ensemble de documents (tels que des critiques ou des tweets) concernant leur attitude ou leur état émotionnel (par exemple, la joie, la colère). L'analyse des sentiments peut être utilisée pour catégoriser et classer les publications sur les réseaux sociaux ou d'autres textes en plusieurs catégories : positif, négatif ou neutre.

Des informations analytiques avancées qui étaient auparavant hors de portée

La prolifération récente des capteurs et des appareils connectés à Internet a entraîné une explosion du volume et de la variété des données générées. En conséquence, de nombreuses organisations utilisent le NLP pour donner un sens à leurs données afin de prendre de meilleures décisions commerciales.

Défis avec la PNL

Défis avec la PNL

Fautes d'orthographe

Les langues naturelles sont pleines de fautes d'orthographe, de fautes de frappe et d'incohérences de style. Par exemple, le mot « processus » peut être orthographié comme « processus » ou « traitement ». Le problème est aggravé lorsque vous ajoutez des accents ou d'autres caractères qui ne figurent pas dans votre dictionnaire.

Différences linguistiques

Un anglophone pourrait dire : « Je vais travailler demain matin », tandis qu'un italophone dirait : « Domani Mattina vado al lavoro ». Même si ces deux phrases signifient la même chose, la PNL ne comprendra pas cette dernière à moins que vous ne la traduisiez d'abord en anglais.

Préjugés innés

Les langages de traitement naturels sont basés sur la logique humaine et les ensembles de données. Dans certaines situations, les systèmes NLP peuvent appliquer les biais de leurs programmeurs ou les ensembles de données qu'ils utilisent. Il peut aussi parfois interpréter le contexte différemment en raison de biais innés, conduisant à des résultats inexacts.

Mots à sens multiples

La PNL est basée sur l'hypothèse que le langage est précis et sans ambiguïté. En réalité, le langage n'est ni précis ni univoque. De nombreux mots ont plusieurs sens et peuvent être utilisés de différentes manières. Par exemple, lorsque nous disons « écorce », il peut s'agir soit d'écorce de chien, soit d'écorce d'arbre.

Incertitude et faux positifs

Les faux positifs se produisent lorsque le PNL détecte un terme qui devrait être compréhensible mais auquel il ne peut pas être répondu correctement. L'objectif est de créer un système PNL capable d'identifier ses limites et de dissiper la confusion en utilisant des questions ou des indices.

Données d'entraînement

L'un des plus grands défis du langage de traitement naturel est l'inexactitude des données de formation. Plus vous avez de données d'entraînement, meilleurs seront vos résultats. Si vous donnez au système des données incorrectes ou biaisées, soit il apprendra les mauvaises choses, soit il apprendra de manière inefficace.

Exemple PNL

Exemple de PNL

Traduction en langage naturel, c'est-à-dire Google Translate

Google Translate est un service de traduction Web gratuit qui prend en charge plus de 100 langues et peut traduire automatiquement votre contenu dans ces langues. Le service a deux modes : traduction et suggestions de traduction.

Les traitements de texte, c'est-à-dire MS Word et Grammarly, utilisent la PNL pour vérifier les erreurs grammaticales

Les traitements de texte comme MS Word et Grammarly utilisent la PNL pour vérifier le texte pour les erreurs grammaticales. Ils le font en examinant le contexte de votre phrase au lieu des mots eux-mêmes.

Reconnaissance vocale / systèmes IVR utilisés dans les centres d'appels

La reconnaissance vocale est un excellent exemple de la façon dont la PNL peut être utilisée pour améliorer l'expérience client. C'est une exigence très courante pour les entreprises d'avoir des systèmes IVR en place afin que les clients puissent interagir avec leurs produits et services sans avoir à parler à une personne en direct. Cela leur permet de gérer plus d'appels, mais contribue également à réduire les coûts.

Assistants numériques personnels, c'est-à-dire Google Home, Siri, Cortana et Alexa

L'utilisation de la PNL est devenue plus répandue ces dernières années à mesure que la technologie a progressé. Les applications d'assistant numérique personnel telles que Google Home, Siri, Cortana et Alexa ont toutes été mises à jour avec des fonctionnalités NLP. Ces appareils utilisent la PNL pour comprendre la parole humaine et répondre de manière appropriée.

Cas d'usage

Cas d'usage

Traitement intelligent des documents

Ce cas d'utilisation implique l'extraction d'informations à partir de données non structurées, telles que du texte et des images. La PNL peut être utilisée pour identifier les parties les plus pertinentes de ces documents et les présenter de manière organisée.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est une autre façon pour les entreprises d'utiliser la PNL dans leurs opérations. Le logiciel analyserait les publications sur les réseaux sociaux concernant une entreprise ou un produit pour déterminer si les gens en pensent positivement ou négativement.

Détection de fraude

La PNL peut également être utilisée pour la détection des fraudes en analysant des données non structurées telles que des e-mails, des appels téléphoniques, etc., et des bases de données d'assurance pour identifier des modèles ou des activités frauduleuses en fonction de mots clés.

Détection de la langue

Le NLP est utilisé pour détecter la langue des documents texte ou des tweets. Cela pourrait être utile pour les sociétés de modération et de traduction de contenu.

IA conversationnelle / Chatbot

Une IA conversationnelle (souvent appelée chatbot) est une application qui comprend les entrées en langage naturel, parlées ou écrites, et exécute une action spécifiée. Une interface conversationnelle peut être utilisée à des fins de service client, de vente ou de divertissement.

Résumé de texte

Un système NLP peut être formé pour résumer le texte de manière plus lisible que le texte original. Ceci est utile pour les articles et autres textes volumineux où les utilisateurs peuvent ne pas vouloir passer du temps à lire l'intégralité de l'article ou du document.

Traduction de texte

La PNL est utilisée pour traduire automatiquement un texte d'une langue à une autre à l'aide de méthodes d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones récurrents ou les réseaux de neurones convolutifs.

Question-réponse

La réponse aux questions (QA) est une tâche du traitement du langage naturel (TAL) qui reçoit une question en entrée et renvoie sa réponse. La forme la plus simple de réponse aux questions consiste à trouver une entrée correspondante dans la base de connaissances et à renvoyer son contenu, appelée « récupération de documents » ou « récupération d'informations ».

Reconnaissance d'entité nommée

La reconnaissance d'entités nommées est une fonctionnalité essentielle du traitement du langage naturel (NLP). Il s'agit d'un processus d'extraction d'entités nommées à partir de texte non structuré dans des catégories prédéfinies. Les exemples d'entités nommées incluent les personnes, les organisations et les emplacements.

Surveillance des médias sociaux

Les outils de surveillance des médias sociaux peuvent utiliser des techniques de PNL pour extraire les mentions d'une marque, d'un produit ou d'un service à partir de publications sur les médias sociaux. Une fois détectées, ces mentions peuvent être analysées pour le sentiment, l'engagement et d'autres mesures. Ces informations peuvent ensuite éclairer les stratégies marketing ou évaluer leur efficacité.

Texte prédictive

Le texte prédictif utilise la PNL pour prédire quel mot les utilisateurs vont taper ensuite en fonction de ce qu'ils ont tapé dans leur message. Cela réduit le nombre de frappes nécessaires aux utilisateurs pour compléter leurs messages et améliore leur expérience utilisateur en augmentant la vitesse à laquelle ils peuvent taper et envoyer des messages.

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