“Ces dernières années, la PNL a connu plusieurs percées pour aider les ordinateurs à comprendre le langage humain”, selon Leand Romaf, ingénieur en logiciel et expert en IA.

Le traitement du langage naturel, l’une des technologies les plus avancées qui aident les ordinateurs à comprendre le langage humain. Cependant, le processus d’apprentissage des machines pour comprendre notre mode de communication est assez technique et difficile.

Néanmoins, ceux qui travaillent dans le domaine de l’intelligence artificielle s’efforcent de rendre le processus moins lourd et plus efficace afin d’améliorer les applications courantes liées aux recherches vocales et aux traductions.
L’objectif de cet article est de présenter le processus d’apprentissage naturel, ses utilisations et les moyens d’y exceller.

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel (TLN) ?

Un sous-domaine de l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel, se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les humains. Pour ce faire, les ingénieurs en logiciel conçoivent un langage commun appelé langage naturel afin d’améliorer la communication entre les machines et les homo sapiens.

Grâce à la PNL, les machines, et plus précisément les ordinateurs, peuvent lire, interpréter, comprendre et assimiler le langage humain comme nous le faisons pour des résultats plus précieux. Le traitement, en général, est basé sur le niveau d’intelligence de la machine qui décode les messages humains en une communication significative.

Un PNL standard requiert les étapes suivantes pour faire progresser l’interaction entre les humains et les machines. Voici un processus en 7 étapes :

1. Vous parlez à la machine
2. Il enregistre l’audio
3. Conversion de l’audio en texte
4. Déchiffrer les données textuelles
5. Réagit aux données
6. Convertit les résultats en audio
7. Joue les données audio pour répondre à l’interaction humaine

Pourquoi avons-nous besoin du traitement du langage naturel ?

Il s’agit de l’un des outils les plus puissants pour faire fonctionner des applications informatiques diverses mais très courantes, telles que les traducteurs en ligne et autres réponses vocales. En général, il s’agit de

• Des outils de traduction, dont Google Translate
• MS word, Grammarly et autres outils linguistiques utilisés pour vérifier l’exactitude de la grammaire
• Outils de messagerie vocale générée automatiquement, principalement utilisés dans les centres d’appels et les services d’assistance à la clientèle
• Des outils d’aide mobiles ou basés sur le web tels que Siri, OK Google et Alexa.

Qu’est-ce qui rend la PNL si difficile ?

La PNL est considérée comme l’une des technologies informatiques les plus difficiles à maîtriser en raison de la nature complexe de la communication humaine. Il n’est pas facile pour les machines de comprendre le contexte des informations dictées.
Il peut s’agir d’un milieu assez abstrait, qui modifie le sens et la compréhension de la commande. L’exemple le plus courant est celui des remarques sarcastiques utilisées pour transmettre l’information.

En outre, les pluriels avec un “s” créent parfois une confusion ; la machine doit donc déchiffrer les mots ainsi que le sens contextuel pour comprendre l’ensemble du message.

Grâce à notre intelligence de haut niveau, les humains peuvent facilement maîtriser une langue lorsque nous essayons d’abord de comprendre la situation dans laquelle la phrase est utilisée. Mais les langues naturelles sont basées sur des caractéristiques ambiguës et imprécises, ce qui rend difficile l’utilisation de la PNL par les machines.

Algorithme —L’épine dorsale du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est basé sur des algorithmes permettant de traduire des données ambiguës en informations complètes pour que les machines puissent les comprendre. Ces algorithmes utilisent diverses règles du langage naturel pour effectuer la tâche.

Lorsque les informations sont fournies à l’ordinateur, celui-ci utilise un autre ensemble d’algorithmes pour comprendre le sens contextuel associé à la commande, puis collecte les données pertinentes nécessaires à la requête.
Cependant, il arrive que l’ordinateur fournisse des résultats obscurs parce qu’il n’a pas compris la signification contextuelle de la commande. Par exemple, les messages sur Facebook ne sont généralement pas traduits correctement en raison d’algorithmes inadéquats.

Vous lirez souvent des messages humoristiques (traduits) sur différents groupes Facebook, simplement parce que le langage naturel de Facebook est incapable de relier le sens associé à chaque mot ou phrase.
L’un des incidents publics les plus souvent cités remonte aux années 1952, lorsqu’un message biblique russe a été traduit en anglais.
Le message russe, “L’esprit est disposé, mais la chair est faible”, a été traduit par “la vodka est bonne, mais la viande est pourrie”. On peut encore trouver des traductions aussi hilarantes car les machines ne sont pas capables de maîtriser pleinement l’interaction humaine.

Comment fonctionne la PNL ?

Le traitement du langage naturel utilise deux techniques principales : l’analyse syntaxique et l’analyse sémantique pour effectuer toutes les tâches. Passons en revue chaque technique en détail pour comprendre les performances de la PNL :

• Analyse syntaxique / syntactique

Elle traite du placement des mots pour assurer l’exactitude grammaticale. Cet algorithme analytique permet d’arranger les mots pour obtenir une phrase cohérente sans aucune erreur de composition.

La technique évalue l’alignement du langage naturel avec les règles grammaticales pour une compréhension sans faille. Les algorithmes extraient un groupe de mots et impliquent des règles grammaticales pour en déduire le sens.
Peu de techniques syntaxiques courantes le sont :

• La lemmatisation : il s’agit d’un processus linguistique qui regroupe des mots modulés pouvant être analysés avec un seul terme, caractérisé sous une forme lemme (dictionnaire).
• Segmentation morphologique : elle décompose un groupe de mots en phrases ou morphèmes significatifs
• Segmentation des mots : il s’agit de diviser les phrases structurées en mots composants.
• Balisage des parties du discours : le processus identifie les parties du discours dans chaque phrase afin d’appliquer les règles grammaticales.
• Parsing : il s’agit d’effectuer une analyse grammaticale sur chaque phrase.
• Sentence Breaking : le processus sépare une phrase de l’autre, établissant ainsi des limites à un ensemble de mots.
• Ebauche : il s’agit d’associer le mot infléchi à sa forme racine, comme consultation, consultant, consultant, et les consultants seront associés au mot racine “consult”.
• Analyse sémantique : Elle fait référence au processus consistant à se concentrer sur la signification contextuelle des mots. Étant la partie la plus difficile du processus d’apprentissage naturel, la technique est encore en cours de développement.

Le processus utilise des algorithmes pour extraire le sens afin de déchiffrer les mots et les phrases en fonction des structures. Les méthodes les plus courantes utilisées par l’analyse sémantique sont les suivantes :

• Reconnaissance d’entités nommées (NER) : le processus traite de l’identification et de la catégorisation des mots en certains groupes, tels que les noms de personnes ou de lieux.
• Désambiguïsation du sens des mots : il s’agit d’ajouter un sens contextuel au mot en fonction de la structure de la phrase.
• Génération du langage naturel : elle utilise une base de données pour déchiffrer le sens logique des mots et convertir les informations recueillies en langage humain.

Conclusion :

Le traitement du langage naturel est au cœur de la communication homme-machine et utilise diverses techniques pour améliorer les tâches.
Il est encore en phase d’évolution et nécessite donc des percées majeures pour rendre les machines plus intelligentes et atteindre le perfectionnisme dans l’interaction humaine. Avez-vous déjà eu recours à l’une des techniques de PNL pour améliorer la fonctionnalité de vos applications ?