Le traitement du langage naturel (NLP) est la science qui permet à un ordinateur de comprendre le langage humain. Les applications NLP sont déjà utilisées par 35 % des entreprises. Elles peuvent contribuer à réduire le risque d’ouvrir des courriels de phishing et à limiter l’exposition de données sensibles. Le problème est que la plupart des tentatives de traduction précédentes donnaient des résultats déroutants ou offensants. Désormais, les applications NLP peuvent traduire efficacement les phrases et en extraire les informations les plus importantes. Voici quelques applications du traitement automatique des langues.
De quand date cette méthode ?
Bon nombre des premières méthodes statistiques utilisées dans le traitement automatique des langues ont été utilisées dans la traduction automatique. Développés par IBM Research, ces systèmes ont tiré parti des corpus de textes multilingues existants, tels que ceux de l’Union européenne et du Parlement du Canada. En effet, des lois exigeant la traduction des procédures gouvernementales étaient en vigueur. Cependant, la plupart des systèmes s’appuyaient sur des corpus spécifiquement développés pour ces tâches, ce qui constitue un inconvénient de ces systèmes. Toutefois, bon nombre de ces corpus sont désormais disponibles au format électronique et les progrès récents du traitement automatique des langues ont permis de les rendre beaucoup plus efficaces.
Dans quels domaines d’activité
En outre, la NLP a de nombreuses applications dans le monde des affaires, y compris dans le contexte de la traduction des langues. Il a été utilisé pour faciliter la reconnaissance vocale, par exemple dans le domaine médical. La NLP est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA). Par conséquent, il est utile aux développeurs, aux entreprises et à la linguistique informatique. Tant qu’il est appliqué correctement, le PNL est un élément important de la vie quotidienne. L’avenir du PNL en dépend.
Le NLP est une technologie cruciale pour les entreprises qui cherchent à créer de nouveaux produits et à améliorer la vie de leurs clients. Elle peut également être utilisée pour extraire des informations commerciales à partir de quantités massives de données. L’analyse traditionnelle des données nécessite une équipe expérimentée d’analystes humains qui savent où chercher et quels mots-clés utiliser. La NLP peut reconnaître des modèles et établir des liens significatifs dans de grandes quantités de données. Cette technologie traite de la morphologie et de la phonologie. C’est pourquoi elle peut être utilisée pour créer des environnements virtuels.
La NLP, adaptée au discours humain ?
Pour appliquer la NLP à la parole, il existe plusieurs façons d’extraire des informations de la parole. L’une d’entre elles est l’extraction de la racine, qui consiste à ramener un mot infléchi à sa forme initiale. Une autre méthode utilise la reconnaissance des entités nommées pour analyser la signification des mots dans le texte. Cette technique est étroitement liée à la génération du langage naturel car elle utilise des bases de données pour déterminer l’intention sémantique des mots. Cela signifie que l’algorithme NLP peut être appliqué au discours.
L’analyse syntaxique du discours est une tâche courante en NLP. Elle consiste à identifier les types de structures discursives dans des textes connectés. La structure du discours fait référence au type de relation entre les phrases. Ces relations peuvent être des élaborations, des explications ou des contrastes. Une autre tâche consiste à reconnaître différents actes de langage tels que les questions oui/non, les questions de contenu, les déclarations ou les affirmations. Selon le langage utilisé, une tâche en NLP peut en comporter plusieurs.
