Traitement du langage naturel et compréhension du langage naturel : Guide approfondi en 2024

Les ordinateurs excellent à répondre aux instructions de programmation et aux commandes prédéterminées en langage clair, mais nous n'en sommes qu'aux premières phases de leur compréhension du langage naturel.

Un simple ordre comme "Raccrocher le téléphone", par exemple, a des contextes historiques et familiers qui façonnent sa signification. L'esprit humain comprend rapidement cette phrase, mais les ordinateurs peuvent ne pas la comprendre.

Heureusement, les progrès réalisés dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) permettent aux ordinateurs de mieux comprendre la façon dont les humains communiquent naturellement par le langage.

Le succès dans ce domaine crée d'innombrables nouvelles opportunités commerciales dans les domaines du service à la clientèle, de la gestion des connaissances et de la saisie de données, entre autres. En effet, la compréhension du langage naturel est au cœur de ce que Botpress cherche à réaliser en tant qu'entreprise - aider les machines à mieux comprendre les humains est l'objectif qui inspire notre développement de l'IA conversationnelle.

Bien que la mise en œuvre des capacités de langage naturel soit devenue plus accessible, leurs algorithmes restent une "boîte noire" pour de nombreux développeurs, ce qui empêche ces équipes d'utiliser ces fonctions de manière optimale. Il est essentiel de comprendre les bases de leur fonctionnement pour déterminer le type de données d'entraînement qu'ils utiliseront pour former ces machines intelligentes. La sélection et l'application des bonnes données d'entraînement sont essentielles à la réussite.

Dans cet article, nous passons en revue les bases du langage naturel et ses capacités. Nous examinons également plusieurs cas d'utilisation clés et fournissons des recommandations sur la façon de commencer à mettre en place vos propres solutions de langage naturel.

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui étudie les interactions entre un ordinateur et le langage humain. Il s'agit d'un domaine d'étude qui combine la linguistique et l'informatique. L'objectif du NLP est de transformer une entrée en langage naturel en données structurées. Pour ce faire, il utilise une multitude de tâches, telles que l'étiquetage des parties du discours, la reconnaissance des entités nommées, l'analyse syntaxique, etc.

Qu'est-ce que la compréhension du langage naturel (NLU) ?

La compréhension du langage naturel concerne la compréhension du langage. Tout comme nous, la technologie peut entendre ou lire quelque chose sans le comprendre. Le NLU est la technologie qui alimente les interfaces conversationnelles. Sans la partie compréhension, la conversation est presque impossible ou, au mieux, maladroite.

Comment fonctionne le NLU ?

Comme d'autres solutions d'IA, cette technologie nécessite une formation. La détection de l'intention dépend des données de formation fournies par le développeur du chatbot et du choix des technologies par les ingénieurs de la plateforme. Ces spécialistes doivent fournir des données de formation pour s'assurer que l'outil comprend les utilisateurs dans le contexte de sa fonction, qu'il s'agisse de servir des clients externes ou d'aider les utilisateurs internes à gérer leurs connaissances. Même avec la formation, l'UAL se perdra au fur et à mesure que les conversations s'éloigneront de ses fonctions principales et deviendront plus générales.

Heureusement, ces technologies peuvent être très efficaces dans des cas d'utilisation spécifiques. L'optimisation et l'exécution de la formation ne sont pas hors de portée de la plupart des développeurs et même des utilisateurs non techniques. Les récentes percées dans le domaine de l'IA, dues en partie à la croissance exponentielle de la puissance de calcul disponible, rendent l'application de ces solutions plus facile, plus accessible et plus abordable que jamais.

"Pour parvenir à cette compréhension, les machines doivent être capables de comprendre et de générer des parties du discours, d'extraire et de comprendre des entités, de déterminer le sens des mots et d'utiliser des activités de traitement beaucoup plus complexes pour relier les concepts, les phrases, les concepts et la grammaire en une image plus large de l'intention et de la signification. Forbes, "Machines That Can Understand Human Speech : The Conversational Pattern Of AI", juin 2020

Le langage est complexe - plus que nous ne le pensons - et la création d'un logiciel qui tienne compte de toutes ses nuances et détermine avec succès l'intention humaine derrière ce langage est également complexe. Mais comme pour l'intelligence humaine, une formation suffisante de l'IA permet à une machine de surmonter ces complexités (si les données de formation sont suffisamment bien formées).

La formation à l'IA répond à des exigences spécifiques, propres à l'utilisation et au contexte de chaque IA. Par exemple, supposons que nous ayons l'intention de former un chatbot qui utilise le NLU pour travailler dans une fonction de service à la clientèle pour les voyages aériens. Le chatbot traitera le langage naturel des clients pour les aider à réserver des vols et à adapter leurs itinéraires.

Dans ce cas, le développeur d'un chatbot doit fournir à l'algorithme de langage naturel de la machine des données d'intention. Ces données consistent en des phrases courantes que les voyageurs peuvent utiliser pour créer ou modifier leurs réservations. L'algorithme de langage naturel - une fonction d'apprentissage automatique - s'entraîne sur les données de manière à ce que l'assistant conversationnel puisse reconnaître des phrases ayant des significations similaires mais des mots différents.

Dans l'idéal, cette formation permettra à l'assistant conversationnel de gérer la plupart des scénarios clients, libérant ainsi les agents humains des appels fastidieux pour lesquels des capacités humaines plus approfondies ne sont pas nécessaires. Parallèlement, l'assistant conversationnel peut confier les scénarios plus complexes à des agents humains (par exemple, les conversations qui requièrent de l'empathie). Même avec ces capacités en place, les développeurs doivent continuer à fournir à l'algorithme des données diverses afin qu'il puisse calibrer son modèle interne pour suivre l'évolution des comportements des clients et des besoins de l'entreprise.

À cette fin, une méthode appelée "vectorisation des mots" associe des mots ou des phrases à des "vecteurs" correspondants - des nombres réels que les machines peuvent utiliser pour prédire des résultats, identifier des similitudes entre les mots et mieux comprendre la sémantique. La vectorisation des mots augmente considérablement la capacité d'une machine à comprendre le langage naturel, ce qui illustre la nature progressive et le potentiel futur de ces technologies.

Conseils pour constituer votre ensemble de données

• S'en tenir à un concept par intention (une intention contient plusieurs énoncés)
  
• Essayez de mélanger des synonymes dans les énoncés.
• Rédigez vos énoncés en utilisant le langage que votre persona utiliserait.
• Utiliser les entités
• Éviter les fautes d'orthographe et de grammaire

Voici notre guide complet pour construire un ensemble de données d'entraînement pour votre chatbot.