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

Vous est-il déjà arrivé d'être assis devant votre ordinateur et de ne pas savoir quelle action entreprendre pour mener à bien votre travail ? Si vous avez déjà souhaité pouvoir lui parler et qu'il comprenne ce que vous dites, vous avez de la chance. Grâce à la compréhension du langage naturel, les ordinateurs peuvent non seulement comprendre le sens de nos paroles, mais aussi utiliser le langage pour améliorer nos conditions de vie et de travail de manière inédite.

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

Également connue sous le nom d'interprétation du langage naturel (ILN), la compréhension du langage naturel (NLU) est une forme d'intelligence artificielle. La compréhension du langage naturel est un sous-thème du traitement du langage naturel (NLP), qui utilise des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la capacité de l'intelligence artificielle à comprendre le langage humain.

Voici quelques exemples de la technologie NLU à l'œuvre :

• Traduction automatique des langues : De nos jours, on peut utiliser des services tels que Google Translate et Microsoft Translator pour traduire de manière transparente un texte dans des centaines de langues.
  

• Répondre aux questions : Lorsque l'ULA est utilisée en tandem avec un logiciel de reconnaissance vocale, l'IA peut comprendre la communication verbale. Par exemple, on peut demander à l'IA sur son téléphone le temps qu'il fera demain, et grâce à l'ULA, elle recueillera l'information et nous la transmettra.
  

• Technologie des assistants virtuels : Des appareils tels que Google Home et Amazon Alexa mettent en œuvre le NLU pour offrir à leurs utilisateurs une solution globale d'assistance numérique.

Quelles sont les différences entre NLU, NLP et NLG ?

La compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG) sont deux sous-ensembles du traitement du langage naturel (NLP). Alors que l'objectif principal de la technologie NLU est de donner aux ordinateurs la capacité de comprendre la communication humaine, la NLG permet à l'IA de générer automatiquement des réponses textuelles en langage naturel.

Lorsqu'un ordinateur génère une réponse à une requête, il a tendance à utiliser un langage brutal, sans beaucoup de fluidité, d'émotion et de personnalité. En revanche, la génération de langage naturel aide les ordinateurs à produire un discours intéressant et engageant, ce qui permet de retenir l'attention des gens. On peut apprendre au logiciel à prendre des décisions à la volée, en s'adaptant à la manière la plus appropriée de communiquer avec une personne en utilisant sa langue maternelle.

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Comment fonctionne la compréhension du langage naturel ?

La compréhension du langage naturel met en œuvre des algorithmes qui analysent le discours humain et le décomposent en définitions sémantiques et pragmatiques. La technologie NLU vise à capturer l'intention derrière la communication et à identifier les entités, telles que les personnes ou les valeurs numériques, mentionnées pendant le discours.

Reconnaissance des intentions

Les logiciels de compréhension du langage naturel ne se contentent pas de comprendre le sens des mots individuels d'une phrase, ils comprennent également ce qu'ils signifient lorsqu'ils sont assemblés. Cela signifie que les interfaces conversationnelles alimentées par NLU peuvent saisir le sens de la parole et déterminer les objectifs des mots que nous utilisons .

L'un des principaux avantages de l'adoption d'un logiciel doté d'algorithmes d'apprentissage automatique est la possibilité d'effectuer des opérations d'analyse des sentiments. L'analyse des sentiments permet à une entreprise ou à une organisation d'accéder à des informations structurées sur les opinions et les souhaits de ses clients concernant n'importe quel produit ou sujet.

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Reconnaissance des entités

Ce type spécifique de technologie NLU se concentre sur l'identification d'entités dans le discours humain. Une entité peut représenter une personne, une entreprise, un lieu, un produit ou tout autre nom pertinent. De même, le logiciel peut reconnaître des entités numériques telles que des devises, des dates ou des pourcentages.

Pourquoi la compréhension du langage naturel est-elle importante ?

La compréhension du langage naturel nous permet de combler le fossé communicationnel entre les humains et les ordinateurs. La compréhension du langage naturel permet à l'intelligence artificielle d'offrir une assistance aux personnes et a un large éventail d'applications. Par exemple, les opérations d'assistance à la clientèle peuvent être considérablement améliorées grâce à une chatbots intelligente.

Quelles sont les étapes de la compréhension du langage naturel ?

Si les processus de l'UNL peuvent sembler instantanés pour l'observateur occasionnel, il se passe beaucoup de choses en coulisses. Les données doivent être collectées, organisées, analysées et livrées avant d'être rendues fonctionnelles.

Une procédure typique de compréhension du langage naturel comprend les étapes suivantes :

• Évaluation de la qualité des données : Les algorithmes d'apprentissage automatique n'apprennent que ce qu'un ensemble de données leur permet d'apprendre. Il est important de prendre en compte la qualité des données analysées et de définir ses attentes en conséquence. Par exemple, si l'on effectue une analyse des sentiments sur des données provenant d'un seul endroit, il serait insensé de s'attendre à ce que les résultats reflètent les opinions d'un pays tout entier.
  

• Nettoyage des données : Lorsque les algorithmes interagissent pour la première fois avec un ensemble de données, ils sont alimentés par un fouillis de données non structurées. Non seulement une quantité considérable de données est superflue, mais les algorithmes doivent également faire face à des mots mal orthographiés, des expressions idiomatiques et des phrases grammaticalement incorrectes. Par exemple, une simple question "oui ou non" peut contenir de nombreuses variations dans la façon dont les gens répondent. Le mot "oui" peut être remplacé par "yeah", "ye" ou "yass". Pour obtenir des résultats optimaux, un algorithme doit être capable d'apprendre à discerner l'intention de l'utilisateur.
  

• Traitement : Lorsque les données ont été polies autant que possible, il est temps de les traiter. Il s'agit d'éliminer les mots qui peuvent être redondants pour l'analyse, tels que les articles, les prépositions et d'autres mots fréquemment utilisés. De cette façon, ce qui reste peut être transformé en éléments individuels qu'une machine peut lire et interpréter.
  

• Modélisation : Dans le traitement du langage naturel, un modèle est une structure organisationnelle qui représente les modèles trouvés dans les données. Un modèle courant est le "sac de mots", qui quantifie le nombre de fois où chaque mot est mentionné et représente cette valeur sous la forme d'un vecteur.
  

• Analyse : Une fois que les données ont été modélisées, les résultats peuvent être analysés pour comprendre la qualité initiale de la sortie. Comme indiqué précédemment, la qualité des résultats dépend de l'ensemble des données utilisées.
  

• Visualisation : Les représentations visuelles des données permettent aux utilisateurs finaux du logiciel de comprendre les conclusions recueillies par la technologie NLU. En affichant les données sous forme de graphiques, on peut s'assurer qu'elles seront faciles à transmettre aux personnes clés qui ne sont pas familiarisées avec les spécificités de l'UNL.
  

• Opérationnalisation : Il s'agit du processus qui permet d'obtenir des informations et des conclusions utiles à partir d'un ensemble de données. Il existe de nombreuses façons de mettre en œuvre cette dernière étape. Par exemple, les données peuvent être utilisées pour une analyse plus poussée en amont ou dans un but spécifique, comme une étude de marché. Grâce à des procédures d'opérationnalisation supplémentaires, il est possible de mettre au point une méthode transparente pour tirer parti de la technologie NLP. Par exemple, les géants de la technologie comme Google et Amazon utilisent la modélisation thématique pour fournir des données sur les produits, en proposant des filtres automatisés et d'autres améliorations de la qualité de vie.

Quelles doivent être les capacités de votre technologie NLU ?

La capacité principale de la technologie NLU est de comprendre le langage de la même manière que les humains, au lieu de s'appuyer sur des mots-clés pour saisir les concepts. En tant que logiciels de reconnaissance du langage, les algorithmes NLU peuvent améliorer l'interaction entre les humains et les organisations, tout en améliorant la collecte et l'analyse des données.

Les solutions de compréhension du langage naturel offrent notamment les possibilités suivantes

• Réponse vocale interactive (RVI) et acheminement des messages : La technologie SVI alimentée par NLU est capable de traiter la voix d'une personne, de convertir les mots en texte et d'exécuter des algorithmes sur sa structure grammaticale pour comprendre l'intention. Rêvée par la science-fiction et rendue réelle par la science, cette avancée technologique permet aux ordinateurs de comprendre ce que nous disons, quand nous le disons.
  

• Catégorisation et classification des textes : En utilisant la technologie NLU, un système est capable d'analyser un grand nombre de textes et de rassembler des données utiles sur la base de catégories prédéfinies. Cela permet de filtrer les données. En outre, la technologie NLU peut être utilisée pour résumer automatiquement un texte, en prenant de gros volumes et en les réduisant à des informations faciles à digérer.
  

• Assistance clientèle intelligente : L'une des applications les plus courantes de la détection automatique du langage est la création de chatbots. Alors que la plupart des chatbots ordinaires ne font que lire un script, la technologie NLU peut donner à un chatbot la capacité de savoir réellement de quoi il parle. Ces chatbots servent d'assistants numériques aux professionnels et aux clients.
  

• Traduction automatique : Également connue sous le nom d'apprentissage automatique, cette branche du développement de l'IA permet aux ordinateurs d'apprendre et de s'adapter sur la base de modèles qu'ils ont été formés à comprendre. En outre, la traduction automatique permet aux ordinateurs de générer des textes en langue naturelle et même de traduire à la volée depuis et vers d'autres langues. La traduction automatique statistique (TAS) à base de NLU peut analyser le discours humain grâce à des systèmes de traduction basés sur des règles. Il existe de nombreuses méthodes pour cela, comme la traduction mot à mot, la mise en correspondance de phrases d'une langue dans une autre, ou l'utilisation de la syntaxe comme base de la traduction.
  

• Saisie de données : Il s'agit du processus de collecte d'informations sur des objets, des personnes et des événements. Combinée à la technologie IVR, elle permet aux personnes de communiquer verbalement des informations essentielles aux ordinateurs.
  

• Interfaces conversationnelles : Les progrès en matière de compréhension du langage conversationnel ont conduit à la création d'appareils, tels que Google Home et Amazon Alexa, qui permettent aux humains de communiquer avec eux en utilisant la façon naturelle dont ils parlent. La NLU permet à ces machines de segmenter les mots et les phrases, de reconnaître la grammaire et d'utiliser leur connaissance des rôles sémantiques pour comprendre l'intention de l'utilisateur.
  

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Compréhension du langage naturel et du dialogue