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Vous êtes-vous déjà demandé comment les ordinateurs comprennent ce que nous disons ou écrivons ? C'est là qu'intervient la compréhension du langage naturel (NLU). Elle aide les ordinateurs à comprendre le vrai sens de nos mots.
Dans cet article, je vais vous expliquer comment fonctionne NLU et pourquoi il est essentiel pour rendre nos conversations avec les ordinateurs plus fluides et plus significatives. Plongeons dans le monde de NLU !
Qu’est-ce que la compréhension du langage naturel ?
La compréhension du langage naturel (NLU) appartient à un domaine de l'intelligence artificielle dédié au traitement des données d'entrée fournies par l'utilisateur en langage naturel, telles que le texte ou la parole.
Il facilite l'interaction ordinateur-humain en permettant aux ordinateurs de comprendre et de répondre comme la communication humaine, en comprenant des langues naturelles comme l'anglais, le français, l'hindi et d'autres.
PNL contre NLU contre NLG
La compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG) font partie du traitement du langage naturel (NLP). Découvrons en quoi ils sont différents.
| Traitement du langage naturel (NLP) | Compréhension du langage naturel (NLU) | Génération de langage naturel (NLG) |
|---|---|---|
| Sous-ensemble d'IA pour la communication entre les humains et les machines utilisant le langage naturel. | Se concentre sur le traitement des entrées fournies par l'utilisateur en langage naturel pour l'interaction avec les ordinateurs. | Sous-composant de NLP qui génère une sortie en langage naturel basée sur les entrées de l'utilisateur. |
| Analyser et traiter des éléments linguistiques pour comprendre la structure du langage. | Aide à extraire et à comprendre le sens, l'intention et le contexte du langage humain, allant au-delà de l'analyse structurelle. | Aide à générer un langage ou un texte de type humain basé sur des données ou des informations données. |
| Aide à communiquer en langage naturel plutôt qu'en langage codé ou en octets. | Comprendre la saisie de l'utilisateur en langage naturel, y compris les données textuelles ou vocales. | Générer une sortie dans la même langue que l'entrée de l'utilisateur. |
| Améliorer la communication homme-machine, rendant les instructions plus intuitives. | Permettre aux ordinateurs de comprendre et de répondre aux utilisateurs dans diverses langues naturelles. | Générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes en langage naturel. |
Importance de NLU dans le développement de l'IA
- NLU facilite la communication avec les ordinateurs, permettant aux machines de comprendre et de répondre au langage naturel des humains.
- NLU est crucial pour trouver des informations importantes dans d'énormes quantités de données textuelles non organisées, aidant ainsi à prendre des décisions basées sur les données.
- NLU crée des expériences utilisateur personnalisées en comprenant l'intention, les préférences et les sentiments de l'utilisateur. Il fournit des recommandations en conséquence.
- NLU rationalise les processus en automatisant la compréhension des requêtes en langage naturel, en améliorant l'efficacité et en contribuant au développement de systèmes intelligents.
- NLU alimente l'innovation dans divers secteurs, des soins de santé au service client, en faisant progresser les interfaces conversationnelles, l'analyse des sentiments et les informations basées sur les données.
- NLU rend la technologie plus accessible en permettant aux gens d'interagir en langage naturel. Il abaisse les obstacles à l’utilisation de la technologie et favorise l’inclusion dans le monde numérique.
Comment fonctionne NLU
La compréhension du langage naturel (NLU) comprend plusieurs étapes. Simplifions et décomposons ces étapes pour une meilleure compréhension.
#1. Comprendre les commandes
La première étape pour comprendre NLU se concentre sur la signification du dialogue et du discours dans un cadre contextuel. L'objectif principal est de faciliter des conversations significatives entre un voicebot et un humain.
Ex- Donner des commandes aux chatbots, telles que « montre-moi les meilleures recettes » ou « jouer de la musique de fête », entre dans le cadre de cette étape. Cela implique de comprendre et de répondre aux demandes des utilisateurs dans le contexte de la conversation en cours.
Ce processus implique deux processus principaux : la tokenisation et le marquage d'une partie du discours.
Tokenisation
Décomposer le texte saisi en unités plus petites, telles que des mots ou des phrases.
Ex- Pour la phrase « Sanket est étudiant », la tokenisation donnerait les jetons : [“Sanket”, “is”, “a”, “student”].
Marquage d'une partie du discours (POS)
Attribuer des catégories grammaticales (par exemple, noms, verbes, adjectifs) à chaque jeton.
Ex- Balisage des jetons de l'étape précédente : [“Sanket” (noun), “is” (verb), “a” (article), “student” (noun)].
NLU fait partie de la PNL, j'ai donc expliqué les étapes qui aideront les ordinateurs à comprendre l'intention et le sens d'une phrase. Par conséquent, ne vous méprenez pas sur le fait qu’il s’agit d’un concept différent.
Cependant, les machines peuvent-elles comprendre directement ce que l’utilisateur voulait dire même après avoir compris la tokenisation et une partie du discours ? Non! Pour y parvenir, nous devons comprendre notre prochaine étape.
#2. Sémantique compositionnelle
La deuxième étape de NLU est centrée sur la « sémantique compositionnelle », où le sens d'une phrase est construit en fonction de sa syntaxe et de sa structure.
La sémantique compositionnelle implique de regrouper des phrases et de comprendre leur signification collective. En utilisant ses connaissances linguistiques antérieures, NLU tente de déchiffrer le sens des phrases combinées.
Par exemple, comprendre que la commande « montre-moi les meilleures recettes » est liée à la nourriture représente le niveau de compréhension atteint à cette étape.
Décomposons-le plus en profondeur :
Analyse syntaxique
Analyser la structure grammaticale pour comprendre les relations entre les mots dans une phrase.
Ex- Identifier la structure syntaxique de la phrase pour révéler le sujet (« Sanket ») et le prédicat (« est un étudiant »).
Reconnaissance d'entité nommée (NER)
Identifier et classer les entités (par exemple, noms de personnes, d'organisations, de lieux) dans le texte.
Ex- Reconnaître « Sanket » comme une entité, le classer comme une personne.
Étiquetage de rôle sémantique (SRL)
Identifier les rôles des mots ou des expressions dans une phrase par rapport à un verbe spécifique.
Ex– Dans la phrase « Elle lui a donné un livre », SRL identifie « Elle » comme la donatrice, « lui » comme le destinataire et « un livre » comme l'objet.
Passons maintenant à notre dernière étape :
#3. Sémantique lexicale
Le niveau le plus élevé de compréhension du langage naturel se concentre sur la compréhension de la signification de mots et d’expressions individuels. Cela implique d’étudier la signification de chaque mot et de déduire la signification de mots individuels à partir de phrases.
Ex- Pour une phrase donnée comme « montre-moi les meilleures recettes », le voicebot la décompose en ses éléments constitutifs : « montre-moi », « le », « le meilleur » et « recettes ». Le système se concentre ensuite individuellement sur la signification de chaque mot, en déduisant sa signification sémantique.
L'étape suivante consiste à combiner la signification de ces mots individuels pour traiter les requêtes des utilisateurs et fournir des résultats basés sur la signification globale des mots. Dans cette étape, l’accent est mis sur la signification sémantique et sur l’identification de différents mots ayant la même signification.
Analyse des sentiments
Déterminer le ton émotionnel ou le sentiment exprimé dans le texte.
Ex- Analyser le sentiment de la phrase « J'aime ce produit » comme positif.
Résolution de coréférence
Identifier quand différents mots ou expressions font référence à la même entité.
Ex- Résoudre que « Il » dans une phrase fait référence à la même personne que « Sanket » dans une autre phrase.
Après avoir parcouru toutes ces étapes, le modèle sera capable de déterminer l'intention de l'utilisateur en fonction des mots, de la structure de la phrase et du vocabulaire utilisé dans la phrase.
Applications de NLU
Assistants IA et haut-parleurs intelligents (IoT)
NLU aide à comprendre et à interpréter les commandes vocales des utilisateurs en extrayant le sens et l'intention du langage parlé. NLU est fondamental pour les appareils à commande vocale comme Amazon Alexa et Google Home, leur permettant de comprendre et de répondre naturellement au langage humain.
Il segmente les mots et les phrases, reconnaît la grammaire et utilise les connaissances sémantiques pour déduire l'intention de l'utilisateur, créant ainsi des interfaces conversationnelles plus naturelles et interactives.
La traduction de la langue
NLU, en tant que partie intégrante des algorithmes d'apprentissage automatique, joue un rôle dans l'amélioration des capacités de traduction automatique. Il permet aux algorithmes d'analyser le contexte et les nuances linguistiques de millions de pages de texte, contribuant ainsi à des traductions plus précises que les substitutions mot à mot.
Plus l’algorithme reçoit de données d’entraînement, plus il parvient à générer du texte en langage naturel et à fournir des traductions précises.
Résultats des moteurs de recherche
NLU améliore la compréhension des requêtes des utilisateurs, permettant aux moteurs de recherche de fournir des résultats de recherche plus précis et contextuellement pertinents. Cela permet aux moteurs de recherche de mieux interpréter l’intention de l’utilisateur derrière la requête de recherche.
Assistance et service client
NLU alimente les chatbots, leur permettant d'engager des conversations en langage naturel avec les utilisateurs par le biais du texte ou de la voix. Cela implique des processus tels que l'extraction de fonctionnalités, la classification, la liaison d'entités et la gestion des connaissances pour fournir des réponses efficaces aux requêtes des utilisateurs.
NLU aide à comprendre le sentiment derrière les commentaires des clients, fournissant aux entreprises des informations précieuses pour améliorer leurs produits et services. Les assistants personnels intelligents, pilotés par NLU, contribuent au service client en traitant les questions fréquemment posées et en aidant les utilisateurs d'une manière plus humaine.
Recommandation de contenu
NLU aide à comprendre les préférences des utilisateurs en analysant les expressions en langage naturel et en améliorant la précision des recommandations de contenu. NLU est utilisé pour l'analyse du sentiment des clients, aidant les organisations à analyser les commentaires sur les réseaux sociaux pour déterminer le sentiment général (positif ou négatif) à l'égard de l'entreprise ou de ses produits.
Il aide également à comprendre l'intention de l'utilisateur en analysant les termes et expressions saisis dans la barre de recherche d'un site Web, fournissant ainsi un aperçu de ce que recherchent les clients.
Réponse vocale interactive (IVR) et routage des messages
NLU améliore les systèmes IVR en permettant aux utilisateurs d'interagir avec le système téléphonique via la voix, en convertissant les mots prononcés en texte et en analysant la structure grammaticale pour déterminer l'intention de l'appelant.
L'inclusion de NLU dans les systèmes IVR rend le libre-service et le routage des appels plus intuitifs et réactifs aux requêtes en langage naturel.
Filtrage des e-mails et analyse des risques
NLU aide à analyser le contenu et le contexte des e-mails pour identifier et filtrer le spam. Il permet de catégoriser les e-mails en fonction de leur contenu, garantissant qu'ils sont organisés et facilement accessibles aux utilisateurs.
NLU est utilisé pour analyser le contenu en langage naturel des communications sur le lieu de travail, en identifiant les risques potentiels, les problèmes de conformité ou le langage inapproprié.
Derniers mots
Ces dernières années, les domaines du traitement du langage naturel (NLP) et de la NLU ont connu des améliorations significatives et nous les intégrons dans notre vie quotidienne. La compréhension du langage naturel (NLU) est une partie importante de l'IA, avec de nombreuses applications réelles telles que les assistants IA, le filtrage des e-mails, la recommandation de contenu, le support client et bien d'autres encore.
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