Un guide du débutant pour la compréhension du langage naturel

"Un ordinateur mériterait d'être qualifié d'intelligent s'il pouvait tromper un humain en lui faisant croire qu'il était humain."

–Alan Turing
Toute la gamme de l'intelligence artificielle repose sur la capacité des machines à « comprendre » et à « répondre » aux êtres humains. Ce qui est impossible sans la capacité des machines à interagir avec les humains dans leur langage naturel, comme les autres êtres humains. De plus, la compréhension n'implique pas le simple échange d'informations et de données, mais un échange d'émotions, de sentiments, d'idées et d'intentions. Les machines peuvent-elles jamais faire cela ? Eh bien, la réponse est affirmative et ce n'est même plus si surprenant. Quelle est cette technologie miraculeuse qui facilite en douceur l'interaction entre les humains et les machines ? C'est la compréhension du langage naturel.

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

La compréhension du langage naturel fait partie du traitement du langage naturel. Il entreprend l'analyse du contenu, des métadonnées textuelles et génère un contenu résumé dans un langage naturel et humain. C'est à l'opposé du processus de génération du langage naturel. La NLG traite les entrées sous forme de données et génère des sorties sous forme de texte brut, tandis que les outils de compréhension du langage naturel traitent le texte ou la voix en langage naturel et génèrent des réponses appropriées en résumant, modifiant ou créant des réponses vocales.
Ils disent que les données sont le nouveau pétrole - est-ce vraiment vrai ?

Compréhension du langage naturel vs traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un terme large qui comprend à la fois la compréhension du langage naturel et les générations de langage naturel, ainsi que de nombreuses autres techniques axées sur la traduction et l'analyse du langage naturel par des machines pour exécuter certaines commandes.

Exemples de traitement du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel est partout et nous l'utilisons dans notre vie quotidienne sans même nous en rendre compte. Savez-vous comment les spams sont séparés de vos e-mails ? Ou la saisie automatique et prédictive qui nous fait gagner beaucoup de temps, comment cela se produit-il ? Eh bien, tout cela fait partie du traitement du langage naturel. Voici quelques exemples de technologies de traitement du langage naturel largement utilisées :

• Assistants personnels intelligents – Nous connaissons tous Siri et Cortana. Ces produits logiciels mobiles qui exécutent des tâches, offrent des services, avec une combinaison de saisie de l'utilisateur, de connaissance de l'emplacement et de la possibilité d'accéder à des informations à partir de diverses sources en ligne sont sans aucun doute l'une des plus grandes réalisations du traitement du langage naturel.
• Traduction automatique - Pour lire la description d'une belle photo sur Instagram ou pour lire les mises à jour sur Facebook, nous avons tous utilisé au moins une fois la commande "voir la traduction". Et les services de traduction Google aident dans les situations urgentes ou parfois simplement pour apprendre quelques nouveaux mots. Ce sont tous des exemples de traductions automatiques, où les machines nous fournissent des traductions d'une langue naturelle à une autre.
• Reconnaissance vocale – La conversion de mots prononcés en données est un exemple de traitement du langage naturel. Il est utilisé à plusieurs fins, comme la dictée sur Microsoft Word, la biométrie vocale, l'interface utilisateur vocale, etc.
• Informatique affective - Ce n'est rien d'autre qu'une formation à l'intelligence émotionnelle pour les machines. Ils apprennent à comprendre vos émotions, vos sentiments, vos idées pour interagir avec vous de manière plus humaine.
• Génération de langage naturel - Les outils de génération de langage naturel analysent des données structurées, entreprennent des analyses et génèrent des informations au format texte produites en langage naturel.
• Compréhension du langage naturel - Comme expliqué ci-dessus, il analyse le contenu écrit en langage naturel et génère de petits résumés de texte compréhensibles.

Les meilleurs outils pour la compréhension du langage naturel disponibles aujourd'hui

Le traitement du langage naturel traite du langage humain dans sa forme la plus naturelle et en temps réel, tel qu'il apparaît dans le contenu des médias sociaux, les e-mails, les pages Web, les tweets, les descriptions de produits, les articles de journaux et les documents de recherche scientifique, etc. variété de langues. Les entreprises doivent garder un œil sur tout ce contenu, en permanence. Voici quelques produits logiciels populaires de compréhension du langage naturel qui les aident efficacement dans cette tâche ardue.

• Wolfram – Wolfram Alpha est un moteur de réponse développé par Wolfram Alpha LLC (une filiale de Wolfram Research). Il s'agit d'un service en ligne qui fournit des réponses à des questions factuelles en calculant la réponse à partir de « données organisées » de source externe.
• Boîte à outils de langage naturel - La boîte à outils de langage naturel, également connue sous le nom de NLTK, est une suite de programmes utilisés pour le traitement symbolique et statistique du langage naturel (TLN) pour la langue anglaise. Il est écrit dans le langage de programmation Python et a été développé par Steven Bird et Edward Loper de l'Université de Pennsylvanie.
• Stanford coreNLP - Stanford CoreNLP est un pipeline NLP basé sur des annotations qui offre une analyse de base du langage naturel. La distribution de base fournit des fichiers modèles pour l'analyse de l'anglais, mais le moteur est compatible avec des modèles pour d'autres langues.
• GATE (General Architecture for Text Engineering) - Il offre un large éventail de tâches de traitement du langage naturel. C'est un logiciel mature utilisé dans toutes les industries depuis plus de 15 ans.
• Apache openNLP - Apache OpenNLP est une boîte à outils basée sur l'apprentissage automatique pour traiter le texte en langage naturel. Il est écrit en Java et produit par Apache Software Foundation. Il offre des services tels que les tokenizers, le chucking, l'analyse syntaxique, le balisage d'une partie de la parole, la segmentation des phrases, etc.

Applications de la compréhension du langage naturel

Comme nous l'avons déjà vu, la compréhension du langage naturel n'est fondamentalement rien d'autre qu'une compréhension intelligente de la lecture automatique. Voyons maintenant comment il est utilisé pour favoriser l'efficacité et la précision, tout en économisant du temps et des efforts, des ressources humaines, qui peuvent ensuite être mieux utilisées.

• Collecte de données et analyse de données - Pour être en mesure de bien servir, une entreprise doit savoir ce qu'on attend d'elle. Les données sur les commentaires des clients ne sont pas des données numériques comme les ventes ou les états financiers. Il est ouvert et lourd de texte. Pour que les entreprises identifient les modèles et les tendances partout, ces données et la prise de mesures en fonction des lacunes ou des idées identifiées sont cruciales pour la survie et la croissance. De plus en plus d'entreprises se rendent compte que la mise en œuvre d'une solution de compréhension du langage naturel offre de solides avantages pour l'analyse des métadonnées telles que les commentaires des clients et les avis sur les produits. La compréhension du langage naturel dans de tels cas s'avère plus efficace et plus précise que les méthodes traditionnelles comme le codage manuel. Cela aide la voix du client à vous atteindre plus clairement et plus rapidement, ce qui conduit à une stratégie efficace et à une mise en œuvre productive.
• Surveillance de la réputation - Les commentaires des clients ne sont qu'une pointe de l'iceberg par rapport aux sentiments réels des clients à propos de la marque. En tant que clients, nous participons à peine aux commentaires des sondages auprès des clients. La plupart des sentiments réels des clients sont donc piégés dans des données non structurées. Les actualités, les articles de blog, les chats et les mises à jour des réseaux sociaux contiennent d'énormes quantités de ces données, ce qui est plus naturel et peut être utilisé pour connaître les "vrais" sentiments des clients à propos du produit ou du service. Les produits logiciels de compréhension du langage naturel aident les entreprises à parcourir ces données dispersées et à tirer des conclusions pratiques.
• Service client - Natural Language Understanding est capable de communiquer avec des personnes non formées et peut comprendre leur intention. NLU est capable de comprendre le sens malgré certaines erreurs humaines telles que des erreurs de prononciation ou des lettres ou des mots transposés. Il utilise également des algorithmes qui décomposent la parole humaine en une ontologie structurée et extraient le sens, l'intention, le sentiment et le cœur de la parole humaine. L'un des objectifs les plus importants de NLU est de créer des chatbots ou des robots interactifs humains qui peuvent communiquer efficacement avec les humains sans aucune supervision humaine. Il existe divers produits logiciels comme Nuance qui sont déjà impliqués dans l'interaction avec les clients.
• Trading automatisé - L'automatisation du trading sur le marché des capitaux n'est plus un phénomène nouveau. Plusieurs produits logiciels et plates-formes sont désormais disponibles pour analyser les mouvements du marché, le profil des industries et la solidité financière d'une entreprise et, sur la base d'une analyse technique, concevoir les modèles de négociation. Les outils avancés de compréhension du langage naturel qui analysent diverses sources telles que les états financiers, les rapports et les actualités du marché constituent la base des systèmes de trading automatisés.
• Market Intelligence - "Que font les concurrents?" est l'une des informations les plus critiques dont les entreprises ont besoin en temps réel. L'information influence les marchés. L'échange d'informations entre les différentes parties prenantes façonne et redessine en permanence la dynamique du marché. Suivre de près l'état d'une industrie est essentiel pour développer une stratégie puissante, mais les canaux de distribution de contenu aujourd'hui (flux RSS, médias sociaux, e-mails) génèrent tellement d'informations qu'il est de plus en plus difficile de garder un œil sur ces informations non structurées. , contenu multi-sources. Les marchés financiers ont commencé à utiliser rigoureusement des outils de compréhension du langage naturel pour suivre l'échange d'informations sur le marché et les aider à y accéder immédiatement.

En raison de ces fonctions variées réalisées par les programmes de compréhension du langage naturel, son importance dans le commerce, les affaires, le commerce et l'industrie ne cesse d'augmenter. C'est une décision intelligente d'apprendre des programmes de compréhension du langage naturel pour vous assurer une carrière réussie.
La différence entre Data Science, Machine Learning et Big Data !

Quelle est la meilleure façon d'apprendre la compréhension du langage naturel ?

La meilleure façon de vous préparer à un avenir meilleur dans les entreprises technologiques est de comprendre les algorithmes de l'intelligence artificielle. Le diplôme d'études supérieures en apprentissage automatique et IA d'UpGrad offre une chance de maîtriser des concepts tels que les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel, les modèles graphiques et l'apprentissage par renforcement. L'aspect le plus unique de ce cours est le soutien de carrière. Et le mentorat de l'industrie, qui vous aidera à vous préparer à une concurrence intense dans l'industrie, dans le cadre de votre travail actuel. Alors, apprenons à utiliser les produits logiciels largement utilisés dans l'industrie mentionnés précédemment comme NLKT. Ce programme vise à former des scientifiques des données et des professionnels de l'IA complets possédant une connaissance approfondie des mathématiques, une expertise dans les outils / langages pertinents et une compréhension des algorithmes et des applications de pointe.
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