Génération de langage naturel : ce que vous devez savoir

D'un point de vue linguistique, le langage a été créé pour la survie des êtres humains. La communication efficace a aidé un homme primitif à chasser, à se rassembler et à survivre en groupe. Cela signifie qu'une langue est nécessaire pour mener à bien toutes les activités nécessaires non seulement à la survie mais aussi à une existence significative des êtres humains. Au fur et à mesure que les humains évoluaient, leurs compétences littéraires augmentaient également. Des scripts picturaux aux scripts universels bien développés, nous avons fait des progrès impressionnants. En fait, des progrès si remarquables qu'une machine développée par l'homme peut désormais lire des données, écrire du texte et non dans un langage machine, binaire mais un véritable langage conversationnel. Natural Language Generation a rendu cela possible.

Qu'est-ce que la génération de langage naturel ?

Le langage naturel est une émanation de l'intelligence artificielle. C'est un outil pour analyser automatiquement les données, les interpréter, identifier les informations importantes et les réduire à un texte simple, pour rendre la prise de décision en entreprise plus facile, plus rapide et bien sûr, moins chère. Il calcule les chiffres et rédige un récit pour vous.

Quelles sont les différentes variantes de la génération du langage naturel ?

1. Génération de langage naturel de base :

   La forme de base de NLG convertit les données en texte via des fonctions de type Excel. Par exemple, un publipostage qui reformule les nombres dans une langue.

2. Génération de langage naturel basée sur des modèles :

   Dans ce type d'outil NGL, un utilisateur prend en charge la conception de modèles de contenu et l'interprétation de la sortie. Les systèmes basés sur des modèles sont limités dans leur capacité à analyser plusieurs sources de données et à effectuer des analyses avancées.

3. Génération avancée de langage naturel :

   C'est la manière la plus « intelligente » d'analyser les données. Il traite les données dès le début et les sépare en fonction de leur importance pour un public particulier, puis écrit le récit avec des informations pertinentes sur un ton conversationnel. Par exemple, si un analyste de données veut savoir comment un produit particulier se comporte sur un marché, un outil NLG avancé rédigera un rapport en séparant les données du seul produit requis.

Avons-nous vraiment besoin de la génération du langage naturel ?

Un certain nombre d'appareils sont connectés à Internet, créant un énorme Internet des objets. Tous ces appareils créent des données à une vitesse fulgurante menant à la génération de Big Data. Il est presque humainement impossible d'analyser, d'interpréter et de tirer des interférences rationnelles de ces énormes données. Outre l'analyse des données et leur interprétation précise, la nécessité d'une utilisation optimale des ressources, la réduction des coûts et la gestion du temps sont essentielles pour qu'une entreprise moderne puisse survivre, se développer et prospérer. Natural Language Generation aide à atteindre efficacement tous ces objectifs en une seule fois.
De plus, lorsqu'une machine peut effectuer ces tâches de routine, et avec précision. Ainsi, des ressources humaines précieuses peuvent s'adonner aux activités qui nécessitent innovation, créativité et résolution de problèmes.

La génération du langage naturel va-t-elle tuer des emplois ?

Tout d'abord, tous les types de récits ne peuvent pas être écrits par les outils de génération de langage naturel. C'est seulement pour créer un texte basé sur des données. L'écriture créative, le contenu engageant est développé non seulement par des compétences analytiques, mais avec l'aide d'une implication émotionnelle majeure. La passion d'un individu, ses compétences, sa capacité à traiter des termes complexes dans des formats plus simples ne peuvent être remplacés. De plus, pour rationaliser le texte créé par les outils de génération de langage naturel, l'intervention humaine est essentielle.
La génération du langage naturel ne fait qu'augmenter le travail et enrichit la vie des employés en les libérant des emplois subalternes. Alain Kaeser , fondateur d'Yseop a reconnu à juste titre que-

"La prochaine révolution industrielle sera la révolution de l'intelligence artificielle et l'automatisation du travail intellectuel et des tâches répétitives pour renforcer les capacités humaines".

Pourquoi devriez-vous vous familiariser avec la génération du langage naturel ?

Une étude commandée par Forrester Research prévoyait une augmentation de 300 % des investissements dans l'intelligence artificielle en 2017 par rapport à 2016. Le marché de l'intelligence artificielle passera de 8 milliards de dollars en 2016 à plus de 47 milliards de dollars en 2020. Sur la base de ce rapport, le magazine Forbes est venu avec une liste des «dix technologies d'intelligence artificielle les plus en vogue » qui régneront sur le marché dans un avenir proche. Natural Language Generation est l'un d'entre eux et il est sur le point de connaître un énorme coup de pouce.

Exemples et applications de la génération de langage naturel

Les techniques de génération de langage naturel sont utilisées dans diverses industries en fonction de leurs besoins. Santé-Pharma, Services bancaires, Marketing digital… c'est partout !
Des rapports de fonds dans les finances et des rapports d'analyse de campagne dans le marketing aux alertes client personnalisées pour la préparation de tableaux de bord dans les ventes et la maintenance du service client, il est utilisé pour générer des résultats efficaces pour tous les départements d'une organisation. Voyons rapidement comment NLG a des applications variées dans différents départements :

• Marketing - Les deux principales responsabilités d'un service marketing sont la conception d'une stratégie de marché et la réalisation d'études de marché. Ces deux activités dépendent fortement de l'analyse des données, et dans le monde actuel des mégadonnées, cela devient de plus en plus complexe. Les outils de génération de langage naturel peuvent vous aider à numériser des mégadonnées, à les analyser et à rédiger des rapports pour vous en quelques heures.
• Ventes – Un rapport d'analyse des ventes indique les tendances du volume des ventes d'une entreprise sur une période donnée. Un rapport d'analyse des ventes met en lumière les facteurs qui affectent les ventes, comme la saison, la stratégie des concurrents, les efforts publicitaires, etc. Les responsables utilisent les rapports d'analyse des ventes pour identifier les opportunités de marché et les domaines où ils pourraient augmenter le volume. Ces rapports sont purement basés sur des données gigantesques. Les programmes de génération de langage naturel vous permettent d'économiser du temps et des efforts pour analyser manuellement les données, rechercher des tendances et rédiger des rapports. Une fois que vous avez alimenté les intrants, il s'occupe de toutes ces activités.
• Banque et finance - Qu'il s'agisse d'un service financier d'une organisation ou d'une banque d'investissement, des rapports financiers indiquant la santé financière d'une entreprise doivent être rédigés et envoyés aux actionnaires, investisseurs, agences de notation, agences gouvernementales, etc. Les états financiers généraux comme les bilans, l'état des flux de trésorerie, le compte de résultat, etc. sont chargés de chiffres et un lecteur aime avoir une compréhension rapide de ces états. Le logiciel Natural Language Generation analyse ces relevés et présente ces informations dans un format texte simple plutôt que dans un format comptable compliqué.
• Santé et médecine - Récemment, des outils de génération de langage naturel sont utilisés pour résumer les dossiers médicaux électroniques. Des recherches supplémentaires dans ce domaine ouvrent les portes à une prise de décision médicale prudente pour les professionnels de la santé. Il est également utilisé pour communiquer avec les patients, dans le cadre de programmes de sensibilisation des patients en Inde, selon le rapport du NCBI . Les données recueillies par la recherche médicale, telles que les types de maladies liées au mode de vie les plus épouvantables ou les types d'habitudes saines, peuvent être résumées dans un langage simple pour les patients, ce qui est extrêmement utile pour que les médecins justifient leurs conseils.

Et ce n'est que la pointe de l'iceberg. Les applications des outils NLG sont déjà répandues et sont prêtes à décoller vers de plus hauts sommets à l'avenir.

Techniques de génération de langage naturel – Comment démarrer

Un système raffiné de génération de langage naturel doit injecter certains aspects de planification et de fusion d'informations pour permettre aux outils NLG de générer le texte qui semble naturel et intéressant. Les étapes générales de la génération du langage naturel, telles que proposées par Dale et Reiter dans leur livre "Building Natural Language Generation Systems", sont :

1. Détermination du contenu :

   À cette étape, un analyste de données doit décider du type d'informations à présenter en utilisant son pouvoir discrétionnaire en ce qui concerne la pertinence. Par exemple, décider du type d'informations qu'un négociant en actions voudrait connaître par rapport au type d'informations qu'un négociant sur le marché des matières premières voudrait connaître.

2. Structuration de documents :

   À cette étape, un utilisateur devra décider de la séquence, du format du contenu et du modèle souhaité. Par exemple, pour décider de l'ordre des actions à grande capitalisation, à moyenne capitalisation et à petite capitalisation tout en écrivant un récit sur le mouvement des actions sur le marché boursier.

3. Agrégation:

   Aucune répétition n'est la règle de base de toute rédaction de rapport. Pour rester simple et améliorer la lisibilité, fusionner des phrases, omettre des mots répétitifs, des phrases, etc. relève de cette étape. Par exemple, si le logiciel NLG rédige un rapport sur les ventes et qu'il n'y a pas de changement substantiel dans le volume des ventes pendant quelques mois, il y a des chances que le logiciel NLG écrive des paragraphes répétitifs sans informations substantielles. Vous devrez alors le condenser de manière à ce qu'il ne devienne pas long et ennuyeux.

4. Choix linguistique :

   Décider quels mots utiliser exactement pour décrire des concepts particuliers. Par exemple, décider d'utiliser le mot « moyen » ou « modéré » pour décrire un changement.

Meilleurs produits logiciels disponibles pour la génération de langage naturel

Il existe une variété de produits logiciels disponibles pour vous aider à démarrer avec la génération de langage naturel. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop sont populaires. Vous pouvez prendre une décision en fonction de l'industrie dans laquelle vous opérez, du département dans lequel vous allez déployer l'outil, de la nature exacte de la création de rapports, etc. Voyons quel type d'aide ces programmes offrent aux entreprises.

• Yseop : le logiciel de génération de langage naturel d'Yseop Compose permet une prise de décision basée sur les données en expliquant les informations dans un langage simple. Yseop Compose est le seul logiciel multilingue de génération de langage naturel et donc véritablement mondial.
• Amazon Polly : il s'agit d'un logiciel qui transforme le texte en parole réaliste, vous permettant de créer des applications qui parlent et de créer des catégories entièrement nouvelles de produits compatibles avec la parole.
• Arria : Arria NLG Platform est celle qui intègre des techniques de pointe en analyse de données, en intelligence artificielle et en linguistique computationnelle. Il analyse des ensembles de données volumineux et divers et rédige automatiquement des rapports personnalisés et exploitables sur ce qui se passe dans ces données, sans intervention humaine, à grande échelle et à grande vitesse.
• Quill : Il s'agit d'une plate-forme NLG avancée qui comprend l'intention de l'utilisateur et effectue une analyse de données pertinente pour fournir des récits intelligents, des histoires automatisées pleines d'informations perspicaces et pertinentes pour le public.
• Synthesys : C'est l'un des produits logiciels NLG populaires qui analyse toutes les données et met en évidence les personnes, lieux, organisations, événements et faits importants en cours de discussion, résout les points mis en évidence et détermine ce qui est important, relie les points ensemble et détermine ce que la finale image signifie en la comparant avec les opportunités, les risques et les anomalies que les utilisateurs recherchent.

Les outils de génération de langage naturel automatisent l'analyse et augmentent l'efficacité des outils de Business Intelligence. Plutôt que de générer des graphiques et des tableaux, les outils NLG interprètent les données et rédigent l'analyse sous une forme écrite qui communique précisément ce qu'il est important de savoir. Ces outils effectuent une analyse régulière d'ensembles de données prédéfinis, éliminent les efforts manuels requis pour rédiger des rapports et la main-d'œuvre qualifiée requise pour analyser et interpréter les résultats.
Ils disent que les données sont le nouveau pétrole - est-ce vraiment vrai ?

Quelles sont les meilleures ressources pour apprendre la génération du langage naturel ?

Gartner, une société de recherche et de conseil de premier plan, prévoit que la plupart des entreprises devront employer un directeur des données d'ici 2019. Avec la quantité gigantesque de données disponibles, il est important de décider quelles informations peuvent ajouter de la valeur commerciale, accroître l'efficacité et améliorer la gestion des risques. Ce sera la responsabilité des Data Officers. Avec l'augmentation de la demande mondiale pour la profession, il n'y a pas de meilleur moment pour en savoir plus sur la génération de langage naturel, qui est un élément essentiel de la science des données et de l'intelligence artificielle.
Bien que la génération du langage naturel ait une portée énorme, il existe très peu de programmes académiques complets conçus pour former les candidats à être prêts pour l'avenir. Cependant, avec une grande vision, UpGrad propose un diplôme PG en apprentissage automatique et IA , en partenariat avec IIIT-Bangalore, qui vise à former des professionnels hautement qualifiés en Inde pour répondre à la demande mondiale croissante. Il vous donne l'occasion d'apprendre à partir d'une collection complète d'études de cas, triées sur le volet par des experts du secteur, pour vous donner une compréhension approfondie de l'impact de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle sur des secteurs tels que les télécommunications, l'automobile, la finance, etc.
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