Compréhension du Langage Naturel (CLN)

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

La compréhension du langage naturel (NLU), une forme de traitement du langage naturel (NLP), permet aux utilisateurs de mieux comprendre le texte grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique et des méthodes statistiques. Ces algorithmes prennent le langage comme entrée et fournissent une variété de sorties en fonction de la tâche requise, y compris le marquage des parties du discours, le résumé automatique, la reconnaissance des entités nommées (NER), l'analyse des sentiments, la détection des émotions, le parsing, la tokenisation, la lemmatisation, la détection de la langue, et plus encore.

Le NLP est la catégorie parent ou le concept global. C'est une forme de technologie d'intelligence artificielle (IA) qui vise à donner un sens au langage humain. Le NLP aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et reproduire les caractéristiques du langage humain.

Le NLP dans son ensemble est un sous-ensemble de l'IA. L'IA est un domaine très général et vaste, avec un certain nombre de sous-catégories différentes, y compris les plateformes d'IA, les chatbots, l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique. L'apprentissage profond devient encore plus granulaire avec d'autres sous-catégories, telles que le NLP, la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur (reconnaissance d'images). Chacune de ces sous-catégories offre aux utilisateurs une fonctionnalité très différente qui est potentiellement précieuse pour les entreprises à l'avenir.

Types de compréhension du langage naturel (NLU)

Selon l'utilisation de la NLU ou le secteur dans lequel une entreprise se trouve, l'un des différents types de NLU sera utilisé.

• Marquage des parties du discours : Ce type de NLU permet aux entreprises de marquer leur texte par parties du discours, telles que les noms, les verbes et les prépositions. Cela peut aider les utilisateurs à comprendre la sémantique de leurs documents et à mieux comprendre leurs données textuelles.
• Reconnaissance des entités nommées (NER) : La NER est un type d'extraction d'informations qui peut classer les entités nommées (par exemple, les lieux, les personnes et les endroits) mentionnées dans un texte non structuré en catégories prédéfinies.

• Résumé automatique : Il peut être difficile pour les humains de résumer rapidement et correctement un grand corpus de texte. La NLU peut être utilisée pour résumer le texte, donnant aux chercheurs, aux utilisateurs professionnels ou à quiconque a besoin d'un résumé rapide un avantage.
• Analyse des sentiments : Les textes peuvent présenter des sentiments positifs ou négatifs. Les données textuelles issues des interactions avec le service client peuvent être analysées à l'aide de la NLU, permettant aux responsables du service client de comprendre de nombreuses interactions à divers points de contact et le type de sentiments qu'elles présentent.

Avantages de l'utilisation de la compréhension du langage naturel (NLU)

La NLU n'est pas une technologie utilisée uniquement par les praticiens de l'IA et les développeurs chevronnés. Au contraire, elle est utilisée dans de nombreux domaines logiciels, offrant des avantages tangibles aux utilisateurs professionnels.

• Échelle : Les humains sont excellents en analyse, mais leurs compétences analytiques peuvent se dégrader lorsque la quantité de données est vaste et lorsqu'ils doivent produire des résultats en un temps record. La technologie alimentée par la NLU ne se stresse pas, ne se sent pas sous pression ou fatiguée. Elle peut analyser une petite quantité de données (relativement) ou un grand corpus de texte avec facilité, rapidité et précision. Cela peut être mis à l'échelle sur les ensembles de données textuelles d'une entreprise et divers cas d'utilisation.
• Découvrir des tendances : La NLU peut faire un excellent travail pour trouver des tendances et des motifs dans les données textuelles. Grâce à des nuages de mots, des graphiques et des diagrammes, et plus encore, la NLU peut fournir aux utilisateurs un aperçu profond de ce qui se passe réellement sous la surface.
• Autonomiser les utilisateurs non techniques : Beaucoup de technologies NLU sur le marché sont sans code ou à faible code, ce qui permet aux utilisateurs non techniques de bénéficier de la technologie. Fini le temps où il fallait s'adresser à un data scientist ou à un professionnel de l'informatique pour comprendre les données linguistiques.

Impacts de l'utilisation de la compréhension du langage naturel (NLU)

De nombreux domaines logiciels sont positivement influencés par la NLU :

• Chatbots : Les interfaces conversationnelles sous différentes formes, qu'il s'agisse de chatbots ou d'assistants virtuels intelligents (leur cousin plus intelligent), sont grandement améliorées lorsqu'elles sont injectées avec la NLU. Avec la NLU, les utilisateurs peuvent avoir des conversations naturelles, semblables à celles des humains, avec leur technologie, leur permettant d'obtenir des détails sur les produits, de se procurer des informations RH, de réserver des vols, et bien plus encore. Sans la NLU, les interfaces conversationnelles devront essentiellement se contenter de barres de menu.
• Analyse des contrats : Le logiciel d'analyse des contrats fournit des informations à partir des données de contrat extraites pour aider les entreprises à maintenir la cohérence des termes dans tous leurs contrats. Ce type est suralimenté par la NLU.
• Intelligence de marché : Le logiciel d'intelligence de marché recueille des informations disponibles publiquement sur les entreprises et les individus à partir de diverses sources et les utilise pour créer des enregistrements ou les combiner avec des données CRM existantes. En utilisant la NLU, il peut mieux comprendre les informations qu'il extrait.
• Recherche de brevets : Le logiciel de recherche de brevets, parfois appelé logiciel de recherche en propriété intellectuelle, aide à gérer le processus de recherche et d'analyse des brevets. Ce logiciel peut contenir une fonctionnalité de recherche sémantique alimentée par le NLP pour fournir un contexte supplémentaire aux recherches.
• Automatisation des processus robotiques (RPA) : Le logiciel RPA utilise des bots pour automatiser les tâches routinières au sein des applications logicielles généralement effectuées par les employés d'une entreprise. De nombreuses solutions dans cette catégorie fournissent des capacités NLP afin de comprendre le texte dans les documents et les applications.

Éléments de base de la compréhension du langage naturel (NLU)

Les solutions NLU peuvent varier dans la façon dont elles sont emballées ou livrées, mais une offre complète inclura les éléments suivants :

• Capacité à consommer des données textuelles : Avec le langage naturel en son cœur, cette technologie doit fournir la capacité de consommer divers types de données textuelles provenant de différentes sources.
• Capacité à donner un sens aux données textuelles : En tant que sortie, la NLU doit fournir à l'utilisateur final quelque chose qui donne un sens au texte, tel que la NER, l'analyse des sentiments ou le résumé automatique.

Meilleures pratiques de la compréhension du langage naturel (NLU)

Pour faire fonctionner la compréhension du langage naturel, suivez ces meilleures pratiques :

• Avoir des données propres : Si les données sont pleines de données non pertinentes ou incorrectes, attendez-vous à ce que les résultats soient erronés. Le meilleur algorithme n'est aussi bon que les données qui lui sont présentées.
• Comprendre les données : La NLU, comme d'autres variétés d'IA, n'est pas magique. En tant que telle, elle n'aura pas automatiquement toutes les réponses aux questions que vous n'avez pas encore posées. Par conséquent, il est impératif d'avoir une compréhension des types de questions que l'on aborde, ainsi que des détails de base des données textuelles en question. À partir de ce point de départ, la NLU peut aider à comprendre les motifs et les tendances.

Compréhension du langage naturel (NLU) vs. génération de langage naturel (NLG)

La NLU et la NLG sont toutes deux des sous-catégories du NLP. La première prend le texte comme entrée et fournit une sorte d'aperçu lié au texte en sortie. La seconde présente les données (par exemple, des graphiques et des diagrammes) de manière compréhensible et en langage naturel.