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 sens réel de nos mots.
Dans cet article, je vais vous expliquer comment fonctionne la compréhension du langage naturel et pourquoi elle est essentielle pour rendre nos conversations avec les ordinateurs plus fluides et plus significatives. Plongeons dans le monde de la compréhension du langage naturel !
Qu’est-ce que la compréhension du langage naturel ?
La compréhension du langage naturel (NLU) est un domaine de l’intelligence artificielle qui se consacre au traitement des données d’entrée fournies par l’utilisateur en langage naturel, comme le texte ou la parole.
Elle facilite l’interaction entre l’ordinateur et l’homme en permettant aux ordinateurs de comprendre et de réagir comme une communication humaine, en comprenant des langues naturelles telles que l’anglais, le français, l’hindi et d’autres.
NLP vs. NLU vs. NLG
La compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage naturel (NLG) font partie du traitement du langage naturel (NLP). Voyons en quoi ils sont différents.
| Traitement du langage naturel (NLP) | Compréhension du langage naturel (NLU) | Génération de langage naturel (NLG) |
|---|---|---|
| Sous-ensemble de l’IA pour la communication entre les humains et les machines utilisant le langage naturel. | Se concentre sur le traitement des données fournies par l’utilisateur en langage naturel pour l’interaction avec les ordinateurs. | Sous-composante du NLP qui génère des résultats en langage naturel sur la base des données fournies par l’utilisateur. |
| Analyse et traitement des éléments linguistiques pour comprendre la structure de la langue. | Aide à extraire et à comprendre le sens, l’intention et le contexte du langage humain, en allant au-delà de l’analyse structurelle. | Aide à générer un langage ou un texte de type humain à partir de données ou d’informations données. |
| Aide à communiquer en langage naturel plutôt qu’en langage codé ou par octets. | Comprendre les entrées de l’utilisateur en langage naturel, y compris les données textuelles ou vocales. | Générer des résultats dans la même langue que celle utilisée par l’utilisateur. |
| Améliorer la communication homme-machine, en rendant les instructions plus intuitives. | Permettre aux ordinateurs de comprendre les utilisateurs et de leur répondre dans différentes langues naturelles. | Générer des réponses cohérentes et adaptées au contexte en langage naturel. |
Importance de l’ULA dans le développement de l’IA
- Le NLU facilite la communication avec les ordinateurs, en permettant aux machines de comprendre le langage naturel des humains et d’y répondre.
- Le NLU est essentiel pour trouver des informations importantes dans d’énormes quantités de données textuelles non organisées, ce qui facilite la prise de décisions basées sur des données.
- Le NLU crée des expériences utilisateur personnalisées en comprenant les intentions, les préférences et les sentiments de l’utilisateur. Elle fournit des recommandations en conséquence.
- Le 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.
- Le NLU alimente l’innovation dans divers secteurs, des soins de santé au service à la clientèle, en faisant progresser les interfaces conversationnelles, l’analyse des sentiments et les connaissances fondées sur les données.
- Le NLU rend la technologie plus accessible en permettant aux gens d’interagir en langage naturel. Il réduit les obstacles à l’utilisation de la technologie et favorise l’inclusion dans le monde numérique.
Comment fonctionne le 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 de la compréhension du NLU se concentre sur la signification du dialogue et du discours dans un cadre contextuel. L’objectif principal est de faciliter les conversations significatives entre un voicebot et un humain.
Ex- Donner des commandes à des chatbots, telles que “montrez-moi les meilleures recettes” ou “jouez de la musique de fête”, entre dans le cadre de cette étape. Il s’agit de comprendre les demandes des utilisateurs et d’y répondre dans le contexte de la conversation en cours.
Ce processus comprend deux étapes principales : La tokenisation et l’étiquetage des parties du discours
Tokénisation
Décomposition du texte d’entrée en unités plus petites, telles que des mots ou des phrases.
Par exemple, pour la phrase “Sanket est un étudiant”, la tokenisation donnerait les jetons suivants : [“Sanket”, “est”, “un”, “étudiant”].
Étiquetage des parties du discours (POS)
Attribution de catégories grammaticales (par exemple, noms, verbes, adjectifs) à chaque jeton.
Exemple: étiquetage des jetons de l’étape précédente : [“Sanket” (nom), “is” (verbe), “a” (article), “student” (nom)].
Le NLU fait partie du NLP, c’est pourquoi j’ai expliqué les étapes qui aideront les ordinateurs à comprendre l’intention et le sens d’une phrase. Il ne faut donc pas croire 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 la partie du discours ? Non ! Pour y parvenir, nous devons comprendre l’étape suivante.
#2. Sémantique compositionnelle
La deuxième étape du NLU est centrée sur la “sémantique compositionnelle”, où le sens d’une phrase est construit sur la base de sa syntaxe et de sa structure.
La sémantique compositionnelle consiste à regrouper les phrases et à comprendre leur sens collectif. En s’appuyant sur des connaissances linguistiques antérieures, la NLU tente de déchiffrer le sens des phrases combinées.
Par exemple, comprendre que la commande “montrez-moi les meilleures recettes” est liée à la nourriture représente le niveau de compréhension atteint dans cette étape.
Décortiquons-la plus en détail :
Analyse syntaxique
Analyse de la structure grammaticale pour comprendre les relations entre les mots d’une phrase.
Ex- Identifier la structure syntaxique de la phrase pour révéler le sujet (“Sanket”) et le prédicat (“est un étudiant”).
Reconnaissance des entités nommées (NER)
Identifier et classer des entités (par exemple, des noms de personnes, d’organisations, de lieux) dans le texte.
Ex. Reconnaître “Sanket” comme une entité, la classer comme une personne.
Étiquetage des rôles sémantiques (SRL)
Identifier les rôles des mots ou des phrases dans une phrase par rapport à un verbe spécifique.
Ex. Dans la phrase “Elle lui a donné un livre”, le SRL identifie “Elle” comme le donneur, “Lui” comme le destinataire et “un livre” comme l’objet.
Passons maintenant à la dernière étape :
#3. Sémantique lexicale
Le niveau le plus élevé de la compréhension du langage naturel se concentre sur la compréhension du sens des mots et des phrases individuels. Il s’agit d’étudier le sens de chaque mot et de déduire le sens des mots individuels à partir des phrases.
Ex- Pour une phrase donnée comme “montre-moi les meilleures recettes”, le voicebot la décompose en ses éléments constitutifs : “montrer”, “moi”, “les”, “meilleures” et “recettes” Le système se concentre ensuite individuellement sur le sens de chaque mot, en déduisant leur signification sémantique.
L’étape suivante consiste à combiner ces significations individuelles 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 l’identification de différents mots ayant la même signification.
Analyse des sentiments
Détermination du ton émotionnel ou du sentiment exprimé dans le texte.
Ex : analyser le sentiment de la phrase “J’aime ce produit” comme étant positif.
Résolution des coréférences
Identifier quand différents mots ou expressions se réfèrent 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 suivi toutes ces étapes, le modèle sera en mesure de déterminer l’intention de l’utilisateur sur la base des mots, de la structure de la phrase et du vocabulaire utilisé dans la phrase.
Applications de l’UAL
Assistants d’IA et haut-parleurs intelligents (IoT)
Le NLU aide à comprendre et à interpréter les commandes vocales de l’utilisateur en extrayant le sens et l’intention du langage parlé. Le NLU est fondamental pour les appareils à commande vocale tels qu’Amazon Alexa et Google Home, car il leur permet de comprendre le langage humain et d’y répondre de manière naturelle.
Elle 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.
Traduction linguistique
Le NLU, qui fait partie des algorithmes d’apprentissage automatique, joue un rôle dans l’amélioration des capacités de traduction automatique. Elle permet aux algorithmes d’analyser le contexte et les nuances linguistiques dans des 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 devient apte à générer des textes en langage naturel et à fournir des traductions précises.
Résultats des moteurs de recherche
Le NLU améliore la compréhension des requêtes des utilisateurs, ce qui permet aux moteurs de recherche de fournir des résultats plus précis et plus pertinents sur le plan contextuel. Il permet aux moteurs de recherche de mieux interpréter l’intention de l’utilisateur derrière la requête.
Assistance et service à la clientèle
Le 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. Elle implique des processus tels que l’extraction de caractéristiques, la classification, la mise en relation d’entités et la gestion des connaissances afin de fournir des réponses efficaces aux requêtes des utilisateurs.
Le NLU aide à comprendre le sentiment qui se cache derrière les commentaires des clients, fournissant aux entreprises des informations précieuses pour améliorer leurs produits et leurs services. Les assistants personnels intelligents, pilotés par le NLU, contribuent au service à la clientèle en traitant les questions fréquemment posées et en aidant les utilisateurs d’une manière plus humaine.
Recommandation de contenu
Le NLU aide à comprendre les préférences des utilisateurs en analysant les expressions du langage naturel et en améliorant la précision des recommandations de contenu. Le NLU est utilisé pour l’analyse du sentiment des clients, aidant les organisations à analyser les commentaires des médias sociaux pour déterminer le sentiment général (positif ou négatif) à l’égard de l’entreprise ou de ses produits.
Elle aide également à comprendre les intentions des utilisateurs en analysant les termes et les phrases saisis dans la barre de recherche d’un site web, ce qui permet de savoir ce que les clients recherchent.
Réponse vocale interactive (RVI) et acheminement des messages
Le NLU améliore les systèmes IVR en permettant aux utilisateurs d’interagir avec le système téléphonique par la voix, en convertissant les mots prononcés en texte et en analysant la structure grammaticale pour déterminer l’intention de l’appelant.
L’intégration du NLU dans les systèmes IVR rend le libre-service et l’acheminement des appels plus intuitifs et plus réactifs aux requêtes en langage naturel.
Filtrage des courriels et analyse des risques
Le NLU aide à analyser le contenu et le contexte des courriels afin d’identifier et de filtrer les spams. Il aide à classer les courriels en fonction de leur contenu, en veillant à ce qu’ils soient organisés et facilement accessibles aux utilisateurs.
Le NLU est utilisé pour analyser le contenu du langage naturel dans les communications sur le lieu de travail, afin d’identifier les risques potentiels, les problèmes de conformité ou le langage inapproprié.
Conclusion
Ces dernières années, les domaines du traitement du langage naturel (NLP) et de l’analyse du langage naturel ont connu des progrès considérables 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 d’IA, le filtrage des courriels, la recommandation de contenu, l’assistance à la clientèle, et bien d’autres encore.