Traitement du langage naturel

Fonctionnement du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel vise à transformer des données linguistiques non structurées en un format structuré utilisable par des machines pour interpréter des données vocales et textuelles, découvrir et visualiser des relations complexes dans de grands jeux de données, et générer de nouvelles données linguistiques.

Les données brutes du langage humain peuvent provenir de diverses sources, notamment de signaux audio, de contenus web et des réseaux sociaux, de documents, ou encore de bases de données. Les données contiennent des informations précieuses telles que des commandes vocales, les sentiments du public sur certains sujets, des données opérationnelles et des rapports de maintenance. Le traitement du langage naturel permet de combiner et de simplifier ces sources de données volumineuses pour les transformer en informations significatives grâce à des visualisations et des modèles thématiques.

Pour effectuer le traitement du langage naturel à des données vocales, vous devez détecter la présence de la parole humaine dans un segment audio, effectuer la transcription de la parole en texte, puis appliquer des techniques de text mining et de Machine Learning sur le texte dérivé.

Préparation des données pour le traitement du langage naturel

Parmi les techniques utilisées en traitement du langage naturel pour convertir un texte d'un format non structuré vers un format structuré, on peut par exemple citer :

Analyse lexicale : il s'agit généralement de la première étape de traitement du texte pour le traitement du langage naturel. C'est le processus de découpage du texte en phrases ou en mots.

Racinisation : cette technique de normalisation de texte réduit les mots à leur forme racine en supprimant les affixes qui leur sont appliqués. Elle utilise des règles heuristiques simples et peut aboutir à des mots invalides dans le dictionnaire.

Lemmatisation : cette technique sophistiquée de normalisation de texte utilise le vocabulaire et l'analyse morphologique pour supprimer les affixes des mots. Par exemple, « building has floors » est réduit à « build have floor ».

Word2vec : parmi les techniques de word embedding, l'implémentation la plus populaire est Word2vec. Cette technique crée une représentation distribuée des mots sous forme de vecteurs numériques, qui capturent la sémantique et les relations entre les mots.

Modélisation n-gramme : un n-gramme est un ensemble de n éléments successifs dans un document texte pouvant comprendre des mots, des nombres, des symboles et de la ponctuation. Les modèles n-gramme peuvent être utiles dans de nombreuses applications de traitement du langage naturel, dans lesquelles les séquences de mots sont pertinentes, comme l'analyse de sentiments, la classification de texte et la génération de texte.

Traitement du langage naturel avec l'IA

Les modèles d'IA entraînés sur des données linguistiques peuvent reconnaître des patterns et prédire les caractères ou les mots à venir dans une phrase. Pour construire des modèles de traitement du langage naturel, vous pouvez utiliser des algorithmes de Machine Learning classiques, tels que la régression logistique ou les arbres de décision, ou utiliser des architectures de Deep Learning, telles que les réseaux de neurones à convolution (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les autoencoders. Par exemple, vous pouvez utiliser des CNN pour classifier du texte et des RNN pour générer une séquence de caractères.

Les modèles de type Transformer (un type de modèle de Deep Learning) ont révolutionné le traitement du langage naturel et constituent la base des grands modèles de langage (LLM) tels que BERT et ChatGPT™. Les transformateurs sont conçus pour détecter des relations dans les données séquentielles. Ils s'appuient sur un mécanisme d'auto-attention pour saisir les dépendances globales entre les entrées et les sorties.

Dans le contexte du traitement du langage naturel, cela permet aux LLM de capturer les dépendances long terme, les relations complexes entre les mots, ainsi que les nuances présentes dans le langage naturel. Les LLM peuvent traiter tous les mots en parallèle, ce qui accélère l'apprentissage et l'inférence.

À l'instar d'autres modèles de Deep Learning pré-entraînés, vous pouvez effectuer l'apprentissage par transfert avec des LLM pré-entraînés pour résoudre un problème donné de traitement du langage naturel. Vous pouvez par exemple affiner un modèle BERT pour du texte en japonais.