Qu’est-ce que la technologie NLP et comment fonctionne le moteur NLP d’Inbenta ?
Au cœur de la technologie Inbenta se trouve le traitement du langage naturel et son moteur NLP, qui comprend les demandes des clients formulées en langage humain naturel. Découvrez comment le moteur traite ces demandes.
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?
En résumé, le traitement du langage naturel (TLN, ou NLP en anglais) est une technologie utilisée pour permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain de la même manière que nous, les humains, le faisons.
Le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui fusionne la linguistique et l’informatique afin d’interpréter le langage humain de la manière suivante : découpage en mots, définition du contexte à partir des relations entre les mots et structuration de ces données pour en extraire le sens.
Pourquoi le traitement du langage naturel est-il important ?
Abordons le sujet de la langue
En tant qu’humains, nous utilisons quotidiennement le langage naturel pour communiquer les uns avec les autres. Nous le faisons grâce à notre capacité innée à comprendre, traiter et utiliser les mots dans une ou plusieurs langues.
Bien que toutes les langues naturelles respectent des règles uniques, telles que la syntaxe et la grammaire, il existe parfois des ambiguïtés. Le langage naturel diffère également des langues créées artificiellement, comme les langages de programmation informatique.
Aider les ordinateurs à comprendre les humains grâce au traitement du langage naturel
Dans la mesure où les langues naturelles n’ont pas été « conçues » comme les langues conventionnelles, elles ont tendance à présenter de nombreuses ambiguïtés. Un même mot, une même expression ou même une phrase tout entière peut prendre plusieurs sens, tout comme un même concept peut être formulé de plusieurs manières différentes.
C’est là qu’intervient le traitement du langage naturel. Grâce à des cadres linguistiques théoriques, comme la théorie Sens-Texte (TST), le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de traiter le langage et de comprendre le sens des mots, comblant ainsi le fossé entre les machines et les humains.
Comprendre le langage sous toutes ses formes et dans toute sa complexité
Grâce à la technologie du traitement du langage naturel, les ordinateurs peuvent désormais traiter automatiquement le langage humain naturel, que ce soit sous forme vocale ou textuelle. Ils vont même plus loin en le comprenant sous toutes ses formes et dans toute sa complexité.
Le traitement du langage naturel présente les fonctionnalités suivantes :
✓ Correction orthographique
✓ Compréhension contextuelle
✓ Détection d’intention
✓ Analyse des sentiments
✓ Désambiguïsation
Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?
Comme expliqué précédemment, le traitement du langage naturel extrait le sens en décomposant le discours en mots et en déduisant le contexte à partir de la relation entre ces mots. Les données sont ensuite indexées et segmentées en groupes ou classes spécifiques avec un haut degré de précision.
Le processus d’indexation peut être décomposé en plusieurs étapes :
01
La tokenisation
Décomposer le texte en unités sémantiques plus petites ou en clauses uniques.
02
L’étiquetage morpho-syntaxique
Identifier les mots : noms, verbes, adjectifs, adverbes, pronoms, etc.
03
La suppression des « stop words » (ou mots vides)
Filtrage des mots courants qui n’apportent que peu ou pas de contenu unique, tels que les prépositions et les articles (à, au, un, le).
04
Le stemming / la lemmatisation
Réduire les mots à leur forme racine et déterminer le contexte d’utilisation des mots.
Une fois toutes ces étapes réalisées, le langage a été transformé en une structure que l’ordinateur est capable de comprendre. Si vous souhaitez comprendre comment ces différentes étapes se déroulent, nous expliquons le processus de manière plus approfondie et la façon dont le traitement du langage naturel d’Inbenta trouve des réponses ici.
Pourquoi le traitement du langage naturel d’Inbenta est-il meilleur que celui de ses concurrents ?
L’approche d’Inbenta : l’IA neuro-symbolique
La technologie de traitement du langage naturel d’Inbenta est alimentée par l’IA neuro-symbolique, qui combine le raisonnement symbolique avec plusieurs couches d’apprentissage automatique, réunissant ainsi le meilleur des deux technologies.
Le processus de correspondance ne dépend pas des mots-clés ou des statistiques, mais de la sémantique. Couplée à notre propre lexique exhaustif, la plateforme de gestion des interactions client d’Inbenta est capable de comprendre le sens des requêtes des utilisateurs, même lorsque les questions sont incomplètes, ambiguës ou non structurées.
Grâce à ces trois éléments clés (le traitement du langage naturel, l’intelligence neuro-symbolique et le lexique), les solutions d’Inbenta aident les utilisateurs à trouver des réponses précises à leurs questions, sans avoir besoin d’un long apprentissage des données.
Le traitement du langage naturel alimenté par l’apprentissage automatique
La plupart des solutions d’IA conversationnelle sur le marché actuel utilisent l’apprentissage automatique pour alimenter leur technologie de traitement du langage naturel.
L’apprentissage automatique utilise une approche statistique pour résoudre les requêtes des utilisateurs. Cela signifie que la solution doit être programmée avec un grand nombre de données (c’est-à-dire différentes formulations et expressions des demandes des clients) pour que les algorithmes décident de la réponse à apporter à une question spécifique sur la base de statistiques.
Chez Inbenta, notre principale technologie de correspondance est basée sur la sémantique, que nous pouvons compléter en l’associant à une correspondance par apprentissage automatique. Cela permet à notre moteur de traitement du langage naturel d’analyser et d’apprendre à partir du comportement des utilisateurs afin d’afficher en priorité les contenus les plus populaires.