Rendre les ordinateurs capables de comprendre les humains

Le Langage Naturel est un des moyens de communication utilisé par les êtres humains dans la vie quotidienne. L’anglais, l’espagnol et le français sont des exemples de langages naturels. Ils ont une syntaxe, une grammaire et ils sont conformes aux principes d’économie et d’optimisation, bien qu’ils peuvent contenir beaucoup d’ambiguïtés. Ils ont évolué avec l’humanité : les humains ont créé toutes les langues, mais aucun humain n’a créé de langue à lui seul.

A contrario, les Langages Formels sont ceux utilisés pour transférer des informations dans lesquelles aucune ambiguïté n’est possible. Les notations mathématiques, XML, SQL et PHP sont des exemples de ces langages formels.

Les ordinateurs peuvent traiter très efficacement les langages formels, mais l’un des plus grand défis de l’informatique est la création d’ordinateurs capables de comprendre le langage naturel. Un champ de l’informatique, le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), est dédié aux interactions entre ordinateurs et langages naturels et vise précisément cet objectif.

Les cadres théoriques de la linguistique tels que la Théorie Sens-Texte (TST) visant la construction de modèles des langues, ont permis aux ordinateurs de traiter le Langage Naturel et de commencer à comprendre le sens du langage humain.

Grâce à l’utilisation de ces cadres théoriques et modèles informatiques du TALN, Inbenta a été capable de créer un Moteur de Recherche Sémantique qui permet à ses utilisateurs de rechercher efficacement des informations complexes en utilisant des questions incomplètes, ambiguës et non structurées, dans leur propre langage (naturel).

 

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