Le traitement automatique du langage naturel désigne la manière dont les machines comprennent le langage humain. En tant que branche de l’intelligence artificielle, le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN) joue un rôle important dans la simplification des interactions entre les humains et les ordinateurs. Dans cet article, nous allons vous donner un aperçu du TALN et vous expliquer comment les machines copient notre méthode d’apprentissage d’une nouvelle langue.
Le traitement automatique du langage naturel expliqué
Le traitement automatique du langage naturel, ou TALN en abrégé, est présent dans les interactions quotidiennes que vous avez avec toutes sortes de machines. Lorsque vous posez une question dans un moteur de recherche, le TALN analyse votre recherche afin de vous proposer des résultats pertinents. Des assistants virtuels tels que les enceintes connectées ou les chatbots s’appuient sur le traitement automatique du langage naturel pour interagir avec nous. Parmi les autres applications du traitement du langage naturel, il est également important de citer les traductions et les sous-titres générés automatiquement, le tri des messages, la vérification orthographique et de la grammaire, la reconnaissance de textes manuscrits ou imprimés et la synthèse vocale.
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Quel est le lien entre le traitement automatique du langage naturel et l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est un terme général désignant la simulation ou l’imitation de l’intelligence humaine. Les systèmes d’IA peuvent avoir des capacités d’apprentissage qui copient celui de l’homme : apprentissage par essais et erreurs et par résolution de problèmes. L’apprentissage automatique est le sous-ensemble de l’IA qui traite des algorithmes appliqués enseignant aux ordinateurs comment apprendre, souvent à partir de grands ensembles de données. L’apprentissage automatique est un processus mécanique : l’ordinateur apprend et améliore la manière d’effectuer une tâche, mais il n’a pas été explicitement programmé pour effectuer cette tâche d’une certaine manière.
Le traitement automatique du langage naturel utilise l’apprentissage automatique pour apprendre aux ordinateurs à comprendre et à traduire le langage humain. Plus ils apprennent, plus ils sont capables de donner un sens à un texte oral ou écrit, de le classer ou de le réorganiser, de le traduire et d’interagir avec lui.
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Comment les machines apprennent le langage de la même manière que vous
Comment fonctionne le traitement automatique du langage naturel ? L’apprentissage automatique n’est pas très différent de la manière dont vous apprenez une langue, à une exception près : les ordinateurs sont capables de traiter et d’examiner beaucoup plus d’exemples et de données dans un laps de temps beaucoup plus réduit.
L’apprentissage automatique moderne fait appel aux réseaux neuronaux, qui utilisent des neurones artificiels pour la transmission des signaux, sur le modèle du cerveau humain. Plus simplement, un réseau neuronal apprend en s’entraînant pour améliorer la précision des résultats en minimisant les erreurs. Le processus d’apprentissage en lui-même consiste à examiner de grands ensembles d’exemples.
Les tâches individuelles que les réseaux neuronaux d’apprentissage automatique exécutent pour s’améliorer dans le traitement automatique du langage naturel sont très similaires à ce que vous faites lorsque vous apprenez une nouvelle langue. En d’autres termes, un ordinateur utilise les mêmes “techniques” que les humains pour comprendre le langage, mais à une échelle différente.
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Analyse syntaxique en TALN
La syntaxe est le terme linguistique désignant les règles et principes relatifs à la structure des phrases et à l’ordre des mots dans une langue. Le traitement automatique du langage naturel analyse les phrases pour identifier la structure des phrases et la manière dont les mots sont connectés les uns aux autres. Les tâches suivantes font partie de l’analyse syntaxique :
Segmentation : La séparation du texte en éléments individuels ou en symboles (tokens en anglais), également appelée tokenisation, afin de faciliter la manipulation du texte. Il peut s’agir de mots ou de phrases. Pour la segmentation en anglais et dans d’autres langues où les mots sont séparés par des espaces, cette tâche est simple, mais si vous regardez le chinois ou le japonais écrit, vous aurez besoin de connaissances supplémentaires pour la segmentation.
La lemmatisation et la racinisation : Ces deux processus réduisent les mots à une forme de base, un lemme ou une racine, grâce à un dictionnaire ou à un ensemble de règles. C’est le même processus que vous utilisez lorsque vous essayez de reconnaître des mots que vous connaissez sans préfixe/suffixe ou d’identifier le radical ou l’infinitif d’un verbe dans une phrase.
Marquage (tagging) : Dans une phrase, l’identification des parties du discours est appelée marquage. Lorsque vous apprenez une nouvelle langue, le marquage des parties comme nom, verbe, adverbe, adjectif, objet, etc. peut vous aider à mieux comprendre la structure de la phrase et à décomposer des structures complexes.
Suppression de mots : Les mots dits « mots vides » (stop-words en anglais) sont fréquents et n’ajoutent que peu ou pas de valeur sémantique, tels que “comme”, “votre” ou “je”. Les êtres humains ont également tendance à ignorer les mots vides pendant l’apprentissage et à se concentrer sur la “substantifique moelle” des phrases difficiles.
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Analyse sémantique en TALN
En linguistique, l’analyse sémantique relie les structures syntaxiques à leur signification. Elle commence par la relation entre les mots individuels, mais inclut également les combinaisons de mots courantes, le langage idiomatique, les figures de style et la signification dans le contexte.
Comme vous l’avez peut-être deviné, l’analyse sémantique est la partie du traitement automatique du langage naturel la plus difficile à maîtriser pour l’intelligence artificielle. Les principales méthodes d’analyse du sens sont les suivantes :
L’analyse lexicale : Il s’agit d’examiner la signification des mots pris individuellement dans le contexte.
La désambiguïsation du sens des mots : La plupart des mots utilisés dans une langue possèdent plusieurs sens. Grâce à la désambiguïsation, nous choisissons celui qui a le plus de sens dans un contexte donné. Plus les humains connaissent ou comprennent une langue, plus ce processus est intuitif.
Les relations : Par l’extraction, le traitement automatique du langage naturel tente de comprendre le sens du texte en suivant les relations entre les entités, les lieux, les personnes, etc. Parfois, cela peut sembler étroitement lié au balisage sémantique : la question “qui a épousé qui” peut être résolue en identifiant correctement le nom et l’objet dans une phrase, mais les relations peuvent également avoir des connotations plus complexes.
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Autres cas d’utilisation du traitement automatique du langage naturel
Outre les assistants intelligents, les outils de traduction, de reconnaissance vocale et de grammaire mentionnés ci-dessus, le traitement du langage naturel a de nombreux autres cas d’utilisation, tels que :
L’analyse des sentiments : Le TALN peut classer les émotions dans le texte comme positives, négatives ou neutres. Facebook le fait avec le contenu généré par les utilisateurs, mais les marques l’utilisent également pour comprendre ce que les clients pensent de leurs produits.
Extraction de texte : Le TALN peut trouver des termes pertinents dans un texte de n’importe quelle taille et les extraire ou les traiter ultérieurement.
Classification thématique : Un texte peut être séparé en parties individuelles selon des sujets distincts.
Traitement des documents : Cela permet aux utilisateurs n’ayant aucune connaissance en programmation ou en IA d’indiquer à un ordinateur ce qu’il doit faire avec une pile de documents numériques ou virtuels, par exemple le traitement de formulaires ou le calcul de coûts, de retours, etc.
Génération de texte : Bien que la qualité de l’art produit par l’intelligence artificielle demeure discutable, le traitement automatique du langage naturel peut générer un texte lisible et significatif, par exemple un résumé de résultats sportifs. Avec un échantillon suffisamment important, le TALN peut imiter le style d’un auteur spécifique et réécrire le texte en conséquence.
Les humains ont-ils encore un avantage sur les ordinateurs lorsqu’il s’agit d’apprendre et de traiter le langage ? Nous allons vous expliquer pourquoi l’apprentissage d’une langue est essentiel pour survivre à l’ère de l’intelligence artificielle !
