Traitement du langage naturel (PNL)
Le traitement du langage naturel (PNL) est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'analyser et de comprendre le langage humain. Il a été formulé pour construire un logiciel qui génère et comprend les langues naturelles afin que l'utilisateur puisse avoir des conversations naturelles avec son ordinateur au lieu de la programmation ou de langages artificiels comme Java ou C.
Décomposition du traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (PNL) est une étape dans une mission plus vaste du secteur des technologies, à savoir l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour simplifier le fonctionnement du monde. Le monde numérique a révolutionné le jeu pour de nombreuses entreprises, car une population de plus en plus avertie des technologies trouve de nouvelles façons d’interagir en ligne les unes avec les autres et avec les entreprises. Les médias sociaux ont redéfini la signification de communauté; la crypto-monnaie a changé la norme de paiement numérique; Le commerce électronique a créé une nouvelle signification du mot commodité, et le stockage en nuage a introduit un autre niveau de conservation des données dans la masse.
Grâce à l'IA, des domaines tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage approfondi ouvrent les yeux sur un monde de toutes les possibilités. L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans l'analyse de données pour donner un sens au big data. Il est également utilisé pour programmer les chatbots afin de simuler des conversations humaines avec les clients. Cependant, ces applications avancées de l'apprentissage automatique ne seraient pas possibles sans l'improvisation du traitement automatique du langage naturel (PNL).
Comment fonctionne la PNL?
La PNL combine l'intelligence artificielle avec la linguistique informatique et l'informatique pour traiter les langages humains ou naturels et la parole. Le processus peut être divisé en trois parties. La première tâche de la PNL consiste à comprendre le langage naturel reçu par l’ordinateur. L'ordinateur utilise un modèle statistique intégré pour exécuter une routine de reconnaissance vocale qui convertit le langage naturel en un langage de programmation. Pour ce faire, il décompose un discours récent entendu en petites unités, puis compare ces unités aux unités précédentes d'un discours précédent. La sortie ou le résultat au format texte détermine statistiquement les mots et les phrases les plus susceptibles d'être dits. Cette première tâche s'appelle le processus de synthèse vocale.
La tâche suivante est appelée étiquetage de partie de la parole ou homonymie des catégories de mots. Ce processus identifie de manière élémentaire les mots dans leurs formes grammaticales en tant que noms, verbes, adjectifs, passé, etc. à l'aide d'un ensemble de règles de lexique codées dans l'ordinateur. Après ces deux processus, l'ordinateur comprend probablement maintenant le sens du discours prononcé.
La troisième étape franchie par un PNL est la conversion texte-parole. A ce stade, le langage de programmation informatique est converti en un format audible ou textuel pour l'utilisateur. Un chatbot d'actualités financières, par exemple, à qui on pose une question du type «Comment va Google aujourd'hui?» Analysera très probablement les sites financiers en ligne à la recherche de titres Google et pourra décider de ne sélectionner que des informations telles que le prix et le volume.
La PNL tente de rendre les ordinateurs intelligents en faisant croire aux humains qu'ils interagissent avec un autre humain. Le test de Turing, proposé par Alan Turing en 1950, indique qu'un ordinateur peut être totalement intelligent s'il peut penser et mener une conversation comme un être humain sans que celui-ci sache qu'il converse avec une machine. Jusqu'à présent, seul un ordinateur a réussi le test: un chatbot avec le personnage d'un garçon de 13 ans. Cela ne veut pas dire qu’une machine intelligente est impossible à construire, mais elle décrit les difficultés inhérentes à ce qu’un ordinateur pense ou converse comme un humain. Étant donné que les mots peuvent être utilisés dans différents contextes et que les machines n'ont pas l'expérience réelle que les humains ont pour transmettre et décrire des entités en mots, il faudra peut-être un peu plus de temps avant que le monde puisse se passer complètement du langage de programmation.
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