Qu’est-ce que la TAL Cloud ?

Qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?

Le traitement automatique du langage naturel (TAL) est une branche spécialisée de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les langages humains. En utilisant des techniques computationnelles et linguistiques, la TAL permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain de manière significative et utile. De nombreuses applications quotidiennes, telles que les assistants virtuels, les chatbots et les outils d'analyse de texte, s'appuient sur la TAL pour traiter et tirer des informations de grands volumes de données textuelles et orales non structurées.

Comment fonctionne le traitement automatique du langage naturel ?

La TAL transforme le texte non structuré ou le langage parlé en une forme structurée que les ordinateurs peuvent comprendre et sur laquelle ils peuvent agir. Il fonctionne à travers une série d'algorithmes et de modèles complexes qui traitent et analysent le langage humain.

• La tokenisation divise le texte en unités plus petites appelées jetons. Ces jetons peuvent être des mots, des expressions ou même des phrases entières. La tokenisation simplifie le texte, facilitant son analyse et son traitement.
• Le balisage de partie de la parole identifie les parties grammaticales de la parole dans un texte, telles que les noms, les verbes, les adjectifs et les adverbes. Cette étape est cruciale pour comprendre la structure syntaxique du texte, ce qui peut aider à des analyses plus avancées.
• La reconnaissance d'entités nommées (NER) identifie et classe les éléments critiques dans un texte, tels que les noms des personnes, des organisations, des emplacements, des dates et d'autres entités importantes. Le REN aide à extraire des informations utiles à partir de grands corpus de texte.
• L'analyse syntaxique analyse la structure grammaticale d'une phrase pour en comprendre le sens. Cela implique la génération d'une arborescence d'analyse qui représente la structure syntaxique du texte. L'analyse est essentielle pour comprendre des phrases complexes et leurs interrelations.
• L'analyse des sentiments détermine le ton émotionnel ou le sentiment exprimé dans un texte. Cette technique est largement utilisée pour évaluer l'opinion et le sentiment du public dans le suivi des médias sociaux, l'analyse des commentaires des clients et les études de marché.
• La traduction automatique convertit automatiquement le texte d'une langue à une autre. Les systèmes modernes de traduction automatique utilisent des techniques avancées de TAL, comme les réseaux neuronaux et le deep learning, pour améliorer la précision et la fluidité, ce qui permet de traduire des textes complexes en temps réel.
• La reconnaissance vocale convertit la langue parlée en texte. Il s’agit d’analyser les signaux audio pour détecter les phonèmes, de les combiner pour former des mots et de comprendre le contexte pour générer des transcriptions précises.
• La classification de texte trie le texte en catégories ou classes prédéfinies. Il peut être utilisé pour diverses applications, telles que la détection de spam, la catégorisation de sujets et l'analyse de sentiment. Les algorithmes de machine learning sont souvent utilisés pour améliorer la précision de la classification des textes.
• La génération de langage naturel (NLG) est l'inverse de la TAL, où les ordinateurs génèrent un texte humain basé sur des données ou des invites données . NLG est utilisé pour générer des rapports automatisés, des chatbots et la création de contenu.