Vous avez l'impression de patauger pour rester à flot dans une mer de données qui grossit chaque jour ? Vous ne parvenez pas à en tirer quelque chose d'utile ? Vous n'êtes pas seul. Partout, les entreprises sont aux prises avec la nécessité de trouver un moyen d'exploiter les vastes quantités de données pour en extraire les richesses.
C'est là que le traitement du langage naturel (NLP) brille. Vous avez probablement beaucoup entendu parler du NLP ces derniers temps, mais c'est bien plus qu'un simple mot à la mode. D'après un rapport de recherche mondial commandée par IBM, près de la moitié des entreprises utilisent aujourd'hui des applications alimentées par la PNL, et 25 % des entreprises prévoient de mettre en œuvre des technologies PNL au cours de l'année à venir.
Pourquoi le traitement automatique des langues (NLP) est-il une solution idéale pour obtenir des informations à partir des données ? En tirant parti de la puissance de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique, le traitement automatique des langues vous permet de plonger dans vos données, qu'elles soient de première ou de seconde main, et d'en tirer des informations pertinentes et spécifiques à votre secteur d'activité dont votre entreprise a besoin pour rester compétitive. Grâce aux techniques NLP, vous pouvez analyser des quantités massives de données textuelles à une échelle sans précédent. Et vous pouvez automatiser cette analyse pour qu'elle se déroule en temps réel, avec peu ou pas d'intervention manuelle.
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le NLP est une branche de l'IA qui combine la linguistique informatique et l'informatique. En utilisant des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, les techniques NLP traduisent le langage humain en langage compréhensible par les ordinateurs.
Les ordinateurs "parlent" en code binaire. Cela signifie que le langage machine est constitué de 0 et de 1. Si l'on compare cela aux complexités du langage humain, il est facile de comprendre les difficultés de traduction. Avant qu'une technique NLP ne puisse traduire le langage humain en langage compréhensible par un ordinateur, elle doit.. :
- résoudre les ambiguïtés dans les termes
- comprendre le contexte
- reconnaître l'impact de concepts tels que le genre et la culture
Les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique ont généré un certain nombre de techniques NLP capables de relever ces défis. Les techniques suivantes sont des exemples de certaines des techniques NLP les plus populaires utilisées aujourd'hui.
Les cinq principales techniques PNL pour extraire du sens de vos données
1. Analyse des sentiments
Analyse des sentiments examine les données pour déterminer si les sentiments et les attitudes des clients sont positifs, négatifs ou neutres. Imaginez que vous puissiez prendre le pouls du sentiment de votre marché à l'égard de votre marque. Vous seriez en mesure de voir ce que les gens pensent de vos produits et cela vous donnerait des informations précieuses pour plusieurs départements, du marketing au développement de produits en passant par le service clientèle.
2. Synthèse automatique de texte
Le résumé automatique de texte génère une version condensée d'un texte plus long tout en conservant le sens du texte intact. Elle vous permet de distiller efficacement les points saillants des informations pertinentes qui sont souvent enfouies dans un contenu plus long. Auparavant, ces informations devaient être extraites manuellement, un processus qui n'est pas viable lorsqu'il s'agit d'un grand volume de données.
3. Reconnaissance d'entités nommées
Grâce à leur capacité à obtenir des informations significatives à partir des montagnes de texte contenues dans les données, les techniques NLP sont des outils puissants pour conserver votre avantage concurrentiel.
Reconnaissance des entités nommées (NER) est une technique d'apprentissage supervisé dans laquelle vous prédéfinissez le type d'informations que vous souhaitez extraire. Pour utiliser le NER, vous commencez par entraîner votre modèle NER avec un ensemble de données de catégories d'entités prédéfinies - par exemple, date, personne, lieu, profession et organisation - pour apprendre au modèle à identifier des entités spécifiques dans le texte et à les placer dans les catégories appropriées. Cela imite la façon dont les humains lisent : Nous identifions automatiquement toutes les entités nommées dans le texte lorsque nos yeux parcourent les mots.
4. Modélisation des sujets
En combinant la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique, modélisation de thèmes déduit des thèmes à partir du texte analysé. Sur la base des thèmes identifiés, elle regroupe ensuite ce texte avec d'autres textes contenant des groupes de thèmes similaires. Contrairement au NER, la modélisation thématique est une technique NLP non supervisée. Les techniques non supervisées sont généralement plus rapides et plus faciles à utiliser, car il n'est pas nécessaire d'entraîner le modèle au préalable.
5. Lemmatisation et éraflage
La lemmatisation et le stemming sont des techniques de nettoyage des données qui fonctionnent en regroupant les mots de manière similaire :
- La lemmatisation regroupe les mots en fonction de leur définition dans le dictionnaire ou de leur contexte. Par exemple, la lemmatisation regrouperait sits, sat, et sitting sous la racine commune sit.
- L'étymologie regroupe les mots en supprimant les préfixes ou les suffixes pour produire une étymologie. Par exemple, à l'adresse , les mots walking, walked et walks sont regroupés sous walk. Cependant, les mots sits, sat, et sitting ne seraient pas regroupés sous sit, car l'étymologie des mots ne produit pas le même mot racine.
Comment tirer parti de la puissance des techniques de la PNL dans votre entreprise
La PNL est un outil utile car elle vous permet d'extraire des informations utiles de vos données. Voici des moyens de tirer parti de sa puissance :
- Qualité des données: En utilisant des techniques de nettoyage de texte comme la lemmatisation, vous pouvez préparer vos données de manière à ce qu'elles produisent un texte que les machines peuvent comprendre avec plus de précision.
- Segmentation de la clientèle: Les techniques NLP peuvent être utilisées pour extraire des informations clés sur les clients à partir de vos données brutes. Par exemple, ShareThis utilise la PNL pour créer des données d'attributs clés - comme la marque et le style de vie - qui vous aident à filtrer vos données en segments de clientèle appropriés.
- l'engagement général des utilisateurs: Sans l'aide de l'apprentissage automatique, travailler avec de grands ensembles de données serait une impossibilité. Le NLP fournit des outils pilotés par l'IA qui vous aident à extraire les informations ciblées dont vous avez besoin pour stimuler l'engagement des clients.
Grâce à leur capacité à obtenir des informations significatives à partir des montagnes de texte contenues dans les données, les techniques NLP sont des outils puissants pour conserver votre avantage concurrentiel. ShareThis Par exemple, l'agence de notation, qui utilise la PNL pour extraire du sens du grand volume de données qu'elle collecte quotidiennement. En vous associant à ShareThis, vous pouvez tirer parti de la puissance de la PNL pour découvrir les informations exploitables dont vous avez besoin.
