Comment utiliser le traitement du langage naturel ?
Il existe une multitude de librairies, de plateformes et d’outils de traitement du langage naturel.
Les librairies de traitement du langage naturel
De nombreuses librairies de traitement du langage naturel permettent aux développeurs d’exécuter efficacement la plupart des étapes de transformation de données textuelles telles que la découpe du texte en unités lexicales élémentaires, l’utilisation des sacs de mots ou les plongements lexicaux. Ces librairies sont généralement disponibles dans les langages de programmation les plus utilisés (Python, Java, Go, etc.). Citons comme exemple :
spaCY, une libraire à code source ouvert qui permet aux développeurs de disposer d’un ensemble de fonctionnalités pour répondre à la majorité des étapes nécessaires à la transformation et à la manipulation des données textuelles ;
NLTK, une des principales librairies de traitement du langage naturel ; elle incorpore plus de 100 corpus linguistiques liés aux règles lexicales tout en offrant aux utilisateurs plusieurs fonctions avancées liées à la compréhension sémantique du texte ;
Gensim, qui sert particulièrement à l’analyse sémantique du texte et à l’indexation documentaire. Elle permet aux développeurs de faire appel à des fonctions avancées pour l’identification des similarités et la classification automatique.
Les plateformes de traitement du langage naturel
L’ensemble des géants de l’Internet dispose de plateformes en ligne dédiées partiellement ou entièrement au traitement du langage naturel. Les plus populaires sont :
IBM Watson, une plateforme générale d’intelligence artificielle offrant aux utilisateurs une large gamme de services de traitement du langage naturel. Par exemple, IBM Watson Assistant permet aux utilisateurs de créer des agents conversationnels capables de comprendre les requêtes textuelles et le texte en général.
Dialogflow, une plateforme offerte par Google qui permet aux utilisateurs de créer toutes sortes d’applications Web ou mobiles pour le traitement automatique des données textuelles comme les interactions des utilisateurs (les conversations), l’extraction des entités à partir d’un texte (les noms, les villes, les adresses, etc.), la compréhension sémantique du contenu et toute autre activité liée au traitement du langage naturel.
Exemple d’outils de traitement du langage naturel
Plusieurs outils, se basant sur les techniques de traitement du langage naturel, s’appliquent dans des secteurs différents. Par exemple, Ross Intelligence permet d’utiliser l’intelligence artificielle et le NLP (Natural Language Processing) pour la revue automatisée des documents légaux, Keatext synthétise automatiquement les commentaires des clients auprès des commerçants en ligne, Grammarly, un correcteur automatique de textes dont les fonctionnalités vont au-delà des correcteurs traditionnels, donne la possibilité d’évaluer le sentiment exprimé dans un courriel, des suggestions liées au ton exprimé dans un texte, etc., Moveworks se sert du NLP pour automatiser le traitement des tickets de réclamations auprès des services à la clientèle et Fathom dispose de l’apprentissage machine et du NLP pour accélérer le traitement des remboursements de médicaments.
Il existe une multitude de librairies, de plateformes et d’outils de traitement du langage naturel.
Les librairies de traitement du langage naturel
De nombreuses librairies de traitement du langage naturel permettent aux développeurs d’exécuter efficacement la plupart des étapes de transformation de données textuelles telles que la découpe du texte en unités lexicales élémentaires, l’utilisation des sacs de mots ou les plongements lexicaux. Ces librairies sont généralement disponibles dans les langages de programmation les plus utilisés (Python, Java, Go, etc.). Citons comme exemple :
Les plateformes de traitement du langage naturel
L’ensemble des géants de l’Internet dispose de plateformes en ligne dédiées partiellement ou entièrement au traitement du langage naturel. Les plus populaires sont :
Exemple d’outils de traitement du langage naturel
Plusieurs outils, se basant sur les techniques de traitement du langage naturel, s’appliquent dans des secteurs différents. Par exemple, Ross Intelligence permet d’utiliser l’intelligence artificielle et le NLP (Natural Language Processing) pour la revue automatisée des documents légaux, Keatext synthétise automatiquement les commentaires des clients auprès des commerçants en ligne, Grammarly, un correcteur automatique de textes dont les fonctionnalités vont au-delà des correcteurs traditionnels, donne la possibilité d’évaluer le sentiment exprimé dans un courriel, des suggestions liées au ton exprimé dans un texte, etc., Moveworks se sert du NLP pour automatiser le traitement des tickets de réclamations auprès des services à la clientèle et Fathom dispose de l’apprentissage machine et du NLP pour accélérer le traitement des remboursements de médicaments.