Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle consacrée à l’interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Il cherche à permettre aux machines de comprendre, interpréter et générer un langage humain de manière jugée utile.
1. Tokenization: Le processus de division d'un texte en unités plus petites appelées tokens, qui peuvent être des mots, des phrases ou des symboles. Par exemple, la phrase "Le NLP est fascinant!" peut être tokenisée en ["Le", "NLP", "est", "fascinant!"].
2. Stop Words: Les Stop Words sont des mots courants comme "et", "le", "à", qui sont souvent supprimés lors du traitement linguistique car ils ne portent pas beaucoup de signification en termes de contenu.
3. Stemming et Lemmatization: Stemming réduit les mots à leur base ou racine (e.g., "jouant", "joue", et "joué" sont réduits à "jou"). Lemmatization réalise une analyse morphologique plus approfondie que le stemming en réduisant les mots à leur forme de base ou "lemme" (E.g., "jouant", "joue", et "joué" sont réduits à "jouer").
4. POS Tagging (PartofSpeech Tagging): Le processus d'annotation des mots avec leurs catégories grammaticales (noms, verbes, adjectifs, etc.). Cela aide à comprendre le rôle de chaque mot dans la phrase.
5. Parsing (Analyse Syntaxique): L'analyse syntaxique consiste à établir la structure grammaticalement correcte d'une phrase. Par exemple, analyser la phrase "Le chat mange une souris" en termes de sujet (Le chat), verbe (mange), et objet (une souris).
1. Analyse des Sentiments: L'analyse des sentiments utilise des algorithmes de machine learning pour déterminer le sentiment exprimé dans un texte, comme les avis de consommateurs ou les commentaires sur les réseaux sociaux.
2. Traduction Automatique: Des outils comme Google Translate utilisent des techniques de traduction automatique pour convertir du texte d'une langue à une autre.
3. Assistants Virtuels: Des assistants virtuels comme Siri et Alexa dépendent du NLP pour comprendre et répondre aux commandes vocales de manière appropriée.
4. Classification de Textes: La classification de textes peut inclure le filtrage des spams, le triage des emails, et la catégorisation des articles de presse.
5. Chatbots: Les chatbots utilisent le NLP pour alimenter les conversations avec les utilisateurs en répondant automatiquement aux questions et en fournissant des informations pertinentes.
Traitement du Langage Naturel, Tokens, Stemming, POS Tagging, Analyse des Sentiments