Modèles basés sur les règles
3.1. Modèles basés sur les règles
Dans le domaine du Traitement du Langage Naturel (NLP), les modèles basés sur les règles représentent une technique fondamentale et traditionnelle. Ce type de modèle repose sur un ensemble de règles définies manuellement par des linguistes et des experts en langue. Les règles dictent comment le modèle doit analyser et manipuler le texte en se basant sur des structures grammaticales, syntaxiques et lexiques prédéterminées.
Principe des Modèles Basés sur les Règles
L'idée principale des modèles basés sur les règles est de décoder et comprendre le texte en appliquant directement des régulations linguistiques. Les régulations peuvent inclure des règles telles que :
- Expressions régulières pour reconnaître des motifs spécifiques dans un texte.
- Règles de grammaire pour analyser la structure syntaxique des phrases.
- Listes de mots spécifiques pour des tâches comme la reconnaissance des entités nommées (NER).
Avantages
- Transparence et Explicabilité : Les règles sont compréhensibles et peuvent être expliquées aux nonexperts.
- Précision : Dans des contextes spécifiques avec un corpus linguistique limité, ces modèles peuvent atteindre une grande précision.
- Contrôlabilité : Les règles peuvent être ajustées et adaptées facilement pour des contextes particuliers.
Inconvénients
- Limitation en Scabilité : Créer et maintenir un système de règles pour chaque possible variation linguistique est souvent complexe et non scalable.
- Rigidité : Les modèles basés sur les règles ont du mal à s'adapter à des textes ou styles qui n'ont pas été anticipés par les régulations définies.
- Besoins en Expertise : Nécessitent des connaissances approfondies en linguistique pour définir et mettre à jour les règles.
Applications
Les modèles basés sur les règles sont encore largement utilisés dans plusieurs applications NLP où la précision et le contrôle sont primordiaux. Quelques exemples incluent :
- Correcteurs grammaticaux : Utilisent des règles pour identifier et corriger les erreurs grammaticales et syntaxiques.
- Extraction d'information : Permettent d'extraire des champs spécifiques comme des adresses ou des dates dans des documents structurés.
- Chatbots basés sur des scripts où les réponses sont définies par des règles prédéfinies.
Conclusion
Bien que les modèles basés sur les règles soient supplantés par des techniques plus récentes comme les modèles d'apprentissage profond, ils sont toujours pertinents dans certains contextes par leur précision et leur explicabilité. Leur portée limitée et leur complexité croissante avec la taille du corpus sont cependant des défis majeurs.