Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) repose sur plusieurs concepts fondamentaux qui permettent de passer de la saisie de texte à sa compréhension complète par une machine. Ces concepts se classent généralement en trois niveaux de traitement : la syntaxe, la sémantique et la pragmatique. Chacun de ces niveaux joue un rôle crucial dans l'analyse et l'interprétation du langage naturel.
Le traitement de texte est la première étape dans le processus NLP. Il inclut plusieurs sousétapes telles que la tokenisation, la lemmatisation et la partofspeech tagging. La tokenisation consiste à diviser le texte en unités plus petites, comme les mots ou phrases. Ensuite, la lemmatisation réduit ces mots à leur forme de base ou lemme. Le partofspeech tagging identifie la fonction grammaticale de chaque mot dans une phrase.
Exemple :
Phrase : "Le chat mangeait des poissons."
Tokenisation : ["Le", "chat", "mangeait", "des", "poissons", "."]
Lemmatisation : ["le", "chat", "manger", "de", "poisson", "."]
PartofSpeech Tagging : [DET, NOUN, VERB, DET, NOUN, PUNCT]
La syntaxe se réfère à la structure des phrases. En NLP, l'analyse syntaxique permet de vérifier si une phrase est bien formée selon les règles grammaticales d'une langue. Des techniques comme les arbres syntaxiques ou les grammaires libres de contexte sont utilisées pour cette analyse.
La sémantique se concentre sur le sens des mots et des phrases. Elle s'intéresse aux relations entre les mots et à la signification contextuelle. Les techniques utilisées incluent les réseaux sémantiques, les vecteurs sémantiques et les modèles de type Word2Vec. La désambiguïsation lexicale est un défi majeur à ce niveau, car un mot peut avoir plusieurs significations selon le contexte.
La pragmatique traite des usages pratiques du langage et du contexte de communication. Elle va audelà du sens littéral des mots pour comprendre les intentions, les sentiments et les références implicites. Ce niveau inclut des éléments comme les actes de parole, la détection des émotions et la référence résolue (qui ou quoi est référencé dans un discours).
Les concepts de base du NLP sont essentiels pour transformer des entrées textuelles en informations compréhensibles et exploitables par une machine. En maîtrisant ces concepts, on peut améliorer la qualité des analyses linguistiques et développer des applications NLP plus précises et utiles.