Le NLP, quand les machines comprennent notre langage

Définition

Le NLP, ou Natural Language Processing soit le traitement automatique du langage naturel, est une branche de l'intelligence artificielle zt lus particulierement du machine learning qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer du langage humain. À ne pas confondre avec la Programmation Neuro-Linguistique issue de la psychologie, le NLP dont il est question ici relève de l'informatique et combine linguistique, statistiques et apprentissage automatique.

À quoi ça sert le Nlp

Le NLP est partout dans notre quotidien numérique. Il alimente les assistants vocaux, les traducteurs automatiques, les chatbots et la correction orthographique. Dans une application Django, on peut intégrer la reconnaissance d'entités nommées avec spaCy pour extraire automatiquement les noms de personnes, lieux ou organisations d'un texte soumis par l'utilisateur.

# views.py
import spacy
from django.http import JsonResponse

nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")

def extraire_entites(request):
    texte = request.GET.get("texte", "")
    doc = nlp(texte)
    entites = [{"texte": ent.text, "type": ent.label_} for ent in doc.ents]
    return JsonResponse({"entites": entites})

Comment ça marche l'apprentissage naturel de la machine'

Le processus commence par la tokenisation possiblement par différents différents outils comme la lemmatisation, stemmatisation, racinisation ou le stopwords qui découpe le texte en unités exploitables. Les mots sont ensuite transformés en vecteurs numériques appelés embeddings, que les modèles manipulent. NLTK propose ces briques de base pour traiter du texte avant de l'envoyer à un modèle plus avancé, par exemple lors de la sauvegarde d'un avis client.

# views.py
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from django.http import JsonResponse
from avis.models import Avis

nltk.download("punkt", quiet=True)
nltk.download("vader_lexicon", quiet=True)
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

def analyser_avis(request, avis_id):
    avis = Avis.objects.get(pk=avis_id)
    tokens = word_tokenize(avis.contenu)
    score = sia.polarity_scores(avis.contenu)["compound"]
    avis.sentiment = "positif" if score > 0 else "negatif"
    avis.save()
    return JsonResponse({"tokens": tokens, "score": score})

Limites et défis du natural language processing dans le machine learning

Malgré ses progrès spectaculaires, le NLP reste imparfait, mais le Natural Language Processing donne les bases du machine learning qui permet de mettre un premier pas dans l'intelligence artificielle. L'exemple ci-dessus permet de classer les avis clients de façon négative ou positive en fonction de leur contexte via différentes librairies comme NLTK

Comprendre ce qu'est le NLP (Natural Language Processing) et son rôle dans l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel.