Le NLP, qu’est-ce que c’est ?
Le NLP ou Natural Language Processing (dit “TAL” en français pour “Traitement automatique du Langage”) est un domaine à la croisée de la linguistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle. Il consiste à créer des outils logiciels de compréhension et de manipulation des langues naturelles, sous la forme de la voix ou du texte.
Le domaine regroupe diverses tâches qui peuvent être classées en deux grandes sous-catégories :
- le NLU (Natural Language Understanding) qui consiste dans les grandes lignes à transformer le langage naturel en données structurées.
- le NLG (Natural Language Generation) qui s’occupe de transformer des données structurées en des phrases en langage naturel.
Vous l’ignorez peut-être, mais de nombreuses applications que vous utilisez au quotidien reposent sur le traitement naturel du langage. En guise d’exemple, on peut citer les applications de traduction telles que Google Translate ou encore les assistants personnels tels que Siri ou Alexa. De même, les traitements de texte comme Microsoft Word et Grammarly utilisent le NLP pour vérifier la grammaire et l’orthographe des textes.
Chez Labsense, les approches sont multiples et nous nous intéressons à la rédaction automatique de textes, à la classification de documents, au text mining ainsi qu’à la synthèse d’avis clients.
La classification & le text mining (NLU)
Le NLU ou Natural Language Understanding (compréhension du langage naturel) est donc la capacité pour un programme de « comprendre » le langage naturel, mais qu’entendons-nous par « comprendre » ?
Globalement, cela signifie qu’un programme est capable d’extraire et d’identifier certaines informations dans un texte, de les mettre en relation entre elles pour leur donner un sens, et de restituer ou d’utiliser ce sens afin d’effectuer une action en conséquence. En fonction de la tâche envisagée, on attendra différents niveaux de compréhension et on en mobilisera différents aspects.
Les algorithmes de NLU peuvent être basés sur des modèles statistiques ou des règles indiquant ce qu’il faut chercher dans un ensemble de textes. Ils peuvent également être basés sur des modèles de Deep Learning qui proposent une approche alternative pour l’analyse de texte. Parmi les tâches de NLU, on retrouve notamment la classification de documents et le text mining.
À ce titre, Labsense utilise une combinaison de ces approches pour proposer une solution permettant d’extraire et de classifier sous forme de données structurées une grande quantité d’informations à partir d’un contenu textuel (descriptifs de produit, annonces immobilières…). Digit, notre solution, est un algorithme de classification intelligente capable de digérer et de classifier sans délai une grande quantité d’informations. Cela permet notamment d’enrichir les bases de données de nos clients !
La rédaction automatique (NLG)
On peut parler de NLG lorsqu’un algorithme est capable de transformer des données en expressions ou phrases à partir d’une représentation interne.
Elle implique la planification du texte, la planification des phrases et la réalisation du texte :
- Planification du texte : Cibler les informations pertinentes à partir d’une base de connaissances
- Planification des phrases : Aide à choisir les mots nécessaires pour compléter des phrases qui ont bien un sens.
- Réalisation du texte : Créer un texte réel dans une langue humaine (anglais, français, etc.) à partir d’une représentation syntaxique.
Chez Labsense, notre solution phare est notre moteur de rédaction Scribt ! À partir de données structurées, l’algorithme est capable de générer des textes SEO, des descriptifs de produits ou services, des posts pour les réseaux sociaux… et ce dans de multiples langues (FR, EN, DE, ES, IT, NL, PT) ! L’algorithme reprend les trois étapes citées précédemment pour produire en masse des textes variabilisés de manière automatique, en prenant en compte les particularités syntaxiques et sémantiques de chaque langue pour produire des textes aussi authentiques que possible.
La planification de texte s’effectue à partir de data que le client peut proposer ainsi que de données connexes (INSEE, POI…). Puis, notre logiciel interne permet la planification des phrases en prenant en compte les contraintes linguistiques de chaque langue. Enfin, il finit par passer à l’étape de réalisation du texte pour produire des textes cohérents, variables et dans une langue authentique à partir de données structurées passées en entrée !
Avec la solution NLG Scribt, il est donc possible de produire du contenu automatisé et d’en accroître la qualité rapidement en de multiples langues !
Combiner le NLU et le NLG
Enfin, le NLU et le NLG peuvent être combinés. En effet, certaines tâches requièrent à la fois l’extraction de données structurées à partir d’un format qui peut être très variable et la génération d’un texte cohérent à partir de celles-ci.
Chez Labsense, nous combinons ces deux aspects du NLP en proposant de synthétiser des avis clients. Les avis clients sont aujourd’hui un facteur de décision indéniable pour les consommateurs : ils donnent du crédit au produit ainsi qu’à la marque. Notre outil Verdicto s’inscrit donc dans cette optique. À partir d’avis clients sous forme de notes ou de nombre d’étoiles, notre algorithme les synthétise et transforme en véritable contenu éditorial.
À partir d’avis clients sous forme de notes à propos d’un produit, Verdicto pourra générer un texte cohérent dans une langue irréprochable qui synthétise les avis clients à propos du produit.
Les algorithmes de NLP sont une option incontournable aussi bien pour produire du contenu automatique de qualité que pour mieux exploiter de larges quantités de texte en se concentrant sur l’essentiel grâce à l’extraction d’informations.
Alors, que vous soyez déjà convaincus ou simplement curieux, quelle que soit votre activité, nos solutions seront pour vous un atout précieux ! Contactez-nous pour découvrir comment LabSense peut vous aider à vous démarquer et avoir une longueur d’avance sur la concurrence !
