Applications de la PNL

Le traitement du langage naturel (PNL) est une technologie émergente qui dérive diverses formes d'IA que nous voyons dans les temps présents et son utilisation pour créer une interface transparente et interactive entre les humains et les machines continuera d'être une priorité absolue pour aujourd'hui et demain. applications de plus en plus cognitives. Ici, nous allons discuter de certaines des applications très utiles de la PNL.

Traduction automatique

La traduction automatique (MT), processus de traduction d'une langue source ou d'un texte dans une autre langue, est l'une des applications les plus importantes de la PNL. Nous pouvons comprendre le processus de traduction automatique à l'aide de l'organigramme suivant -

Types de systèmes de traduction automatique

Il existe différents types de systèmes de traduction automatique. Voyons quels sont les différents types.

Système de MT bilingue

Les systèmes MT bilingues produisent des traductions entre deux langues particulières.

Système MT multilingue

Les systèmes MT multilingues produisent des traductions entre n'importe quelle paire de langues. Ils peuvent être de nature unidirectionnelle ou bidirectionnelle.

Approches de la traduction automatique (MT)

Découvrons maintenant les approches importantes de la traduction automatique. Les approches de MT sont les suivantes -

Approche MT directe

C'est moins populaire mais l'approche la plus ancienne de MT. Les systèmes qui utilisent cette approche sont capables de traduire SL (langue source) directement en TL (langue cible). Ces systèmes sont de nature bilingue et unidirectionnelle.

Approche Interlingua

Les systèmes qui utilisent l'approche Interlingua traduisent SL en un langage intermédiaire appelé Interlingua (IL), puis traduisent IL en TL. L'approche Interlingua peut être comprise à l'aide de la pyramide MT suivante -

Approche de transfert

Trois étapes sont impliquées dans cette approche.

  • Dans un premier temps, les textes en langue source (SL) sont convertis en représentations abstraites orientées SL.

  • Dans un deuxième temps, les représentations orientées SL sont converties en représentations orientées langage cible équivalent (TL).

  • Dans la troisième étape, le texte final est généré.

Approche empirique de MT

Il s'agit d'une approche émergente pour MT. Fondamentalement, il utilise une grande quantité de données brutes sous la forme de corpus parallèles. Les données brutes sont constituées du texte et de leurs traductions. Les techniques de traduction automatique basées sur l'analogie, basées sur des exemples et basées sur la mémoire utilisent l'approche MT empirique.

Lutter contre le spam

Les e-mails indésirables constituent l'un des problèmes les plus courants de nos jours. Cela rend les filtres anti-spam d'autant plus importants que c'est la première ligne de défense contre ce problème.

Le système de filtrage du spam peut être développé à l'aide de la fonctionnalité NLP en tenant compte des principaux problèmes de faux positifs et de faux négatifs.

Modèles NLP existants pour le filtrage des spams

Voici quelques modèles PNL existants pour le filtrage du spam -

Modélisation N-gramme

Un modèle N-Gram est une tranche de N caractères d'une chaîne plus longue. Dans ce modèle, des N-grammes de plusieurs longueurs différentes sont utilisés simultanément dans le traitement et la détection des spams.

Racine de mots

Les spammeurs, générateurs de spams, modifient généralement un ou plusieurs caractères de mots attaquants dans leurs spams afin qu'ils puissent enfreindre les filtres anti-spam basés sur le contenu. C'est pourquoi nous pouvons dire que les filtres basés sur le contenu ne sont pas utiles s'ils ne peuvent pas comprendre la signification des mots ou des phrases dans l'e-mail. Afin d'éliminer ces problèmes de filtrage du spam, une technique de dérivation de mots basée sur des règles, qui peut correspondre à des mots qui se ressemblent et se ressemblent, est développée.

Classification bayésienne

C'est désormais une technologie largement utilisée pour le filtrage du spam. L'incidence des mots dans un e-mail est mesurée par rapport à son occurrence typique dans une base de données de messages électroniques non sollicités (spam) et légitimes (ham) dans une technique statistique.

Synthèse automatique

À l'ère du numérique, ce qui est le plus précieux, ce sont les données, ou vous pouvez dire des informations. Cependant, obtenons-nous vraiment des informations utiles ainsi que la quantité requise? La réponse est «NON» parce que l'information est surchargée et que notre accès aux connaissances et aux informations dépasse de loin notre capacité à les comprendre. Nous avons un besoin sérieux de récapitulation automatique des textes et d'informations car le flot d'informations sur Internet ne va pas s'arrêter.

Le résumé de texte peut être défini comme la technique permettant de créer un résumé court et précis de documents texte plus longs. La synthèse automatique de texte nous aidera à obtenir des informations pertinentes en moins de temps. Le traitement du langage naturel (PNL) joue un rôle important dans le développement d'une synthèse automatique de texte.

Réponse aux questions

Une autre application principale du traitement du langage naturel (PNL) est la réponse aux questions. Les moteurs de recherche mettent l'information du monde à portée de main, mais ils manquent encore pour répondre aux questions posées par les êtres humains dans leur langage naturel. Nous avons de grandes entreprises technologiques comme Google qui travaillent également dans cette direction.

La réponse aux questions est une discipline informatique dans les domaines de l'IA et de la PNL. Il se concentre sur la construction de systèmes qui répondent automatiquement aux questions posées par les êtres humains dans leur langage naturel. Un système informatique qui comprend le langage naturel a la capacité d'un système de programme de traduire les phrases écrites par des humains en une représentation interne afin que les réponses valides puissent être générées par le système. Les réponses exactes peuvent être générées en effectuant une analyse syntaxique et sémantique des questions. Le fossé lexical, l'ambiguïté et le multilinguisme sont quelques-uns des défis de la PNL dans la construction d'un bon système de réponse aux questions.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est une autre application importante du traitement du langage naturel (PNL). Comme son nom l'indique, l'analyse des sentiments est utilisée pour identifier les sentiments parmi plusieurs articles. Il est également utilisé pour identifier le sentiment où les émotions ne sont pas exprimées explicitement. Les entreprises utilisent l'analyse des sentiments, une application de traitement du langage naturel (PNL) pour identifier l'opinion et le sentiment de leurs clients en ligne. Cela aidera les entreprises à comprendre ce que leurs clients pensent des produits et services. Les entreprises peuvent juger de leur réputation globale à partir des publications des clients à l'aide d'une analyse des sentiments. De cette façon, nous pouvons dire qu'au-delà de la simple détermination de la polarité, l'analyse des sentiments comprend les sentiments dans leur contexte pour nous aider à mieux comprendre ce qui se cache derrière l'opinion exprimée.