Comprendre les différences entre NLU et NLP

Le NLP, ou traitement automatique du langage naturel (TALN), vise à résoudre plusieurs problématiques liées à la compréhension et à la génération de texte à partir du langage humain. Le NLP répond donc principalement au défi de la compréhension du langage naturel par la machine, ce qui inclut la capacité à analyser et interpréter des textes écrits ou des discours parlés pour en extraire des informations utiles que ce soit dans la recherche d'informations, la classification de documents, l'analyse de sentiments ou l'analyse de tendances.

En outre, le NLP répond également à la problématique de la génération de langage naturel, c'est-à-dire la capacité à produire des textes cohérents et intelligibles en réponse à une demande ou à une requête. Cela peut avoir des applications dans la rédaction automatique de rapports, la traduction automatique, la génération de résumés ou la création de chatbots permettant la génération de réponses à des questionnements posés.

Une autre problématique à laquelle le NLP tente de répondre est la gestion de la variabilité linguistique, qui comprend la capacité à traiter des langues multiples, des dialectes, des jargons ou des styles de langage spécifiques. Cette capacité est fondamentale pour l'adaptation des systèmes NLP à des contextes multilingues ou à des domaines d'application spécialisés. Plus profondément, une partie de cette problématique repose  sur l'optimisation des interactions homme-machine, en permettant aux utilisateurs de communiquer avec des systèmes informatiques de manière naturelle et efficace, que ce soit par le biais d'interfaces vocales, d'assistants virtuels ou des technologies de conversation automatique. 

Sur quelles techniques repose le NLP ?

Le NLP / Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) repose sur un ensemble de techniques qui visent à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer un langage humain de manière naturelle.

Ces techniques comprennent :

• la reconnaissance automatique de la parole, qui consiste à transcrire des enregistrements vocaux en texte;
• la segmentation du texte, qui consiste à découper un texte en phrases ou en mots individuels;
• l'analyse grammaticale, qui vise à comprendre la structure syntaxique d'une phrase;
• la reconnaissance d'entités nommées, qui consiste à identifier et classer des éléments tels que les noms de personnes, d'organisations ou de lieux;
• et la désambiguïsation sémantique, qui consiste à identifier le sens exact d'un mot dans un contexte donné.

Enfin, le TALN repose sur l'apprentissage automatique (machine learning) et l'intelligence artificielle, qui permettent aux machines d'apprendre à traiter le langage naturel de manière plus efficace et précise au travers de la modélisation. Ces techniques reposent sur des modèles statistiques et des algorithmes complexes qui permettent aux ordinateurs de traiter et d'analyser de grandes quantités de données linguistiques et de mémoriser les fonctionnements rencontrés (deep learning). 

L'utilisation du NLP dans le traitement du langage

Le NLP est largement utilisé dans le traitement du langage pour améliorer la compréhension et la génération du langage humain. Il est utilisé dans de nombreux domaines, tels que les assistants vocaux, les chatbots, la traduction automatique, la recherche d'informations, l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, etc.

Grâce au NLP, les machines peuvent comprendre et interpréter le langage humain de manière plus naturelle, ce qui facilite la communication entre les utilisateurs et les systèmes informatiques. Le NLP permet également aux machines de générer automatiquement du texte, ce qui est utile pour la rédaction automatisée, la création de résumés, etc.

L'utilisation du NLU dans le traitement du langage

Le NLU est utilisé dans le traitement du langage pour permettre aux machines de comprendre et d'interpréter le langage humain de manière précise. Il est utilisé dans des applications telles que les chatbots, les assistants virtuels, les systèmes de question-réponse, etc.

Grâce au NLU, les machines peuvent extraire des informations et des significations à partir du langage humain, en identifiant les entités, les intentions, les relations et les contextes. Cela permet aux machines de répondre de manière précise aux requêtes et aux demandes des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.

Le Traitement automatique du langage naturel (TALN) ou Natural Language Processing (NLP) en anglais est devenu essentiel dans notre monde moderne pour plusieurs raisons.

Tout d'abord, avec la croissance exponentielle des données non structurées sur Internet, il est devenu indispensable d'avoir des outils capables de comprendre et d'analyser le langage humain à grande échelle. Le TALN permet de transformer ces montagnes de données en informations exploitables, en extrayant des connaissances, en identifiant des tendances et en fournissant des analyses pertinentes pour les entreprises et les chercheurs. De plus, le TALN est devenu essentiel dans le domaine de l'assistance virtuelle et de l'interaction homme-machine. Les chatbots et les assistants vocaux utilisent le TALN pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs, ce qui offre une expérience utilisateur plus naturelle et fluide.

En outre, le TALN est devenu un élément clé dans le développement de la traduction automatique, facilitant la communication entre les individus et les entreprises à l'échelle mondiale. L'intérêt est également scientifique dans le sens ou le NLP joue un rôle crucial dans le traitement et l'analyse des données médicales et scientifiques, en contribuant à la recherche en génomique, en biologie et en médecine. 

• Lemmatisation: Regroupement des mots d'une même famille dans un texte, afin de réduire ces mots à leur forme canonique (le lemme), comme petit, petite, petits, et petites. 
• Morphologie : Rassemblement de mots à travers leurs parties (suffixes, préfixes...)
• Étiquetage morpho-syntaxique:  Association d'un mot en fonction de sa catégorie grammaticale (nom, verbe)
• Analyse syntaxique : étiquetage de chacun des mots d'un texte, comme dans un arbre syntaxique, pour en révéler les possibles ambiguïtés.
• Délimitation: séparation des mots et phrases en fonction de la ponctuation, de la casse.
• Racinisation Regroupement des mots ayant une racine commune et appartenant au même champ lexical
• Reconnaissance d'entités nommés : Détermination dans un texte des noms propres, tels que des personnes ou des endroits, ainsi que les quantités, valeurs, ou dates.
• Catégorisation : Classification de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus.
• Analyse de sentiment: Vise à extraire le ressenti d'un texte (généralement positif ou négatif) en fonction des mots et du type de langage utilisé, d'indices typographiques ou de la personne qui l'a écrit.