Traitement du langage naturel (NLP) est le domaine de l’informatique et de l’informatique qui traite de l’analyse intelligente de textes écrits dans un langage naturel, c'est-à-dire, de la Informatique avec des textes en langage naturel.
L’objectif de la NLP est faciliter l’accès à l’information contenue dans les documents rédigés en langage naturel, ainsi que promouvoir leur réutilisation. Pour ce faire, Le NLP met l’accent sur le Développement de méthodes et de techniques pour automatiser le processus d’analyse et de compréhension des textes.
NLP est un domaine de recherche interdisciplinaire qui s’appuie sur des connaissances et des techniques de divers domaines, comme l' linguistique informatique, intelligence artificielle, Linguistique, Psychologie et statistiques.
Origines
NLP remonte aux débuts de l’informatique, au milieu du XXe siècle. Dans 1952, Le scientifique Alan Turing a proposé le Test de Turing, Un Expérience d’intelligence artificielle qui consistait à tester si une machine était capable de tromper un humain en se faisant passer pour un autre..
De cette expérience, Les premières tentatives de faire comprendre aux machines le langage humain. L'un des premiers à s'occuper de ce problème fut le linguiste Noam Chomsky, qui dans 1957 a proposé le Grammaire universelle, un modèle de grammaire formelle permettant décrire toutes les langues humaines.
Dans la décennie de 1960, Le scientifique Marvin Minski a proposé le Modèle de la société de l'esprit, une théorie de l'intelligence artificielle qui postulait que le cerveau humain pouvait être compris comme un société simple d'esprit. Cette théorie a été très influente dans le développement du PLN, car promu l'utilisation de techniques d'intelligence artificielle pour le traitement du langage naturel.
Dans la décennie de 1970, Le scientifique Terry Winograd développé le SHRDLU, Un programme d'intelligence artificielle capable de comprendre des commandes en langage naturel et de les exécuter dans un monde virtuel. Le SHRDLU était l'un des premiers programmes d'intelligence artificielle pour comprendre le langage humain, et a été très influent dans le développement du PLN.
Problèmes rencontrés par le PLN
Le PLN fait face à une série de problèmes qui entravent le traitement des textes en langage naturel.
Le premier problème c'est lui langage humain même. Le langage humain est un outil très puissant, mais c'est aussi très complexe y a de nombreuses irrégularités. Cela en fait très difficile de construire des programmes capables de comprendre le langage humain.
Le deuxième problème est le ambiguïté. Le langage humain est un langage ambiguë, c'est-à-dire, a beaucoup de mots avec plusieurs sens. Cela en fait très difficile de comprendre le sens d'un texte.
Le troisième problème est le complexité. Le langage humain est un langage Trop compliqué, y leurs structures grammaticales sont très compliquées. Cela en fait très difficile de traiter des textes en langage humain.
Demandes PLN
Le PLN est utilisé dans une grande variété de Applications.
La première candidature c'est lui reconnaissance vocale. La reconnaissance vocale est une technique qui permet convertir la parole en texte. Cette technique est utilisée dans applications comme siri, Google Now et Cortana.
La deuxième candidature c'est lui traducteur automatique. Le traducteur automatique est une technique qui permet traduire des textes d'une langue à une autre. Cette technique est utilisée dans Des applications comme Google Translate et Microsoft Translator.
La troisième demande c'est lui analyse des sentiments. L'analyse des sentiments est une technique qui permet identifier le sentiment exprimé dans un texte. Cette technique est utilisée dans des applications comme Google Sentiment Analysis et Microsoft Azure Text Analytics.
Avantages et inconvénients du PLN
Le PLN présente une série de avantage y désavantages.
Le avantage du PLN sont les suivants:
- Le PLN permet accéder aux informations contenues dans des textes écrits en langage naturel.
- Le PLN permet réutiliser les informations contenues dans les textes.
- NLP est un domaine de recherche interdisciplinaire.
Le désavantages du PLN sont les suivants:
- Le PLN fait face à une série de problèmes qui entravent le traitement des textes en langage naturel.
- NLP est un domaine de recherche relativement nouveau y en constante évolution.
- Le PLN exige ressources de calcul y humains.
Chaînes Youtube pour le traitement du langage naturel
Traitement du langage naturel (NLP) est le domaine de l'intelligence artificielle et de l'informatique qui traite de l'analyse et de la compréhension des langues humaines.
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