Top 10 des tendances à suivre en matière de traitement du langage naturel (NLP)
L’IA et l’apprentissage automatique nous ont offert des choses merveilleuses. Le NLP ou Natural Language Processing en fait partie. C’est l’une des applications les plus importantes de l’IA. Nous utilisons cette technologie dans notre vie de tous les jours sans même le savoir. Les traducteurs, les applications de reconnaissance vocale et les chatbots sont en réalité des produits basés sur la PNL. Les géants de la technologie comme Google et Microsoft réalisent chaque année de nouveaux développements en matière de PNL. Si vous êtes un passionné d’IA, vous devriez approfondir la PNL. Froideur! Nous avons ce qu'il vous faut. Parcourez simplement l'article et découvrez les principales tendances de la PNL dont parlent la plupart des data scientists.
Principales tendances en matière de traitement du langage naturel (NLP)
La PNL est une compétence qui mérite d’être apprise. Pour cela, vous devez avoir une idée de l'IA, du ML, des algorithmes et des métriques de ML. De plus, vous devez savoir avec quel type de modèles PNL les data scientists d’aujourd’hui travaillent. Nous avons donc répertorié les 10 principales tendances en PNL que vous pouvez suivre pour vos progrès futurs.
01. Analyse des sentiments
Pour toute marque, il est important de savoir ce que les gens pensent de leurs produits. Les réseaux sociaux constituent une plateforme massive pour surveiller les points de vue des gens. Mais il sera difficile de réaliser le processus manuellement. Espérons que nous ayons la PNL. Il automatise l’ensemble du processus. Désormais, vous pouvez extraire les sentiments des gens à partir des commentaires et des publications sur un produit sur les réseaux sociaux.
Le processus est appelé analyse des sentiments. Il analyse les points de vue, les opinions et les perspectives des gens sur n’importe quel sujet. Les études de marché sont devenues plus confortables grâce à ce processus. Si vous souhaitez démarrer une entreprise, utilisez l’analyse des sentiments et concevez votre produit en fonction des besoins des gens. Il y a moins de risques d’échec de votre produit si vous étudiez les opinions des gens à l’aide de l’analyse des sentiments.
02. PNL multilingue
La PNL multilingue est une tendance majeure de la PNL. Les modèles monolingues peuvent gérer une seule langue, tandis que les modèles multilingues peuvent gérer plusieurs langues à la fois. La traduction d’une langue dans une autre est un exemple de PNL multilingue. Vous ne pouvez détecter les mots anglais qu’à l’aide de modèles PNL classiques. Mais en utilisant des modèles multilingues, vous pouvez identifier des mots en anglais ainsi qu'en espagnol, français et portugais.
Facebook a présenté le M2M-100, un modèle multilingue capable de traiter 100 langues sans dépendre de l'anglais. Microsoft a innové avec un modèle similaire, le modèle Turing. Il s’agit du plus grand modèle jamais publié, comportant 17 milliards de paramètres. Le modèle surpasse la plupart des modèles de pointe disponibles. Ces types de PNL multilingue ont facilité l’échange de sentiments partout dans le monde.
03. Chatbots et assistants virtuels
En raison de la situation du COVID-19, le nombre de tickets d’assistance client a augmenté dans tous les secteurs. C'est tout un défi de gérer tous ces tickets manuellement. Les chatbots et assistants virtuels sont spécifiquement formés pour gérer plusieurs clients à la fois et de manière plus efficace. Gérer les tickets clients prend beaucoup de temps. Cependant, les chatbots déchargent les agents de cette tâche et leur permettent de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Les entreprises réalisent désormais l’importance et l’efficacité des chatbots. Pour répondre à la demande croissante, les développeurs proposent chaque jour de nouvelles fonctionnalités. Les chatbots apprennent en courant. Plus ils interrogent les clients, plus leur efficacité augmente. Ils peuvent désormais gérer des conversations complexes et effectuer des tâches entièrement nouvelles sans instructions préalables.
04. Surveillance de l'information sur le marché
Il est essentiel de se tenir au courant des évolutions et des demandes rapides du secteur. Ce qui était célèbre hier ne sera peut-être plus nécessaire demain. La PNL est un outil essentiel pour la surveillance et la gestion des rapports d'information sur le marché afin d'extraire des informations vitales pour la croissance stratégique. Cette tendance PNL guide les experts financiers pour analyser la situation du marché et prendre des décisions pertinentes.
Le processus de surveillance est déjà utilisé dans de nombreuses industries. L'analyse des sentiments est également utilisée dans cette tendance pour connaître la demande de produits. À l’avenir, les entreprises s’appuieront fortement sur la PNL pour progresser. La PNL a rendu le processus de surveillance du marché relativement simple.
05. Apprentissage profond en PNL
Il fut un temps où des algorithmes d’apprentissage automatique légers et superficiels étaient utilisés en PNL. Cependant, les développeurs intègrent désormais des réseaux neuronaux profonds pour résoudre les problèmes de traitement du langage naturel. Le ML traditionnel en PNL présentait certaines lacunes. Le Deep Learning a supprimé ces inconvénients et augmenté l’efficacité.
Les réseaux neuronaux RNN, CNN et récursifs optimisent les modèles NLP et les attributs de produits tels que l'étiquetage des rôles sémantiques, l'intégration contextuelle et les traductions automatiques. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont principalement utilisés en PNL. Ils aident le modèle à classer les textes avec précision. L'utilisation du RNN en PNL deviendra bientôt une tendance parmi les data scientists car elle rend la classification des documents très efficace.
06. Combinaison de méthodes supervisées et non supervisées
La formation d'un modèle avec des données étiquetées est appelée apprentissage supervisé. En revanche, une formation sans label est un apprentissage non supervisé. Dans le cas de la formation d’un modèle PNL, la combinaison des deux méthodes entraîne une amélioration. L'apprentissage supervisé est généralement appliqué à la classification des sujets. Le modèle doit être entraîné plusieurs fois pour obtenir un résultat satisfaisant.
L’apprentissage non supervisé a la capacité de détecter des modèles. Il regroupe les objets en fonction de leur similarité. Lorsque vous utilisez les deux méthodes d'apprentissage dans les modèles PNL, les performances du modèle augmentent. Les développeurs utilisent notamment ces types de modèles pour l’analyse de texte. L'apprentissage supervisé détecte les termes compliqués dans un texte et des parties du discours, tandis que l'apprentissage non supervisé examine le lien entre eux.
07. Détection des fausses nouvelles et de la cyberintimidation
Les gens diffusent toujours de fausses nouvelles sur Internet. Suivre des informations peu fiables peut nuire à une personne et à une entreprise. Vous ne pouvez pas simplement lire un article et décider de sa fausseté en quelques secondes. Mais la PNL le peut. Il peut détecter si les nouvelles sont fausses ou non en quelques secondes. Ainsi, la méthode permet d’économiser du temps et des efforts humains et évite la propagation de fausses nouvelles.
De nombreux sites Web et réseaux sociaux utilisent la PNL pour détecter la cyberintimidation. C’est devenu une tendance majeure de la PNL. Facebook et Twitter utilisent des classificateurs d'apprentissage automatique pour distinguer les discours de haine ou les propos offensants. Les développeurs se sont efforcés de mettre fin à la cyberintimidation en mettant en œuvre la PNL et en faisant d'Internet un endroit sûr.
08. Recherche sémantique intelligente
La technologie de recherche sémantique intelligente est une tendance croissante dans le monde d’aujourd’hui. Nous recherchons toujours le sens d'un mot ou d'une phrase sur Internet. Les moteurs de recherche nous montrent la meilleure traduction. Mais il y a des cas où nous avons besoin du sens intérieur d’une phrase. Traduire la phrase en mettant des significations de mots individuels ne suffira pas dans ce cas.
Pour résoudre ce problème, la PNL a été appliquée dans les moteurs de recherche. Il est désormais possible d'entraîner le modèle avec des millions de documents. Le modèle fournira des significations sémantiquement similaires. Autrefois, les moteurs de recherche recherchaient le sens littéral du mot. Cependant, dans la recherche sémantique, le sens est placé en fonction de l'origine du contenu du mot. Ce processus a rendu notre expérience de recherche très fructueuse.
09. Apprentissage par transfert en PNL
Le Transfer Learning est une méthode célèbre de Machine Learning. Supposons que vous souhaitiez créer un modèle. Mais vous ne disposez pas de suffisamment de données. Dans ce cas, vous pouvez collecter un type de modèle similaire et entraîner votre modèle sur la base du modèle précédent. Cette façon de former un modèle à partir d’un autre modèle est appelée Transfer Learning.
Si vous utilisez Transfer Learning, vous n’avez pas besoin de créer votre modèle à partir de zéro. Cela permet d'économiser beaucoup de temps et d'efforts. La seule chose que vous devez faire est d’affiner un modèle pré-entraîné. Vous pouvez utiliser cette méthode en PNL. Les développeurs peuvent résoudre des tâches NLP avec des données et un temps limités. C’est pourquoi elle est devenue l’une des principales tendances en matière de PNL dans le monde d’aujourd’hui.
10. Recommandation de produit personnalisée
Le monde évolue vers le commerce en ligne. En 2020, à cause du COVID-19, les marchés en ligne sont devenus très célèbres. Il est essentiel d’analyser les habitudes de navigation des clients. Les entreprises utilisent des techniques de PNL pour analyser les tendances d'achat et accroître l'engagement des clients. Le système de recommandation de produits est une application de la PNL.
Fondamentalement, une recommandation de produit est une méthode de filtrage qui tente d'identifier et de démontrer les produits que les consommateurs aimeraient acheter. Ces dernières années, les systèmes de recommandation sont devenus très populaires. Ils sont utilisés dans un certain nombre de domaines, notamment les films, les actualités, les livres, les documents de recherche, la musique et d'autres éléments.
Et ensuite ?
Il est clair que l’IA et le ML vont régir la prochaine ère. Chaque secteur aura un avant-goût de l’IA. Une entreprise doit utiliser la PNL pour connaître les idées des gens sur son produit. De plus, vous ne pouvez pas vous attendre à obtenir un site Web sûr et sans arnaque sans PNL. De la détection des spams à la reconnaissance vocale, la PNL est partout. Pour vous en familiariser, nous avons répertorié les principales tendances de la PNL que la plupart des data scientists recherchent et que la plupart des entreprises appliquent dans leurs produits.
Nous avons essayé d'inclure les plus tendances. L'article sera bénéfique aux débutants. Il peut néanmoins y avoir quelques lacunes. Faites-nous part de votre avis sur l'article. Et tenez-vous informé en parcourant régulièrement notre site Internet.