Introduction
Le traitement du langage naturel (NLP, pour Natural Language Processing) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Il permet aux machines de lire, comprendre et répondre au langage humain de manière utile. Dans cet article, nous allons explorer les principaux algorithmes utilisés dans le NLP et leur application dans divers domaines.
Analyse lexicale- Cette étape divise un texte en mots, phrases ou autres unités significatives.
- Les algorithmes comme Tokenizer et Stemmer sont souvent utilisés.
Analyse syntaxique- Il s'agit de comprendre la structure grammaticale d'une phrase.
- Des algorithmes comme le Parsing Tree sont utilisés pour cette analyse.
Analyse sémantique- Cela implique de comprendre le sens des mots et des phrases.
- WordNet et les embeddings de mots comme Word2Vec sont des exemples d'algorithmes ici.
Reconnaissance d'entités nommées (NER)- Cette étape identifie des entités comme des noms de personnes, des lieux, des dates, etc.
- CRF (Conditional Random Fields) et BERT sont des algorithmes couramment utilisés.
Analyse des sentiments- Cela permet d'identifier l'opinion ou l'émotion exprimée dans un texte.
- Naïve Bayes et SVM (Support Vector Machines) sont des exemples d'algorithmes dans ce domaine.
AvertissementLes algorithmes de NLP ne sont pas infaillibles et peuvent faire des erreurs, surtout lorsqu'ils sont confrontés à des langues ou des dialectes peu courants.
Références
