Les tendances en traitement du langage naturel pour 2021

Le traitement du langage naturel, souvent abrégé en NLP (Natural Language Processing), est une révolution dans l'utilisation des ordinateurs et des appareils techniques. Il s'agit d'une unité de traitement qui convertit les commandes humaines en langage informatique et vice versa. Cela rend l'interface utilisateur beaucoup plus facile et pratique. De plus, l'utilisateur n'a pas besoin de passer par tout un langage de programmation, ce qui lui fait gagner du temps.

Le traitement du langage naturel ou NLP est illustré comme la manipulation naturelle des langues normales, telles que la parole et le texte, par un logiciel. C'est lui qui permet une communication parfaite entre le langage humain et le langage informatique. 

Il existe de nombreuses façons de traiter le langage humain, à savoir l'approche symbolique, l'approche statistique et l'approche connexionniste.

Approche symbolique : Le principe de cette méthodologie repose sur les règles de langage communément adoptées dans une langue donnée, qui sont définies et enregistrées par des spécialistes du lexique afin que le système informatique puisse les suivre.

Approche statistique : Cette approche du NLP est basée sur des illustrations notables et récurrentes de manifestations linguistiques.

Approche connexionniste : L'approche connexionniste du traitement du langage naturel est un mélange de l'approche symbolique et de l'approche statistique. Cette approche part des règles du langage communément admises et les adapte à des applications particulières à partir des données obtenues par inférence statistique.

De nos jours, le NLP a amélioré sa structure. Il ne s'agit pas seulement d'une interface utilisateur. Il est utilisé dans de nombreux appareils intelligents. Dans les dernières technologies d'intelligence artificielle, le langage naturel joue un rôle essentiel. Elle détermine ce que l'utilisateur veut transmettre à l'appareil. Ensuite, elle convertit la commande en langage informatique, traite le résultat en langage humain et produit un résultat. 

Grâce à l'amélioration de la technologie, le temps de réponse du NLP a été considérablement réduit. L'efficacité du traitement du langage naturel s'en est trouvée accrue. 

Les tendances 2021 en NLP

NLP : L'apprentissage par transfert (transfer learning)

L'apprentissage par transfert est une technique de machine learning dans laquelle un modèle est formé pour une tâche et réaffecté à une deuxième tâche liée à la tâche principale. Ainsi, au lieu de construire et d'entraîner un modèle à partir de zéro, ce qui est coûteux, prend du temps et nécessite d'énormes quantités de données, il suffit d'affiner un modèle pré-entraîné. Cela signifie que les entreprises peuvent effectuer des tâches NLP plus rapidement en utilisant de plus petites quantités de données étiquetées.

Popularisé en computer vision, l'apprentissage par transfert est maintenant utilisé dans des tâches de traitement automatique des langues comme la classification des intentions, l'analyse des sentiments et la reconnaissance des entités nommées.

NLP : Les transformateurs BERT et ELMO

L'une des plus grandes percées dans le domaine du NLP cette année a été la création de modèles de machine learning qui créent des articles à partir de zéro, le GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ouvrant la voie. La particularité des transformateurs est qu'ils sont capables de comprendre le contexte des mots d'une manière qui n'était pas possible auparavant.

En 2021, on concentrera davantage sur BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et ELMo (Embeddings from Language Models). Ces modèles ont été entraînés sur des quantités colossales de données et sont capables d'améliorer considérablement les performances d'un large éventail de problèmes en NLP.

NLP : Les outils Low-Code 

Auparavant, pou construire un modèle NLP, on avait besoin d'une solide formation dans le domaine, de compétences en codage pour utiliser des bibliothèques open-source et de connaissances en machine learning. Ce n'est plus le cas.

Bien que les outils low-code / no-code existent depuis un certain temps déjà, ils sont appelés à devenir monnaie courante en 2021. 

Modèles NLP Multilingues

Jusqu'à présent, la plupart des avancées du traitement automatique des langues se sont concentrées sur l'anglais. Mais des entreprises comme Google et Facebook publient désormais des modèles multilingues pré-entraînés, dont les performances sont tout aussi bonnes, voire meilleures, que celles des modèles monolingues.

Avec les récentes avancées en matière d'intégration de phrases agnostiques, d'apprentissage à zéro et de disponibilité d'intégration multilingue, les bibliothèques open-source suivent également les traces de Google et de Facebook. 

Combinaison de méthodes de machine learning supervisées et non supervisées

Lors de la formation d'un modèle pour le traitement automatique des langues, la combinaison de méthodes supervisées et non supervisées semble fournir des résultats plus précis.

L'apprentissage supervisé, couramment utilisé pour des tâches telles que la classification de sujets, nécessite une grande quantité de données étiquetées et de nombreuses itérations jusqu'à ce qu'un modèle puisse faire des prédictions précises. Dans l'apprentissage non supervisé, en revanche, il n'y a pas de données étiquetées : le modèle apprend à partir des données d'entrée et est capable de détecter des modèles et de faire des déductions sur des données non vues, par lui-même.

Il a été démontré que la combinaison des méthodes supervisée et non supervisée permet d'améliorer les performances d'un modèle de machine learning, en particulier pour l'analyse de texte.

Formation de modèles avec le Reinforcement Learning (l'apprentissage par renforcement)

Le Reinforcement Learning est un domaine du machine learning. Fondamentalement, les algorithmes de renforcement apprennent par la pratique, par un processus d'essais et d'erreurs utilisant le retour d'informations des actions et expériences précédentes.

Dans le domaine du langage naturel, le Reinforcement Learning peut être utilisé pour accélérer des tâches telles que la réponse à des questions, la traduction automatique et le résumé. Actuellement, les modèles de NLP sont d'abord formés à l'aide d'algorithmes supervisés, puis affinés à l'aide de Reinforcement Learning.

NLP : la surveillance des médias sociaux

L'analyse des sentiments, ou l'exploration des opinions, continuera à jouer un rôle important en 2021, permettant aux entreprises de surveiller les médias sociaux et d'obtenir des informations en temps réel sur les sentiments des clients envers leur marque ou leurs produits.

L'utilisation d'outils NLP pour évaluer le sentiment de la marque peut aider les entreprises à identifier les possibilités d'amélioration, à détecter les commentaires négatifs à la volée, et à obtenir un avantage concurrentiel. D'autres cas d'utilisation intéressants pour l'analyse du sentiment dans la surveillance des médias sociaux comprennent l'analyse de l'impact des campagnes de marketing et l'évaluation de la réaction des clients à des événements tels que le lancement d'un nouveau produit.

NLP : Détecter les fake news et le cyber-harcèlement

Le NLP est devenu un outil essentiel pour réduire le temps et les efforts humains nécessaires pour détecter et empêcher la diffusion des fake news. 

La détection de la cyberintimidation est une autre façon d'utiliser le NLP pour avoir un impact positif. Des classificateurs sont construits pour détecter l'utilisation d'un langage offensant et insultant, ou d'un discours de haine sur les médias sociaux.