L'importance de la désambiguïsation dans le traitement du langage naturel

Vous est-il déjà arrivé de lire une phrase et de vous demander ce que l'auteur voulait vraiment dire ? Parfois, les mots peuvent avoir plusieurs significations, en fonction du contexte dans lequel ils sont utilisés. Cette situation peut être source d'ambiguïté, ce qui rend difficile la compréhension du sens voulu, tant pour les humains que pour les machines. La désambiguïsation est le processus qui consiste à déchiffrer la véritable signification d'un mot ou d'une phrase dans un contexte particulier. En d'autres termes, la désambiguïsation nous aide à "désambiguïser" le texte.

Pourquoi la désambiguïsation est-elle nécessaire ?

La désambiguïsation est un aspect essentiel du traitement du langage naturel (NLP) car elle nous permet de détecter avec précision les sentiments et les émotions et de reconnaître les entités nommées. S'ils ne comprennent pas correctement le sens des mots dans leur contexte, les systèmes NLP peuvent commettre des erreurs, ce qui conduit à des interprétations erronées et à des résultats inexacts.

Analyse des sentiments

Lettria offre une série de modules qui bénéficient de la désambiguïsation. Examinons certains de ces modules plus en détail.

L'analyse des sentiments consiste à déterminer le sentiment exprimé dans un texte, qu'il soit positif, négatif ou neutre. La désambiguïsation permet de s'assurer que l'analyse des sentiments reflète correctement le sens voulu par l'auteur, plutôt que d'être confondu par des mots aux significations multiples.

Prenons l'exemple de la phrase suivante : "J'ai eu beaucoup de mal à faire de la gym aujourd'hui". Le mot "difficile" peut être interprété comme négatif ou positif, selon le contexte. La désambiguïsation aide le module d'analyse des sentiments à comprendre que, dans ce cas, le mot "dur" implique un entraînement difficile et pas nécessairement une expérience négative.

Nous avons rédigé un article plus complet sur l'analyse des sentiments sur notre blog, que vous pouvez lire pour en savoir plus sur ce sujet.

Analyse des émotions

L'analyse des émotions pousse l'analyse des sentiments un peu plus loin, en identifiant des émotions spécifiques telles que la joie, la colère ou la tristesse exprimées dans un texte. Une analyse précise des émotions repose sur la désambiguïsation pour comprendre le contexte et la signification des mots.

Par exemple, le mot "amour" peut exprimer différentes émotions en fonction du contexte. La désambiguïsation permet de déterminer si le mot "amour" fait référence à un sentiment romantique ou à une appréciation générale de quelque chose, ce qui peut ensuite influencer le résultat de l'analyse des émotions.

Reconnaissance des entités nommées

La reconnaissance des entités nommées (NER) est le processus d'identification et de classification d'entités telles que des personnes, des organisations ou des lieux dans un texte. La désambiguïsation joue un rôle clé dans la distinction entre des entités ayant des noms similaires ou lorsqu'un mot peut désigner à la fois une entité nommée et un nom commun.

Par exemple, "Apple" peut désigner l'entreprise technologique ou le fruit. La désambiguïsation garantit que le module NER peut identifier avec précision l'entité correcte dans un contexte spécifique.

Compréhension du langage naturel

La compréhension du langage naturel (NLU) est un aspect plus large de NLP qui implique de comprendre le sens et l'intention d'un texte. La désambiguïsation est essentielle pour une bonne compréhension du langage naturel, car elle permet de clarifier le contexte et le sens des mots, des expressions et des phrases.

Par exemple, dans la phrase "Pouvez-vous réserver un vol pour Paris ?", la désambiguïsation aide le module NLU à comprendre que "book" signifie réserver, plutôt que de faire référence à un livre physique.

Structuration

La structuration est le processus d'organisation et de structuration des données textuelles non structurées, ce qui facilite leur analyse et leur compréhension. La désambiguïsation joue un rôle essentiel dans la structuration, en garantissant que le sens et le contexte des mots et des phrases sont préservés au fur et à mesure de la réorganisation du texte.

Prenons l'exemple d'un article de presse sur une fusion entre deux entreprises. La désambiguïsation peut aider le module de structuration à identifier et à classer correctement des informations clés telles que le nom des entreprises, la nature de l'opération et les conditions financières.

La désambiguïsation est un élément crucial de NLP qui permet une compréhension et une analyse précises des données textuelles. En mettant en œuvre la désambiguïsation dans différents modules tels que l'analyse des sentiments, l'analyse des émotions, la reconnaissance des entités nommées, la compréhension du langage naturel et la structuration, Lettria s'assure que ses utilisateurs reçoivent des résultats précis et fiables.

Cela permet non seulement d'améliorer la qualité des informations obtenues à partir des données textuelles, mais aussi d'ouvrir la voie à des applications plus avancées de NLP dans divers domaines. En appréciant l'importance de la désambiguïsation, nous pouvons libérer le véritable potentiel du traitement du langage naturel et prendre des décisions plus éclairées sur la base de données textuelles.

Comment nous améliorons la désambiguïsation à Lettria

À Lettria, nous nous efforçons d'améliorer continuellement nos outils de traitement du langage naturel (NLP) pour les rendre plus précis, plus rapides et plus efficaces. Pour y parvenir, nous consacrons collectivement plus de 20 heures par semaine à l'annotation manuelle et à la désambiguïsation de bases de données de textes anglais et français. Toute notre équipe se réunit pendant une heure et demie chaque semaine pour travailler ensemble sur cette tâche importante.

Bien qu'il nécessite des efforts considérables, ce processus en vaut la peine. En investissant du temps dans le perfectionnement de nos capacités de désambiguïsation, nous pouvons constamment améliorer nos outils et faciliter la vie de nos clients.

Utilisation de notre propre plateforme d'annotation sans code

Un aspect clé de notre approche est que nous utilisons notre propre plateforme Lettria no-code pour effectuer toutes les annotations en équipe. En utilisant nos propres outils, nous rationalisons non seulement le processus d'annotation, mais nous améliorons aussi constamment l'expérience utilisateur (UX) et l'interface utilisateur (UI) de notre plateforme.

Cette expérience pratique de notre plateforme nous permet d'identifier les points à améliorer et de procéder aux ajustements nécessaires pour garantir à nos clients la meilleure expérience possible lors de l'utilisation de nos outils. Par essence, nous pratiquons ce que nous prêchons et nous nous attachons à rendre notre plateforme conviviale, efficace et efficiente.

Comment nous formons nos modules NLP

Notre approche de la formation aux modules NLP implique la désambiguïsation des noms et des verbes en anglais et en français. Au cours des trois dernières années, nos experts linguistiques internes ont élaboré des graphiques complets de tous les types possibles de noms (divisés en catégories abstraites et concrètes) et de verbes.

Pour maintenir la qualité de notre modèle, plusieurs annotateurs collaborent sur une même annotation. Nous nous assurons que tout le monde est d'accord sur les annotations avant de les utiliser pour former notre modèle. Ce processus, connu sous le nom de "consensus", garantit que nos outils NLP continuent à fournir des résultats fiables.

En se concentrant sur l'amélioration de la désambiguïsation, Lettria s'engage à fournir des solutions NLP exceptionnelles. Notre volonté de perfectionner nos outils et d'utiliser notre propre plateforme d'annotation sans code permet à nos clients d'extraire des informations précieuses des données textuelles, ce qui se traduit par une meilleure prise de décision et des flux de travail plus efficaces. Grâce à une innovation constante et à une approche collaborative, nous continuons à repousser les limites du possible dans le monde du traitement du langage naturel.

AutoLettria

Qu'est-ce qu'AutoLettria ?

Plus précisément, AutoML est une technologie puissante qui simplifie le processus de développement, d'optimisation et de déploiement des modèles Machine Learning en automatisant divers aspects du pipeline Machine Learning . Il rationalise des tâches telles que le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles, l'optimisation des hyperparamètres et l'évaluation des modèles, ce qui le rend accessible à un public plus large, y compris à ceux qui ont une expertise limitée sur Machine Learning .

AutoLettria est notre propre solution AutoML, conçue spécifiquement pour former nos outils NLP à l'aide des annotations que nous créons en équipe. En exploitant la puissance d'AutoML, AutoLettria réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires pour créer des modèles NLP très précis, ce qui permet à nos solutions de rester à la pointe du progrès.

La bonne nouvelle, c'est que nous lancerons bientôt AutoLettria au sein de notre plateforme, ce qui permettra aux utilisateurs d'étiqueter, d'annoter et d'entraîner leurs propres modèles NLP sans avoir à écrire une seule ligne de code. Cette intégration transparente permettra à quiconque de développer et de déployer des solutions NLP personnalisées en un seul endroit.

Comment cela peut vous aider

Avec le lancement prochain d'AutoLettria, vous bénéficierez non seulement de nos modèles pré-entraînés, mais vous aurez également la possibilité de créer vos propres solutions Machine Learning et basées sur des modèles adaptés à vos besoins spécifiques. Cette approche tout-en-un vous permettra d'exploiter la puissance de NLP de manière plus efficace et plus conviviale.

Conclusion

Nous espérons que cet article a permis de mieux comprendre l'importance de la désambiguïsation sur Lettria et notre engagement à l'améliorer constamment grâce à notre approche axée sur le travail d'équipe et à la fonction AutoLettria à venir. Si vous souhaitez lancer vos propres projets NLP en une fraction du temps et du coût par rapport aux méthodes traditionnelles, contactez-nous et nous vous aiderons à les mettre en place. Ensemble, nous pouvons exploiter tout le potentiel du traitement du langage naturel pour améliorer la prise de décision et trouver des solutions innovantes.