Démarrez facilement votre projet NLP avec le SDK Python de Lettria

Introduction

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche essentielle de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. En développant des algorithmes et des modèles pour traiter, analyser et comprendre le langage humain, NLP est devenu indispensable dans diverses industries. Il améliore l'assistance à la clientèle grâce aux chatbots et à l'analyse des sentiments, stimule la productivité en automatisant des tâches telles que la génération de contenu et le résumé, optimise la recherche et la récupération d'informations dans de grandes bases de données et facilite l'extraction et l'analyse de données à partir de données textuelles non structurées.

NLP en Python

Se lancer dans un projet de traitement du langage naturel (NLP) peut être une véritable entreprise, car il implique généralement de nombreux composants et outils.

Lorsque vous démarrez un projet NLP en Python, vous devez souvent rassembler divers outils tels que NLTK pour le traitement et l'analyse de texte de base, SpaCy pour les tâches NLP avancées, Gensim pour la modélisation de sujets, TextBlob pour les tâches NLP plus simples, et TensorFlow ou PyTorch pour les applications d'apprentissage en profondeur. En outre, vous devrez peut-être envisager des outils et des bibliothèques payants tels que Snowflake pour l'entreposage de données évolutif, ainsi que des outils d'annotation et d'étiquetage de texte tels que Prodigy ou LightTag pour créer des données de formation de haute qualité.

Cette longue liste d'outils, dont chacun a une fonction spécifique, peut être accablante et décourageante pour les nouveaux venus. Cette complexité peut en dissuader plus d'un d'explorer le monde captivant de NLP.

Défis posés par les flux de travail de l'ancienne version de NLP en Python

Les projets de traitement du langage naturel (NLP) comportant de nombreux éléments mobiles peuvent présenter une série de défis qui entravent les progrès et augmentent la complexité.

Complexité de l'intégration de plusieurs outils

L'un des principaux défis des flux de travail traditionnels NLP en Python est l'intégration de plusieurs outils et bibliothèques. Chaque outil possède ses propres caractéristiques, API et structures de données, ce qui rend difficile leur combinaison pour un traitement de bout en bout. Cela accroît la courbe d'apprentissage des développeurs et se traduit par des intégrations qui prennent du temps.

Traitement inefficace des erreurs

Dans les flux de travail traditionnels du site NLP , des erreurs peuvent survenir à n'importe quel stade, du prétraitement des données à l'entraînement et à l'évaluation des modèles. L'identification de la source de ces erreurs et leur débogage peuvent être un processus complexe et fastidieux en raison des interactions complexes entre les différents outils et bibliothèques.

Préoccupations en matière de confidentialité des données

La confidentialité des données est une préoccupation essentielle dans les applications NLP , en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des informations sensibles. S'assurer que les bibliothèques et outils tiers respectent les réglementations en matière de protection des données peut s'avérer difficile, et le non-respect de ces réglementations peut avoir des répercussions juridiques et financières.

Augmentation des coûts de développement et de maintenance

La mise en œuvre des flux de travail traditionnels NLP en Python nécessite souvent des ressources informatiques et un investissement en temps considérables. En outre, la maintenance et la mise à jour de la base de code au fur et à mesure que de nouveaux outils ou de nouvelles versions de bibliothèques sont disponibles peuvent nécessiter beaucoup de travail et être coûteuses.

Une solution simple pour NLP en Python

Mais il existe une solution plus simple : Lettria et notre SDK Python. Avec Lettria, vous pouvez rationaliser l'ensemble du processus et remplacer tous ces outils différents par une seule solution complète, rendant les projets NLP plus accessibles et plus agréables que jamais.

Que vous cherchiez à faire de l'analyse de sentiments, de la reconnaissance d'entités ou de l'étiquetage de parties de discours, vous pourrez le faire beaucoup plus facilement avec Lettria.

Dans cet article, nous allons découvrir comment utiliser Lettria en Python pour lancer votre projet NLP beaucoup plus rapidement.

LettriaLa solution "No-Code" de la Commission européenne

Lettria offre une solution complète pour rationaliser vos projets NLP , composée de deux éléments clés :

• Une plateforme sans code pour mettre en place votre NLP sans effort
• API et SDK Python pour une intégration transparente de votre solution NLP en production

Avantages de la Lettria

LettriaL'approche "tout-en-un" d'ESA apporte plusieurs avantages à vos projets NLP :

• En regroupant tous les éléments en un seul outil, vous pouvez obtenir des résultats beaucoup plus rapidement, ce qui rend vos projets NLP plus efficaces.
• Avec une solution unifiée, l'optimisation de votre système NLP devient plus rapide et plus simple, ce qui permet une amélioration continue.
• Les erreurs peuvent être détectées et corrigées plus facilement, ce qui réduit les temps d'arrêt et garantit le bon fonctionnement de vos applications NLP .

Lettria simplifie le processus NLP , ce qui vous permet de vous concentrer sur la fourniture de solutions de haute qualité et à fort impact pour votre organisation.

Pourquoi Python ?

Python est devenu le langage de prédilection de nombreux praticiens de NLP , et ce pour de bonnes raisons :

• Il est facile à prendre en main, grâce à sa syntaxe intuitive et lisible par l'homme, ce qui en fait un excellent choix pour les débutants comme pour les développeurs chevronnés.
• La création d'un environnement de codage et l'apprentissage de NLP sont simples grâce à des outils tels que Google Colab ou les carnets Jupyter, qui permettent aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code de manière interactive.
• Python permet de développer facilement des applications web à l'aide de frameworks tels que Streamlit, ce qui permet aux développeurs de transformer rapidement leurs projets NLP en applications conviviales.
• En outre, Python est suffisamment polyvalent pour être utilisé dans des environnements de production, ce qui garantit que vos solutions NLP peuvent être mises à l'échelle et déployées de manière transparente.

Avec ses nombreux avantages, Python est la base parfaite pour votre voyage sur NLP , fournissant une plateforme flexible et robuste pour le développement et le déploiement.

Que peut-on faire avec Lettria en Python ?

Avec Lettria, vous pouvez effectuer toute une série de tâches et de processus NLP différents, avec un seul SDK.

• Bibliothéconomie avancée : Décompose le texte en phrases, mots et signes de ponctuation.
• Détection de phrases incomplètes : Divise les phrases en parties plus petites pour une analyse plus approfondie.
• L'étiquetage des parties du discours (POS) : Identifie le rôle de chaque mot dans une phrase.
• Analyse des dépendances : Découvre les liens entre les mots en étiquetant leurs relations.
• Lemmatisation : Recherche la forme la plus simple de chaque mot pour une plus grande précision.
• Reconnaissance des entités nommées (NER) : Détecte les éléments tels que les personnes, les lieux et les dates dans le texte.
• Compréhension du langage naturel (NLU) : Interprète le sens des mots et des phrases
• Analyse des références : Identifie les liens entre les différentes parties du texte pour obtenir une vue cohérente.
• Analyse du sentiment : Elle évalue le sentiment véhiculé dans le texte (positif, négatif ou neutre). Pour en savoir plus sur l'analyse des sentiments et son fonctionnement, cliquez ici.
• Analyse des émotions : Évalue les émotions exprimées dans le texte (positives, négatives ou neutres). Découvrez ici comment analyser les données d'une enquête à l'aide de l'analyse des émotions.
• Classification par type de phrase : Détecte l'objectif de chaque phrase (question, déclaration, ordre, exclamation).
• Détection de la langue : Identifie avec précision la langue du texte pour un traitement fluide.

Guide de démarrage rapide de Lettria en Python

Pour démontrer le fonctionnement de la solution Lettria's NLP , nous allons effectuer une requête sur deux exemples de documents et extraire les informations pertinentes des résultats. Dans ce contexte, un "document" désigne tout morceau de texte que vous souhaitez analyser individuellement, tel qu'un avis tiré d'un site dataset d'avis en ligne.

‍

Obtention de la clé API

Avant de commencer à envoyer des requêtes à l'API de Lettria, vous aurez besoin d'une clé d'API. Ne vous inquiétez pas, vous pouvez rapidement créer une clé gratuite pour commencer.

Lisez cet article de la base de connaissances ou regardez la vidéo ci-dessous pour savoir comment mettre en place votre premier projet et obtenir votre clé API.

Pour démontrer le fonctionnement de la solution Lettria's NLP , nous allons effectuer une requête sur deux exemples de documents et extraire les informations pertinentes des résultats. Dans ce contexte, un "document" désigne tout morceau de texte que vous souhaitez analyser individuellement, tel qu'un avis tiré d'un site dataset d'avis en ligne.

Installation et configuration de Lettria en Python

La première chose à faire est d'installer Lettria.

Ensuite, importez Lettria et configurez la classe NLP avec votre clé API :

Vous utiliserez la variable 'nlp' pour toutes vos analyses avec Lettria.

Analyser les données avec Lettria

Ensuite, définissez les documents que vous souhaitez analyser. Lettria en Python prend les documents sous la forme d'une chaîne ou d'une liste de chaînes.

Nous pouvons dresser une liste de chaînes de phrases que nous voulons analyser avec Lettria comme ci-dessous.

Maintenant, envoyez des demandes à l'API de Lettria pour chaque document. La fonction add_document() effectue une requête à l'API Lettria en utilisant votre clé API, pour analyser le document ajouté. Les résultats sont ajoutés en tant qu'instance "Document" supplémentaire à l'attribut "documents".

Les résultats de l'analyse NLP sont enregistrés dans la variable 'nlp'. Vous pouvez également enregistrer les résultats sous la forme d'un fichier JSON pour une utilisation ultérieure.

De même, vous pouvez charger les résultats d'un fichier JSON à l'aide de la fonction load_results(). Pour en savoir plus, vous pouvez consulter la documentation du SDK Python ici.

Exploiter les résultats

La classe NLP est conçue pour donner un accès rapide aux données pertinentes au niveau du document, de la phrase et de la sous-séquence. Une fois que tous les résultats sont chargés dans la classe NLP , vous pouvez les exploiter à l'aide de différentes fonctions. Lorsqu'une réponse de l'API est reçue, elle est stockée dans une hiérarchie de classes :

NLP (toutes les données) → Document → Phrase → Sous-phrase → Jeton

À chaque niveau, il est possible d'accéder directement aux niveaux inférieurs. Par exemple, nlp. sentences donne accès à une liste de tous les objets phrases dans les données actuelles, et nlp.documents[0].sentences donnera les objets phrases du premier objet document.

Vous trouverez ci-dessous une liste complète des fonctions accessibles via les classes NLP, du document, de la phrase et de la sous-phrase.

‍

Réflexions finales

Si vous souhaitez en savoir plus sur le SDK Python, vous pouvez accéder à la documentation complète ici pour comprendre les différentes classes et fonctions. Vous pouvez également lire notre article de tutoriel sur l'analyse des sentiments des clients, pour découvrir un cas réel d'utilisation du SDK Python.

Avec ce guide, vous êtes maintenant prêt à exploiter la puissance de la solution NLP de Lettria dans vos propres projets Python. Si vous souhaitez en savoir plus sur Lettria, vous trouverez sur notre blog de nombreux documents qui vous aideront à démarrer !