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Présentation
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 langages humains. En développant des algorithmes et des modèles pour traiter, analyser et comprendre le langage humain, la PNL est devenue indispensable dans de nombreux secteurs. Il améliore le support client grâce à des chatbots et à l'analyse des sentiments, stimule la productivité en automatisant des tâches telles que la génération et la synthèse de contenu, 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.
PNL 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 des tâches NLP plus simples et TensorFlow ou PyTorch pour les applications de deep learning. En outre, vous devrez peut-être envisager des outils et des bibliothèques payants tels que Snowflake pour un 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, chacun ayant son objectif spécifique, peut être écrasante et décourageante pour les nouveaux arrivants. Cette complexité peut dissuader de nombreuses personnes d'explorer le monde captivant de la PNL.
Les défis des anciens flux de travail NLP en Python
La navigation dans des projets de traitement du langage naturel (NLP) comportant de multiples éléments mobiles peut présenter une série de défis qui entravent la progression et augmentent la complexité.
Complexité de l'intégration de plusieurs outils
L'un des principaux défis des flux de travail NLP traditionnels en Python est l'intégration de plusieurs outils et bibliothèques. Chaque outil possède des fonctionnalités, une API et des structures de données uniques, ce qui rend difficile leur combinaison pour un traitement de bout en bout. Cela augmente la courbe d'apprentissage pour les développeurs et entraîne des intégrations fastidieuses.
Gestion des erreurs inefficace
Dans les flux de travail NLP traditionnels, des erreurs peuvent survenir à tout moment, du prétraitement des données à la formation et à l'évaluation des modèles. Identifier la source de ces erreurs et les corriger peut être un processus complexe et long en raison des interactions complexes entre les différents outils et bibliothèques.
Problèmes liés à la confidentialité des données
La confidentialité des données est une préoccupation majeure dans les applications de NLP, en particulier lors du traitement d'informations sensibles. Il peut être difficile de s'assurer que les bibliothèques et les outils tiers respectent les réglementations en matière de protection des données, et le non-respect peut avoir des répercussions juridiques et financières.
Coûts de développement et de maintenance accrus
La mise en œuvre de flux de travail NLP traditionnels en Python nécessite souvent des ressources informatiques et un investissement en temps importants. En outre, la maintenance et la mise à jour de la base de code à mesure que de nouveaux outils ou de nouvelles versions de bibliothèques sont disponibles peuvent être fastidieuses et coûteuses.
Une solution simple à la PNL 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 différents outils par une seule solution complète, rendant ainsi les projets NLP plus accessibles et plus agréables que jamais.
Que vous cherchiez à faire analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités ou certaines parties du balisage vocal, vous pourrez le faire beaucoup plus facilement avec Lettria.
Dans cet article, nous allons découvrir comment utiliser Lettria en Python pour faire démarrer votre projet NLP bien plus rapidement.
La solution sans code de Lettria
Lettria propose une solution complète pour rationaliser vos projets NLP, composée de deux éléments clés :
- Une plateforme sans code pour configurer votre NLP sans effort
- API et SDK Python pour une intégration fluide de votre solution NLP dans la production
Les avantages de Lettria
L'approche tout-en-un de Lettria apporte plusieurs avantages à vos projets de PNL :
- En regroupant tout dans 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 retracées et corrigées plus facilement, ce qui réduit les temps d'arrêt et garantit le bon fonctionnement de vos applications NLP.
Lettria simplifie le processus de NLP, vous permettant de vous concentrer sur la fourniture de solutions efficaces et de haute qualité pour votre organisation.
Pourquoi Python ?
Python est devenu le langage de prédilection de nombreux praticiens de la PNL, et pour cause :
- Il est facile à utiliser, 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 la PNL sont simples grâce à des outils tels que Google Colab ou Jupyter Notebooks, qui permettent aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code de manière interactive.
- Python facilite le développement d'applications Web à l'aide de frameworks tels que Streamlit, permettant 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 fluide.
Avec ses nombreux avantages, Python constitue la base idéale pour votre parcours vers le NLP, en fournissant une plate-forme flexible et robuste pour le développement et le déploiement.
Que pouvez-vous faire avec Lettria en Python ?
Avec Lettria, vous pouvez effectuer une variété de tâches et de processus NLP différents, avec un seul SDK.
- Tokénisation avancée : Décompose le texte en phrases, mots et signes de ponctuation
- Détection de sous-phrases : Divise les phrases en parties plus petites pour une analyse plus approfondie
- Marquage 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 : Trouve la forme la plus simple de chaque mot pour une précision accrue
- Reconnaissance des entités nommées (NER) : Détecte des 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 de coréférence : Identifie les liens entre les différentes parties du texte pour une vue cohérente
- Analyse des sentiments : Évalue le sentiment exprimé dans le texte (positif, négatif ou neutre). Lisez à propos de qu'est-ce que l'analyse des sentiments et comment elle fonctionne ici.
- Analyse des émotions : Évalue les émotions exprimées dans le texte (positives, négatives ou neutres). Apprenez comment analyser les données d'une enquête avec Emotion Analysis ici.
- Classification des types de phrases : Détecte le but de chaque phrase (question, déclaration, commande, 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 NLP de Lettria, nous allons effectuer une demande sur deux exemples de documents et extraire les informations pertinentes des résultats. Dans ce contexte, un « document » fait référence à tout texte que vous souhaitez analyser individuellement, comme un avis provenant d'un ensemble de données d'avis en ligne.
Obtenir votre clé API
Avant de pouvoir commencer à envoyer des requêtes à l'API de Lettria, vous aurez besoin d'une clé API. Ne vous inquiétez pas, vous pouvez créer rapidement un clé gratuite pour commencer.
Lisez cet article de la base de connaissances ou regardez la vidéo ci-dessous pour savoir comment configurer votre premier projet et obtenir votre clé API.
Pour démontrer le fonctionnement de la solution NLP de Lettria, nous allons effectuer une demande sur deux exemples de documents et extraire les informations pertinentes des résultats. Dans ce contexte, un « document » fait référence à tout texte que vous souhaitez analyser individuellement, comme un avis provenant d'un ensemble de données 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.
Analyse des données avec Lettria
Définissez ensuite les documents que vous souhaitez analyser. Lettria en Python prend des documents sous la forme d'une chaîne ou d'une liste de chaînes.
Nous pouvons faire une liste des chaînes de phrases que nous voulons analyser avec Lettria comme ci-dessous.
À présent, envoyez des requêtes à l'API de Lettria pour chaque document. Le ajouter_document () effectue une requête à l'API Lettria à l'aide de 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 dans un fichier JSON pour une utilisation ultérieure.
De même, vous pouvez également charger les résultats d'un fichier JSON avec load_results () fonction. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter la documentation du SDK Python ici.
Tirer parti des 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-phrase. 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 :
PNL (toutes les données) → Document → Phrase → Sous-phrase → Jeton
À chaque niveau, un accès direct aux niveaux inférieurs est possible. Par exemple, nlp.phrases donne accès à une liste de tous les phrase des objets dans les données actuelles, et nlp.documents [0] .phrases donnera le phrase objets du premier document objet.
Vous pouvez obtenir une liste complète des fonctions accessibles via le PNL, document, phrase et sous-phrase cours ci-dessous.
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 didacticiel sur l'analyse des sentiments des clients, pour découvrir un cas d'utilisation réel 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, nous avons de nombreux documents sur notre blog pour vous aider à démarrer !
