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Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel (TLN) utilise le machine learning pour révéler la structure et la signification du texte. Grâce aux applications de traitement du langage naturel, les organisations peuvent analyser du texte et extraire des informations sur des personnes, des lieux et des événements afin de mieux comprendre le sentiment général qui se dégage sur les médias sociaux et les conversations avec les clients.

Découvrez comment extraire des insights à partir d'un texte naturel non structuré à l'aide du machine learning de Google.

Définition du traitement du langage naturel

En tant que branche de l'intelligence artificielle, le TLN (traitement du langage naturel) utilise le machine learning pour traiter et interpréter du texte et des données. La reconnaissance du langage naturel et la génération de langage naturel sont des types de TLN.

Un sous-domaine du TLN, la compréhension du langage naturel (NLU, Natural Language Understanding), permet de comprendre ce que signifie exactement un corpus de texte. La NLU peut classer, archiver et analyser le texte. Le TLN va encore plus loin en permettant à la prise de décision en fonction de la signification.

À quoi sert le traitement du langage naturel ?

Les applications de traitement du langage naturel sont utilisées pour extraire des insights à partir de données textuelles non structurées et vous donnent accès aux informations extraites pour générer une nouvelle compréhension de ces données. Des exemples d'applications de traitement du langage naturel peuvent être créés à l'aide de Python, TensorFlow et PyTorch.

Sentiment des clients

L'analyse des entités vous permet de rechercher et d'étiqueter des champs dans des documents et sur des canaux pour mieux comprendre les opinions des clients, et obtenir des insights sur les produits et l'expérience utilisateur.

Compréhension des reçus et des factures

Extrayez des entités afin d'identifier des entrées communes dans les reçus et les factures, telles que des dates ou des prix, afin de comprendre les relations entre les requêtes et les paiements.

Analyse de documents

Utilisez l'extraction d'entités personnalisées pour identifier les entités spécifiques à un domaine dans les documents sans avoir à passer du temps ni à investir dans une analyse manuelle.

Classification de contenu

Classez les documents par entités communes ou entités personnalisées spécifiques à un domaine, ou selon plus de 700 catégories générales portant sur des sujets tels que le sport ou le divertissement.

Observation des tendances

Combinez actualités et texte pour permettre aux responsables marketing d'extraire du contenu pertinent sur leur marque à partir des sites d'information en ligne, d'articles et d'autres sources de données.

Santé

Améliorez la documentation clinique, l'exploration de données et la création de rapports automatisés pour les registres afin d'accélérer les essais cliniques.

Google Cloud propose une suite complète de produits et solutions pour le langage naturel.

L'API Natural Language fournit des modèles pré-entraînés permettant aux développeurs d'appliquer des fonctionnalités de compréhension du langage naturel telles que l'analyse des sentiments, l'analyse des entités, l'analyse des sentiments d'entités, la classification de contenu et l'analyse de la syntaxe.

Inclus dans la suite de produits AutoML, AutoML Natural Language vous permet de créer et de déployer un système de machine learning personnalisé et des modèles de langage naturel avec un minimum d'efforts et de connaissances en machine learning.