Le traitement automatique du langage naturel (TALN) a été développé pour permettre aux ordinateurs de comprendre le langage conversationnel. Grâce à l'IA, les ordinateurs sont capables de traiter le langage humain de manière à comprendre l'intention et le sentiment derrière les requêtes ou les recherches. Le TALN est utilisé pour les assistants numériques, les GPS, les moteurs de recherche, les chatbots, etc.
En d'autres termes, le TALN permet de prendre les informations provenant d'humains (qu'elles soient écrites ou orales) et de les traiter de manière à ce qu'un ordinateur puisse les comprendre. Ce résultat s'obtient grâce à l'IA et au machine learning. C'est ce qui permet aux programmes de traiter rapidement de grandes quantités de texte, parfois même en temps réel. C'est par exemple le cas lorsque vous interagissez avec un chatbot. Le traitement automatique du langage naturel décompose les textes en unités plus petites, supprime les mots vides (conjonctions, pronoms, prépositions, etc.), puis réduit les mots à leur forme racine par le biais de la racinisation et de la lemmatisation. Une fois le prétraitement terminé, un algorithme de traitement automatique du langage naturel peut être développé et utilisé.
Avant le TALN, il était difficile de traiter et d'analyser de grandes quantités de données non structurées et riches en texte. Mais grâce à cette nouvelle technologie, les entreprises peuvent résumer du texte, déchiffrer des informations et des sentiments, exécuter des agents virtuels, déduire l'intention de recherche des utilisateurs et fournir des réponses pertinentes. Ces résultats s'obtiennent grâce à différentes tâches de TALN, telles que la reconnaissance vocale, l'étiquetage morphosyntaxique, la reconnaissance d'entités nommées, la résolution de la coréférence, la désambiguïsation lexicale, la génération en langage naturel et l'analyse des sentiments.
Aujourd'hui, les clients souhaitent des expériences numériques pertinentes. Ils souhaitent des interactions intuitives avec leurs appareils. Le traitement du langage naturel y contribue, que ce soit par le biais de résultats pertinents issus de recherches en langage naturel, d'interactions avec des assistants d'achat basés sur l'IA ou en aidant les assistants numériques à mieux comprendre les mots parlés. Les entreprises sont mieux à même de recueillir des informations sophistiquées, autrefois inaccessibles, et donc d'offrir à leurs clients des expériences exceptionnelles. Découvrez comment Yext utilise la technologie moderne, l'IA et le TALN dans des services comme Knowledge Graph, Search et Chat.
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