« Traitement automatique du langage naturel » : différence entre les versions

Dernière version du 13 mars 2024 à 15:19

Le Traitement automatique du langage naturel est un domaine de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à travers le langage naturel. L'objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, interpréter, et produire du langage humain d'une manière qui soit à la fois significative et utile.

Cela englobe une variété de tâches et de techniques, parmi lesquelles :

L'analyse syntaxique et sémantique, c'est-à-dire comprendre la structure grammaticale d'une phrase et son sens. Cela inclut la détermination des rôles des mots dans une phrase et la relation entre eux.

Reconnaissance de la parole, c'est-à-dire convertir la parole humaine en un format texte que les ordinateurs peuvent traiter.

Synthèse vocale (text-to-Speech), c'est-à-dire convertir du texte en parole, permettant aux ordinateurs de parler avec les utilisateurs.

Compréhension du langage naturel, c'est-à-dire permettre aux systèmes informatiques de comprendre les instructions ou les requêtes en langage naturel.

La génération de texte.

La traduction automatique.

L'extraction d'information, c'est-à-dire identifier des informations spécifiques dans des textes, comme des noms propres, des lieux, des dates, etc.

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-Dans le contexte de l'[[intelligence artificielle]], particulièrement en ce qui concerne le [[traitement automatique du langage naturel]], un "token" fait référence à une unité de texte que l'IA peut comprendre et traiter. Un token peut être un mot, un caractère, une phrase, ou même un morceau de mot. Le processus de division d'un texte en tokens s'appelle la "tokenisation".
+Le Traitement automatique du langage naturel est un domaine de l'[[IA]] qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à travers le langage naturel. L'objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, interpréter, et produire du langage humain d'une manière qui soit à la fois significative et utile.
-La tokenisation est une étape préliminaire cruciale dans de nombreuses tâches de [[NLP]] car elle permet de convertir le texte brut en une forme qui peut être analysée et interprétée par des modèles d'[[IA]]. Par exemple, dans la génération de texte ou la compréhension de la langue, les tokens servent de base pour la construction de modèles de langage qui prédisent le token suivant dans une séquence donnée ou qui comprennent la sémantique d'une phrase.
+Cela englobe une variété de tâches et de techniques, parmi lesquelles :
+*L'analyse syntaxique et sémantique, c'est-à-dire comprendre la structure grammaticale d'une phrase et son sens. Cela inclut la détermination des rôles des mots dans une phrase et la relation entre eux.
+*Reconnaissance de la parole, c'est-à-dire convertir la parole humaine en un format texte que les ordinateurs peuvent traiter.
+*Synthèse vocale (''text-to-Speech''), c'est-à-dire convertir du texte en parole, permettant aux ordinateurs de parler avec les utilisateurs.
+*Compréhension du langage naturel, c'est-à-dire permettre aux systèmes informatiques de comprendre les instructions ou les requêtes en langage naturel.
+*La génération de texte.
+*La traduction automatique.
+*L'extraction d'information, c'est-à-dire identifier des informations spécifiques dans des textes, comme des noms propres, des lieux, des dates, etc.