Phenquestions
L'IA et le Machine Learning nous ont offert des choses merveilleuses. La PNL ou Natural Language Processing en fait partie. C'est l'une des applications les plus importantes de l'IA. Nous utilisons cette technologie dans notre vie de tous les jours sans même savoir. Les traducteurs, les applications de reconnaissance vocale, les chatbots sont en fait des produits basés sur la PNL. Des géants de la technologie comme Google et Microsoft font de nouveaux développements en PNL chaque année. Si vous êtes un passionné d'IA, vous devriez aller au plus profond de la PNL. Froideur! Nous vous avons couvert. Il suffit de parcourir l'article et de connaître les principales tendances de la PNL dont parlent la plupart des data scientists.
Principales tendances du traitement du langage naturel (NLP)
La PNL est une compétence qui vaut la peine d'être apprise. Pour cela, vous devez avoir une idée de l'IA, du ML, des algorithmes de ML et des métriques. De plus, vous devez savoir avec quel type de modèles NLP les data scientists d'aujourd'hui travaillent. Nous avons donc répertorié les 10 principales tendances de la PNL que vous pouvez suivre pour de futurs progrès.
01. Analyse des sentiments
Pour toute marque, il est important de savoir ce que les gens pensent de leurs produits. Les médias sociaux sont une plate-forme massive pour surveiller les perspectives des gens. Mais il sera difficile de faire le processus manuellement. J'espère que nous avons la PNL. Il automatise l'ensemble du processus. Maintenant, vous pouvez extraire les sentiments des gens des commentaires et des publications sur un produit sur les réseaux sociaux.
Le processus s'appelle l'analyse des sentiments. Il analyse les points de vue, les opinions et les perspectives des gens sur n'importe quel sujet. Les études de marché sont devenues plus confortables en raison du processus. Si vous voulez démarrer une entreprise, utilisez l'analyse des sentiments et concevez votre produit en fonction des besoins des gens. Il y a moins de chance d'échec de votre produit si vous étudiez les points de vue des gens à l'aide de l'analyse des sentiments.
02. PNL multilingue
La PNL multilingue est une tendance majeure de la PNL. Les modèles unilingues peuvent gérer une seule langue, tandis que les modèles multilingues peuvent gérer plusieurs langues à la fois. La traduction d'une langue à une autre est un exemple de PNL multilingue. Vous ne pouvez détecter les mots anglais qu'à l'aide de modèles PNL normaux. Mais en utilisant des modèles multilingues, vous pouvez identifier des mots en anglais ainsi qu'en espagnol, français et portugais.
Facebook a présenté le M2M-100, un modèle multilingue qui peut traiter 100 langues sans dépendre de l'anglais. Microsoft a innové un modèle similaire, le modèle Turing. C'est le plus grand modèle jamais publié, avec 17 milliards de paramètres. Le modèle surpasse la plupart des modèles de pointe disponibles. Ces types de PNL multilingue ont facilité l'échange de sentiments partout dans le monde.
03. Chatbots et assistants virtuels
En raison de la situation COVID-19, il y a eu une augmentation des tickets de support client dans tous les secteurs. C'est tout un défi de gérer tous ces tickets manuellement. Les chatbots et assistants virtuels sont spécifiquement formés pour gérer plusieurs clients à la fois et de manière plus efficace. L'exploitation des tickets clients prend beaucoup de temps. Cependant, les chatbots déchargent les agents de cette tâche et leur permettent de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Les entreprises réalisent désormais l'importance et l'efficacité des chatbots. Pour répondre à la demande croissante, les développeurs apportent chaque jour de nouvelles fonctionnalités. Les chatbots apprennent en courant. Plus ils interrogent les clients, plus leur efficacité augmente. Ils peuvent désormais gérer des conversations complexes et effectuer des tâches entièrement nouvelles sans instructions préalables.
04. Surveillance de l'intelligence de marché
Il est essentiel de se tenir au courant des évolutions et des demandes en évolution rapide de l'industrie. Ce qui était célèbre hier n'en aura peut-être plus besoin demain. La PNL est un outil essentiel pour la surveillance et la gestion des rapports d'information sur le marché afin d'extraire des informations vitales pour la croissance stratégique. Cette tendance PNL guide les experts financiers pour analyser la situation du marché et prendre des décisions pertinentes.
Le processus de surveillance est déjà utilisé dans de nombreuses industries. L'analyse des sentiments est également utilisée dans cette tendance pour connaître la demande de produits. À l'avenir, les entreprises s'appuieront fortement sur la PNL pour progresser davantage. La PNL a rendu le processus de surveillance du marché relativement facile.
05. Apprentissage profond en PNL
Il fut un temps où des algorithmes d'apprentissage automatique légers et superficiels étaient utilisés en PNL. Cependant, les développeurs intègrent désormais des réseaux de neurones profonds pour résoudre les problèmes de traitement du langage naturel. Le ML traditionnel en PNL présentait quelques lacunes. Le Deep Learning a supprimé ces inconvénients et augmenté l'efficacité.
Les réseaux de neurones RNN, CNN et récursifs optimisent les modèles NLP et les attributs de produit tels que l'étiquetage de rôle sémantique, l'intégration contextuelle et les traductions automatiques. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont principalement utilisés en PNL. Ils aident le modèle à classer les textes avec précision. L'utilisation de RNN dans la PNL deviendra bientôt une tendance parmi les scientifiques des données car elle rend la classification des documents très efficace.
06. Combinaison de méthodes supervisées et non supervisées
L'apprentissage d'un modèle avec des données étiquetées est appelé apprentissage supervisé. D'autre part, la formation sans étiquette est un apprentissage non supervisé. Dans le cas de la formation d'un modèle PNL, la combinaison des deux méthodes se traduit par une amélioration. L'apprentissage supervisé est généralement appliqué dans la classification des sujets. Le modèle doit être entraîné plusieurs fois pour atteindre un résultat satisfaisant.
L'apprentissage non supervisé a la capacité de détecter des modèles. Il regroupe les objets en fonction de la similitude. Lorsque vous utilisez les deux méthodes d'apprentissage dans les modèles PNL, les performances du modèle augmentent. Les développeurs utilisent particulièrement ces types de modèles pour l'analyse de texte. L'apprentissage supervisé détecte les termes compliqués dans un texte et des parties du discours, tandis que l'apprentissage non supervisé examine le lien entre eux.
07. Détecter les fausses nouvelles et la cyberintimidation
Les gens répandent toujours de fausses nouvelles sur Internet. Suivre des informations non fiables peut nuire à une personne et à une entreprise. Vous ne pouvez pas simplement lire un article et décider de sa fausseté en quelques secondes. Mais la PNL peut. Il peut détecter si les nouvelles sont fausses ou non en quelques secondes. Ainsi, la méthode économise du temps et des efforts humains et évite la propagation de fake news.
De nombreux sites Web et réseaux sociaux utilisent la PNL pour détecter la cyberintimidation. C'est devenu une tendance majeure de la PNL. Facebook et Twitter utilisent des classificateurs d'apprentissage automatique pour distinguer le discours de haine ou le langage offensant. Les développeurs se sont efforcés de mettre fin à la cyberintimidation en mettant en œuvre la PNL et en faisant d'Internet un endroit sûr.
08. Recherche sémantique intelligente
La technologie de recherche sémantique intelligente est une tendance à la hausse dans le monde d'aujourd'hui. On cherche toujours le sens d'un mot ou d'une phrase sur internet. Les moteurs de recherche nous montrent la meilleure traduction. Mais il y a des cas où nous avons besoin du sens intérieur d'une phrase. Traduire la phrase en mettant le sens des mots individuels ne fera pas l'affaire dans ce cas.
Pour résoudre ce problème, la PNL a été appliquée dans les moteurs de recherche. Il est désormais possible d'entraîner le modèle avec des millions de documents. Le modèle fournira des significations sémantiquement similaires. Autrefois, les moteurs de recherche recherchaient le sens littéral du mot. Cependant, dans la recherche sémantique, le sens est placé en fonction de l'origine du contenu du mot. Ce processus a rendu notre expérience de recherche très fructueuse.
09. Transfert d'apprentissage en PNL
L'apprentissage par transfert est une célèbre méthode d'apprentissage automatique. Supposons que vous vouliez créer un modèle. Mais vous n'avez pas assez de données. Dans ce cas, vous pouvez collecter un type de modèle similaire et entraîner votre modèle en fonction du modèle précédent. Cette façon de former un modèle à partir d'un autre modèle s'appelle l'apprentissage par transfert.
Si vous utilisez Transfer Learning, vous n'avez pas besoin de créer votre modèle à partir de zéro. Il économise beaucoup de temps et d'efforts. La seule chose que vous devez faire est d'affiner un modèle pré-entraîné. Vous pouvez utiliser cette méthode en PNL. Les développeurs peuvent résoudre des tâches de PNL avec des données et un temps limités. C'est pourquoi il est devenu l'une des principales tendances de la PNL dans le monde d'aujourd'hui.
dix. Recommandation de produit personnalisée
Le monde évolue vers le commerce en ligne. En 2020, en raison de COVID-19, les marchés en ligne sont devenus très célèbres. Il est essentiel d'analyser les habitudes de navigation des clients. Les entreprises utilisent des techniques de PNL pour analyser les tendances d'achat et augmenter l'engagement des clients. Le système de recommandation de produits est une application de la PNL.
Fondamentalement, une recommandation de produit est une méthode de filtrage qui tente d'identifier et de démontrer les produits que les consommateurs aimeraient acheter. Ces dernières années, les systèmes de recommandation sont devenus très populaires. Ils sont utilisés dans un certain nombre de domaines, y compris les films, les actualités, les livres, les documents de recherche, la musique et d'autres articles.
Et ensuite?
Il est clair que l'IA et le ML vont régner sur la prochaine ère. Chaque industrie aura un avant-goût de l'IA. Une entreprise doit utiliser la PNL pour connaître l'opinion des gens sur son produit. De plus, vous ne pouvez pas vous attendre à obtenir un site Web sûr et sans arnaque sans PNL. De la détection des spams à la reconnaissance vocale, la PNL est partout. Pour vous familiariser avec cela, nous avons répertorié les principales tendances de la PNL que la plupart des scientifiques des données recherchent et que la plupart des entreprises appliquent dans leur produit.
Nous avons essayé d'inclure les plus tendances. L'article sera bénéfique pour les débutants. Pourtant, il peut y avoir des lacunes. Faites-nous part de votre avis sur l'article. Et tenez-vous au courant en parcourant régulièrement notre site internet.
