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Knowledge

Le traitement du langage naturel ou NLP, c’est quoi ?

Ecrit par
Aïcha
Publié le
2023-05-25
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Le traitement automatique du langage naturel (ou NLP pour « Natural Language Processing ») est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la compréhension et l'analyse du langage humain par les ordinateurs.

Concrètement, cela signifie que les ordinateurs peuvent comprendre le langage naturel, comme les emails, les tweets, les articles de journaux et en extraire de l'information. Grâce au NLP, on peut analyser des données textuelles à grande échelle et en extraire des informations précieuses. Pour traiter le langage naturel, le NLP utilise des modèles statistiques et des réseaux neuronaux profonds (« Deep Learning »). Ces modèles sont entraînés sur de vastes ensembles de données linguistiques afin de développer une compréhension du langage et de ses structures.

Le NLP trouve de nombreuses applications dans la vie quotidienne, notamment les assistants vocaux, les systèmes de traduction automatique, les chatbots, la recherche d'informations, l'analyse des réseaux sociaux et la classification automatique de documents. Un exemple concret de projet réalisé avec l’aide d’Innovatiana a consisté en la labellisation de milliers d'annonces immobilières pour entraîner un modèle NLP. Des informations telles que la superficie des biens, le nombre de chambres, les équipements disponibles, et bien plus encore ont pu être extraites automatiquement à partir de données non structurées.

La solution Open Source de labellisation "Label Studio" permet de créer simplement des environnements d'annotation NLP... de la labellisation jusqu'à la prédiction

5 points-clés pour réussir vos projets de labellisation NLP

1. Définir des directives claires (consignes de labellisation de vos textes)

Lors de la labellisation des données pour le NLP, il est essentiel d'établir des directives précises pour les Data Labelers. Ces directives doivent couvrir les différents aspects à annoter, tels que les entités nommées, les relations, les sentiments, etc. Des exemples et des instructions détaillées doivent être fournis pour aider les annotateurs à comprendre les attentes.

2. Former les annotateurs aux techniques de labellisation IA

Il est nécessaire de former les Data Labelers sur les tâches spécifiques de labellisation. Ils doivent être familiarisés avec les directives, les objectifs et les critères de qualité. Une formation pratique et des sessions de révision régulières peuvent aider à améliorer la cohérence et la qualité des annotations.

3. Maintenir la cohérence du dataset

La cohérence est cruciale lors de la labellisation. Il faut s'assurer que les Data Labelers utilisent les mêmes critères et les mêmes conventions lorsqu'ils effectuent les annotations de textes. L'utilisation d'un guide de style ou d'un glossaire peut aider à maintenir la cohérence terminologique.

4. Vérifier et valider les annotations

Une étape indispensable d’une processus d’annotation des données consiste à effectuer une vérification et une validation rigoureuses des annotations. Cela peut être fait par un contrôle qualité interne (par exemple, cette tâche est attribuée à un Labeling Manager de l’équipe Innovatiana, dans le cadre de nos projets) où les annotations sont revues et corrigées par une équipe d'experts. Les erreurs, les ambiguïtés ou les incohérences peuvent ainsi être identifiées et corrigées.

5. Itérer et améliorer

La labellisation NLP est un processus itératif. Il est important de recueillir les retours d'expérience des Data Labelers et des utilisateurs finaux pour améliorer constamment la qualité des annotations. Les erreurs et les difficultés rencontrées peuvent servir de base à de nouvelles directives ou à des ajustements du processus de labellisation, voire à un changement d’outil en cours de projet si les difficultés rencontrées avec la plateforme sont nombreuses et impactent négativement la qualité des données !

En suivant ces bonnes pratiques, il est possible de garantir des données de haute qualité pour entraîner les modèles de traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing) et obtenir des résultats fiables et précis.