Texte et langage naturel

Le traitement en langage naturel (NLP) est un terme large qui couvre les modèles et techniques d’IA pour le sens du langage. NLP est la base sur laquelle les modèles de langage volumineux d’IA générative (LLMs) sont créés.

Bien que de nombreux scénarios de traitement du langage naturel soient gérés par des modèles IA génératifs aujourd’hui, il existe des cas d’usage courants d’analyse de texte où des modèles de langage plus simples NLP peuvent être plus rentables.

• Classification de texte : affectation d’un document à une catégorie spécifique ; y compris l’analyse des sentiments pour déterminer si un corps de texte est positif, négatif ou neutre.
• Extraction de termes clés et détection d’entité : identification de mots clés ou d’expressions dans un document et recherche des mentions d’entités telles que des personnes, des lieux, des organisations.
• Résumé : réduction du volume de texte tout encapsulant les points principaux.

Scénarios d’analyse de texte

Les utilisations courantes des technologies de NLP pour l’analyse de texte sont les suivantes :

• Analyse du document ou des transcriptions d’appels et de réunions pour déterminer les sujets clés et identifier des mentions spécifiques des personnes, des lieux, des organisations, des produits ou d’autres entités.
• Analyse des publications de médias sociaux, des avis sur les produits ou des articles pour évaluer les sentiments et les opinions.
• Implémentation de chatbots qui peuvent répondre aux questions fréquemment posées ou orchestrer des dialogues conversationnels prévisibles qui ne nécessitent pas la complexité de l’IA générative.