Présentation

Dans l’intelligence artificielle (IA), l’analyse du texte est un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP) qui permet aux machines d’extraire la signification, la structure et les insights du texte non structuré. Les organisations utilisent l’analyse de texte pour transformer les commentaires des clients, les tickets de support, les contrats et les publications sur les réseaux sociaux en informations exploitables.

Les techniques de traitement et d’analyse du texte ont évolué au fil des années, de calculs statistiques simples basés sur la fréquence de terme aux modèles de langage vectoriels qui encapsulent la signification sémantique. Voici quelques cas d’usage courants pour l’analyse de texte :

• Extraction de termes clés : identification de mots et d’expressions importants dans le texte, pour vous aider à déterminer les rubriques et thèmes qu’il traite.
• Détection des entités : identification des entités nommées mentionnées dans le texte ; par exemple, les lieux, les personnes, les dates et les organisations.
• Classification de texte : catégorisation des documents texte en fonction de leur contenu. Par exemple, le filtrage du courrier électronique comme courrier indésirable ou non indésirable.
• Analyse des sentiments : forme particulière de classification de texte qui prédit le sentiment de texte , par exemple, catégorisant les publications de médias sociaux comme positives, neutres ou négatives.
• Résumé du texte : réduction du volume de texte tout en conservant ses points saillants. Par exemple, la génération d’un résumé à un paragraphe court à partir d’un document à plusieurs pages.

L'analyse du texte est difficile, car la langue est complexe et les ordinateurs trouvent cela difficile à comprendre. En fin de compte, toutes les techniques d’analyse de texte sont basées sur la nécessité d’extraire la signification du texte en langage naturel.