Voici une ventilation de tout ce qui concerne le traitement du langage naturel ainsi que quelques exemples de parcours d’apprentissage pour commencer.

Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de traiter les modèles de parole humaine et de «lire» le texte. C’est une branche de l’informatique qui englobe l’IA et la linguistique.

Cela peut sembler plutôt futuriste, mais la plupart d’entre nous utilisons cette technologie tous les jours. Des choses comme la vérification orthographique, la messagerie texte vocale, le remplissage automatique et même l’utilisation de la fonction de mots associés sur les moteurs de recherche.

Ce sont tous des exemples de technologies qui ont été facilitées par le traitement du langage naturel. Un autre exemple célèbre est Alexa/Siri/Google Assistant.

Avec le traitement du langage naturel, les ordinateurs peuvent être programmés pour « apprendre » beaucoup plus que les humains. Il s’agit sans aucun doute d’un domaine technologique en pleine évolution, et de nombreuses organisations en tirent parti de manière intéressante. En janvier, SiliconRepublic.com a prédit la technologie serait une tendance majeure de l’IA cette année.

Si vous avez une bonne maîtrise du traitement du langage naturel, vous serez un atout pour toute entreprise, en particulier celles qui traitent avec de nombreux clients.

Techniques et utilisations

De nombreux sites de service client l’ont intégré à leurs plateformes. La technologie alimente les assistants virtuels, les chatbots et les robots de messagerie sur des choses comme les services de taxi ou de covoiturage.

Il existe plusieurs types de techniques de traitement du langage naturel. Voici une ventilation rapide d’entre eux:

Analyse des sentiments : processus automatisé d’étiquetage des messages comme positifs, négatifs ou neutres.

Reconnaissance d’entités nommées : recherche et classification d’informations essentielles ou d’un mot ou d’une phrase.

Résumé : utilisation de modèles d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique pour résumer de longs textes.

Modélisation de sujets : méthode d’apprentissage automatique non supervisée qui identifie les sujets qui apparaissent dans une collection de textes.

Classification de texte : catégorisation du texte en groupes distincts.

Extraction de mots-clés : extraction des mots les plus utilisés d’un texte pour le résumer.

Lemmatisation et radicalisation : techniques de normalisation de texte.

Parcours d’apprentissage

Maintenant que vous en savez un peu plus sur le traitement du langage naturel et ses utilisations, jetons un coup d’œil à certains des cours en ligne qui peuvent vous aider à améliorer vos compétences.

Udemy a un Cours d’introduction au traitement automatique du langage naturel cela prend trois heures gérables à compléter. Il vous guide à travers les concepts de base et ne nécessite que des connaissances de base en programmation Python.

C’est un langage qui est utilisé pour de nombreuses tâches de traitement du langage naturel, c’est donc une bonne idée de rafraîchir Python si vous n’en avez pas déjà au moins une compréhension de base.

Si vous souhaitez suivre un cours qui vous initie au traitement du langage naturel avec Python, alors Pluralsight a un bon cours offrant juste cela.

Pour ceux qui s’intéressent au rôle du traitement du langage naturel dans l’IA et l’apprentissage automatique, ce cours par FutureLearn pourrait être un bon choix. Il est accrédité par Microsoft.

Enfin, Udacity a un cours plus long qui dure environ trois mois pour les apprenants prêts à passer à un stade plus avancé. Les recruteurs doivent avoir une expérience Python ainsi que des connaissances en apprentissage automatique et en statistiques.

Apprentissage automatique est certainement un autre sous-ensemble de l’IA que si vous vous familiarisez avec, votre compréhension des techniques de traitement du langage naturel en bénéficiera également.

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By mrtrv

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