Principes fondamentaux de la formation au traitement du langage naturel Ppt

Diapositive 1

Cette diapositive décrit que le traitement du langage naturel est une technologie que les ordinateurs utilisent pour interpréter et agir sur les langues humaines telles que l'anglais. La PNL est un sous-ensemble de l'IA et de l'informatique cognitive. La procédure consiste à convertir la voix en texte et à apprendre au système à prendre des décisions intelligentes ou à effectuer des activités.

Diapositive 2

Cette diapositive donne un aperçu du traitement du langage naturel, permettant aux ordinateurs de comprendre, d'effectuer des actions et de communiquer avec les humains dans un langage normal. Il peut être utilisé pour envoyer des ordres de fonctionnement, traduire la voix en texte, le documenter, donner des instructions de navigation, etc.

Diapositive 3

Cette diapositive répertorie les techniques de traitement du langage naturel telles que : l'induction de la grammaire, l'analyse des sentiments, l'exploration des aspects et la reconnaissance des entités de nom.

Remarques de l'instructeur :

• Induction de la grammaire : elle aide à utiliser la bonne grammaire lors de l'écriture
• Analyse des sentiments : la PNL est utilisée pour examiner les aspects positifs et négatifs de la phrase
• Aspect Mining: Aspect Mining est utilisé en PNL pour découvrir quels aspects sont favorables et lesquels sont mauvais
• Reconnaissance de l'entité de nom : elle est utilisée pour reconnaître les noms, les organisations, les lieux et les dates des personnes notables.

Diapositive 4

Cette diapositive présente quelques-unes des techniques de traitement du langage naturel telles que : la synthèse, la reconnaissance de sujet et la conversion de la parole en texte.

Remarques de l'instructeur :

• Résumé : la PNL peut également résumer le contenu et offrir l'essence du texte. Il note les phrases en fonction de leur ressemblance avec d'autres phrases
• Reconnaissance du sujet : la PNL examine le texte pour déterminer le sujet principal auquel il est lié. Il va extraire certains mots-clés et les organiser en catégories
• Conversion de la parole en texte : la parole en texte permet aux machines de comprendre le langage humain et de l'interpréter avec l'intention d'agir et de répondre de la même manière que les gens. L'idée principale derrière la PNL est de transmettre le langage humain en tant que données à des systèmes intelligents de synthèse vocale, qui peuvent ensuite être utilisés dans de nombreux domaines.

Diapositive 5

Cette diapositive présente le fonctionnement du traitement du langage naturel. En tant que sous-ensemble de l'IA, la PNL utilise des techniques d'apprentissage automatique pour extraire des informations et en tirer des enseignements. Lors de l'exécution, l'algorithme d'apprentissage automatique se concentre sur l'apprentissage des fondamentaux, et la PNL continue également d'apprendre en fonction des informations fournies. Pour cette raison, la PNL a tendance à deviner correctement ce que l'utilisateur a l'intention de dire malgré les erreurs et les modèles de langage courants.

Diapositive 6

Cette diapositive indique que la quantité de données disponibles en ligne augmente de jour en jour. La plupart de ces textes sont non structurés, et obtenir des informations utiles à partir de ces données est un défi difficile. Dans ce scénario, la PNL peut être utilisée. Les méthodes PNL peuvent convertir la voix en texte, et les personnes qui ne savent pas écrire peuvent utiliser la PNL pour documenter des choses. L'analyse PNL peut évaluer le sentiment d'une conversation et suggérer une réponse appropriée. De cette façon, il peut aider les organisations à atteindre le bonheur des consommateurs.

Diapositive 7

Cette diapositive répertorie les étapes du traitement du langage naturel, de la phase initiale de l'analyse lexicale à la dernière étape de l'analyse pragmatique.

Diapositive 8

Cette diapositive indique que la phase d'analyse lexicale est l'étape initiale de la PNL. Cette étape analyse le code source comme un flux de caractères et le transforme en lexèmes significatifs. C'est ici aussi qu'il décompose tout le texte en paragraphes, phrases et mots.

Remarques de l'instructeur :

Un lexème est une série de caractères inclus dans le programme source en fonction du modèle de correspondance d'un jeton. Ce n'est rien de plus qu'une instance symbolique.

Diapositive 9

Cette diapositive montre que l'analyse syntaxique est utilisée pour examiner la grammaire et les arrangements de mots et illustrer le lien entre les mots. Cette approche consiste à associer des mots à d'autres mots, à les organiser dans une phrase et à déterminer leur importance relative.

Diapositive 10

Cette diapositive décrit que la représentation du sens est l'objectif de l'analyse sémantique et qu'elle concerne principalement la signification précise des mots, des phrases et des phrases.

Remarques de l'instructeur :

OCR : Reconnaissance Optique de Caractères

Diapositive 11

Cette diapositive indique que l'intégration du discours dépend des phrases qui la précèdent et évoque le sens des phrases qui la suivent. Cette stratégie examine le sens relatif des phrases et les relations qu'elles forment avec d'autres phrases.

Diapositive 12

Cette diapositive décrit que la cinquième et dernière phase de la PNL est une analyse pragmatique, et elle aide à déterminer l'impact souhaité en utilisant un ensemble de règles qui décrivent les discussions coopératives. Cette stratégie aborde le sens réel d'une phrase.

Diapositive 13

Cette diapositive répertorie les types d'applications de traitement du langage naturel telles que l'analyseur de sentiments, la synthèse de documents, la vérification de la grammaire, etc.