Glossaire

Compréhension du langage naturel (NLU)

Qu’est-ce que Compréhension du langage naturel (NLU) ?

La compréhension du langage naturel (Natural Language Understanding) est la partie du traitement du langage qui saisit le sens d'un énoncé : quelle intention l'anime, quelles personnes, quels lieux ou quelles dates sont cités, quel est le ton ? Avec la génération de langage (NLG), elle forme l'une des deux faces du NLP. Exemple : un service client qui reconnaît dans « Mon colis n'est toujours pas arrivé » une demande de livraison.

Ce que fait KI.ordo

Le bloc « Décideur IA » des flux KI.ordo reconnaît l'intention d'une entrée et l'oriente vers l'une de huit catégories au plus.

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Termes associés

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing) est la branche de l'IA qui permet aux ordinateurs d'analyser, de comprendre et de produire le langage humain, écrit ou oral. Il couvre des tâches comme la traduction, la classification, le résumé, l'analyse de sentiment ou les systèmes de questions-réponses. Longtemps dominé par des règles et des méthodes statistiques, le domaine est aujourd'hui façonné par les grands modèles de langage.

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Génération de langage naturel (NLG)

La génération de langage naturel (Natural Language Generation, NLG) est la branche du traitement du langage qui produit des textes compréhensibles à partir de données, de notes ou d’autres entrées. Autrefois, les systèmes de NLG reposaient sur des modèles et des règles ; aujourd’hui, ils utilisent surtout de grands modèles de langage. Usages typiques : bulletins météo et boursiers, fiches produits, synthèses d’indicateurs ou réponses de chatbots. Les chiffres et faits fournis doivent être repris correctement et sans modification.

traitement du langage
génération de texte
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Modèle

Analyse sémantique

L'analyse sémantique étudie le sens du langage : non seulement quels mots apparaissent, mais ce qui est voulu dire. Elle consiste notamment à interpréter correctement les mots ambigus selon le contexte (par exemple « avocat » comme fruit ou comme juriste), à reconnaître les relations entre notions et à classer les énoncés par contenu. Elle sert de base à des applications comme l'analyse des retours clients, la réponse aux questions ou des moteurs de recherche qui comprennent aussi des formulations différentes de même sens.

TAL
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