Les 10 meilleurs outils et plateformes de traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine en pleine expansion de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Des chatbots à l'analyse des sentiments, le NLP alimente de nombreuses applications qui permettent aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Avec les progrès technologiques, une variété d'outils et de plateformes ont vu le jour, offrant aux entreprises, aux chercheurs et aux développeurs des solutions puissantes pour exploiter le potentiel du NLP.

Dans ce blog, nous allons explorer les Les 10 meilleurs outils et plates-formes NLP qui peut transformer la façon dont les entreprises traitent et analysent les données linguistiques.

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?

Traitement du langage naturel (NLP) est un champ de intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Elle permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain de manière significative. Le NLP associe la linguistique informatique à des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser et traiter de grandes quantités de données en langage naturel.

Tâches clés de la PNL :

1. Classification des textes: Catégorisation du texte dans des catégories prédéfinies (par exemple, détection du spam).
2. Analyse des sentiments: Identifier le sentiment ou l'émotion dans un texte (par exemple, positif, négatif, neutre).
3. Reconnaissance des entités nommées (NER): Identifier et classer des entités telles que des noms, des lieux et des organisations.
4. Étiquetage des parties du discours (Part-of-Speech Tagging): Déterminer le rôle grammatical de chaque mot dans une phrase (par exemple, nom, verbe).
5. Traduction automatique: Traduction d'un texte d'une langue à une autre (par exemple, Google Translate).
6. Reconnaissance de la parole: Conversion de la langue parlée en texte (par exemple, applications de conversion de la voix en texte).
7. Résumés de textes: Création d'un résumé concis d'un texte plus vaste.
8. Réponse aux questions: Recherche de réponses à des questions posées en langage naturel (par exemple, moteurs de recherche).

Applications de la PNL :

• Chatbots et assistants virtuels (par exemple, Siri, Alexa).
• Analyse des sentiments pour la surveillance des médias sociaux.
• Traduction linguistique pour les communications multilingues.
• Exploration de texte pour extraire des informations précieuses de vastes ensembles de données.
• Reconnaissance de la parole pour les applications à commande vocale.
  
  

Les 10 meilleurs outils et plateformes de traitement du langage naturel

1. API de langage naturel de Google Cloud

Vue d'ensemble :
L'API de langage naturel de Google Cloud propose des modèles d'apprentissage automatique préformés qui peuvent effectuer des tâches telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités et l'analyse syntaxique. Cet outil est largement utilisé pour la classification de textes, l'analyse de documents et la modération de contenu.

Principales caractéristiques:

• Analyse des sentiments pour comprendre le ton émotionnel d'un texte.
• Extraction d'entités pour l'identification de personnes, de lieux et d'organisations.
• Classification du contenu et analyse syntaxique pour l'analyse de la structure des textes.

Pourquoi le choisir ? La solution Cloud NLP de Google est évolutive, facile à intégrer aux services Google Cloud et idéale pour les entreprises qui ont besoin de traiter d'importants volumes de données textuelles en temps réel.

2. Compréhension du langage naturel par IBM Watson

Vue d'ensemble :
IBM Watson est l'une des principales plateformes d'IA, et son outil de NLP, Watson Natural Language Understanding (NLU), aide les entreprises à extraire des informations de textes non structurés. Il est particulièrement performant dans l'analyse du ton, des émotions et de la traduction linguistique.

Principales caractéristiques:

• Analyse des émotions pour détecter des sentiments tels que la joie, la colère et la tristesse.
• Extraction de mots-clés pour identifier les phrases importantes dans les documents.
• Extraction de métadonnées, y compris des informations sur les auteurs et les dates des documents.

Pourquoi le choisir ? Avec son API facile à utiliser et ses capacités d'analyse sophistiquées, Watson NLU est parfait pour les entreprises qui recherchent une analyse approfondie du texte, y compris les sentiments, les mots-clés et les relations dans le texte.

3. SpaCy

Vue d'ensemble :
SpaCy est une bibliothèque NLP open-source conçue spécifiquement pour la création d'applications industrielles. Elle offre aux développeurs une vitesse, une précision et un support de pointe pour les tâches NLP avancées, ce qui en fait l'une des préférées des data scientists et des développeurs.

Principales caractéristiques:

• La tokenisation, l'étiquetage des parties du discours et la reconnaissance des entités nommées (NER).
• Prise en charge de plusieurs langues et de pipelines personnalisables.
• Intégration facile avec des bibliothèques d'apprentissage profond comme TensorFlow et PyTorch.

Pourquoi le choisir ? Si vous construisez des solutions NLP personnalisées et que vous avez besoin de performances élevées et de flexibilité, SpaCy est un excellent choix pour sa rapidité et son architecture modulaire.

4. Microsoft Azure Text Analytics

Vue d'ensemble :
L'API d'analyse de texte de Microsoft Azure fournit un service en nuage pour le NLP, permettant aux entreprises de traiter le texte à l'aide de modèles d'apprentissage automatique préconstruits. La plateforme est connue pour son API conviviale et son intégration avec d'autres services Azure.

Principales caractéristiques:

• Analyse des sentiments, extraction de phrases clés et détection de la langue.
• Reconnaissance des entités nommées pour identifier les personnes, les lieux et les marques.
• Prise en charge multilingue et capacités de traitement en temps réel.

Pourquoi le choisir ? Azure Text Analytics est idéal pour les entreprises qui utilisent déjà les services Microsoft et qui recherchent un outil simple et fiable pour l'analyse de texte.

5. Amazon Comprehend

Vue d'ensemble :
Amazon Comprehend est un service NLP entièrement géré qui utilise l'apprentissage automatique pour extraire des informations d'un texte. Il identifie automatiquement la langue du texte, extrait les phrases clés et détecte le sentiment.

Principales caractéristiques:

• Détection des langues et reconnaissance des entités en temps réel.
• Reconnaissance d'entités personnalisées pour l'identification d'entités spécifiques à un domaine.
• Intégré à AWS pour un déploiement et une évolutivité aisés.

Pourquoi le choisir ? Pour les organisations qui utilisent déjà AWS, Amazon Comprehend offre une intégration transparente, une évolutivité et une facilité d'utilisation pour les applications NLP dans le nuage.

6. Stanford NLP

Vue d'ensemble :
Stanford NLP est une boîte à outils NLP à code source ouvert largement utilisée, développée par l'université de Stanford. Il offre une gamme d'outils et de modèles NLP basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe pour diverses tâches linguistiques.

Principales caractéristiques:

• Tokenisation, marquage des parties du discours et reconnaissance des entités nommées.
• Analyse des dépendances et résolution des coréférences.
• Disponible en plusieurs langues et hautement personnalisable.

Pourquoi le choisir ? Stanford NLP est parfait pour la recherche universitaire ou les entreprises qui ont besoin de fonctionnalités NLP complètes avec des algorithmes robustes pour l'analyse linguistique en profondeur.

7. Transformateurs à visage embrassant

Vue d'ensemble :
Hugging Face est réputé pour sa bibliothèque open-source, Transformers, qui fournit des modèles NLP de pointe, y compris des modèles pré-entraînés tels que BERT, GPT et T5. Hugging Face propose également une API facile à utiliser et un vaste écosystème pour les développeurs.

Principales caractéristiques:

• Modèles pré-entraînés pour diverses tâches NLP, notamment la traduction, la réponse aux questions et le résumé de texte.
• Intégration facile avec TensorFlow et PyTorch.
• Permet un réglage fin pour répondre aux besoins spécifiques du domaine.

Pourquoi le choisir ? Hugging Face est un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent accéder à de puissants modèles pré-entraînés ou pour ceux qui ont besoin de flexibilité pour affiner les modèles pour des cas d'utilisation personnalisés.

8. TextRazor

Vue d'ensemble :
TextRazor est une API NLP conçue pour l'analyse de texte en temps réel. Il permet d'extraire des entités, des relations et des sujets à partir de documents textuels volumineux. Il fournit également aux utilisateurs une extraction d'entités très précise et personnalisable.

Principales caractéristiques:

• Reconnaissance des entités nommées, extraction des relations et analyse des dépendances.
• Classification thématique et création d'une taxonomie personnalisée.
• Analyse des sentiments et prise en charge multilingue.

Pourquoi le choisir ? TextRazor est idéal pour les applications en temps réel qui nécessitent une analyse approfondie, une extraction d'entités personnalisable et une classification robuste des textes.

9. MonkeyLearn

Vue d'ensemble :
MonkeyLearn est un outil d'analyse de texte basé sur l'IA qui offre une interface sans code pour les entreprises qui cherchent à tirer parti du NLP sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie. Il propose des solutions pour l'analyse des sentiments, l'extraction de mots-clés et la catégorisation.

Principales caractéristiques:

• Plate-forme sans code pour faciliter la création et l'intégration de modèles.
• Analyse de sentiments, classification de textes et extraction de mots-clés.
• Modèles d'analyse de texte personnalisables en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise.

Pourquoi le choisir ? MonkeyLearn est parfait pour les entreprises ou les équipes qui n'ont pas de connaissances techniques et qui souhaitent intégrer des capacités PNL sans avoir besoin de coder.

10. Gensim

Vue d'ensemble :
Gensim est une bibliothèque open-source principalement axée sur la modélisation des sujets et l'analyse de la similarité des documents. Elle est largement utilisée pour traiter de grands volumes de textes non structurés et les transformer en connaissances grâce à des algorithmes d'apprentissage non supervisés.

Principales caractéristiques:

• Modélisation de sujets avec des techniques telles que l'allocation de dirichlet latent (LDA).
• Comparaison de similarité de documents et enchâssement de mots.
• Traitement efficace de la mémoire des grands ensembles de données textuelles.

Pourquoi le choisir ?: Gensim est un excellent outil pour les chercheurs et les scientifiques des données qui se concentrent sur la modélisation de sujets et le regroupement de documents dans des ensembles de données à grande échelle.

Utilisation du traitement du langage naturel dans l'analyse des données

Le traitement du langage naturel (NLP) joue un rôle important dans les domaines suivants analyse des données en permettant aux organisations d'extraire des informations à partir de données textuelles non structurées. Voici quelques-unes des principales utilisations du NLP dans l'analyse des données :

1. Analyse du sentiment

• Application: Les entreprises utilisent la PNL pour analyser les commentaires des clients, les messages sur les médias sociaux et les critiques afin d'évaluer le sentiment du public à l'égard de leurs produits ou services.
• Bénéfice: Cela permet de comprendre les opinions et les préférences des clients, d'orienter les stratégies de marketing, d'améliorer les produits et de gérer la réputation de la marque.

2. Classification des textes

• Application: Les algorithmes NLP peuvent classer le texte dans des catégories prédéfinies, comme la détection du spam dans les courriels ou la catégorisation des tickets d'assistance en fonction de l'urgence ou du sujet.
• Bénéfice: L'automatisation du processus de classification permet de gagner du temps, d'améliorer l'efficacité et la précision de la catégorisation des données.

3. Reconnaissance des entités nommées (NER)

• Application: Le NER identifie et classifie les entités clés (par exemple, les noms, les organisations, les lieux) dans les données textuelles, ce qui est essentiel pour l'extraction de données dans divers domaines tels que la finance, les soins de santé et le marketing.
• Bénéfice: En identifiant les entités importantes, les entreprises peuvent rationaliser leurs processus de collecte de données et obtenir des informations précieuses à partir de données structurées et non structurées.

4. Connaissance et segmentation de la clientèle

• Application: La PNL permet d'analyser les interactions avec les clients et le retour d'information afin de segmenter les clients en fonction de leur comportement, de leurs préférences et de leurs besoins.
• Bénéfice: Cela permet de cibler les efforts de marketing et de personnaliser les expériences des clients, ce qui améliore l'engagement et la satisfaction.

5. Modélisation des sujets

• Application: Les techniques NLP, telles que Latent Dirichlet Allocation (LDA), permettent d'identifier les thèmes sous-jacents dans une collection de documents ou de données textuelles.
• Bénéfice: Les organisations peuvent découvrir des tendances et des informations à partir de vastes corpus de textes, ce qui facilite la prise de décisions stratégiques et le développement de contenu.

6. Chatbots et assistants virtuels

• Application: Le NLP alimente les chatbots et les assistants virtuels qui interagissent avec les utilisateurs en langage naturel, en répondant à leurs questions, en leur fournissant des informations et en les aidant dans leurs tâches.
• Bénéfice: Ces outils améliorent l'efficacité de l'assistance à la clientèle, réduisent les délais de réponse et améliorent la satisfaction des utilisateurs.

7. Recherche et récupération d'informations

• Application: La PNL améliore les moteurs de recherche et les systèmes de recherche d'informations en permettant aux utilisateurs d'effectuer des recherches à l'aide de requêtes en langage naturel.
• Bénéfice: L'amélioration des capacités de recherche permet d'obtenir des résultats plus pertinents et d'améliorer l'expérience de l'utilisateur, en particulier dans les environnements à forte densité de contenu.

8. Résumé de texte

• Application: Les techniques NLP peuvent générer automatiquement des résumés de longs documents, d'articles ou de rapports.
• Bénéfice: Les utilisateurs peuvent ainsi saisir rapidement les points clés sans avoir à lire de longs textes, ce qui leur permet de gagner du temps et d'améliorer la consommation d'informations.

9. Détection de la fraude et gestion des risques

• Application: Les institutions financières utilisent la PNL pour analyser les descriptions de transactions, les communications avec les clients et les rapports afin de détecter des schémas inhabituels ou des fraudes potentielles.
• Bénéfice: Des capacités de détection accrues réduisent les risques financiers et améliorent la conformité réglementaire.

10. Analyse de la voix

• Application: Le NLP est appliqué à l'analyse des interactions vocales, à la conversion du langage parlé en texte et à l'extraction d'informations à partir des données des centres d'appel.
• Bénéfice: Les organisations peuvent surveiller les interactions avec les clients, évaluer la qualité du service et obtenir des informations exploitables pour améliorer les processus.

Conclusion

Le NLP est au cœur de la prochaine vague de transformation induite par l'IA dans tous les secteurs d'activité. Qu'il s'agisse d'automatiser le service client ou d'extraire des informations d'énormes ensembles de données textuelles, les outils et plateformes ci-dessus offrent les capacités nécessaires pour exploiter efficacement les données linguistiques. Que vous recherchiez des solutions basées sur le cloud comme Google Cloud NLP et Azure Text Analytics ou des outils open-source plus personnalisables comme SpaCy et Stanford NLPIl existe une solution de PNL qui répond aux besoins de votre entreprise.

Chacun de ces outils a ses points forts et est conçu pour servir différents aspects de la PNL. Tenez compte de vos besoins spécifiques lorsque vous choisissez celui qui convient à votre projet. Pour en savoir plus, contactez Carmatec.

Questions fréquemment posées

1. Quels sont les outils et les plateformes de traitement du langage naturel les plus populaires ?

Parmi les outils et plateformes NLP les plus populaires figurent Google Cloud Natural Language API, IBM Watson Natural Language Understanding, SpaCy, Microsoft Azure Text Analytics et Amazon Comprehend. Ces outils offrent diverses fonctionnalités telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la traduction.

2. Comment choisir l'outil PNL adapté à mes besoins ?

Le choix de l'outil NLP approprié dépend de plusieurs facteurs, notamment de votre cas d'utilisation spécifique (par exemple, l'analyse des sentiments, les chatbots), de la facilité d'intégration avec les systèmes existants, de l'évolutivité, des fonctionnalités disponibles et du budget. Il est essentiel d'évaluer les outils en fonction de leurs capacités, de leur documentation et de leur support.

3. Puis-je utiliser plusieurs outils de PNL en même temps ?

Oui, vous pouvez utiliser plusieurs outils NLP conjointement afin de tirer parti de leurs atouts uniques. Par exemple, vous pouvez utiliser SpaCy pour le prétraitement et la tokenisation, puis appliquer l'analyse des sentiments à l'aide d'IBM Watson. L'intégration de différents outils peut améliorer vos capacités NLP et fournir des informations plus complètes.

4. Ces outils NLP conviennent-ils à des utilisateurs non techniques ?

Certaines plateformes NLP, comme MonkeyLearn, offrent des interfaces conviviales et des options sans code, ce qui les rend adaptées aux utilisateurs non techniques. Cependant, des outils plus avancés, comme SpaCy ou Stanford NLP, peuvent nécessiter des connaissances en programmation et une bonne maîtrise des concepts d'apprentissage automatique.

5. Quels sont les coûts associés à l'utilisation des outils et des plateformes de la PNL ?

Les coûts varient considérablement en fonction de l'outil et de son modèle de tarification. Certains outils, comme Google Cloud Natural Language API et Microsoft Azure Text Analytics, sont facturés en fonction de l'utilisation, tandis que d'autres peuvent avoir des frais mensuels fixes. Les outils open-source comme SpaCy et Gensim sont gratuits, mais vous pouvez avoir à supporter des coûts liés à l'infrastructure ou au déploiement. Il est important d'évaluer la structure tarifaire de chaque outil en fonction de l'utilisation que vous prévoyez d'en faire.