Tout savoir sur la NLU ou compréhension du langage naturel

Qu’est-ce que la NLU ?

Définition

La dfn>NLU (acronyme de Natural Language Understanding) est une technologie liée à l’intelligence artificielle et au machine learning qui, comme son nom l’indique, a pour objectif d’automatiser la compréhension du langage naturel.

Cette solution intelligente est directement liée aux technologies de traitement du langage naturel (NLP en anglais pour Natural Language Processing) et a pour objectif de saisir la signification d’un texte dans son ensemble. Elle se concentre sur l’amélioration de la capacité des machines à comprendre le sens global qui se cache derrière les mots et dans les textes.

Concrètement, cette solution basée sur l’IA s’appuie sur des éléments fondamentaux des systèmes de traitement du langage naturel qui cartographient et classent les éléments et les structures linguistiques. La NLU cherche à comprendre de nombreuses connotations et les sens implicite dans la communication humaine telles que l’émotion, l’effort, l’intention ou l’objectif derrière la déclaration d’un individu.

La Natural Language Understanding est intrinsèquement liée à l’analyse conversationnelle et l’analyse des sentiments puisqu’elle permet l’interprétation et la réelle compréhension des énoncés et écrits.

Quelle différence entre NLU et NLP ?

Ces deux applications intelligentes sont souvent confondues, et à raison puisque la NLU est un sous-domaine du traitement du langage naturel NLP.

Pour faire simple, alors que la NLP vise à interpréter littéralement les écrits ou les conversations orales humaines, la NLU a pour objectif d’identifier les intentions et la signification réelle de ce qui est dit ou écrit. La compréhension est bien plus profonde et pointue avec la NLU qui s’attache au sens global du contenu à analyser.

Comment fonctionne la compréhension du langage naturel NLU ?

Comprendre le langage naturel : un réel défi

Le langage humain est fluide, complexe et plein de subtilités. Comprendre réellement un contenu implique non seulement une compréhension des mots et de la sémantique mais aussi des expressions, des tournures de phrases et du contexte. D’ailleurs, deux individus peuvent lire ou écouter le même contenu et repartir avec des interprétations complètement différentes.

Mais si les humains ont déjà du mal à harmoniser leurs compréhensions en raison de ces défis linguistiques, comment faire en sorte qu’une machine puisse interpréter correctement le sens d’un écrit ou d’un énoncé ?

De gros volumes de textes d’exemples sont soumis à une machine et à ses réseaux de neurones artificiels pour développer son apprentissage. Grâce à la soumission de toutes ces data et exemples, l’algorithme NLU approfondi sa connaissance du lexique, de la grammaire, de la sémantique et découvre les corrélations entre les mots et expressions. Après cet apprentissage, généralement supervisé par l’homme, la machine est capable de traiter un texte original et d’en saisir les subtilités.

Utilisation de la technologie NLU

Le domaine de la NLU est axé sur le développement de stratégies et de techniques pour comprendre le contexte et le sens profond d’écrits ou de paroles. Afin de catégoriser ou d’étiqueter des contenus avec une approche humaine, les systèmes NLU utilisent le machine learning en se basant à la fois sur des règles et sur des statistiques.

Utilisées ensemble, ces techniques se révèlent particulièrement efficaces pour résoudre des tâches telles que l’analyse de contenu, la modélisation de sujets, la traduction automatique ou encore la réponse pertinente aux questions. À grande échelle, les systèmes de compréhension du langage naturel permettent aux analystes de répartir de gros volumes de textes ou de commentaires oraux en groupes cohérents sans avoir à les traiter un par un.

La NLU chez Clarabridge : performance et pertinence

Clarabridge donne de l’importance aux mots. Plus d’une décennie d’investissement dans le NLP a été nécessaire pour développer le moteur Clarabridge NLU.

Notre solution utilise des techniques basées sur des règles et des techniques d’apprentissage automatique pour extraire, marquer et noter des concepts pertinents à des fins d’analyse dans le domaine de l’expérience client. Ainsi, le système de compréhension du langage naturel Clarabridge est capable de saisir l’émotion, l’effort, l’intention, la vulgarité ou toute autre subtilité permettant de saisir le sens d’un texte ou d’une conversation.

Aussi, les utilisateurs de la NLU Clarabridge peuvent personnaliser bon nombre de ces éléments pour refléter plus précisément leur activité, leurs cas d’utilisation et aux enjeux de leur secteur d’activité. En associant les textes originaux, les metadonnées source et les informations du client, les analystes et les équipes métier peuvent découvrir ce que les consommateurs veulent vraiment dire. Ils obtiennent ainsi des informations réellement exploitables dans la stratégie de l’entreprise et le programme d’expérience client.