Quelles sont les différences entre les trois concepts de traitement du langage naturel NLP, NLU et NLG ?

Que sont la NLU, la NLP et la NLG ?

Explications des acronymes : NLU, NLP et NLG

Pour mieux comprendre ces trois technologies, il est tout d’abord de se pencher sur la signification des acronymes NLU, NLG et NLP :

• NLP signifie Natural Language Processing se traduit par Traitement du Langage Naturel (TLN) ou Traitement Automatique des Langues (TAL) en français
• NLU signifie Naturel Language Understanding ou compréhension du langage naturel en français
• NLG signifie Natural Language Generation ou génération du langage naturel en français

Maintenant que les acronymes NLU, NLG et NLP sont explicités, voici plus d’explication sur chacun de ces procédés liés au machine learning et à l’IA.

Différences entre NLP, NLU et NLG

Le processing, la compréhension et la génération du langage naturel sont tous des sujets liés et se rapportent tous à traiter des contenus parlés ou écrits. Compte tenu de l’inter complémentarité de ces trois technologies, elles sont souvent confondues mais elles connaissent cependant des différences et des spécificités propres à chacune.

Tout d’abord, il faut savoir que la NLU et la NLG ne sont que des composants de la NLP qui cherche à convertir des données linguistiques non structurées en un format de données structuré. L’objectif de du traitement du langage naturel NLP est de permettre aux machines de comprendre un contenu verbal ou un texte écrit de formuler des réponses contextuelles pertinentes.

Et pour réaliser cette tâche, la NLP utilise la compréhension du langage naturel NLU qui cherche à déterminer le sens d’une phrase en fonction de la sémantique, de la grammaire et du contexte.

En savoir plus sur la NLU

Une fois l’analyse du texte réalisée et le sens du contenu soumis décodé, c’est au tour de la génération automatique du langage NLG de faire son entrée. Cette solution permet de créer des contenus et d’expliciter les données soumises au départ pour qu’elles soient facilement comprises par les humains. Elle permet aussi de générer des réponses pertinentes et plus humaines lors d’interactions automatisées avec des individus comme dans les chatbots d’assistance client sur les sites Internet. En fonction des intentions clés, l’algorithme génère une réponse ou un dialogue en se basant sur les modèles d’apprentissage fournis.

En savoir plus sur la NLG

Pour résumer, concrètement, la NLU et la NLG sont les deux sous-technologies qui permettent un véritable traitement automatique des langues et ainsi de comprendre les réelles intentions et informations transmises via un texte, un discours ou un ensemble de données.

Comment fonctionnent les technologies NLP, NLG et NLP ?

La Natural Language Processing et ses sous-domaines NLU et NLG utilisent de multiples procédés issus de diverses disciplines dont l’intelligence artificielle, l’informatique, la data science, le machine learning, l’analyse de texte ou encore les sciences du langage comme la sémantique.  Combiner toutes ces disciplines permet d’apporter un apprentissage complet aux ordinateurs qui vont être capables de comprendre et d’interpréter le langage humain qu’il soit sous forme écrite ou verbale.

C’est en soumettant des volumes colossaux de données d’exemple, discours oraux et textes écrits, que les machines vont développer leur apprentissage des langues et ainsi pouvoir traiter automatiquement les contenus qui leur sont soumis. L’humain peut assister cet apprentissage en apportant des corrections, des contraintes ou des instructions supplémentaires afin de personnaliser la formation de la machine et la prendre plus pertinente dans le domaine dans laquelle elle est utilisée.

Comment utiliser les solutions de traitement automatique du langage ?

Le traitement automatique des langues et ses sous-ensembles sont utilisés dans de nombreux domaines d’application aujourd’hui.

Dans le domaine médical, la NLP, couplée à la NLU et à la NLG, permet de simplifier la compréhension de diagnostic médicaux en apportant une synthèse des données recueillies et permet ainsi aux équipes de gagner en efficacité et en temps.

Dans le domaine BtoC, ces technologies aident les équipes à générer des rapports d’activité et sont très utiles pour le service client et le customer care. En compilant les données de feedbacks de nombreux clients, la NLP, la NLU et la NLG permettent une meilleure compréhension des attentes et besoins du client. L’entreprise obtient des informations sur les points à améliorer et ses points forts en termes d’expérience client et de gestion de la relation.