Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel, souvent appelé NLP (Natural Language Processing), est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Il vise à donner aux platformes la capacité d’interpréter, de produire ou de traduire le langage humain sous sa forme écrite et/ou orale. Des algorithmes et des modèles statistiques sont utilisés pour analyser, comprendre et synthétiser le langage humain. Ceci peut être accompli par l’utilisation d’une variété de techniques.
Alors, quel est l’objectif du NLP ?
Voici des exemples d’utilisations fréquentes du traitement du langage naturel :
- Analyser des textes et les placer dans des catégories : classer un texte selon un ensemble de critères prédéterminés.
- Reconnaître les noms propres : processus consistant à localiser et à extraire des informations pertinentes d’un texte, comme une liste de noms.
- Déterminer les sentiments sous-jacents exprimés dans un document ou une revue. Cela est aussi connu sous le nom “d’analyse des sentiments”.
- Traduction automatique de textes : faire correspondre le sens d’un texte d’une langue à une autre.
- Résumé de texte : création d’une version condensée d’un texte qui en conserve le sens essentiel.
- Convertir un texte écrit en langage parlé et vice versa, connu sous le nom de technologie « text-to-speech » ou « speech-to-text ».
- Chatbots : développés via le processus consistant à apprendre aux ordinateurs à reconnaître et à interagir avec les interactions humaines.
Quels sont les avantages de l’utilisation du NLP ?
Le NLP n’est pas seulement utilisé dans le domaine médical et commercial ; il est aussi utilisé dans le service client, pour améliorer l’expérience client, et dans la vente en ligne.
Le secteur financier utilise le NLP pour évaluer les tendances du marché afin d’anticiper la valeur des actions. Le secteur de la santé l’utilise pour extraire des données des dossiers médicaux électroniques.
Dans le domaine de la vente au détail en ligne, le NLP est utilisé pour extraire des informations des évaluations de produits afin d’améliorer les résultats de recherche. Dans le domaine du service client, par exemple, le traitement du langage naturel est utilisé pour développer des robots de conversation capables de répondre aux questions des clients et d’analyser les données de feedback afin d’améliorer l’entreprise dans son ensemble.
Cependant, le traitement du langage naturel est encore un domaine d’étude en développement avec de nombreuses questions sans réponse, comme la façon de traiter les phrases contextuelles et l’ambiguïté.
L’objectif de la recherche sur le traitement du langage naturel est de créer des modèles capables d’interpréter et de produire le langage humain aussi bien qu’un être humain.
Afin d’obtenir des informations utiles à partir des divers textes et commentaires des utilisateurs accessibles sur le web, le traitement du langage naturel (NLP) est apparu comme un outil crucial.
Le NLP et le feedback client
Si vous voulez savoir ce que les clients finaux pensent de votre produit ou service, vous devez analyser leurs feedbacks. Cependant, ces informations sont difficiles à analyser. Grâce au traitement du langage naturel, vous pouvez obtenir des informations précieuses à partir de données qualitatives telles que les enquêtes en ligne, les évaluations de produits et les publications sur les réseaux sociaux, afin d’améliorer votre entreprise.
Les entreprises peuvent bénéficier du traitement du langage naturel (NLP) de plusieurs façons lorsqu’il s’agit de passer au crible les feedbacks. Celles-ci peuvent examiner des éléments tels que la fréquence des mots, le regroupement de mots et l’analyse des sentiments. De manière générale, toutes ces méthodes sont classées dans l’analyse de texte.
Feedier vous aide à centraliser toutes vos données de feedback en une seule platforme. Elle vous donne accès à une plateforme analytique interactive et précise qui utilise des techniques de Machine Learning et de NLP pour vous aider à mieux comprendre chaque parcours client.
Fréquence d’apparition des verbatim
Le type le plus élémentaire d’analyse de texte consiste à compter le nombre de fois où certains sujets ou certaines phrases sont mentionnés.
Si votre outil fait apparaître un thème commun dans les feedbacks des clients, vous saurez qu’il s’agit d’un domaine à améliorer. Gardez à l’esprit que cela ne vous dit pas pourquoi vos consommateurs ne sont pas satisfaits de votre service ; cela indique seulement la fréquence à laquelle cette préoccupation particulière est exprimée.
Le processus de regroupement des verbatim
Le regroupement de mots est une fonction de l’analyse de texte qui permet d’analyser les relations entre des phrases apparentées.
La fréquence de ces verbatim peut être déterminée. Lorsque nous parlons de la fréquence des mots d’un texte, nous parlons du nombre moyen de fois où un mot ou une phrase apparaît dans le texte.
Analyse des sentiments
Enfin, l’analyse des sentiments est un sous-ensemble de l’analyse de texte. Comme nous l’avons vu dans cet article, il s’agit d’aller au fond des véritables sentiments de vos clients à l’égard de votre produit ou service. L’analyse des sentiments est réalisée à l’aide d’un outil d’analyse de texte en comparant la fréquence des mots positifs, négatifs et neutres.
En résumé
En résumé, le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Il s’intéresse à l’interaction qui se produit entre le digital et les langues humaines. En outre, il possède une vaste panoplie de techniques et d’applications ; de nombreuses questions restent sans réponse dans ce domaine. Elle fait l’objet d’un développement constant.
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