Les 5 projets présentés ici illustrent concrètement comment machines et algorithmes comprennent et génèrent le langage humain. En démarrant par la tokenisation jusqu’à la traduction, ils dévoilent les fondations indispensables du NLP à manipuler sans détour ni abstraction inutile.
3 principaux points à retenir.
- La tokenisation est la base pour transformer le texte brut en unités exploitables.
- Les modèles de reconnaissance d’entités nommées (NER) permettent de donner du sens pratique au texte, en identifiant personnes, dates, organisations.
- L’apprentissage du text generation et de la traduction via seq2seq offre une vue complète des pipelines NLP modernes.
Comment fonctionne la tokenisation en NLP
La tokenisation, c’est un peu le rite de passage incontournable dans le monde du traitement du langage naturel (NLP). Quand on parle de faire parler une machine, la première étape consiste à décomposer le texte brut en unités plus petites, appelées tokens. Ces unités peuvent être des mots, des sous-mots ou même des caractères. Pourquoi est-ce si important ? Parce qu’il s’agit d’une opération cruciale pour permettre à nos ordinateurs de réellement comprendre ce que nous disons.
Il existe plusieurs méthodes de tokenisation, mais deux grandes stars se distinguent dans le monde du NLP : WordPiece et Byte Pair Encoding (BPE). WordPiece, utilisé par BERT, segmente les mots en sous-unité, ce qui améliore la gestion des mots rares ou mal orthographiés. Par exemple, si le modèle rencontre un mot comme « unicorn » qu’il n’a jamais vu, il peut le segmenter en « uni » et « corn ». Ainsi, même si le mot estfourre-tout, le modèle est capable d’en saisir le sens en utilisant ses morceaux. De son côté, BPE, qui fait des merveilles avec GPT, opère un peu différemment. Il commence par traiter chaque caractère comme un token, puis fusionne par paires les séquences les plus fréquentes. Ça permet d’avoir une flexibilité d’action sur des mots complexes ou composés.
Prenons un exemple simple de créer un tokenizer personnalisé en Python en utilisant la bibliothèque Hugging Face :
Entre nous, on le sait bien, faire appel à un consultant en automatisation intelligente et en agent IA, c’est souvent le raccourci le plus malin. On en parle ?
from transformers import BertTokenizer
# Initialiser le tokenizer Bert
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Exemple de texte
text = "J'adore les perroquets !"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
Ce qui est beau avec la segmentation en sous-unité, c’est qu’elle permet aux modèles de mieux gérer les ressemblances et les inexactitudes dans le langage, ce qui est crucial pour la performance des systèmes de NLP. En un mot : comprendre le texte, ce n’est pas juste une question de savoir lire, c’est aussi savoir découper l’information pour lui donner un sens.
Passons maintenant à un tableau comparatif des méthodes populaires de tokenisation en NLP :
| Méthode | Usage | Avantages |
|---|---|---|
| WordPiece | Modèles comme BERT | Gère les mots rares, capable de segmentation fine |
| BPE | Modèles comme GPT | Adaptabilité aux séquences fréquentes, simple à mettre en œuvre |
Pour ceux qui souhaitent approfondir le sujet, découvrez cet article captivant sur le mécanisme de la tokenisation.
Comment reconnaitre les entités dans un texte avec le NER
La reconnaissance d’entités nommées, souvent abrégée en NER, est un art et une science à la fois. Imaginez un détective capable d’identifier des suspects, des lieux et des événements au milieu d’un océan d’informations. C’est exactement ce que fait NER : elle extrait des informations clés d’un texte, comme les noms d’organisations, de dates ou de montants. Par exemple, si je vous dis « Apple a annoncé un bénéfice record de 100 milliards de dollars », un bon système NER devrait capter « Apple » comme une organisation, « 100 milliards de dollars » comme un montant, et peut-être même identifier l’année précise de cette annonce si vous lui fournissez le contexte nécessaire.
Utiliser des modèles pré-entraînés peut sembler intimidant, mais des bibliothèques comme spaCy ou Hugging Face rendent cette tâche bien plus accessible. Ces outils vous permettent d’appliquer des modèles de NER prêts à l’emploi pour extraire rapidement des entités sans avoir à jongler avec des algorithmes complexes. Si vous suivez les tutoriels, vous verrez comment introduire votre texte dans le modèle et obtenir des prédictions d’entités. Vous pourrez alors visualiser comment celui-ci interprète les données et les structure.
Poussons les choses un peu plus loin. Si vous voulez créer votre propre modèle personnalisé, il existe une voie passionnante qui passe par un processus de fine-tuning de BERT, que ce soit avec PyTorch ou TensorFlow. Cela vous permet d’adapter le modèle à votre propre ensemble de données, ce qui est particulièrement puissant si vous travaillez dans un domaine spécifique, comme la santé ou la finance.
import spacy
# Charger le modèle spaCy pré-entraîné
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Exemple de texte
text = "Apple a annoncé un bénéfice record de 100 milliards de dollars."
# Traitement du texte
doc = nlp(text)
# Affichage des entités détectées
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
Dans cet exemple simple, vous introduisez une phrase dans le modèle, et il retourne les entités reconnues, ainsi que leur type. Ce genre de fonctionnalité pratique est au cœur de nombreuses applications business modernes. En effet, le NER n’est pas seulement une tendance passagère : il est essentiel pour l’automatisation des données, la recherche d’informations, et même les stratégies de marketing. Chaque fois que vous cherchez à extraire des insights d’un texte, NER est votre meilleur allié.
Quelle place pour la classification de texte avec BERT
La classification de texte, focalisée sur l’analyse de sentiment, est un projet si accessible qu’il pourrait presque être considéré comme un rite de passage pour quiconque s’aventure dans le monde du traitement du langage naturel (NLP). Mais alors, qu’est-ce que c’est exactement ? Imaginez que vous disposiez d’une base de données de commentaires clients. Votre mission, si vous l’acceptez, est de regroupere ces avis selon trois catégories : positif, négatif et neutre. Cela peut sembler simple, mais pour une machine, c’est un vrai défi !
Pour s’attaquer à cette tâche, on commence par charger un jeu de données étiqueté, et c’est là que débute le fun ! En utilisant Hugging Face et son modèle pré-entraîné BERT, vous aurez tout ce qu’il vous faut pour donner vie à votre projet. Qu’est-ce que BERT, demandez-vous ? C’est un acronyme bien connu dans le monde du NLP, signifiant ‘Bidirectional Encoder Representations from Transformers’. Grâce à ces capacités, BERT permet de comprendre le contexte d’un mot en tenant compte des mots qui l’entourent.
La première étape consiste donc à tokeniser le texte. C’est-à-dire le transformer en petits morceaux que la machine peut traiter. Pensez-y comme à des mots puzzle qu’il faut assembler pour donner un sens. Ensuite, il faut faire le fine-tuning du modèle BERT sur notre jeu de données spécifique. Cela signifie que vous allez adapter BERT afin qu’il apprenne à reconnaître les différences subtiles dans le langage qui déterminent l’humeur d’un avis.
Enfin, une fois que votre modèle est prêt, il ne reste plus qu’à l’appliquer pour classer de nouveaux textes. Pour contextualiser, voici un exemple de pipeline Python minimaliste :
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Chargement des données
train_texts = ["I love this product!", "This is the worst thing ever...", "It's okay, not great"]
train_labels = [1, 0, 2] # 1: positif, 0: négatif, 2: neutre
# Tokenisation
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)
# Entraînement et prédictions... (à compléter selon la doc Hugging Face)
Ce projet offre non seulement une jolie vue d’ensemble sur la chaîne de traitement du langage, mais il permet également de saisir comment une machine peut apprendre à comprendre le langage humain. Un peu comme un enfant qui apprend à parler, mais avec des algorithmes à la place des mots, n’est-ce pas fascinant? Pour approfondir vos connaissances sur les techniques en NLP, visitez ce lien. Les possibilités sont infinies, et la compréhension des sentiments peut véritablement transformer la façon dont vous interagissez avec les données. Qu’attendez-vous pour vous lancer dans l’aventure ?
Comment générer du texte avec des réseaux de neurones récurrents
La génération de texte par séquence, c’est un peu comme faire du tir à l’arc à l’aveugle. Vous visez un mot à la fois, en vous laissant guider par les flèches des précédents. Au cœur de cette mécanique se trouvent les modèles RNN (réseaux de neurones récurrents) et LSTM (Long Short-Term Memory), qui excellent dans la gestion des séquences. Ces architectures, conçues pour traiter des données sous forme de séquences, captent le contexte passé pour influencer le mot suivant. Peu importe si vous générez du texte pour des dialogues ou des histoires, l’important est d’avoir une vision globale de la phrase.
Mais toute médaille a son revers. Les RNN classiques souffrent de problèmes de vanishing gradient, ce qui signifie qu’au fur et à mesure que la séquence s’allonge, ils perdent de l’information cruciale. Les LSTM viennent à la rescousse en possédant une mémoire à court et long termes qui leur permet de conserver les informations des mots précédents tout en ignorant ce qui n’est pas pertinent. En gros, les LSTM sont les gardiens des souvenirs pertinents.
Pour illustrer tout cela, voici un exemple de code Python qui développe un petit modèle LSTM capable de générer du texte à partir d’un corpus :
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# Préparation du corpus
text = "Voici un exemple de génération de texte."
chars = sorted(list(set(text)))
char_to_idx = {char: idx for idx, char in enumerate(chars)}
idx_to_char = {idx: char for idx, char in enumerate(chars)}
# Création des séquences
seq_length = 5
X = []
y = []
for i in range(len(text) - seq_length):
X.append([char_to_idx[char] for char in text[i:i + seq_length]])
y.append(char_to_idx[text[i + seq_length]])
X = np.reshape(X, (len(X), seq_length, 1))
X = X / float(len(chars))
y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes=len(chars))
# Création du modèle LSTM
model = keras.Sequential()
model.add(layers.LSTM(128, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(layers.Dense(len(chars), activation='softmax'))
# Compilation et entraînement
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=100)
# Génération de texte
start = np.random.randint(0, len(X)-1)
pattern = X[start]
generated_text = ''
for i in range(50): # Générer 50 caractères
prediction = model.predict(pattern.reshape(1, seq_length, 1), verbose=0)
index = np.argmax(prediction)
result = idx_to_char[index]
generated_text += result
pattern = np.append(pattern, index / float(len(chars)))
pattern = np.delete(pattern, 0)
print(generated_text)
Dans le code ci-dessus, nous construisons un modèle LSTM primitif qui apprend à partir d’un petit corpus. Les concepts de sampling, temperature, et beam search permettent de moduler la créativité du texte généré. Avec une température basse, le modèle devient plus sûr de lui et produit un texte plus prévisible. En revanche, une température plus élevée encourage la diversité, mais prend le risque de générer des passages moins cohérents. En utilisant le beam search, le modèle explore différentes voies de génération pour obtenir le résultat optimal.
Tout cela pour dire que cette mécanique du texte n’a rien de magique, mais repose sur des principes bien détaillés. D’où la nécessité de se plonger dans ces projets pour comprendre comment les mots peuvent s’imbriquer de manière logique et cohérente.
Comment fonctionne la traduction automatique seq2seq
Le modèle Seq2Seq, ou séquence à séquence, est une architecture magnifique qui a révolutionné la traduction automatique. À la base, le modèle utilise un encodeur et un décodeur, deux réseaux de neurones qui travaillent en tandem pour transformer une phrase source en une phrase cible dans une autre langue. Imaginez l’encodeur comme un traducteur qui écoute attentivement chaque mot de la phrase d’origine, la comprend et la résume dans un format que le décodeur peut traiter.
L’encodeur prend chaque mot de la phrase source, l’analyse et le convertit en un vecteur de caractéristiques, souvent exprimé comme un état caché. Cette représentation compacte encapsule la signification de la phrase. Ensuite vient le décodeur, qui prend cette sortie de l’encodeur et génère la phrase dans la langue cible, mot après mot. Il commence généralement avec un symbole de début de séquence, puis prédit chaque mot en se basant à la fois sur l’état caché et sur le mot précédemment généré.
Mais voici le twist : le mécanisme d’attention, qui améliore considérablement la qualité des traductions en permettant au décodeur de « faire attention » à différentes parties de la phrase source pour chaque mot qu’il génère. Cela signifie que le décodeur n’est pas lié uniquement à l’état caché de l’encodeur, mais peut accéder à tous les états précédents, ce qui le rend beaucoup plus efficace pour des phrases longues et complexes.
Pour préparer le modèle, il faut construire un corpus parallèle, c’est-à-dire un ensemble de phrases sources et leurs traductions. L’entraînement du modèle se fait en ajustant ses paramètres pour minimiser la différence entre la sortie générée et la phrase cible réelle. Cela nécessite souvent beaucoup de données et de puissance de traitement, car le modèle apprend en répétant ce processus.
Voici un exemple simple en PyTorch illustrant la structure d’un encodeur et d’un décodeur :
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, emb_dim, hidden_dim):
super(Encoder, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
self.rnn = nn.GRU(emb_dim, hidden_dim)
def forward(self, input):
embedded = self.embedding(input)
output, hidden = self.rnn(embedded)
return hidden
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, output_dim, emb_dim, hidden_dim):
super(Decoder, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)
self.rnn = nn.GRU(emb_dim, hidden_dim)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, input, hidden):
embedded = self.embedding(input)
output, hidden = self.rnn(embedded, hidden)
prediction = self.fc(output)
return prediction, hidden
Enfin, pour évaluer la qualité des traductions, on utilise des métriques telles que le score BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), qui compare les n-grams des sorties générées et des références de traduction. Un score élevé indique que les traductions générées sont de bonne qualité et proches des traductions humaines. Pour une exploration plus approfondie du modèle Seq2Seq et du mécanisme d’attention, vous pouvez consulter cet article ici.
Comment ces projets simplifient-ils la découverte du NLP pour un débutant ?
Ces cinq projets couvrent les bases incontournables du NLP : de la découpe du texte en éléments exploitables jusqu’à la traduction multilingue, en passant par la reconnaissance d’entités et la génération automatique de texte. Chaque projet est une brique concrète qui vous permet de comprendre et manipuler les algorithmes derrière les technologies linguistiques actuelles. Les bénéfices sont immédiats : vous ne verrez plus le NLP comme un objet abstrait, mais comme un ensemble de méthodes maîtrisables et applicables, indispensables à quiconque veut aller au-delà de la théorie pour faire parler les données textuelles efficacement.
FAQ
Qu’est-ce que la tokenisation en NLP ?
Pourquoi utiliser la reconnaissance d’entités nommées (NER) ?
Quelle est l’importance de la classification de texte avec BERT ?
Comment les réseaux LSTM aident-ils à générer du texte ?
Qu’est-ce qu’un modèle Seq2Seq en traduction automatique ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera cumule plus de dix ans d’expérience en data engineering, analyse et automatisation avec une appétence marquée pour l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel. Consultant et formateur reconnu, il accompagne professionnels et entreprises à transformer leurs données en insights actionnables, notamment grâce au NLP, qu’il vulgarise sans jargon inutile depuis de nombreuses années.