Le traitement automatique du langage naturel (ou NLP pour "Natural Language Processing") est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la compréhension et l'analyse du langage humain par les ordinateurs. NER ou Named Entity Recognition, une technique basée sur le NLP, est une solution qui permet d'extraire automatiquement de l'information de documents textuels, audio ou vidéo.
Concrètement, cela signifie que les ordinateurs peuvent comprendre le langage naturel, comme les emails, les tweets, les articles de journaux et en extraire de l’information. Grâce au NLP, on peut analyser des données textuelles à grande échelle et en extraire des informations précieuses. Une application clé du NLP est la reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition, NER), qui se concentre sur la reconnaissance et l’étiquetage de différents types d'entités (entités) telles que les noms, les lieux, les dates, les emails, etc., permettant d’extraire automatiquement des informations spécifiques de documents textuels, audio et vidéo. La mise en œuvre de NER implique l’écriture de code qui suit une documentation spécifique et des exemples, particulièrement dans des contextes comme l'utilisation d'Azure AI Language. Pour traiter le langage naturel, le NLP utilise des modèles statistiques et des réseaux neuronaux profonds ("Deep Learning"). Ces modèles sont entraînés sur de vastes ensembles de données linguistiques afin de développer une compréhension du langage et de ses structures.
Le NLP trouve de nombreuses applications dans la vie quotidienne, notamment les assistants vocaux, les systèmes de traduction automatique, les chatbots, la recherche d’informations, l’analyse des réseaux sociaux et la classification automatique de documents. Un exemple concret de projet réalisé avec l’aide d’Innovatiana a consisté en la labellisation de milliers d’annonces immobilières pour entraîner un modèle NLP. Des informations telles que la superficie des biens, le nombre de chambres, les équipements disponibles, et bien plus encore ont pu être extraites automatiquement à partir de données non structurées.
5 points-clés pour réussir vos projets de labellisation NLP multilingues
1. Définir des directives claires (consignes de labellisation de vos documents textuels)
Lors de la labellisation des données pour le NLP, il est essentiel d’établir des directives précises pour les Data Labelers, y compris pour l’application de la reconnaissance des entités nommées (NER) dans divers projets. Ces directives doivent couvrir les différents aspects à annoter, tels que les entités nommées, les relations, les sentiments, etc., et expliquer comment intégrer efficacement la NER dans l’application de l’utilisateur. La reconnaissance d’entité joue un rôle déterminant dans l’identification et la classification des entités dans des textes non structurés. Elle est par exemple fondamentale pour la pseudonymisation des données personnelles dans les documents et l'analyse de textes non structurés, facilitant ainsi la protection de la vie privée et l'extraction d'informations pertinentes.
En outre, l'utilisation de la reconnaissance d'entité dans Azure AI Language pour identifier et classer les entités, le processus d’étiquetage des entités dans le texte à l’aide de NER dans Amazon SageMaker Ground Truth, et la création de tâches d’étiquetage pour la reconnaissance d’entité en utilisant l’API SageMaker sont des exemples de son application pratique. Des exemples et des instructions détaillées doivent être fournis pour aider les annotateurs à comprendre les attentes et les applications pratiques de la NER, telles que l’indexation de documents, l’organisation d’informations, les systèmes de réponse aux questions et d’autres tâches de NLP.
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2. Former les annotateurs aux techniques de labellisation IA
Il est nécessaire de former les Data Labelers sur les tâches spécifiques de labellisation. Ils doivent être familiarisés avec les directives, les objectifs et les critères de qualité. Une formation pratique et des sessions de révision régulières peuvent aider à améliorer la cohérence et la qualité des annotations.
3. Maintenir la cohérence du dataset
La cohérence est critique lors de la labellisation. Il est impératif que tous les annotateurs, ou "Data Labelers", appliquent de manière uniforme les mêmes critères et suivent les mêmes directives pour assurer l'homogénéité des annotations. Pour y parvenir, l'utilisation d'un guide détaillé ou d'un glossaire spécifique est fortement recommandée. Ces outils fournissent des références claires sur la terminologie et la méthodologie d'annotation, réduisant ainsi les variations individuelles et garantissant une plus grande précision des données.
4. Vérifier et valider les annotations
L'étape de vérification et de validation des annotations est essentielle pour maintenir la qualité et la fiabilité d'un jeu de données annoté. Cette procédure rigoureuse devrait inclure un contrôle qualité interne, où, par exemple, un responsable du labelling (Labeling Manager) au sein de l'équipe Innovatiana, supervise et examine les annotations pour s'assurer de leur exactitude. Durant cette phase, une équipe spécialisée passe en revue les annotations pour détecter et corriger les erreurs, les ambiguïtés et les incohérences. Cette démarche permet d'optimiser la qualité des données et d'assurer leur fiabilité pour les applications futures.
5. Itérer et améliorer
La labellisation NLP est un processus itératif, pour la reconnaissance d’entité et la reconnaissance d’entités nommées. Les organisations font face à des défis considérables dans la gestion de volumes importants de documents, et l'utilisation de la reconnaissance d'entités nommées (NER) peut aider à surmonter ces défis en extrayant automatiquement des informations des documents textuels, audio et vidéo.
Il est important de recueillir les retours d’expérience des Data Labelers et des utilisateurs finaux pour améliorer constamment la qualité des annotations et affiner les tâches de reconnaissance et de catégorisation des mots et des noms dans les projets NLP. Les erreurs et les difficultés rencontrées peuvent servir de base à de nouvelles directives ou à des ajustements du processus de labellisation, voire à un changement d’outil en cours de projet si les difficultés rencontrées avec la plateforme sont nombreuses et impactent négativement la qualité des données !
En suivant ces bonnes pratiques, il est possible de garantir des données de haute qualité pour entraîner les modèles de traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing) et obtenir des résultats fiables et précis.
