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Comment nettoyer une FAQ pour la rendre compréhensible par une IA

par | Mar 11, 2023 | gpt, NLP

En tant que datascientist, nous sommes souvent confrontés à des données brutales que nous devons transformer en des données exploitables, afin de prendre des décisions éclairées. Mais ne vous inquiétez pas, nous sommes là pour nettoyer ce chaos et trouver des trésors cachés.

Lorsqu’il s’agit de travailler avec des données textuelles, la phase de prétraitement est cruciale. Imaginons que vous souhaitiez déterminer si un e-mail est un spam, une tentative de hameçonnage ou non, en se basant uniquement sur son contenu. Pour y parvenir, il est essentiel de transformer les données textuelles brutes en données numériques que les algorithmes de Machine Learning peuvent comprendre et exploiter.

Cette phase de prétraitement implique plusieurs étapes clés, telles que le nettoyage, la normalisation, la tokenisation, le stemming et la lemmatisation. Tout d’abord, nous nettoyons les données en supprimant les urls, les émojis et autres éléments indésirables. Ensuite, nous normalisons les données en les passant en minuscules, en supprimant les chiffres, la ponctuation, les symboles et les stopwords comme  « le, la; les… ».

qu’est-ce que la normalisation des données ?

La tokenisation est la prochaine étape, qui consiste à découper le texte en plusieurs morceaux appelés tokens (voir l’article sur les vecteurs). Par exemple, la phrase « Vous trouverez en pièce jointe le document en question » sera découpée en « Vous », « trouverez », « en pièce jointe », « le document » et « en question ». Cette étape est importante car elle permet de capturer l’essence du texte et de le représenter de manière numérique. on parle de forme canonicale du mot ou sa racine.

Le stemming est une autre étape qui permet de réduire les variations des mots en ne conservant que leur racine. Par exemple, « trouverez » deviendrait « trouv ». La lemmatisation, quant à elle, est une méthode plus sophistiquée qui permet de supprimer uniquement les terminaisons inflexibles et d’isoler la forme canonique du mot, connue sous le nom de lemme. Par exemple, « trouvez » deviendrait « trouver ».

Enfin, il existe d’autres opérations de prétraitement telles que la suppression de chiffres des nombres, ponctuation et symboles, afin d’éliminer les données redondantes ou non pertinentes. transformer les emojis en mots. la normalisation des données est une étape cruciale dans le prétraitement du texte pour la classification : la normalisation est l’étape obligatoire dans le traitement des jeux de données.

En somme, la phase de prétraitement est un élément clé dans l’analyse de données textuelles. Elle permet de transformer des données brutes en données exploitables et représente souvent une étape fondamentale avant l’application des méthodes de Machine Learning.

Dans l’ensemble, le prétraitement des données textuelles est un processus complexe mais crucial pour les projets de NLP (Natural Language Processing). Il existe de nombreuses méthodes et approches pour transformer des données textuelles en données numériques. Les choix des méthodes dépendent des objectifs de l’analyse et des caractéristiques des données.

Alors, la prochaine fois que vous vous retrouverez face à un tas de données textuelles brutes, n’oubliez pas que le prétraitement est votre meilleur ami et qu’il peut vous aider à trouver les réponses que vous cherchez.

Paul.

Comment améliorer la gestion des mots clés et des phrases d’un corpus FAQ

par | Mar 11, 2023 | gpt, NLP

La NLP (Natural Language Processing) est une méthode de traitement du langage naturel qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain. Dans le domaine de l’assurance, la NLP peut être utilisée pour analyser les interactions entre les clients et les compagnies d’assurance, afin d’identifier les besoins des clients et d’améliorer l’expérience client globale.

Une des méthodes les plus courantes en NLP est celle des Transformers. Les Transformers sont des modèles de réseau de neurones profonds qui peuvent être entraînés pour comprendre le contexte des mots dans une phrase, afin de produire des représentations vectorielles de haute qualité des mots et des phrases.

En utilisant cette méthode, les compagnies d’assurance peuvent identifier les mots clés prioritaires dans les interactions avec les clients, afin de mieux comprendre leurs besoins et de proposer des solutions adaptées. Par exemple, dans une conversation avec un client qui se plaint d’un sinistre automobile, les mots clés prioritaires pourraient inclure « accident », « dommages », « assurance auto », « remboursement », etc.

Ces mots clés extraits du contextge peuvent être pondérés en fonction de leur importance dans la phrase ou le contexte global de l’interaction. Par exemple, dans la phrase « J’ai eu un accident de voiture hier soir et j’ai besoin d’aide pour remplir un constat amiable », le mot clé « accident » aurait une pondération plus élevée que le mot clé « constat amiable », car il est plus directement lié au besoin du client. faut donc éviter qu’un mot clé prenne le dessus sauf si sa rareté permet de le faire ressortir du lot.

En utilisant cette méthode de traitement, les compagnies d’assurance peuvent non seulement identifier les besoins des clients, mais aussi comprendre les tendances et les modèles dans les interactions, afin d’améliorer l’expérience client globale. Par exemple, si plusieurs clients se plaignent du temps de traitement des demandes de remboursement, la compagnie d’assurance peut prendre des mesures pour améliorer ce processus et ainsi améliorer la satisfaction des clients. La NLP et la méthode des Transformers sont des outils puissants pour les compagnies d’assurance qui cherchent à améliorer l’expérience client. En utilisant ces méthodes, les compagnies peuvent identifier les besoins des clients, comprendre les tendances et les modèles dans les interactions et proposer des solutions adaptées pour améliorer la satisfaction des clients.

Les mots clés prioritaires en NLP sont des mots qui sont particulièrement importants pour comprendre les besoins des clients dans les interactions avec les compagnies d’assurance. Cependant, il est important de noter que certains mots sont en réalité interdits ou considérés comme des stopwords, car ils peuvent fausser les résultats de l’analyse.

Par exemple, dans le domaine de l’assurance automobile, le mot « accident » est un mot clé important pour comprendre les besoins des clients. Cependant, le mot « crash » peut également être utilisé pour désigner un accident, mais il est considéré comme un mot interdit car il peut être utilisé de manière ambiguë (comme dans « j’ai crashé mon ordinateur ! »).

Pour améliorer la compréhension des interactions avec les clients, il est également possible d’utiliser des techniques de prétraitement de texte pour éliminer les stopwords, qui sont des mots courants qui n’ont pas beaucoup de signification en eux-mêmes. Par exemple, les stopwords pourraient inclure des mots tels que « le », « la », « de », « à », etc.

Ces techniques peuvent aider à améliorer la qualité de l’analyse de la NLP en éliminant les mots qui ne sont pas pertinents pour comprendre les besoins des clients. Cependant, il est important de prendre en compte le contexte global de l’interaction pour éviter de fausser les résultats.

Pour illustrer l’importance du contexte d’une phrase, voici une petite anecdote : un jour, une compagnie d’assurance a utilisé la NLP pour analyser les interactions avec les clients, en utilisant la technique des stopwords pour éliminer les mots courants. Cependant, ils ont rapidement réalisé que cela avait éliminé des mots clés importants tels que « assurance », ce qui a faussé les résultats de l’analyse. Heureusement, ils ont rapidement ajusté leur approche pour prendre en compte le contexte global et ont pu obtenir des résultats précis.

En conclusion, la NLP et les mots clés prioritaires sont des outils puissants pour comprendre les besoins des clients dans le domaine de l’assurance. Cependant, il est important de prendre en compte les mots clés interdits, les stopwords et le contexte global de l’interaction pour obtenir des résultats précis et fiables. Et surtout, n’oubliez pas que grâce à TALKR vous pouvez garder le sens de l’humour  avec vos clients en maitrisant l’interface de notre plateforme.

Pourquoi GPT a été adopté de manière fulgurante ?

par | Mar 11, 2023 | Callbot, Chatbot, gpt

Depuis leur création, les technologies de traitement du langage naturel ont connu une évolution fulgurante. Ces dernières années, l’une des innovations les plus marquantes dans ce domaine est le modèle de langage de l’IA GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui a rapidement été adopté par un grand nombre d’entreprises et de chercheurs. Dans cet article, nous allons examiner les raisons pour lesquelles GPT a été adopté de manière si rapide et pourquoi il est devenu l’un des modèles les plus populaires.

voici une liste des raisons pour lesquelles GPT a été adopté de manière fulgurante malgré certaines limites :

  1. Performance de pointe : GPT est capable de produire des résultats de pointe dans diverses tâches de traitement du langage naturel, notamment la génération de texte, la classification de texte, la traduction de texte et la réponse à des questions. Cette performance impressionnante a contribué à la popularité rapide de GPT.
  2. Pré-entraînement efficace : Le modèle GPT est pré-entraîné sur de vastes quantités de données non annotées, ce qui lui permet de généraliser de manière efficace à des tâches spécifiques avec un nombre relativement faible d’exemples d’entraînement. Cela signifie que les utilisateurs peuvent entraîner un modèle GPT pour une tâche spécifique avec moins d’exemples d’entraînement que les autres modèles de traitement du langage naturel.
  3. Facilité d’utilisation : GPT est relativement facile à utiliser par rapport à d’autres modèles de traitement du langage naturel, grâce à l’utilisation d’une architecture de transformer simple. Cela permet aux utilisateurs de s’entraîner sur leurs propres données avec moins de complexité.
  4. Large communauté de développeurs : GPT est soutenu par une grande communauté de développeurs, qui ont travaillé à son amélioration et à sa documentation. Cela a rendu l’apprentissage de l’utilisation de GPT plus facile et plus accessible à un plus grand nombre de personnes.
  5. Flexibilité : GPT peut être utilisé pour une variété de tâches de traitement du langage naturel, ce qui le rend polyvalent et adapté à de nombreux domaines différents. Cette flexibilité a contribué à son adoption rapide par des entreprises et des chercheurs de différentes industries.

Malgré ses avantages, GPT a aussi des limites, notamment en ce qui concerne la compréhension des nuances et des subtilités du langage, ainsi que sa tendance à reproduire des stéréotypes et des biais présents dans les données d’entraînement. Cependant, la facilité d’utilisation, la performance de pointe et la flexibilité de GPT continuent de le rendre attrayant pour un grand nombre d’utilisateurs.

La prochaine version de GPT, appelée GPT-4, devrait être encore plus puissante que ses prédécesseurs pour plusieurs raisons. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles GPT-4 sera plus puissant :

  1. Taille accrue du modèle : Les modèles GPT sont pré-entraînés sur de vastes quantités de données non annotées. La prochaine version de GPT, GPT-4, devrait avoir une taille de modèle beaucoup plus grande que les versions précédentes, avec probablement des centaines de milliards de paramètres. Cette taille accrue du modèle devrait améliorer sa capacité à comprendre les relations complexes entre les mots et les phrases, ce qui se traduira par une meilleure performance dans les tâches de traitement du langage naturel.
  2. Amélioration de la qualité des données d’entraînement : GPT-4 bénéficiera de l’utilisation de données d’entraînement plus diverses et de meilleure qualité. Cela permettra au modèle de mieux généraliser à des tâches de traitement du langage naturel plus complexes et de mieux représenter la diversité du langage humain.
  3. Amélioration de l’architecture : GPT-4 devrait bénéficier d’améliorations de l’architecture de l’IA, qui rendront le modèle plus efficace et plus rapide pour l’entraînement et l’inférence. Cela signifie que les utilisateurs pourront entraîner des modèles plus grands et plus précis en moins de temps.
  4. Intégration de la mémoire à long terme : GPT-4 devrait être capable de conserver des informations à long terme, ce qui permettra de meilleures performances dans des tâches de compréhension de texte et d’analyse de séquences temporelles.
  5. Utilisation de techniques d’apprentissage plus avancées : GPT-4 devrait intégrer des techniques d’apprentissage plus avancées, telles que le renforcement et l’apprentissage par imitation, pour améliorer ses performances dans certaines tâches de traitement du langage naturel.

En combinant toutes ces améliorations, la prochaine version de GPT devrait offrir une performance encore plus impressionnante dans les tâches de traitement du langage naturel. Cependant, il est important de noter que cela ne résout pas tous les problèmes, tels que la compréhension des nuances et des subtilités du langage et la réduction des biais présents dans les données d’entraînement.