Archives des NLP

à quoi sert la lemmatisation des mots dans le domaine du language ?

par krabatak | Mai 24, 2023 | NLP

La lemmatisation : simplifier le traitement du langage naturel en réduisant les formes lexicales

Introduction: La lemmatisation est une technique essentielle en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui vise à réduire les différentes formes d’un mot à une forme de base commune, appelée lemme. L’objectif est de simplifier l’analyse et la modélisation du langage en réduisant la taille du vocabulaire et en identifiant les relations entre les mots. Dans cet article, nous explorerons en détail la lemmatisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle crucial dans la compréhension et l’analyse automatique du texte.

La lemmatisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la lemmatisation est souvent effectuée en utilisant la propriété « lemma_ » associée à chaque mot. Cette propriété nous permet d’accéder au lemme correspondant à chaque forme du mot. Par exemple, en utilisant spaCy, nous pouvons lemmatiser un texte de la manière suivante :

import spacy


nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")

doc = nlp("Les lecteurs lisent des livres de différentes manières.")

for token in doc: print(token.text, token.lemma_)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). En appliquant le modèle à notre texte, nous créons un objet « doc » qui représente le texte analysé. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et afficher à la fois la forme originale du mot (token.text) et son lemme correspondant (token.lemma_).

L’utilité de la lemmatisation : La lemmatisation est utilisée dans de nombreuses tâches de NLP pour simplifier et normaliser le texte. Voici quelques exemples d’utilisation de la lemmatisation :

Modélisation de sujets : En lemmatisant les mots d’un texte, nous pouvons regrouper les différentes formes d’un même mot sous un lemme commun, ce qui facilite l’identification des sujets et des thèmes récurrents dans un corpus de documents.
Analyse de sentiments : La lemmatisation permet de réduire les différentes formes lexicales d’un mot à un lemme commun, ce qui facilite l’analyse des sentiments associés à ce mot dans un texte. Par exemple, les formes « heureux », « heureuse » et « heureusement » peuvent être lemmatisées en « heureux », permettant ainsi d’obtenir une représentation plus cohérente des sentiments liés à ce concept.
Réduction du vocabulaire : En lemmatisant les mots, nous pouvons réduire la taille du vocabulaire en identifiant les formes lexicales différentes qui correspondent à un même lemme. Cela permet de simplifier les tâches de NLP, telles que la classification de texte ou la recherche d’informations, en réduisant la complexité des données textuelles.

La lemmatisation est une technique essentielle en NLP qui permet de réduire les différentes formes d’un mot à un lemme commun. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer la lemmatisation à un texte, ce qui facilite l’analyse, la modélisation et la compréhension automatique du langage naturel. En simplifiant le traitement du texte et en réduisant la taille du vocabulaire, la lemmatisation joue un rôle crucial dans de nombreuses tâches de NLP, ouvrant la voie à des applications avancées telles que la modélisation de sujets, l’analyse des sentiments et bien d’autres encore.

à quoi sert la tokenisation des mots dans le domaine du language ?

par krabatak | Mai 24, 2023 | NLP, Non classé

La puissance de la tokenisation : transformer le texte en informations exploitables

Introduction: La tokenisation est une méthode fondamentale en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui permet de convertir un texte en une séquence de tokens significatifs. Bien qu’apparente à une tâche simple, elle présente des défis spécifiques, notamment lorsqu’il s’agit de gérer des cas particuliers tels que les mots composés ou les expressions contractées. Dans cet article, nous explorerons en détail la tokenisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle essentiel dans la compréhension automatique du langage.

La tokenisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la tokenisation est souvent la première étape du pipeline de traitement du texte. En utilisant spaCy, nous pouvons facilement itérer sur un document pour obtenir une séquence ordonnée de tokens. Par exemple, en utilisant la variable « nlp », qui représente le texte de manière interprétable par la bibliothèque, nous pouvons accéder aux tokens de la manière suivante :

import spacy


nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")

doc = nlp("Analyser le texte avec spaCy est un jeu d'enfant.")

for token in doc: print(token.text)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). Nous créons ensuite un objet « doc » en appliquant le modèle à notre texte. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et le traiter selon nos besoins.

Les défis de la tokenisation : La tokenisation peut sembler une tâche simple, mais elle nécessite une attention particulière pour gérer les subtilités du langage. Par exemple, en français, les mots composés et les expressions contractées posent souvent problème. Considérons l’exemple de la phrase « C’est un exemple ». Ici, la tokenisation doit séparer le « C' » comme premier mot et considérer « est » comme un deuxième mot, tout en maintenant l’association avec « C' ». Ces défis linguistiques nécessitent des modèles sophistiqués et des approches spécifiques pour obtenir une tokenisation précise et cohérente.

L’utilité de la tokenisation : La tokenisation joue un rôle essentiel dans de nombreuses tâches de NLP. Elle permet de préparer le texte pour des tâches telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments, l’extraction d’informations et bien d’autres encore. En convertissant le texte en tokens, nous obtenons une représentation structurée qui facilite l’analyse automatique.

Exemples d’utilisation de la tokenisation :

Analyse de sentiment : La tokenisation est utilisée pour diviser les phrases en mots individuels, permettant ainsi une analyse précise des sentiments associés à chaque mot et leur impact global sur le texte.
Extraction d’informations : En tokenisant le texte, nous pouvons identifier et extraire des entités spécifiques, telles que des noms de personnes, des lieux ou des dates, qui sont essentiels dans des domaines tels que le traitement des documents juridiques ou le suivi des médias sociaux.
Traduction automatique : La tokenisation est cruciale dans les systèmes de traduction automatique, où elle permet de diviser le texte source et le texte cible en tokens correspondants, facilitant ainsi la correspondance et la transformation d’une langue à une autre.

La tokenisation est une étape fondamentale en NLP qui transforme le texte brut en une séquence de tokens significatifs. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer cette méthode et itérer sur les tokens obtenus pour des analyses plus poussées. La tokenisation est essentielle dans de nombreuses tâches de NLP, offrant une base solide pour l’analyse de texte, l’extraction d’informations et bien d’autres applications passionnantes dans le domaine de l’IA.

Le rapport Aragon Research Globe une analyse approfondie du marché des solutions conversationnelles

par krabatak | Mai 12, 2023 | Callbot, NLP

Le rapport Aragon Research Globe for Conversational AI in the Intelligent Contact Center fournit une analyse approfondie du marché des solutions de conversationnel AI dans les centres de contact intelligents. Les callbots, qui sont des programmes informatiques capables de simuler une conversation avec un être humain, sont l’un des principaux domaines couverts dans ce rapport. Voici les informations clés sur les callbots que l’on peut tirer de ce rapport :

Les callbots sont de plus en plus populaires dans les centres de contact intelligents en raison de leur capacité à automatiser les interactions avec les clients, à réduire les coûts et à améliorer l’expérience client. Les callbots peuvent traiter un grand nombre d’appels en même temps et être disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ce qui est particulièrement utile pour les entreprises ayant une clientèle mondiale.
Les callbots peuvent prendre en charge un large éventail de tâches, telles que répondre aux questions fréquentes, traiter les demandes de service et même effectuer des ventes. Les callbots peuvent également être intégrés à des systèmes de CRM et d’autres applications pour fournir des informations en temps réel et améliorer l’efficacité opérationnelle.
Les callbots utilisent des technologies telles que le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale pour comprendre le langage humain et répondre de manière appropriée. Les callbots peuvent également être entraînés à partir de données pour améliorer leur précision et leur performance.
Les callbots peuvent être déployés dans divers canaux de communication, tels que la voix, le texte et les médias sociaux. Les callbots peuvent également être intégrés à des assistants virtuels et à d’autres technologies conversationnelles pour offrir une expérience client omnicanale cohérente.
Les callbots sont souvent associés à des agents humains pour offrir une expérience client complète. Les appels peuvent être acheminés à des agents humains si les callbots ne peuvent pas répondre aux demandes des clients ou si les clients préfèrent parler à un agent humain.

En somme, les callbots sont une technologie conversationnelle en plein essor dans les centres de contact intelligents, offrant des avantages tels que l’automatisation des interactions client, la réduction des coûts et l’amélioration de l’expérience client. Les callbots utilisent des technologies telles que le traitement automatique du langage naturel et la reconnaissance vocale pour comprendre le langage humain et répondre de manière appropriée. Les callbots peuvent être déployés dans divers canaux de communication et sont souvent associés à des agents humains pour offrir une expérience client complète.

Embaucher un spécialiste de la maintenance des bots ?

par krabatak | Mai 12, 2023 | Callbot, NLP

« Embaucher un spécialiste de la maintenance de son bot peut sembler la solution idéale pour assurer la continuité de son fonctionnement. Cependant, il est important de prendre en compte les avantages de la facilité et du no-code pour permettre aux métiers de modifier le bot sans l’aide d’un expert technique. »

La première question à se poser est la suivante : ai-je les compétences nécessaires pour maintenir et faire évoluer mon bot ? Si vous êtes une petite entreprise ou un indépendant, il est fort probable que vous n’ayez pas les compétences techniques pour assurer la maintenance de votre bot.

Dans ce cas, l’embauche d’un spécialiste en la matière peut sembler une solution évidente. Cependant, cela peut s’avérer coûteux, notamment pour une entreprise en phase de démarrage.

D’autre part, la maintenance d’un bot peut être simplifiée grâce à l’utilisation de plateformes de développement de chatbots en no-code. Ces plateformes permettent de créer des chatbots sans avoir à écrire une seule ligne de code. Les outils de développement en no-code sont de plus en plus populaires, car ils permettent de gagner du temps et de réduire les coûts de développement.

En utilisant une plateforme de développement en no-code, les métiers peuvent facilement créer et modifier leur bot sans avoir à solliciter un expert technique. Cette méthode permet également de réduire les coûts de maintenance et de réduire les temps de réponse en cas de dysfonctionnement.

Cependant, il est important de souligner que la maintenance d’un bot est une tâche importante. Un bot mal maintenu peut conduire à des résultats imprévisibles et peut même nuire à la réputation de l’entreprise. Il est donc important d’avoir une stratégie de maintenance solide et régulière pour assurer le bon fonctionnement du bot.

En conclusion, l’embauche d’un spécialiste de la maintenance de votre bot peut être une solution pour les entreprises ayant des besoins complexes en matière de bot. Cependant, pour les entreprises de petite taille ou les indépendants, l’utilisation de plateformes de développement en no-code peut être une alternative intéressante et économique. Il est important de veiller à une maintenance régulière et efficace de son bot pour éviter tout dysfonctionnement.

Le No-Code (sans code) est une méthode de développement de logiciels qui permet aux personnes qui ne sont pas des développeurs professionnels de créer des applications, des sites Web et des chatbots sans avoir à écrire de code. Cette approche est de plus en plus populaire, car elle permet de simplifier la création et la maintenance des bots, sans avoir à solliciter l’aide d’un développeur ou d’un spécialiste de la maintenance.

En utilisant des plateformes No-Code, les métiers peuvent facilement créer et modifier leur bot, sans avoir besoin d’une expertise technique approfondie. Ces plateformes offrent une interface visuelle conviviale, qui permet aux utilisateurs de glisser-déposer les composants pour créer leur bot, de manière intuitive et rapide.

De plus, ces plateformes offrent des modèles pré-conçus et des fonctionnalités pré-construites, qui permettent de gagner du temps et de réduire les coûts de développement. Les utilisateurs peuvent également bénéficier d’un accès à une bibliothèque de ressources pour apprendre et améliorer leurs compétences en matière de développement de bots.

En utilisant une plateforme No-Code pour la maintenance de leur bot, les métiers peuvent facilement mettre à jour les réponses aux questions courantes, les messages d’accueil, les menus et les options de navigation, sans avoir à solliciter l’aide d’un expert technique. Cela permet aux métiers de répondre rapidement aux demandes des clients et de maintenir leur bot à jour en fonction de l’évolution de leur activité.

Enfin, l’utilisation de plateformes No-Code pour la maintenance des bots permet également de réduire les coûts de développement et de maintenance, ce qui est particulièrement important pour les petites entreprises ou les indépendants. En effet, ces plateformes offrent des tarifs abordables et une flexibilité de paiement, qui permettent aux utilisateurs de bénéficier d’une solution de maintenance efficace à un coût abordable.

En somme, le No-Code permet de faciliter la vie des métiers pour mettre à jour les bots, en offrant une approche intuitive, rapide et économique pour la maintenance des bots. Les plateformes No-Code sont de plus en plus populaires, car elles permettent aux utilisateurs de créer et de maintenir des bots sans avoir à solliciter l’aide d’un expert technique, ce qui leur permet de gagner du temps et de réduire les coûts de développement et de maintenance.

Les Callbots dans la Livraison de Colis : Un Service Automatisé pour Des Réponses Précises

par krabatak | Mai 7, 2023 | Callbot, NLP

La livraison de colis est un domaine où les clients ont souvent besoin d’une réponse rapide et précise. Cependant, il peut être difficile pour les directeurs de transport de répondre à chaque demande de manière efficace et en temps voulu. C’est là que les callbots peuvent jouer un rôle crucial.

Le callbot est un service automatisé qui utilise l’intelligence artificielle pour comprendre les intentions des clients et répondre à leurs demandes de manière précise et rapide. Il peut traiter des centaines d’intentions différentes, comme « colis bloqué », « colis échangé par erreur » ou « colis livré à la mauvaise adresse ». Le callbot est capable de fournir des réponses précises et personnalisées pour chaque situation, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent pour les directeurs de transport.

Le callbot est un service 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, disponible pour les clients à tout moment. Les clients peuvent accéder au callbot depuis leur ordinateur, leur téléphone portable ou leur tablette, ce qui rend le service facilement accessible et disponible à tout moment.

En utilisant le callbot, les directeurs de transport peuvent réduire le nombre d’appels et de courriels qu’ils reçoivent, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus importantes. De plus, le callbot peut traiter plusieurs demandes simultanément, ce qui augmente l’efficacité du service et réduit les temps d’attente pour les clients.

Enfin, le callbot est un moyen efficace pour résoudre les problèmes de livraison de colis. Il peut fournir des informations sur l’état d’un colis, aider les clients à récupérer leur colis dans un point relais, ou fournir des instructions pour les livraisons en cas d’absence du destinataire.

En conclusion, les callbots sont un outil indispensable pour les directeurs de transport qui souhaitent offrir un service rapide et précis à leurs clients. En fournissant des réponses automatisées et personnalisées, les callbots peuvent aider à économiser du temps et de l’argent tout en offrant un excellent service à la clientèle.

Voici une petite liste des intentions détectées automatiquement parmi plus de 500 intentions !
colis bloqué pourquoi ?
colis coincé colis échangé par erreur colis en attente : instructions ?
colis en souffrance colis envoyé par erreur colis incomplet colis laissé à un voisin
colis livré à l’agence
colis livré à la mauvaise adresse
Colis livré chez des inconnus qui me l’ont ramené.
colis livré chez le voisin pourquoi ?
colis livré dans la mauvaise agence
colis livré en point relais procédure
colis non complet colis non livré au relais
Colis non livré et malgré mon signalement colis non retiré
colis ouvert
colis pas remis dans la BAL mais lancé / déposé ailleurs
colis refusé colis renvoyé à l’agence
colis renvoyé à l’expéditeur pourquoi ?
colis retourné à l’expéditeur
colis volé
omment récuperer colis au point relais?
comment récuperer un colis comment se passe la livraison en cas d’absence?
comment se passe si destinataire absent ?
compléter l’adresse de livraison

La gestion de la logistique est une tâche ardue, où le moindre incident local peut dérégler toute la chaîne de livraison et entraîner des retards considérables. Cependant, la demande des clients ne cesse d’augmenter, notamment en raison de l’essor du commerce en ligne et des exigences d’Amazon : ils souhaitent une livraison rapide, à un moment qui leur convient et de manière transparente.

Face à cette situation, les centres de contact doivent faire face à une forte demande d’appels répétitifs, rendant difficile la gestion de ces requêtes répétitives. Pour répondre aux attentes des clients et optimiser les performances des équipes, de plus en plus d’entreprises se tournent vers l’utilisation d’un agent vocal intelligent, également connu sous le nom de « callbot ».

Voici six exemples d’utilisation de cette technologie innovante particulièrement adaptée au secteur de la logistique, pouvant être rapidement déployée dans votre centre de contact.

Le callbot est un assistant intelligent disponible 24h/24, sans temps d’attente, qui automatise le traitement des demandes simples et communique avec les appelants en utilisant un langage courant. Ces agents vocaux intelligents sont capables de router et de pré-qualifier les appels, ainsi que de traiter les appels de bout en bout.

Les callbots offrent des gains de productivité significatifs, en particulier lorsqu’ils sont déployés sur des flux d’appels massifs et répétitifs. Voici les cas d’utilisation les plus courants que nous avons observés chez nos clients (Chronopost Colicolis…).

La reconnaissance du numéro de colis est une des fonctionnalités clés des callbots dans le domaine de la logistique. Les clients peuvent facilement contacter les transporteurs pour obtenir des informations sur le statut et le délai de livraison de leur colis, en fournissant simplement le numéro de suivi correspondant. Grâce à cette information, le callbot est en mesure d’identifier rapidement le colis en question et de fournir des informations détaillées sur son emplacement actuel, les étapes suivantes de livraison, et bien plus encore. Cette automatisation du suivi de colis par téléphone permet aux clients de rester informés en temps réel sur l’état de leur livraison, sans avoir à attendre de longues minutes en ligne pour parler à un agent humain.

La connexion API pour une expérience client fluide Pour améliorer l’expérience client, les callbots peuvent aller encore plus loin en permettant de planifier la livraison de manière automatisée. Si un client appelle pour informer qu’il ne sera pas disponible lors de la remise de son colis, le callbot peut reprogrammer la livraison selon les préférences de l’appelant.

Grâce à la connexion API, le callbot identifie le colis concerné en utilisant le numéro de suivi et propose des alternatives adaptées. Il peut, par exemple, proposer une livraison à un autre moment, organiser le dépôt chez un voisin ou dans un point-relais.

Cette fonctionnalité nécessite une entreprise mature, mais elle permet d’offrir un parcours client fluide et agréable. Le callbot accompagne les clients dans leurs démarches et les aide à trouver rapidement des solutions adaptées à leur situation, sans mobiliser le temps de travail des agents.

Une solution pratique pour les centres de contacts débordés est de mettre en place un callbot sous forme de FAQ dynamique. Cette option offre une première réponse rapide aux questions les plus fréquentes. L’agent vocal intelligent commence par évaluer la nature de la requête, puis fournit des instructions claires pour que l’appelant puisse résoudre son problème de manière autonome.

Si le bot détecte une complexité plus importante dans la demande, il enregistre les informations importantes de l’appelant, puis crée automatiquement un ticket en fonction de la gravité de la difficulté. Le callbot peut ensuite transférer l’appel à un conseiller qualifié pour une prise en charge plus personnalisée. Cette approche permet d’optimiser le temps des conseillers tout en améliorant la satisfaction des clients.

intentions multiples comment les reconnaitre ?

par krabatak | Mai 6, 2023 | Chabot, NLP

» Au-delà de l’analyse de sentiment : comment l’IA peut comprendre les émotions humaines « . Comment les approches actuelles en matière d’analyse de sentiment ne suffisent pas à comprendre les émotions humaines, qui sont complexes et multifacettes ? Les modèles d’IA peuvent être entraînés à reconnaître les émotions de manière plus nuancée, en se concentrant sur les expressions faciales, le ton de la voix et les contextes. Quid de l’importance d’une utilisation responsable et éthique de ces technologies pour garantir que les résultats soient bénéfiques pour tous. voici donc un résumé de ce sujet passionnant.

Chers directeurs d’innovation,

Je suis ravi de partager avec vous aujourd’hui un sujet passionnant et complexe qui est au cœur de l’intelligence artificielle : la désambiguïsation des intentions. Plus précisément, nous allons parler de la difficulté que peut rencontrer un robot pour comprendre une demande complexe lorsqu’il y a plusieurs intentions qui se chevauchent.

Lorsque nous interagissons avec un système d’IA, nous pouvons parfois ressentir de la frustration lorsque nos demandes ne sont pas comprises ou mal interprétées. Cela peut être particulièrement vrai lorsque plusieurs intentions se chevauchent et que le robot ne sait pas laquelle suivre.

La désambiguïsation est le processus par lequel un système d’IA essaie de déterminer la signification exacte d’un texte ou d’une demande vocale qui peut être interprété de plusieurs façons. Les humains sont très doués pour la désambiguïsation, car nous sommes capables de prendre en compte différents indices tels que le contexte, les indices sociaux, les indices linguistiques, etc.

Cependant, la désambiguïsation est un défi important pour les systèmes d’IA, car ils doivent être programmés pour interpréter et comprendre des informations de manière très différente de celle des humains. Les algorithmes d’IA doivent utiliser des techniques sophistiquées pour traiter des données complexes et souvent contradictoires.

Lorsque plusieurs intentions se chevauchent, le système d’IA doit être capable de prendre en compte des facteurs tels que le contexte, le ton de la voix, les expressions faciales et les indices linguistiques pour déterminer la signification exacte de la demande. Si le système n’est pas capable de désambiguïser correctement la demande, il peut répondre avec une réponse inappropriée ou inexacte, ce qui peut frustrer les utilisateurs et entraîner une perte de confiance dans le système.

Pour surmonter ce défi, les ingénieurs d’IA travaillent à développer des modèles plus sophistiqués qui peuvent prendre en compte des facteurs multiples pour désambiguïser correctement les demandes complexes. Cela peut inclure des modèles basés sur l’apprentissage profond qui peuvent apprendre à partir de grandes quantités de données pour améliorer la précision de la désambiguïsation.

En fin de compte, la désambiguïsation est un défi important pour les ingénieurs d’IA, car ils cherchent à améliorer la capacité des robots à interagir avec les humains de manière plus naturelle et efficace. La compréhension de la complexité de la désambiguïsation est essentielle pour créer des systèmes d’IA plus fiables et précis qui peuvent répondre aux demandes complexes de manière satisfaisante pour les utilisateurs.