Comment créer un système de compréhension du langage naturel (NLU) au niveau humain

Portée : Créer un système NLU qui comprend et traite pleinement les langues humaines dans un large éventail de contextes, des conversations à la littérature.

Défis :

• Le langage naturel est très ambigu, il est donc complexe de créer des modèles qui résolvent le sens dans son contexte.
• Développer des modèles pour plusieurs langues et dialectes.
• S'assurer que les systèmes comprennent les nuances culturelles, les expressions idiomatiques et les émotions.
• Formation sur des ensembles de données massifs et garantie d'une grande précision.

Pour créer un système de compréhension du langage naturel (NLU) qui comprend et traite pleinement les langues humaines dans tous les contextes, le processus de conception doit relever à la fois les défis théoriques et pratiques du langage, du contexte et de l'informatique. Voici une réflexion qui peut guider le développement d'un tel système :

1. Comprendre le problème : portée et exigences

• Définir les objectifs : décomposer ce que « compréhension » signifie dans divers contextes. Le système doit-il comprendre la conversation, la littérature, le texte juridique, etc. ?
• Identifier les cas d'utilisation : spécifiez où la NLU sera appliquée (par exemple, agents conversationnels, analyse de contenu ou prise de décision basée sur du texte).

• Établissez des contraintes : déterminez quelles ressources sont disponibles, quel niveau de précision est requis et quels compromis seront acceptables (vitesse par rapport à la précision, par exemple).

  2. Collecte de données : créer la base de connaissances

• Corps multilingues et multidomaines : collectez de grandes quantités de textes provenant de plusieurs langues et de divers domaines tels que la littérature, la rédaction technique, les documents juridiques, les textes informels (par exemple, les tweets) et les transcriptions de conversations.

• Données contextuelles : la langue est comprise dans son contexte. Collectez des métadonnées telles que les antécédents de l'orateur, sa période, ses marqueurs culturels, ses sentiments et son ton.

• Annotations : annotez manuellement les ensembles de données avec des informations syntaxiques, sémantiques et pragmatiques pour former le système sur l'ambiguïté, les idiomes et le contexte.

  3. Développer un cadre théorique

• Modèles de langage contextuel : exploitez des modèles de transformateur tels que GPT, BERT ou même des modèles spécialisés comme mBERT (BERT multilingue) pour gérer les intégrations de mots spécifiques au contexte. Incorporez des réseaux de mémoire ou des dépendances à long terme afin que le système puisse se souvenir des conversations précédentes ou des parties antérieures d'un texte.

• Modélisation de la langue et de la culture : apprentissage par transfert : utilisez l'apprentissage par transfert pour appliquer des modèles formés sur une langue ou un contexte à un autre. Par exemple, un modèle formé sur la littérature anglaise peut aider à comprendre la structure de la littérature française avec un réglage approprié.

• Intégration multilingue : utilisez des modèles qui mappent des mots et des expressions dans un espace sémantique partagé, permettant au système de gérer plusieurs langues à la fois.

• Sensibilité culturelle et émotionnelle : créez des sous-modèles ou des couches d'attention spécialisées pour détecter les références culturelles, les émotions et les sentiments de régions ou de contextes spécifiques.

4. Aborder l’ambiguïté et la compréhension pragmatique

• Mécanismes de désambiguïsation : apprentissage supervisé : entraînez le modèle sur des phrases ambiguës (par exemple, « banque » signifiant une institution financière par rapport à une berge) et fournissez des résolutions annotées.
• Résolution contextuelle : utilisez des mécanismes d'attention pour accorder plus de poids au contexte conversationnel ou textuel récent lors de l'interprétation de mots ambigus.

• Pragmatique et actes de langage : construisez un cadre pour une compréhension pragmatique (c'est-à-dire non seulement ce qui est dit mais ce qui est signifié). Les actes de langage, comme les promesses, les demandes ou les questions, peuvent être modélisés à l'aide de l'apprentissage par renforcement pour mieux comprendre les intentions.

  5. Gérer les expressions idiomatiques et complexes

• Reconnaissance des idiomes : collectez des expressions idiomatiques de plusieurs langues et cultures. Entraînez le modèle à reconnaître les idiomes non pas comme des phrases de composition mais comme des entités entières ayant des significations spécifiques. Appliquez des techniques de correspondance de modèles pour identifier les usages idiomatiques en temps réel.

• Détection de métaphores et d'humour : créez des sous-réseaux formés aux métaphores et à l'humour. Utilisez l'apprentissage non supervisé pour détecter le langage non littéral et attribuer des interprétations alternatives.

  6. Gestion de grands ensembles de données et formation de modèles

• Augmentation des données : exploitez des techniques telles que la rétro-traduction (traduction de données vers une autre langue et inversement) ou la paraphrase pour augmenter la taille et la diversité des ensembles de données.

• Apprentissage multitâche : entraînez le modèle sur des tâches connexes (telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités nommées et la réponse aux questions) pour aider le système à mieux se généraliser dans divers contextes.

• Efficacité et évolutivité : utilisez l'informatique distribuée et du matériel spécialisé (GPU, TPU) pour une formation à grande échelle. Tirez parti de l'élagage, de la quantification et de la distillation du modèle pour réduire la taille du modèle tout en conservant les performances.

  7. Intégration des connaissances externes

• Graphiques de connaissances : intégrez des bases de connaissances externes telles que Wikipédia, WordNet ou des bases de données personnalisées pour fournir au modèle un contexte réel.

• Raisonnement de bon sens : utilisez des modèles tels que COMET (Commonsense Transformers) pour intégrer le raisonnement sur les causes et les effets, les événements quotidiens et les connaissances générales.

  8. Adaptation contextuelle au monde réel

• Réglage fin et apprentissage continu : mettre en œuvre des techniques d'apprentissage continu afin que le modèle puisse évoluer avec le temps et s'adapter aux nouvelles langues, aux changements culturels et aux expressions linguistiques en évolution. Affinez les modèles sur des données spécifiques à un utilisateur ou à une région pour rendre le système plus sensible à la culture et pertinent au contexte.

• Apprentissage Zero-Shot et Few-Shot : développez des capacités d'apprentissage Zero-Shot, permettant au système de faire des suppositions éclairées sur des tâches ou des langues pour lesquelles il n'a pas été explicitement formé. L'apprentissage en quelques étapes peut être utilisé pour s'adapter rapidement à de nouveaux dialectes, idiomes ou nuances culturelles avec un minimum de nouvelles données de formation.

  9. Évaluation et itération

• Mesures de précision multilingue : créez des tests de référence qui testent la capacité du système à gérer plusieurs langues et dialectes, y compris les cas extrêmes (idiomes, expressions rares, utilisation d'une langue obscure).

• Analyse des erreurs : suivez et analysez systématiquement les erreurs liées à l'ambiguïté, à la mauvaise classification des sentiments, aux erreurs d'interprétation idiomatiques et à la perte de contexte. Affinez constamment les modèles pour améliorer la compréhension.

• Systèmes humains dans la boucle : incluez des mécanismes permettant aux humains d'intervenir lorsque le système rencontre un texte difficile à interpréter ou en cas de panne. Ces commentaires guideront les améliorations itératives.

  10. Considérations éthiques et atténuation des préjugés

• Détection des préjugés : vérifiez régulièrement les préjugés liés au sexe, à la race et aux problèmes culturels. Les biais dans les données peuvent entraîner des interprétations NLU faussées.

• Utilisation d'un langage éthique : assurez-vous que le système peut identifier et traiter des sujets sensibles sur le plan éthique, tels que les discours de haine ou la désinformation.

• Explicabilité : incorporez des modèles qui offrent une prise de décision transparente pour garantir que le raisonnement de la NLU peut être expliqué et corrigé si nécessaire.

  11. Déploiement et maintenance continue

• Intégration : intégrez de manière transparente le NLU dans diverses applications (chatbots, outils d'analyse de contenu, moteurs d'analyse des sentiments).

• Surveillance : mettre en œuvre des outils de surveillance pour mesurer les performances du système au fil du temps et dans de nouveaux environnements linguistiques.

• Saisie continue de données : configurez des boucles de rétroaction où le système peut apprendre des interactions dans la nature et améliorer sa compréhension grâce à l'apprentissage actif.

Ce processus étape par étape est une approche itérative et évolutive qui équilibre la théorie linguistique, la puissance de calcul et les contraintes pratiques. Construire un système de cette envergure nécessitera une collaboration approfondie entre la linguistique, l'apprentissage automatique et l'infrastructure informatique.

Créer un système complet de compréhension du langage naturel (NLU) qui fonctionne de la manière décrite nécessiterait des milliers de lignes de code et une architecture complexe. Cependant, je peux vous proposer un cadre simplifié pour créer un système NLU de base en Python qui intègre certains des éléments clés. Pour cela, nous le décomposerons en composants plus petits qui pourraient être développés au fil du temps.

Voici une structure de code de base utilisant des bibliothèques populaires d'apprentissage automatique et de PNL telles que Transformers, spaCy et nltk. Cela fournira une base pour le système plus vaste.

1. Installer les dépendances

Tout d'abord, vous devrez installer quelques dépendances :

pip install transformers torch spacy nltk
python -m spacy download en_core_web_sm

2. Structure de base du système NLU

Nous commencerons par :

• Chargement de modèles pré-entraînés pour la compréhension du langage (par exemple, BERT).
• Analyse contextuelle utilisant spaCy et nltk pour analyser des phrases.
• Analyse des sentiments comme exemple de tâche.

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import spacy
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# Load pre-trained models
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Load spaCy for NLP
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# NLTK for sentiment analysis
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# Function to analyze text with BERT
def analyze_text_with_bert(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512)
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    return predictions

# Function for syntactic analysis using spaCy
def syntactic_analysis(text):
    doc = nlp(text)
    for token in doc:
        print(f'{token.text}: {token.dep_} ({token.head.text})')

# Function for sentiment analysis using NLTK
def sentiment_analysis(text):
    sentiment_scores = sia.polarity_scores(text)
    print(f"Sentiment: {sentiment_scores}")

# Basic function to combine different analyses
def nlu_system(text):
    print(f"Analyzing: {text}\n")

    # Syntactic Analysis
    print("Syntactic Analysis (spaCy):")
    syntactic_analysis(text)

    # Sentiment Analysis
    print("\nSentiment Analysis (NLTK):")
    sentiment_analysis(text)

    # BERT Analysis (classification)
    print("\nBERT-based Text Analysis:")
    predictions = analyze_text_with_bert(text)
    print(f"Predictions: {predictions}")

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    sample_text = "The movie was fantastic, but the ending was a bit disappointing."
    nlu_system(sample_text)

3. Explication du Code

Composants :

1. Analyse basée sur BERT :

   • La fonction analyse_text_with_bert utilise un modèle BERT pré-entraîné pour la classification des séquences (par exemple, analyse des sentiments, réponse aux questions ou classification générale du texte).
   • Il tokenise le texte d'entrée et utilise un modèle BERT pour l'analyser, renvoyant les prédictions de sortie.

2. Analyse syntaxique avec spaCy :

   • La fonction syntactic_analysis utilise spaCy pour analyser le texte saisi et fournir un arbre de dépendances, identifiant les relations syntaxiques entre les mots (sujet, objet, verbe, etc.).

3. Analyse des sentiments avec NLTK :

   • La fonction sentiment_analysis utilise le modèle VADER de NLTK pour l'analyse de base des sentiments (positifs, négatifs, neutres).

4. Système NLU :

   • La fonction nlu_system combine ces composants et génère l'analyse pour un morceau de texte donné.

4. Agrandissement du système

Pour construire le système comme décrit dans votre demande précédente, vous devrez :

• Développez le modèle BERT pour gérer l'apprentissage multitâche, tel que la reconnaissance d'entités nommées (NER), la réponse aux questions et la synthèse de texte.
• Affinez les modèles sur des ensembles de données spécifiques pour gérer des textes spécifiques à un domaine et des contextes multilingues.
• Ajouter de la pragmatique : implémentez une logique spécifique pour les nuances culturelles et les expressions idiomatiques. Cela peut impliquer des ensembles de données personnalisés ou des mécanismes d'attention spécifiques dans vos modèles de transformateur.
• Intégrez des Knowledge Graphs pour fournir un contexte réel au système NLU. Cela pourrait être fait en ajoutant des fonctions de récupération de connaissances à partir de sources externes telles que Wikidata ou des graphiques de connaissances personnalisés.
• Apprentissage continu : intégrez des techniques d'apprentissage par renforcement pour permettre au système de s'adapter au nouveau texte lorsqu'il interagit avec les utilisateurs.

Ce cadre de base fournit l'épine dorsale de tâches NLU plus vastes et plus complexes, et vous pouvez le développer en implémentant des modèles plus spécifiques, en gérant des langages supplémentaires et en introduisant des composants tels que la mémoire contextuelle ou les systèmes de dialogue.

NLU avancé et intégration NLU avancée

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