Linguistique en intelligence artificielle : modèles de langage dans le traitement du langage naturel Python

Le traitement du langage naturel (

NLP) est un domaine de l'informatique qui vise à permettre aux ordinateurs de communiquer efficacement en utilisant le langage naturel. Les modèles de langage jouent un rôle crucial dans la PNL car ils peuvent

apprendre

les distributions de probabilité dans le langage pour effectuer diverses tâches de traitement sur le texte, telles que la génération de texte, la traduction automatique et l'analyse des sentiments. Type de modèle de langue Il existe deux principaux types de modèles de langage :

Modèle n-métallinguistique :

Considérez les n mots précédents pour prédire la probabilité du mot suivant, n est appelé l'ordre.

Modèle de langage neuronal :
• Utilisez les Réseaux de neurones pour apprendre des relations complexes dans le langage.
• Modèles de langage en Python Il existe de nombreuses bibliothèques dans

python

qui peuvent implémenter des modèles de langage, notamment :

nltk.lm : Fournit une implémentation du modèle de langage n-gram.

gensim.models.wrappers :
• Fournit des wrappers pour divers modèles de langage, y compris les modèles de langage n-gram et les modèles de langage neuronal.
transformers :
• Fournit des modèles de langage pré-entraînés tels que BERT et GPT-3.
• Application du modèle de langage
Les modèles linguistiques ont un large éventail d'applications en PNL, notamment :

Génération de texte :

Générez un nouveau texte en fonction des invites données.

Traduction automatique :
• Traduisez du texte d'une langue à une autre.
Analyse des sentiments :
• Déterminez le sentiment d'un texte.
Classification du texte :
• Catégorie le texte en catégories prédéfinies.
Récupération d'informations :
• Recherche de documents pertinents dans la Collection Documents .
• Évaluation du modèle de langage
Les performances des modèles de langage sont généralement évaluées à l'aide des métriques suivantes :

Perplexité :

Mesure la probabilité moyenne du modèle de prédire le mot suivant.

Précision :
• Mesure le nombre de fois qu'un modèle prédit correctement le mot suivant.
Score BLEU :
• Mesure la similarité entre le texte généré par un modèle de traduction automatique et une traduction de référence.
• Défis du modèle linguistique
Bien que les modèles linguistiques soient très utiles en PNL, ils sont également confrontés à certains défis :

Préparité des données :

Il existe un grand nombre de combinaisons de mots en langage naturel et il est difficile de collecter suffisamment de données pour estimer avec précision leurs probabilités.

Ambiguïté :
• De nombreux mots ont des significations multiples, ce qui rend compliqué la prédiction du mot suivant.
Coût informatique :
• La formation et l'utilisation de modèles de langage neuronal nécessitent des ressources informatiques importantes.
• Conclusion
Les modèles de langage sont l'

outil

de base pour la PNL en Python. Ils permettent aux ordinateurs d'analyser et de générer du texte, offrant ainsi de puissantes capacités pour diverses tâches de traitement du langage naturel. Bien que les modèles linguistiques soient confrontés à certains défis, ils continuent d’évoluer et devraient apporter des contributions significatives au domaine de la PNL à l’avenir.

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