Traitement automatique du langage naturel (TALN)

TALN: Technologie de pointe et propriétaire

Enrichissez vos expériences numériques en mettant en place des chatbots qui peuvent tenir des conversations intelligentes et humaines avec vos clients et vos employés. Utilisez nos capacités exclusives de traitement du langage naturel, à la pointe de la technologie, qui permettent aux chatbots de comprendre, de se souvenir et d'apprendre à partir de l'information recueillie au cours de chaque interaction et d'agir en conséquence.

Interprets accurately with fewer false positives

Interprète avec précision avec moins de faux positifs

Communicates comprehensively

Communiquer de façon compréhensive

Resolves development gaps faster

Remplit plus rapidement les lacunes du développement humain

Requires less training data to be NL capable

Nécessite moins de données d'entraînement pour le TALN

Repurposes training data

Réutilise les données d'entraînement

Maintain the context of user’s request throughout a dialogue or session

Maintient le contexte de la demande de l'utilisateur tout au long d'un dialogue ou d'une

Extract and Store actions taken, data provided, and information pulled from systems the bot can use

Extrait et stocke les actions entreprises, les données fournies et les informations que le chatbot peut utiliser

Customize how contextual data is stored at the session

Personnalisez la façon dont les données contextuelles sont stockées lors de la session

Use Pre-trained NLP models to perfect your chatbot’s NLP

Utiliser des modèles de TALN pré-entraînés pour perfectionner le TALN de votre chatbot.

Traitement automatique du langage naturel (TALN)

Pour que votre chatbot décompose une phrase afin d'en comprendre le sens, nous devons étudier de façon isolée les parties essentielles de la phrase. Une façon pratique de faire cela, que la communauté plus large des chercheurs en Intelligence Artificielle utilise, est de distinguer entre Entités et Intentions.

Une Entité dans une phrase, est un objet du monde réel qui peut être nommé. Nos modèles de TALN sont excellents pour identifier les Entités et peuvent le faire avec une précision quasi humaine. Grâce à notre moteur de TALN, le chatbot identifie les mots à partir de l'énoncé de l'utilisateur pour s'assurer que tous les champs disponibles correspondent à la tâche à accomplir, et il recueille des données supplémentaires sur le contexte si nécessaire. Le but de l'extraction d'Entités est de combler tous les trous qu'il est nécessaire de combler pour l'accomplissement d'une tâche, tout en ignorant les détails inutiles. C'est un processus soustractif où le chatbot reçoit juste l'information nécessaire : qu'elle soit fournie en une seule fois par l'utilisateur ou dans une conversation guidée avec le chatbot.

L'Intention d'une phrase est le but ou l'objectif de l'énoncé. Dans une phrase du type, « Je voudrais réserver deux billets pour le nouveau film de Spielberg », il est facile d'identifier l'Intention, à savoir « faire une réservation ». De nombreuses phrases, cependant, n'ont pas d'Intention claire. Il est alors plus difficile pour un chatbot de reconnaître l'Intention, mais encore une fois, nos modèles de TALN sont très efficaces. Le but de la reconnaissance d'Intention n'est pas seulement de faire correspondre un énoncé à une tâche, c'est de faire correspondre correctement un énoncé à la tâche prévue. Pour ce faire, nous faisons correspondre les verbes et les noms avec autant de synonymes évidents et non évidents que possible.

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Natural Language Processing (NLP)

Un aperçu du TALN

Pour que la TALN fonctionne pour des objectifs particuliers, les utilisateurs devront définir tous les types d'Entités et d'Intentions qu'ils veulent que le chatbot reconnaisse. En d'autres termes, les utilisateurs créeront plusieurs modèles de TALN, un pour chaque Entité ou Intention dont ils ont besoin, pour que le chatbot puisse les identifier. Les utilisateurs peuvent construire autant de modèles de TALN sur notre plateforme qu'ils en ont besoin. Ainsi, par exemple, vous pouvez construire un modèle de TALN Intention pour que le chatbot puisse analyser si l'utilisateur souhaite faire un achat. Et un modèle Entité qui reconnaît les lieux et un autre qui reconnaît les âges. Vos chatbots peuvent alors utiliser les trois pour offrir à l'utilisateur un achat à partir d'une sélection qui tient compte de l'âge et de l'emplacement du client.

Sur notre plateforme, les utilisateurs n'ont pas besoin de construire un nouveau modèle de TALN pour chaque nouveau chatbot qu'ils créent. Tous les chatbots créés auront la possibilité d'accéder à tous les modèles de TALN qu'un utilisateur a formés.

Pour développer un modèle TALN au fil du temps, de sorte qu'il devienne de plus en plus précis dans la résolution des tâches que les utilisateurs veulent accomplir, les utilisateurs voudront que le chatbot apprenne, en particulier de ses erreurs. L'apprentissage machine est un sujet d'actualité dans la recherche d'une véritable intelligence artificielle. Nos modèles incarnent l'apprentissage machine dans le sens où, après avoir fourni des phrases d'exemple et leurs résultats, le modèle prendra des décisions sur les nouvelles phrases qu'il rencontrera.

Entraînement

Notre plateforme offre également ce que l'on appelle parfois l'apprentissage machine supervisé. A la lumière des données de vos conversations, vous pouvez repérer l'endroit où le chatbot a besoin de plus d'entraînement et entrer les phrases problématiques que vous avez identifiées, ainsi que le résultat correct auquel le chatbot devrait arriver lors de l'examen de la phrase. Cet apprentissage machine supervisé se traduira par un taux de réussite plus élevé pour le prochain cycle d'apprentissage machine non supervisé. Ce processus de cyclage entre votre supervision et l'exécution indépendante de l'évaluation des phrases aboutira finalement à un modèle très raffiné et couronné de succès.

Training

Modèles de TALN pré-entraînés

La bonne nouvelle, c'est que nous fournissons des modèles de TALN pré-entraînés.

Il s'agit de modèles de recherche d'entités à la fine pointe de la technologie, qui ont été entraînés sur des ensembles massifs de données de phrases.

Ainsi, par exemple, notre modèle de TALN Negative Entities (Entités Négatives) est idéal pour reconnaître la frustration de l'utilisateur. Vous pouvez déployer ce modèle en quelques minutes et votre chatbot sera capable d'analyser la conversation et de dire des phrases comme, « Je vois que vous n'appréciez pas cette conversation, voudriez-vous plutôt parler à un agent humain ? » Puis le chatbot peut appeler l'agent par SMS ou par email, si l'utilisateur le souhaite.

Pre-Trained NLP models