Traitement du langage naturel dans les applications iOS fonctionnalités, cas d’utilisation de Siri et processus

Traitement du langage naturel dans les applications iOS

« L’IA et l’apprentissage automatique peuvent rendre les humains plus productifs que nous ne l’avons jamais imaginé. » Cette citation de Sundar Pichai est absolument vraie.

Nous sommes arrivés au point où nous formons indéniablement des machines à effectuer des activités similaires à celles des humains. De Microsoft à Google en passant par Apple, tous les géants de la technologie investissent massivement dans des modèles d’apprentissage automatique pour former des systèmes informatiques.

Siri est le premier exemple complet de PNL. Il inspire les entrepreneurs à construire une application iOS qui peut exploiter le potentiel du traitement du langage naturel. Mais si vous êtes nouveau dans le traitement du langage naturel dans les applications iOS, vous voudrez en savoir plus à ce sujet, ses fonctionnalités et le processus d’intégration.

Vous devez lire cet article pour tout comprendre sur le traitement du langage naturel dans les applications iOS, en couvrant des détails non techniques et techniques.

Comprendre le traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel, ou PNL, est une branche où les ordinateurs sont formés pour interpréter le texte et les mots parlés de la même manière que les humains. Des algorithmes puissants et intelligents appelés apprentissage automatique soutiennent la technologie de PNL. En 2023, nous avons de nombreux exemples illustrant le potentiel de “ce que l’apprentissage automatique peut faire”. Des robots qui écrivent des articles à la programmation, la technologie de traitement du langage naturel rend possible tant de choses que les humains n’ont jamais imaginées.

En termes simples, imaginez un ordinateur agissant complètement comme un humain avec lequel vous pouvez entamer une conversation, que ce soit au format vocal ou texte. Il reconnaîtra ce que vous dites, l’analysera et vous donnera la réponse exacte qu’un humain donnerait.

De plus, des outils comme Open AI Codex montrent le potentiel du traitement du langage naturel, où les robots peuvent écrire des codes de programmation pour vous. L’ensemble de la technologie est connu sous le nom de traitement du langage naturel. Chat GPT est un excellent exemple de technologie de traitement du langage naturel.

Fonctionnalités du traitement du langage naturel

Les principales fonctionnalités du traitement du langage naturel comprennent :

  • La catégorisation du contenu comprend les alertes de contenu, la détection de duplication, l’indexation, et plus encore.
  • La découverte et la modélisation des thèmes pour identifier le thème et la signification du texte.
  • L’extraction de contenu pour extraire les données des sources d’images.
  • L’analyse des émotions et des sentiments pour lire et analyser l’humeur à partir du texte ou de la voix.

Brève histoire

Le concept du traitement du langage naturel remonte au début des années 1900. Un professeur de linguistique suisse du nom de FERDINAND DE Saussure a posé les bases du langage en tant que science. Son approche du concept décrivait la langue comme des systèmes avec un raisonnement conditionnel. L’approche a mûri avec le temps et est devenue ce qui est connu sous le nom de structuralisme dans l’apprentissage des langues.

En 1966, le financement et l’investissement pour la recherche dans le traitement du langage naturel ont atteint 20 millions de dollars, le rendant plus cher que les traductions humaines. Cependant, il n’y avait aucun signe d’arrêt, même pour la conversation de base, de cette technologie jusqu’en 1980.

De plus, IMDB a pris en charge et construit des modèles statistiques réussis. En 2011, Siri est devenu le premier assistant NLP / IA réussi au monde. Il était équipé de technologies avancées telles que la reconnaissance vocale et les systèmes de commande vocale. De plus, c’est l’apprentissage automatique qui a contribué à l’avancement du traitement du langage naturel grâce à l’analyse des big data.

Rôle de l’apprentissage automatique dans le traitement du langage naturel

Les algorithmes d’apprentissage automatique veillent à ce que le traitement du langage naturel puisse atteindre ses objectifs. Qu’il s’agisse de l’analyse de texte ou de la reconnaissance vocale, les algorithmes d’apprentissage automatique jouent un rôle clé. Le modèle d’apprentissage automatique évolue à mesure que le système acquiert de plus en plus d’apprentissage grâce aux schémas.

Lors de l’exécution de la PNL, l’algorithme d’apprentissage automatique identifie les parties du discours, les entités, les sentiments et autres éléments importants associés au texte. Les approches d’apprentissage supervisé et non supervisé sont deux approches d’apprentissage automatique. Dans la PNL, l’apprentissage automatique supervisé fonctionne dans le traitement du langage et l’analyse de texte. Voici les algorithmes de PNL supervisée les plus populaires.

  • Machines à vecteurs de support
  • Maximum d’entropie
  • Réseaux neuronaux/apprentissage profond
  • Champ aléatoire conditionnel

En outre, les techniques d’apprentissage automatique non supervisées telles que le regroupement, l’indexation sémantique latente et la factorisation matricielle rendent les modèles plus matures. Vous pouvez facilement voir l’utilisation de l’apprentissage automatique dans le développement d’applications Android et le développement d’applications iOS.

Enfin, voici le diagramme de fonctionnement de la reconnaissance vocale, l’un des éléments du traitement du langage naturel.

Traitement du langage naturel dans les applications iOS : cas d’utilisation de Siri

Pourquoi avons-nous choisi iOS pour comprendre les cas d’utilisation du traitement du langage naturel ? Parce que Siri a été le premier assistant vocal numérique annoncé par Apple. Et en très peu de temps, il est devenu l’un des sujets les plus populaires pour étudier la PNL dans les applications iOS. Les géants de la technologie ont commencé à rechercher des agences de développement d’applications iOS pour intégrer le traitement du langage naturel dans leurs applications iOS.

Siri utilise un processus avancé de synthèse de la parole à partir de texte, qui normalise le texte brut, y compris les chiffres, les abréviations et autres composants. L’objectif du système TTS de Siri est de former un modèle unifié basé sur l’apprentissage automatique. De plus, l’entreprise a poussé ses algorithmes, qui sont visibles de iOS 9 à iOS 16. Ci-dessous se trouve la figure représentant l’apprentissage profond pour la voix de Siri par Apple.

En outre, en simplifiant le fonctionnement de Siri, voici les étapes impliquées dans le traitement naturel du langage de Siri.

  1. Reconnaissance vocale
  2. Connexion au serveur d’Apple
  3. Compréhension des significations des commandes
  4. Production des résultats

Comment intégrer le TALN dans les applications iOS ?

Le framework de traitement du langage naturel d’Apple est quelque chose que vous devez comprendre lorsque vous intégrez le TALN dans votre application iOS. De plus, le framework fournit les éléments fondamentaux suivants pour le traitement du langage :

  • Identification
  • Tokenisation
  • Étiquetage des parties du discours
  • Lemmatisation
  • Reconnaissance des entités nommées

Comment effectuer la tokenisation ?

Pour effectuer la tokenisation dans votre application iOS, vous devez énumérer les mots dans une chaîne de caractères. Vous pouvez utiliser NLTokenizer pour énumérer les mots dans un texte en langage naturel.

Comment identifier la langue dans le texte ?

Pour identifier la langue dans un texte, vous pouvez utiliser NLLanguageRecognizer. Pour les textes avec plusieurs parties, vous pouvez utiliser processString(-:)

Cela dépend de vos objectifs et de ce que vous essayez de réaliser. Nous vous avons présenté quelques exemples prescrits par Apple associés au traitement du langage naturel dans les applications iOS.

Vous souhaitez intégrer la technologie TALN dans votre application iOS ?

Maintenant que vous avez compris le traitement du langage naturel dans les applications iOS, vous pourriez être intéressé par l’embauche de développeurs en apprentissage automatique pour votre application iOS.

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