Une explication du TLN (traitement du langage naturel) et de ce que fait l'équipe de TLN d'Avodah
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (TLN)?
Le traitement du langage naturel, ou TLN, est un domaine de l'informatique qui se concentre sur la façon dont les ordinateurs comprennent et interagissent avec le langage humain. Pensez à l'utilisation d'un moteur de recherche, à la conversation avec un assistant virtuel comme Siri ou Alexa, ou même à l'utilisation de la correction automatique lors de la saisie de votre téléphone. Ce sont tous des exemples de TLN au travail.
Le TLN combine la linguistique (l'étude du langage) et l'informatique pour apprendre aux ordinateurs à traiter et à analyser de grandes quantités de données linguistiques naturelles. Cela signifie que les ordinateurs peuvent comprendre des choses comme la parole, le texte et le contexte, ce qui leur permet de répondre de manière significative.
Que fait l'équipe de TLN d'Avodah?
1. Développer des modèles de langage : L'équipe crée des modèles complexes qui aident les ordinateurs à comprendre différents langages. Ces modèles apprennent à partir d'énormes quantités de données textuelles pour comprendre la grammaire, le vocabulaire et les petits détails de chaque langue.
2. Compréhension du contexte : Ils entraînent les ordinateurs à comprendre le contexte. Les mots peuvent avoir des significations différentes en fonction de leur utilisation, de sorte que l'équipe veille à ce que le système puisse interpréter correctement les phrases. Par exemple, en anglais, « bat » peut désigner un mammifère volant ou un équipement sportif.
3. Améliorer la qualité des traductions : L’équipe travaille constamment à améliorer l’exactitude et la fluidité des traductions. Ils affinent les algorithmes et les techniques pour gérer les idiomes, l'argot et les dialectes régionaux, en s'assurant que les traductions semblent naturelles.
4. Tester et itérer : Ils testent régulièrement les performances du système, identifiant les erreurs ou les domaines à améliorer. En mettant à jour et en affinant leurs modèles, ils garantissent que les traductions deviennent plus précises au fil du temps.