La structure d'un réseau de neurones fonctionne grâce à un processus d'entraînement, connu sous le nom d'apprentissage profond (Deep Learning), un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Il s'agit d'une technologie d'intelligence artificielle (IA) appliquée au traitement du langage naturel.
Mais, exactement, que sont les réseaux de neurones et comment sont-ils utilisés en TALN ?
Fondamentalement, un réseau de neurones est la modélisation du fonctionnement du cerveau humain lors du traitement de l'information. Il s'agit d'un système adaptatif qui, grâce à l'entraînement, apprend et s'améliore continuellement pour modéliser des relations et des modèles entre les données, offrir des solutions à des problèmes complexes et simuler le processus du langage naturel.
Ce réseau contient des neurones ou nœuds (unités de base) interconnectés et organisés en couches. Il existe la couche d'entrée, qui reçoit les données entrantes ; une ou plusieurs couches cachées, par lesquelles les données se propagent, ainsi que la couche de sortie, qui envoie le résultat de l'analyse ou du TALN.
Pour imiter le cerveau humain, un réseau de neurones fonctionne en examinant les valeurs ou les données qu'il reçoit dans sa couche d'entrée, en prédisant et en propageant un résultat. Concrètement, la couche d'entrée envoie les données à la deuxième couche qui, à son tour, les transmet aux couches cachées successives.
Dans la deuxième couche, les neurones ou nœuds détectent et filtrent des modèles de grande pertinence et combinent les données. À chaque valeur d'entrée est attribué un poids qui modifie le poids d'entrée. Ces valeurs résultantes sont additionnées et définies par une fonction logistique ou sigmoïde.
Dans les couches cachées suivantes, la sortie de la couche précédente est analysée et traitée pour être transférée à la suivante. Ensuite, dans la couche de sortie, les valeurs sont à nouveau combinées pour obtenir et propager le résultat.
Ce système repose sur la prémisse que dans chaque ensemble de paramètres, il existe une manière de les combiner pour prédire un résultat déterminé. Et c'est le réseau de neurones qui se charge d'obtenir la meilleure combinaison possible de paramètres pour un problème donné et de l'appliquer, c'est-à-dire de réaliser la prédiction et d'offrir une sortie.
Selon la manière dont les données circulent ou sont transmises des nœuds d'entrée aux nœuds de sortie, il existe les types de réseaux de neurones suivants :
Réseau de neurones à propagation avant (Feedforward). Dans cette structure de réseau, les données sont traitées dans une seule direction, du nœud d'entrée au nœud de sortie.
Réseau de neurones à rétropropagation (Backpropagation). Dans ce cas, les valeurs sont également transférées du nœud d'entrée à celui de sortie, mais en empruntant divers chemins du réseau. Un seul de ces chemins est correct et le réseau le détecte grâce au fonctionnement d'une boucle de rétroaction.
Réseau de neurones convolutif. Ce type de réseau possède diverses couches cachées entraînées pour exécuter des tâches spécifiques différentes et de nature mathématique, comme le filtrage ou la synthèse. Ils sont d'une grande utilité dans la classification et la reconnaissance d'images.
Un réseau de neurones s'entraîne en effectuant l'ajustement des poids des valeurs d'entrée dans chacun des nœuds de sa structure, afin d'offrir la réponse la plus adaptée au problème. C'est-à-dire qu'un réseau de neurones s'entraîne grâce à son processus d'apprentissage.
Pendant l'entraînement, le réseau de neurones peut employer différentes méthodes d'apprentissage :
Apprentissage supervisé ou contrôlé. Un agent externe montre au système les modèles et le résultat qu'il doit générer. De cette manière, le réseau exécutera des calculs et des combinaisons pour que sa sortie corresponde à ce qui est attendu.
Apprentissage non supervisé (sans influence externe). Dans ce processus, la sortie est inconnue. Le réseau se base uniquement sur les observations réalisées sur les valeurs d'entrée.
Apprentissage par renforcement. Dans ce mécanisme d'apprentissage, le réseau exécute l'analyse par lui-même, mais les sorties sont évaluées. Chaque sortie correcte est renforcée positivement, tandis que les sorties erronées sont écartées.
Apprentissage hybride. Il s'agit d'une méthode d'apprentissage qui combine les mécanismes précédents.
Les réseaux de neurones sont utilisés dans la reconnaissance et la classification de modèles, la surveillance de systèmes informatiques et de robots, la prédiction d'événements, l'analyse de sentiments et l'analyse de données. Leurs usages les plus courants sont les suivants :
Les réseaux de neurones sont employés pour doter les ordinateurs de la “vision artificielle”, c'est-à-dire la capacité de distinguer des images, d'une manière similaire au processus chez les humains. Par exemple, les systèmes dans les véhicules qui reconnaissent les panneaux de signalisation ou d'autres usagers de la route.
Divers systèmes, comme les logiciels de transcription automatique, les assistants virtuels ou les programmes de sous-titrage vidéo, utilisent des réseaux de neurones pour analyser la voix humaine, indépendamment de la langue, du ton ou de l'accent avec lequel la personne s'exprime.
Les réseaux de neurones sont également employés dans la technologie du langage naturel pour permettre aux ordinateurs d'effectuer avec succès le processus de TALN. De cette façon, il est possible de traiter des textes ou des documents créés par des personnes, d'extraire des informations et de déterminer le sens des données.
Par exemple, les chatbots ou l'analyse de sentiments dans les commentaires sur les réseaux sociaux.
Le réseau de neurones a conféré aux modèles de traitement du langage naturel une capacité énorme et surprenante à comprendre et simuler le langage humain, à prédire des mots et à aborder des thématiques dont le contenu n'a pas été appris.
Pour atteindre une telle performance dans le processus de TALN, le réseau de neurones doit être entraîné avec de grandes quantités de documents (corpus) selon le type de texte ou de langage que l'on souhaite traiter.
Dans les modèles de langage TALN, les réseaux de neurones agissent dans leurs premières phases en transformant les mots du vocabulaire en vecteurs. Pour ce faire, ils partent du principe de base que, dans un texte, le sens d'un mot déterminé est associé aux mots qui se trouvent autour de lui.
Ces vecteurs créés sont employés dans des opérations simples pour offrir des résultats raisonnables au niveau sémantique.
En savoir plus :
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ? Le TALN pour les débutants
Utiliser un réseau de neurones signifie employer une structure similaire au cerveau humain, ce qui offre des avantages tels que :
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