Quelle est la différence entre NLP, NLU et NLG ?

L'intelligence artificielle change la façon dont nous planifions et créons du contenu. Cela change également la façon dont les utilisateurs découvrent le contenu, de ce qu'ils recherchent sur Google à ce qu'ils regardent en rafale sur Netflix.

Plus important encore, pour les spécialistes du marketing de contenu, cela permet aux équipes d'évoluer en automatisant certains types de création de contenu et d'analyser le contenu existant pour améliorer ce que vous proposez et mieux correspondre à l'intention de l'utilisateur.

Il existe de nombreuses pièces mobiles dans le processus d'IA et d'apprentissage automatique. Trois dont vous entendez probablement beaucoup parler sont le traitement du langage naturel (NLP), la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG).

Ces termes sont souvent confondus car ils font tous partie du processus singulier de reproduction de la communication humaine dans les ordinateurs.

Voyons ce que signifient ces termes et comment ils (et l'IA dans son ensemble) peuvent aider les spécialistes du marketing à rationaliser leur stratégie de marketing de contenu.

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel (TAL) ?

La reconnaissance vocale fait partie intégrante de la PNL, qui intègre l'IA et l'apprentissage automatique. Ici, les algorithmes NLP sont utilisés pour comprendre la parole naturelle afin d'exécuter des commandes.

Le traitement du langage naturel commence par une bibliothèque, un ensemble préprogrammé d'algorithmes qui se connectent à un système à l'aide d'une API ou d'une interface de programmation d'application. Fondamentalement, la bibliothèque donne à un ordinateur ou à un système un ensemble de règles et de définitions pour le langage naturel comme base.

Votre équipe de développement peut personnaliser cette base pour répondre aux besoins de votre produit.

Les réseaux de neurones occupent une place importante dans les systèmes NLP et sont utilisés dans la classification de texte, la réponse aux questions, l'analyse des sentiments et d'autres domaines. Le traitement des données volumineuses impliquées dans la compréhension de la langue parlée est relativement plus facile et les réseaux peuvent être formés pour faire face à l'incertitude, sans programmation explicite.

Ainsi, si vous êtes Google, vous utilisez le traitement du langage naturel pour décomposer le langage humain et mieux comprendre le vrai sens d'une requête de recherche ou d'une phrase dans un e-mail. Vous l'utilisez également pour analyser les articles de blog afin de faire correspondre le contenu aux requêtes de recherche connues.

La PNL est également utilisée chaque fois que vous posez une question à Alexa, Siri, Google ou Cortana, et chaque fois que vous utilisez un chatbot. Le programme analyse votre langue par rapport à des milliers d'autres requêtes similaires pour vous donner les meilleurs résultats de recherche ou répondre à votre question.

La belle chose à propos de l'IA et de l'apprentissage automatique est que, avec une utilisation régulière, elle apprend vos schémas linguistiques pour améliorer et personnaliser ses résultats.

Qu'est-ce que la compréhension du langage naturel (NLU) ?

La compréhension du langage naturel est une petite partie du traitement du langage naturel. Une fois le langage décomposé, il est temps pour le programme de comprendre, de trouver un sens et même d'effectuer une analyse des sentiments.

Le programme décompose le langage en éléments digestes plus faciles à comprendre. Il le fait en analysant le texte sémantiquement et syntaxiquement.

Sémantiquement, il recherche le vrai sens derrière les mots en les comparant à des exemples similaires. En même temps, il décompose le texte en parties du discours, en structure de phrase et en morphèmes (la plus petite partie compréhensible d'un mot).

Contrairement aux données structurées, le langage humain est désordonné et ambigu. En tant qu'espèce, nous sommes rarement directs dans notre communication. La grammaire et le sens littéral des mots passent à peu près par la fenêtre chaque fois que nous parlons.

En fait, "par la fenêtre" est un excellent exemple. Bien sûr, je ne voulais pas dire que je jetais les choses par une fenêtre littérale, d'autant plus que je parlais de concepts intangibles plutôt que d'objets solides.

Et il en va de même lorsque vous demandez à votre appareil intelligent quelque chose comme "Comment est I-93 en ce moment?".

Si vous étiez littéral, vous pourriez obtenir une réponse du type : « C'est long, gris, et il y a des voitures qui roulent dessus. Il a été récemment asphalté entre les sorties 36 et 42. » Mais vous vouliez probablement savoir quelles sont les conditions de circulation.

C'est là qu'intervient la compréhension du langage naturel. Il s'agit de prendre la façon argotique et figurative dont nous parlons tous les jours et de comprendre ce que nous voulons vraiment dire.

Qu'est-ce que la génération de langage naturel (NLG) ?

Une fois qu'un chatbot, un appareil intelligent ou une fonction de recherche comprend la langue qu'il "entend", il doit vous répondre d'une manière que vous comprendrez à votre tour.

C'est là que NLG entre en jeu. Il prend les données d'un résultat de recherche, par exemple, et les transforme en un langage compréhensible. Donc, chaque fois que vous demandez à votre appareil intelligent, "Comment ça se passe sur l'I-93 en ce moment ?" il peut répondre presque exactement comme le ferait un autre humain.

Il peut dire quelque chose comme "Il y a un accident à la sortie 36 qui a créé un retard de 15 minutes" ou "La route est dégagée".

NLG est également utilisé dans la technologie des chatbots. En fait, les chatbots sont devenus si avancés ; vous ne savez peut-être même pas que vous parlez à une machine.

L'utilisation de la NLP, de la NLG et de l'apprentissage automatique dans les chatbots libère des ressources et permet aux entreprises d'offrir un service client 24h/24 et 7j/7 sans avoir à doter un grand service.

NLG peut également être utilisé pour créer du contenu basé sur des données à grande échelle. Si vous produisez régulièrement du contenu basé sur des modèles, dites une histoire basée sur le rapport trimestriel sur l'emploi du Département du travail, vous pouvez utiliser NLG pour analyser les données et rédiger un récit de base basé sur les chiffres.

Vous et votre équipe éditoriale pouvez alors vous concentrer sur d'autres contenus plus complexes.

L'Associated Press utilise déjà NLG pour créer des rapports sur les revenus, selon le Marketing Artificial Intelligence Institute.

Quelle est la différence entre NLP, NLU et NLG ?

La PNL, la NLU et la NLG jouent toutes un rôle dans l'apprentissage des machines à penser davantage comme des humains. Ils s'attaquent simplement à différentes parties du problème de l'IA conversationnelle. Comment faire en sorte que les machines reconnaissent, comprennent et génèrent le langage naturel ? Comment l'utilisez-vous pour répondre aux requêtes de recherche et créer du contenu à grande échelle ?

Prenons un exemple spécifique pour illustrer comment ces fonctions fonctionnent ensemble.

Vous rentrez du travail et vous vous demandez comment vos actions se sont comportées aujourd'hui. Après avoir demandé à votre appareil intelligent d'allumer vos lumières et d'augmenter le chauffage, vous demandez : "Hé Google, comment s'est passé le marché boursier aujourd'hui ?"

Votre appareil Google Home écoute votre requête, puis le NLP entre en jeu. Il prend votre question et la décompose en éléments compréhensibles – «bourse» et «aujourd'hui» étant les mots clés sur lesquels il se concentre.

Ensuite, il compare votre requête à des requêtes similaires adressées à Google en général et essaie de comprendre ce que vous demandez. C'est NLU.

Une fois qu'il comprend que vous souhaitez connaître les chiffres de clôture du NASDAQ, du Dow Jones et du S&P 500, il parcourt le Web pour trouver le contenu qui répond le mieux à votre question.

Une fois qu'il dispose de données provenant d'une source fiable, comme Bloomberg, il extrait les données pertinentes et les fournit en langage clair. C'est NLG. Sa réponse est quelque chose comme : "Selon Bloomberg, le NASDAQ était en baisse de 1,5 point, mais le Dow était en hausse de 77, et le S&P était en hausse de 5 points."

Vous pouvez alors poser des questions sur des actions spécifiques que vous possédez, et le processus recommence.

La grande chose à propos de l'apprentissage automatique est que, si vous posez ces deux questions régulièrement, votre appareil intelligent peut commencer à anticiper votre demande, vous donnant vos numéros de stock ainsi que les chiffres globaux du marché en même temps.

Pourquoi tout cela est-il important ?

Le Marketing Artificial Intelligence Institute souligne l'importance de toutes ces technologies pour l'avenir du marketing de contenu. L'un des défis les plus difficiles pour les spécialistes du marketing, que nous abordons dans plusieurs articles, est la capacité à créer du contenu à grande échelle.

Maintenant, imaginez que vous êtes de l'autre côté de cette demande de recherche. C'est vous qui créez du contenu pour Bloomberg, ou CNN Money, ou même une société de courtage. Vous avez fait votre recherche en marketing de contenu et déterminé que des rapports quotidiens sur les performances du marché boursier pourraient augmenter le trafic vers votre site.

Mais créer le même rapport chaque jour prend du temps. NLP, NLU et NLG peuvent créer du contenu pour vous. NLP et NLU analyseront le contenu sur le marché boursier et le décomposeront, tandis que NLG prendra les données applicables et les transformera en une histoire modèle pour votre site.

Mais il existe une autre façon dont l'IA et tous ces processus peuvent vous aider à faire évoluer le contenu.

Imaginez que vous disposiez d'un outil capable de lire et d'interpréter le contenu, de trouver ses forces et ses défauts, puis de rédiger des articles de blog qui répondent aux besoins des moteurs de recherche et de vos utilisateurs.

Nous nous rapprochons de plus en plus de cet outil.

En fait, l'outil de MarketMuse est assez proche. Il utilisera NLP et NLU pour analyser votre contenu au niveau individuel ou holistique. Bien qu'il ne puisse pas écrire des articles de blog entiers pour vous, il peut générer des résumés qui couvrent toutes les questions auxquelles il faut répondre, les mots-clés qui doivent apparaître et les liens internes et externes qui doivent être inclus.

L'IA et l'apprentissage automatique ont ouvert un monde de possibilités pour les équipes de marketing, de vente et de service client. Certains créateurs de contenu se méfient d'une technologie qui remplace les rédacteurs et les éditeurs humains.

Mais cela peut en fait libérer les professionnels de la rédaction en assumant les tâches par cœur de la création de contenu et en leur permettant de créer le contenu précieux et approfondi que vos visiteurs recherchent.