Que diriez-vous si vous trouviez un chatbot qui comprenait votre intention émotionnelle, un robot vocal qui comprenait le ton de votre voix, ou un moteur de recherche qui comprenait le but de votre recherche ?
En raison de la signification d’une phrase, vous pourriez penser que cela sort de la science-fiction.
Eh bien, vous avez tort ! Cette technologie est déjà utilisée pour comprendre ce que les personnes et les machines ressentent et ce qu’elles veulent dire lorsqu’elles parlent. Nous parlons d’analyse sémantique.
Mais.. :
- Qu’est-ce que cette technologie et quels sont les problèmes qu’elle pose ?
- Quels sont les avantages et les inconvénients, et comment cela affecte-t-il les relations avec les clients ?
- Et comment l’utiliser dans le cadre d’un plan d’amélioration de l’expérience client ?
Poursuivez la lecture de ce blog pour en savoir plus sur l’analyse sémantique et son fonctionnement à l’aide d’exemples.
Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?
L’analyse sémantique, exprimée, est le processus d’extraction du sens d’un texte. L’analyse grammaticale et la reconnaissance des liens entre des mots spécifiques dans un contexte donné permettent aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter des phrases, des paragraphes, voire des manuscrits entiers.
Il s’agit d’un élément essentiel du traitement du langage naturel (NLP) et d’une source d’inspiration pour des applications telles que les chatbots, les moteurs de recherche et l’analyse de texte à l’aide de l’apprentissage automatique.
Les outils basés sur l’analyse sémantique peuvent aider les entreprises à extraire automatiquement des informations utiles à partir de données non structurées, notamment les courriels, les demandes d’assistance et les commentaires des consommateurs. Nous allons examiner son fonctionnement ci-dessous.
Comment fonctionne l’analyse sémantique ?
L’analyse sémantique, une méthode de traitement du langage naturel, consiste à examiner le sens des mots et des phrases pour comprendre l’objectif d’une phrase ou d’un paragraphe.
Cela se fait souvent en localisant et en extrayant les idées clés et les liens trouvés dans le texte à l’aide d’algorithmes et d’approches d’intelligence artificielle.
L’analyse sémantique fait appel à différentes méthodes, mais toutes visent à comprendre le sens du texte d’une manière comparable à celle d’un être humain. Il peut s’agir d’identifier les idées et les thèmes principaux du texte et leurs liens.
- Une méthode d’analyse sémantique populaire combine l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour trouver les idées principales et les connexions du texte. Cela peut impliquer l’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique formé sur un vaste corpus de textes pour analyser un nouveau texte et en découvrir les idées et les relations clés.
- Une autre stratégie consiste à utiliser des ontologies préétablies et des bases de données structurées de concepts et de relations dans un domaine particulier. Les algorithmes d’analyse sémantique peuvent trouver et extraire plus rapidement les informations pertinentes du texte en utilisant ces ontologies.
L’analyse sémantique, en général, est une méthode clé pour aider les ordinateurs à comprendre le sens d’un texte en langage naturel. Il a de nombreuses utilisations dans des domaines tels que les moteurs de recherche, la recherche d’informations et la traduction automatique.
Dans l’analyse sémantique, la sémantique lexicale est cruciale car elle permet aux ordinateurs de comprendre les liens entre les éléments lexicaux (mots, verbes phrastiques, etc.) :
- Hyponymie : elle illustre le lien entre une expression générique et ses occurrences. Dans ce contexte, les hyponymes décrivent des instances du terme générique hypernym.
- Homonymie : on parle d’homonymie lorsque deux mots ont la même forme ou la même orthographe, mais un sens totalement différent.
- Polysémie : Le terme grec « polysémie » signifie « plusieurs signes ». Il s’agit d’une phrase ou d’un terme qui a une signification distincte mais liée. En d’autres termes, si la polysémie a la même orthographe, ses objectifs sont à la fois particuliers et liés.
- Synonymie : Il s’agit de la relation entre deux éléments lexicaux ayant des formes différentes mais des significations identiques ou similaires.
- Antonymie : c’est la relation équilibrée entre deux éléments lexicaux autour d’un axe à travers leurs composantes sémantiques.
- Méronomie : Il s’agit de la façon dont le texte et les mots sont assemblés de manière à avoir un sens et à montrer une partie ou un membre de quelque chose.
Exemples d’analyse sémantique
L’analyse sémantique peut aider les entreprises à bien des égards, notamment lorsqu’elles traitent des avis de clients, des messages d’un chatbot ou des conversations avec un robot d’appel. Voici quelques exemples concrets :
- Exemple n° 1 : Uber et l’écoute sociale
La stratégie d’Uber en matière d’analyse sémantique est la suivante : lorsque l’entreprise introduit une nouvelle version de son application, les réseaux sociaux et le ressenti des utilisateurs sont soigneusement examinés. Nous parlons ici de « social listening », c’est-à-dire l’écoute des réseaux sociaux pour connaître le degré de satisfaction ou de mécontentement des utilisateurs.
« Chez Uber, nous utilisons cette méthode quotidiennement pour déterminer ce que nos utilisateurs pensent de nos changements. Lorsque nous apportons un changement, nous savons immédiatement ce que les gens apprécient et ce qui doit être modifié.
Krzysztof Radoszewski est responsable du marketing pour l’Europe centrale et orientale chez Uber.
- Exemple n° 2 : Hummingbird, l’algorithme sémantique de Google
Les systèmes d’analyse sémantique ne sont pas seulement utilisés par les entreprises B2B et B2C pour améliorer l’expérience des clients. Google a créé son outil sémantique pour aider les chercheurs à mieux comprendre les choses.
L’algorithme Hummingbird de Google, mis en place en 2013, rend les résultats de recherche plus pertinents en s’intéressant à ce que les internautes recherchent.
Cet algorithme améliore également le référencement naturel ou organique (SEO) et aide les entreprises qui peuvent bénéficier de la mise en place d’un contenu de qualité sur les pages de leur site web. Ils seront mieux liés à des mots-clés « sémantiquement » pertinents !
Conclusion
Combinée à l’apprentissage automatique, l’analyse sémantique vous permet d’approfondir vos données en permettant aux machines de tirer un objectif d’un texte non structuré à grande échelle et en temps réel.
Des outils d’apprentissage automatique puissants qui utilisent la sémantique donneront aux utilisateurs des informations précieuses qui les aideront à prendre de meilleures décisions et à vivre une meilleure expérience.
QuestionPro est un logiciel d’enquête qui permet aux utilisateurs de créer, d’envoyer et de consulter les résultats des enquêtes. Selon la manière dont les enquêtes QuestionPro sont configurées, les réponses à ces enquêtes pourraient être utilisées comme données d’entrée pour un algorithme capable d’effectuer une analyse sémantique.
