Analyse sémantique

L'analyse sémantique est un processus qui consiste à comprendre la structure d'une phrase en langage naturel et à trouver des modèles pour identifier le véritable sens d'un texte. Il s'agit d'un type de traitement du langage naturel (NLP) qui permet d'interpréter le sens d'un texte. L'analyse sémantique aide les ordinateurs à interpréter le langage humain et peut être utilisée pour construire des agents conversationnels (chatbots) qui peuvent utiliser le traitement du langage naturel.

L'objectif de l'analyse sémantique est de transformer les phrases en langage naturel en une représentation structurée qui peut être utilisée par les ordinateurs pour des tâches automatisées. Cette représentation structurée de la phrase est généralement créée à l'aide d'un langage formel tel que le lambda calcul, les banques d'arbres ou les formes logiques.

L'analyse sémantique est utilisée dans toute une série de domaines tels que la réponse aux questions, la traduction automatique, le résumé et l'analyse de documents. Elle permet de comprendre l'intention derrière une requête, d'extraire les caractéristiques pertinentes d'une phrase et d'identifier la relation entre plusieurs phrases. Par exemple, l'analyse sémantique peut être utilisée pour comprendre une requête de recherche et fournir des réponses à partir d'un moteur de recherche.

L'analyse sémantique est différente de l'analyse syntaxique, qui se concentre sur la syntaxe ou la structure d'une phrase. Alors que l'analyse syntaxique s'intéresse à la structure de la phrase, l'analyse sémantique s'attache à comprendre le sens du texte et à en extraire les éléments sémantiques pertinents.

L'analyse sémantique est un domaine du traitement du langage naturel qui évolue rapidement et qui est utilisé dans de nombreuses technologies récentes telles que la reconnaissance vocale et les assistants vocaux. Grâce à l'analyse sémantique, les ordinateurs peuvent désormais être entraînés à comprendre des phrases complexes en langage naturel et à agir en conséquence.