Extraction d'informations à l'aide du traitement du langage naturel (NLP)

L’extraction d’informations (IE) trouve ses racines dans le développement précoce du traitement du langage naturel (NLP) et de l’intelligence artificielle (IA), à une époque où l’accent était encore mis sur les systèmes basés sur des règles qui s’appuyaient sur des instructions linguistiques élaborées à la main pour extraire des informations spécifiques d’un texte. Au fil du temps, les organisations ont adopté des techniques telles que l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour améliorer la précision des systèmes d’extraction d’informations. Aujourd’hui, la plupart des applications NLP incluent l’extraction d’informations comme un composant important, et les organisations utilisent des modèles et cadres avancés d’IA et d’apprentissage automatique (ML), tels que la génération augmentée de récupération (RAG), pour poursuivre ces améliorations.

Dans cet article, nous parlerons de l'extraction d'informations en mettant l'accent sur le traitement du langage naturel et la génération augmentée par récupération.

Qu'est-ce que l'extraction d'informations ?

L'extraction d'informations est le processus d'extraction des données structurées requises à partir de sources de données textuelles semi-structurées ou non structurées, telles que des documents PDF, du contenu Web, du contenu généré par l'IA/un grand modèle linguistique (LLM), etc. 

Un exemple 

Voici un exemple illustrant le type de données que vous pouvez espérer extraire à l’aide d’un système d’extraction d’informations :

Extrait de l'article de presse:

« Apple a annoncé le lancement de l'iPhone 15 le 12 septembre 2023. Tim Cook, le PDG, a déclaré que le nouveau téléphone serait doté d'une puce plus rapide et d'une technologie d'appareil photo améliorée. »

Informations extraites:

• Entité (organisation) : Apple
• Entité (Personne) : Tim Cook (PDG)
• Événement (lancement de produit) : iPhone 15
• Date: Septembre 12, 2023

Cet exemple illustre les principaux points de données extraits de la source (extrait d'actualité). Le système a identifié deux entités, « Apple Inc. » (organisation) et « Tim Cook » (personne). Il a également extrait l'événement « lancement de l'iPhone 15 » ainsi que la date « 12 septembre 2023 ». Les informations extraites peuvent ensuite être utilisées selon les besoins, par exemple pour mettre à jour bases de données ou générer des résumés ou des faits saillants.

Extraire des données de tout type de document avec AsteraLa solution IDP basée sur l'IA

AsteraLa solution de traitement intelligent des documents (IDP) de vous permet d'extraire des informations clés contenues dans des documents non structurés. Qu'il s'agisse de factures, de bons de commande, de formulaires de réclamation, de documents fiscaux, de dossiers médicaux ou de documents juridiques détaillés, Astera Le renseignement s’adresse à tous.

En savoir plus

Quelle est la place du traitement du langage naturel (TAL) ?

Le traitement du langage naturel (TLN) est une branche de l'IA qui facilite l'interaction entre les humains et les ordinateurs, y compris d'autres machines. Au lieu d'utiliser des requêtes complexes ou des lignes de code, vous pouvez parler à vos systèmes en anglais simple et indiquez-leur ce qu'ils doivent faire, y compris demander des informations spécifiques à partir d'une source de données.

Selon Statista rapport d'analyse du marché, la taille du marché de la PNL textuelle devrait passer de 8.21 milliards USD en 2024 à 33.04 milliards USD en 2030. La croissance prévue met en évidence des tendances importantes :

• Augmentation de la demande dans tous les secteurs
• Progrès dans les modèles d'IA et les capacités du PNL
• Importance croissante de la PNL basée sur le texte

Étant donné que l’IE consiste à extraire des données structurées à partir de textes non structurés, les techniques de traitement du langage naturel permettent aux machines d’analyser et de comprendre le langage humain et de traiter le texte de manière significative. Ainsi, lorsque vous pouvez simplement dire quelque chose comme « Fournissez les noms de tous les employés âgés de plus de 40 ans », pourquoi recourir à quelque chose comme « SÉLECTIONNEZ le nom, l’âge DES employés OÙ l’âge > 40 » pour extraire les informations dont vous avez besoin ?

La PNL joue un rôle fondamental dans l'extraction d'informations. À ce titre, elle peut améliorer, voire remplacer, plusieurs méthodes traditionnelles d'interaction avec les machines pour extraire des informations :

Extraction manuelle d'informations à partir d'un texte

Lire et analyser des textes pour extraire des informations nécessaires, comme des noms ou des dates, à partir de documents ou d’e-mails sans l’aide d’un assistant IA n’est plus tenable, même à court terme. L’obsolescence est encore plus évidente dans des secteurs comme le droit et la santé, où l’accès rapide aux données pertinentes est essentiel. Outils d'extraction d'informations basés sur l'IA avec des capacités PNL intégrées, non seulement automatisent le processus, mais fournissent également des informations précises lorsque cela est nécessaire.

Requêtes de recherche (recherche par mots-clés)

Les moteurs de recherche traditionnels s'appuient fortement sur des correspondances de mots clés exactes, produisant souvent des résultats non pertinents si les mots clés exacts ne sont pas utilisés. Recherche en langage naturel (NLS) et des capacités de recherche sémantique, le PNL permet aux systèmes de comprendre le contexte et le intention afin que vous obteniez des résultats pertinents.

Interfaces utilisateur en ligne de commande et graphiques

Avec une interface de ligne de commande (CLI) classique, vous avez besoin de commandes spécifiques pour effectuer des tâches telles que la navigation dans des fichiers ou l'extraction d'informations. De même, une interface utilisateur graphique (GUI) vous permet d'interagir avec les ordinateurs via des icônes, des boutons et des listes déroulantes. Cependant, ces deux méthodes deviennent fastidieuses avec des ensembles de données complexes et volumineux. En utilisant des réponses aux questions basées sur le langage naturel, vous simplifiez ces processus au point que même les utilisateurs professionnels peuvent travailler avec des données.

Comment fonctionne l'extraction d'informations PNL ?

L'extraction d'informations à partir d'un texte non structuré comprend plusieurs étapes et fait appel à plusieurs techniques de traitement du langage naturel. Bien que le flux de travail réel dépende du type de votre source de document et des informations que vous devez extraire, le processus global est en grande partie le même :

Prétraitement de texte

Avant d'extraire des points de données, vous devez nettoyer et décomposer le texte source en ses composants de base. Cela se fait via la tokenisation, qui, dans un pipeline NLP, est une technique permettant de diviser les données non structurées en morceaux plus petits, ou éléments discrets, pour simplifier l'analyse par machine. Il existe plusieurs façons de tokeniser le texte source.

Poursuivant avec l'exemple de l'extrait d'article d'actualité sur l'iPhone 15 dont nous avons parlé ci-dessus, la phrase « Apple a annoncé le lancement de l'iPhone 15 le 12 septembre 2023 » est tokenisé comme :

['Apple', 'a annoncé', 'le', 'lancement', 'de', 'iPhone', '15', 'le', '12', '2023']

Ensuite, les mots courants tels que « le » ou « de » sont supprimés dans le cadre de suppression des mots vides car ils n'ont pas de sens et ne contiennent pas d'informations utiles. Pour réduire les variations des mots, ils sont convertis en leurs formes racines, par exemple « annoncé » devient « annoncer ». C'est ce qu'on appelle la lemmatisation.

Balisage des parties du discours (POS)

L'étape suivante du processus d'extraction d'informations NLP consiste à attribuer à chaque jeton sa partie du discours (POS), c'est-à-dire si un jeton est un nom, un verbe, un adjectif, etc. Le marquage POS permet à la machine de comprendre le sens grammatical de chaque mot. Par exemple :

Apple (nom), annoncé (verbe), lancement (nom), iPhone (nom), 15 (numéro), 12 septembre 2023 (date)

Reconnaissance des entités nommées (NER)

Le NER est l'endroit où le système identifie et classe les entités importantes en fonction du contexte dans lequel elles apparaissent dans le texte en utilisant des listes prédéfinies et des modèles ML. Par exemple, à partir de la phrase « Apple a annoncé l'iPhone 15 le 12 septembre 2023 », la technique NER extrairait :

• Apple Inc. (entreprise)
• iPhone 15 (PROD.)
• 12 septembre 2023 (DATE)

Analyse des dépendances

L'analyse des dépendances permet au pipeline d'identifier les relations grammaticales entre les mots d'une phrase. L'établissement de ces relations est important pour que le système comprenne ce qui s'est passé, quand, où, par qui et à qui.

« Apple (sujet) a annoncé (verbe) l'iPhone 15 (objet) le 12 septembre 2023. »

Extraction de relations

Maintenant que le système a une idée assez précise des entités et des relations grammaticales, il utilise la technique d'extraction de relations pour identifier les relations entre les entités. L'extraction de relations elle-même repose sur une combinaison de modèles ML pour détecter ces relations. Un exemple de relations entre entités pourrait être :

• Pour les entités iPhone 15 (PROD) et Apple (ORG), la relation peut être définie par « Fabriqué par », liant iPhone 15 à Apple. Cela indique qu'Apple est responsable de la fabrication de l'iPhone 15.

Extraction d'événements

Pour que le système comprenne et relie les entités et les relations en un événement cohérent, il doit identifier les actions et les occurrences dans le texte source. Par exemple, dans la phrase « Apple a annoncé l'iPhone 15 le 12 septembre 2023 », l'événement est le Lancement de produit de l'iPhone 15. Ainsi, il identifie les composants suivants et catégorise le type d'événement (lancement de produit) :

• Sujet (Qui) : Apple
• Action (Quoi) : annoncé
• Objet (quoi) : iPhone 15
• Date (quand) : 12 septembre 2023

Remplissage de modèle

Une fois que le pipeline a extrait toutes les entités, relations et événements pertinents, il organise et présente les informations dans un format structuré. Dans ce cas, les informations extraites ressembleront à ceci :

• Événement : Lancement de produit
• Organisation : Apple
• Produit : iPhone 15
• Date: Septembre 12, 2023

Le rôle du PNL dans le traitement intelligent des documents (IDP)

La PNL améliore traitement intelligent des documents (IDP) en permettant aux machines d'analyser et de comprendre le texte des documents afin que vous puissiez tirer des informations exploitables à partir de données non structurées. Les principales fonctions du traitement du langage naturel dans l'IDP comprennent :

• Compréhension des documents
• Extraction d'information
• Classification des documents
• L'enrichissement des données
• Récapitulation

Les organisations de différents secteurs utilisent le traitement du langage naturel pour améliorer leurs capacités de traitement de documents. Voici quelques applications notables :

Traitement de facture

À automatiquement extraire les informations pertinentes des factures, tels que les noms des fournisseurs, les montants et les dates d'échéance et rationalisez les processus de comptes fournisseurs.

Analyse du contrat

Pour identifier les clauses, obligations et conditions clés documents le'gaux et permettre une meilleure conformité et une meilleure gestion des risques.

Traitement des e-mails

Pour extraire des informations exploitables des e-mails entrants.

Ces fonctions et applications se traduisent par des avantages commerciaux indéniables :

Efficacité accrue

L’automatisation de l’extraction et du traitement des informations à partir d’une variété de documents permet de gagner du temps et de réduire les efforts manuels.

Précision améliorée

Les techniques avancées de PNL, telles que NER, OCR et la classification de texte, améliorent la précision de l'extraction des informations et la qualité globale qualité des données.

Évolutivité

Les pipelines NLP peuvent gérer de grands volumes de documents à un rythme accéléré.

Qu'en est-il de la récupération augmentée (RAG) ?

Génération augmentée par récupération (RAG) est un cadre d'IA qui combine la recherche d'informations à partir de bases de connaissances ou de bases de données externes avec la génération de texte à l'aide d'un modèle de langage étendu (LLM). Il s'agit d'une approche visant à améliorer les tâches de compréhension du langage naturel (NLU) et de génération du langage naturel (NLG), en particulier dans des domaines tels que les questions-réponses et l'IA conversationnelle.

Alors que le PNL se concentre principalement sur la compréhension et le traitement du texte dans les documents, le RAG améliore l'extraction d'informations en incorporant des sources de données externes et en fournissant des capacités d'extraction contextuellement informées, notamment :

• Complément des faits en complétant les informations manquantes
• Enrichir les données extraites avec un contexte supplémentaire pour une précision contextuelle
• Utiliser des connaissances externes pour détecter et relier correctement les entités

Utilisation de RAG pour le traitement intelligent des documents (IDP)

L'utilisation de RAG pour le traitement intelligent des documents (IDP) peut aider votre organisation à améliorer ses capacités de traitement des documents. Il est particulièrement utile dans les secteurs qui traitent des volumes de documents importants et où la précision et le contexte sont essentiels, comme la finance, le droit et la santé.

Prenons un exemple de scénario pour comprendre comment vous pouvez utiliser RAG pour extraire des informations à partir de documents, comme une base de connaissances d’entreprise ou une documentation interne.

Supposons que votre organisation ait besoin de traiter un grand nombre de factures pour extraire des informations clés pour l’analyse et le reporting financiers.

Document d'entrée

Une facture d'un fournisseur contient :

« Numéro de facture : INV-12345, montant total : 10,000 2024 $, date d'échéance : 12-01-XNUMX. »

Processus RAG

Récupération:

Le pipeline RAG récupère les informations pertinentes à partir d'une base de données interne (par exemple, les profils des fournisseurs, l'historique des paiements). Par exemple, il récupère le nom du fournisseur « ABC Supplies » et les conditions de paiement associées à la facture (par exemple, net 30 jours).

Génération:

Le modèle génératif synthétise ces informations, en incorporant les détails récupérés dans les données extraites.

Sortie

Voici à quoi peut ressembler votre résultat final structuré :

• Numéro de facture: INV-12345
• Nom du vendeur: Fournitures ABC
• Montant total: $ 10,000
• Date d'échéance: 2024-12-01
• Conditions de paiement: Net 30 jours

Traitement automatique des documents (NLP) amélioré par RAG pour le traitement intelligent des documents (IDP) 

Le NLP traditionnel est excellent pour les tâches de base de l'IDP : extraction de champs de formulaire, extraction d'entités, classification de texte et analyse des sentiments. Il fonctionne bien avec les documents structurés qui suivent un format cohérent comme les factures, où il est moins nécessaire de comprendre le contexte en profondeur. Le NLP amélioré par RAG, quant à lui, combine l'IDP traditionnel basé sur le NLP avec des mécanismes de récupération pour extraire des informations contextuellement pertinentes à partir de bases de connaissances et de sources externes.

Lorsque vous choisissez entre la PNL traditionnelle et la PNL améliorée par RAG pour l'IDP, votre décision doit prendre en compte :

• Votre cas d'utilisation spécifique
• Exigences de traitement
• La complexité des documents
• Les résultats que vous souhaitez atteindre 

Choisissez la PNL lorsque :

• Vous devez automatiser le traitement de routine des documents tâches avec des tâches prédéfinies extraction de données exigences. 
• Vous avez besoin de connaissances minimales spécifiques au domaine pour comprendre et catégoriser le contenu des documents. 
• Votre attention est principalement centrée sur l'extraction d'informations structurées et la classification de documents. 
• Vous disposez d’un ensemble bien défini de documents qui ne nécessitent pas de compréhension contextuelle approfondie.

Choisissez la PNL améliorée par RAG lorsque :

• Vous avez besoin d’une extraction d’informations plus contextuelle qui prend en compte les relations entre les points de données. 
• Vos documents sont dynamiques, c'est-à-dire qu'ils varient considérablement en termes de structure et de contenu, et les informations doivent être à jour. 
• Vous traitez des requêtes complexes qui impliquent la génération de réponses complètes basées sur plusieurs sources de données. 

Que vous choisissiez l’un ou l’autre, vous avez besoin un outil IDP fiable pour extraire des informations de vos documents, et c'est là que Astera entre en jeu.

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Astera automatise le processus d'extraction d'informations à partir de divers types de documents, notamment les factures, les formulaires W-2, les bons de commande, les rapports de crédit, les documents médicaux, les documents d'expédition, etc. 

Voici comment Astera Intelligence aide les organisations comme la vôtre : 

• Notre solution d'IA apprend et s'adapte à différents formats de documents et crée automatiquement des modèles 
• Spécifiez simplement les champs dont vous avez besoin et notre IA extraira intelligemment les données pertinentes dans plusieurs formats 
• Gérez les fichiers EDI et délimités avec un mappage basé sur des règles et piloté par l'IA 
• Recherchez et extrayez des informations clés à partir de documents dans toute votre organisation 
• Exploitez RAG pour effectuer des recherches intelligentes dans vos documents 
• Notre solution s'intègre parfaitement à vos systèmes de gestion de documents existants 

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