Traitement du langage naturel frontal : Intégration de NLP.js et Compromise

Le traitement du langage naturel (NLP) est devenu de plus en plus important dans les applications web. Les utilisateurs attendent des interfaces intuitives qui comprennent et répondent à leurs entrées de manière naturelle. L'intégration du NLP directement dans le frontend peut considérablement améliorer l'expérience utilisateur, en permettant des fonctionnalités telles que la recherche intelligente, la génération de contenu dynamique et même les interfaces conversationnelles.

Cet article explore comment tirer parti de deux puissantes bibliothèques JavaScript, NLP.js et Compromise, pour apporter des capacités NLP directement à votre frontend. Nous aborderons les avantages du NLP frontal, comparerons les deux bibliothèques et fournirons des exemples pratiques de la manière de les intégrer dans vos applications web.

Pourquoi le NLP frontal ?

Traditionnellement, les tâches NLP sont gérées sur le serveur backend, qui traite les entrées de l'utilisateur et renvoie les résultats. Bien que cette approche fonctionne, elle introduit une latence et une dépendance aux ressources du serveur. Le NLP frontal offre plusieurs avantages :

• Latence réduite : Le traitement de l'entrée utilisateur directement dans le navigateur élimine les allers-retours réseau, ce qui se traduit par des temps de réponse plus rapides et une expérience utilisateur plus réactive.
• Fonctionnalité hors ligne : Le NLP frontal peut activer certaines fonctionnalités même lorsque l'utilisateur est hors ligne, telles que l'analyse de texte de base ou la reconnaissance d'intention.
• Charge serveur réduite : Le déchargement des tâches NLP vers le frontend réduit la charge sur le serveur, lui permettant de se concentrer sur d'autres opérations critiques.
• Confidentialité améliorée : Le traitement des données sensibles côté client peut améliorer la confidentialité des utilisateurs en évitant d'avoir à les envoyer au serveur.

NLP.js vs. Compromise : Une comparaison

NLP.js et Compromise sont deux bibliothèques JavaScript populaires pour le traitement du langage naturel, chacune avec ses propres forces et faiblesses.

NLP.js

NLP.js est une bibliothèque NLP complète qui offre un large éventail de fonctionnalités, notamment :

• Reconnaissance d'intention : Identifie l'intention de l'utilisateur en fonction de son entrée.
• Extraction d'entités : Extrait les entités pertinentes du texte, telles que les dates, les lieux et les noms.
• Analyse des sentiments : Détermine le sentiment général (positif, négatif ou neutre) du texte.
• Compréhension du langage : Fournit une compréhension approfondie du sens et du contexte du texte.
• Gestion du dialogue : Gère les flux conversationnels et les interactions.
• Prise en charge de plusieurs langues : Prend en charge un large éventail de langues.

Avantages de NLP.js :

• Ensemble de fonctionnalités complet.
• Fortes capacités de compréhension du langage.
• Bonne prise en charge de plusieurs langues.
• Communauté active et bonne documentation.

Inconvénients de NLP.js :

• Taille de bundle plus importante par rapport à Compromise.
• Peut être plus complexe à configurer et à utiliser pour des tâches simples.

Compromise

Compromise est une bibliothèque NLP légère qui se concentre sur la fourniture d'une API simple et efficace pour les tâches NLP courantes. Elle excelle dans :

• Étiquetage morpho-syntaxique : Identifie le rôle grammatical de chaque mot dans le texte.
• Extraction de groupes nominaux : Extrait les groupes nominaux du texte.
• Extraction de groupes verbaux : Extrait les groupes verbaux du texte.
• Tokenisation de phrases : Divise le texte en phrases.
• Manipulation de texte : Fournit des outils pour manipuler et transformer le texte.

Avantages de Compromise :

• Petite taille de bundle.
• Facile à apprendre et à utiliser.
• Performances rapides et efficaces.
• Bon pour les tâches d'analyse et de manipulation de texte de base.

Inconvénients de Compromise :

• Ensemble de fonctionnalités limité par rapport à NLP.js.
• Capacités de compréhension du langage moins sophistiquées.
• Principalement axé sur l'anglais.

Choisir la bonne bibliothèque

Le choix entre NLP.js et Compromise dépend des exigences spécifiques de votre projet. Si vous avez besoin d'une solution NLP complète avec des capacités avancées de compréhension du langage et une prise en charge multilingue, NLP.js est un bon choix. Si vous avez besoin d'une bibliothèque légère et facile à utiliser pour les tâches d'analyse et de manipulation de texte de base, Compromise est une meilleure option.

Pour de nombreux projets, une combinaison des deux bibliothèques peut être la meilleure approche. Vous pouvez utiliser Compromise pour le traitement de texte de base et NLP.js pour les tâches plus avancées comme la reconnaissance d'intention et l'analyse des sentiments.

Intégration de NLP.js dans votre Frontend

Voici un guide étape par étape sur la façon d'intégrer NLP.js dans votre application frontend :

1. Installer NLP.js :

   Vous pouvez installer NLP.js en utilisant npm ou yarn :

               npm install @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
   yarn add @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Importer NLP.js :

   Importer les modules nécessaires dans votre fichier JavaScript :

               const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Créer un gestionnaire NLP :

   Créer une instance de la classe NlpManager :

               const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

4. Entraîner le modèle NLP :

   Entraîner le modèle NLP avec des exemples d'énoncés et d'intentions. C'est l'étape la plus cruciale, car la précision de votre application NLP dépend de la qualité et de la quantité des données d'entraînement.

               manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');
   
   await manager.train();
   manager.save();
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

   Exemple - Internationalisation : Pour entraîner le modèle pour différentes langues, modifiez simplement le code de langue et ajoutez les données d'entraînement appropriées. Par exemple, pour l'espagnol :

               manager.addDocument('es', 'hola', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('es', 'qué tal', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('es', 'greetings.hello', '¡Hola!');
   manager.addAnswer('es', 'greetings.howareyou', '¡Estoy bien, gracias!');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

5. Traiter l'entrée utilisateur :

   Utiliser la méthode process pour analyser l'entrée utilisateur et extraire l'intention et les entités.

               const response = await manager.process('en', 'hello');
   console.log(response.answer); // Output: Hello! or Hi there!
   console.log(response.intent);  // Output: greetings.hello
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

Exemple - Création d'un chatbot simple :

Voici un exemple simple de la façon d'utiliser NLP.js pour construire un chatbot de base :

            // Get the user input from a text field or input box
const userInput = document.getElementById('userInput').value;

// Process the user input
const response = await manager.process('en', userInput);

// Display the chatbot's response in a chat window
const chatWindow = document.getElementById('chatWindow');
chatWindow.innerHTML += '<p>You: ' + userInput + '</p>';
chatWindow.innerHTML += '<p>Bot: ' + response.answer + '</p>';

            

              
                Copy
              
            
          

Intégration de Compromise dans votre Frontend

Voici un guide étape par étape sur la façon d'intégrer Compromise dans votre application frontend :

1. Installer Compromise :

   Vous pouvez installer Compromise en utilisant npm ou yarn :

               npm install compromise
   yarn add compromise
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Importer Compromise :

   Importer la bibliothèque Compromise dans votre fichier JavaScript :

               import nlp from 'compromise'
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Traiter le texte :

   Utiliser la fonction nlp pour traiter le texte et effectuer diverses tâches NLP.

               const doc = nlp('Hello, world! This is a sentence.');
   
   // Get the parts of speech
   doc.terms().forEach(term => {
     console.log(term.text(), term.tags)
   });
   
   // Extract noun phrases
   console.log(doc.nouns().out('array'));
   
   // Extract verbs
   console.log(doc.verbs().out('array'));
   
   // Get Sentiment
   console.log(doc.compute('sentiment').json());
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

Exemple - Mise en évidence dynamique du texte :

Voici un exemple de la façon d'utiliser Compromise pour mettre en évidence dynamiquement des parties spécifiques du discours dans un texte :

            const text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.';
const doc = nlp(text);

// Highlight all nouns
doc.nouns().forEach(noun => {
  const term = noun.termList()[0];
  const element = document.getElementById('textElement'); // Assuming you have an element with id 'textElement'
  const originalText = element.innerHTML;
  const highlightedText = originalText.replace(term.text(), '<span style="background-color: yellow;">' + term.text() + '</span>');
  element.innerHTML = highlightedText;
});
            

              
                Copy
              
            
          

Combinaison de NLP.js et Compromise

Pour des applications plus complexes, vous pouvez combiner les forces de NLP.js et de Compromise. Par exemple, vous pouvez utiliser Compromise pour le traitement et le nettoyage initial du texte, puis utiliser NLP.js pour la reconnaissance d'intention et l'extraction d'entités.

Exemple :

            import nlp from 'compromise'
const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');

const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });

//Train the NLP model (same as before)
manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');

manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');

await manager.train();
manager.save();

//User Input
const userInput = "clean the data and then hello";

//Clean the data using Compromise
const doc = nlp(userInput);
const cleanedText = doc.normalize().out('text'); //Normalize text for better accuracy.


//Process using NLP.js
const response = await manager.process('en', cleanedText);

console.log("User Input: ", userInput);
console.log("Cleaned Input: ", cleanedText);
console.log("Intent: ", response.intent);
console.log("Answer: ", response.answer);
            

              
                Copy
              
            
          

Meilleures pratiques pour le NLP frontal

Voici quelques bonnes pratiques à garder à l'esprit lors de la mise en œuvre du NLP frontal :

• Optimiser la taille du bundle : Minimiser la taille de votre bibliothèque NLP pour améliorer les temps de chargement des pages. Envisager d'utiliser des techniques de tree-shaking pour supprimer le code inutilisé.
• Gérer les erreurs avec élégance : Mettre en œuvre la gestion des erreurs pour gérer avec élégance les entrées inattendues ou les erreurs de traitement.
• Fournir des commentaires aux utilisateurs : Fournir des commentaires clairs et informatifs à l'utilisateur sur le traitement NLP, par exemple en indiquant quand l'application analyse l'entrée.
• Tenir compte de la sécurité : Être conscient des implications en matière de sécurité lors du traitement de données sensibles côté client. Mettre en œuvre des mesures de sécurité appropriées pour protéger la confidentialité des utilisateurs.
• Tester minutieusement : Tester minutieusement votre application NLP avec un large éventail d'entrées pour garantir la précision et la fiabilité.
• Surveillance des performances : Surveiller les performances pour identifier et résoudre les goulots d'étranglement.

Applications concrètes

Le NLP frontal peut être utilisé dans diverses applications web, notamment :

• Recherche intelligente : Améliorer la précision de la recherche en comprenant l'intention et le contexte de l'utilisateur.
• Génération de contenu dynamique : Générer du contenu dynamique en fonction des entrées et des préférences de l'utilisateur.
• Recommandations personnalisées : Fournir des recommandations personnalisées en fonction des intérêts et du comportement de l'utilisateur.
• Chatbots : Créer des interfaces conversationnelles qui permettent aux utilisateurs d'interagir avec l'application de manière naturelle.
• Validation de formulaire : Valider l'entrée du formulaire à l'aide de règles de langage naturel.
• Fonctionnalités d'accessibilité : Améliorer l'accessibilité pour les utilisateurs handicapés en fournissant des interfaces en langage naturel.

Exemple - Recommandation de commerce électronique : Un site de commerce électronique mondial peut utiliser NLP.js pour analyser les requêtes de recherche des utilisateurs telles que "robe rouge pour mariage d'été" afin de comprendre l'intention (trouver une robe rouge adaptée à un mariage d'été) et de fournir des recommandations de produits plus précises et pertinentes par rapport à une recherche basée sur des mots clés.

Exemple - Chatbot de service client multilingue : Une multinationale peut déployer un chatbot de service client qui utilise NLP.js avec plusieurs modèles linguistiques pour aider les clients dans leur langue maternelle. Le bot peut comprendre les demandes des clients, identifier l'intention (par exemple, suivre la commande, demander un remboursement) et fournir des réponses appropriées ou transmettre à un agent humain.

Conclusion

Le NLP frontal est une technique puissante pour améliorer l'expérience utilisateur dans les applications web. En intégrant des bibliothèques comme NLP.js et Compromise, vous pouvez créer des interfaces dynamiques et intelligentes qui comprennent et répondent aux entrées de l'utilisateur de manière naturelle. Que vous construisiez un simple chatbot ou une application complexe avec des capacités avancées de compréhension du langage, le NLP frontal peut vous aider à créer une expérience plus engageante et conviviale.

À mesure que la technologie NLP continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à voir encore plus d'applications innovantes du NLP frontal à l'avenir. En adoptant ces technologies, les développeurs peuvent créer des applications web véritablement intelligentes et réactives aux besoins de leurs utilisateurs dans le monde entier.

Ressources supplémentaires

• Documentation NLP.js
• Documentation Compromise