Traitement du langage naturel avancé avec les LLM

Traitement du langage naturel avancé avec les LLM

Introduction

Les modèles de langage peuvent être utilisés pour effectuer des tâches avancées de traitement du langage naturel (NLP). Ce tutoriel explore les différentes façons d'implémenter ces fonctionnalités avec les LLM.

Types de tâches NLP

1. Analyse de texte

• Analyse de sentiment
• Analyse de ton
• Analyse de style
• Analyse de cohérence
• Analyse de structure

2. Classification

• Classification de documents
• Classification de sentiment
• Classification de sujets
• Classification de langues
• Classification de genres

3. Extraction d'informations

• Extraction d'entités
• Extraction de relations
• Extraction de mots-clés
• Extraction de résumés
• Extraction de citations

Implémentation

1. Analyseur de texte

from openai import OpenAI
import json
from typing import List, Dict, Any
import numpy as np

class TextAnalyzer:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
    
    def analyze_text(self, text: str, analysis_type: str = "sentiment") -> Dict[str, Any]:
        prompt = self._create_analysis_prompt(text, analysis_type)
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Tu es un expert en analyse de texte."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.3
        )
        
        return json.loads(response.choices[0].message.content)
    
    def _create_analysis_prompt(self, text: str, analysis_type: str) -> str:
        return f"""
        Analyse le texte suivant de type {analysis_type} :
        
        Texte : {text}
        
        Fournis :
        1. L'analyse détaillée
        2. Les points clés
        3. Les insights
        4. Les recommandations
        
        Réponds au format JSON.
        """