#OFN Traitement du Langage Naturel (NLP) 📚
Le NLP est un sous-ensemble critique de l'IA qui traite de l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Il permet aux machines de traiter et de comprendre le langage humain.

Classification de Texte :

Description : Attribution de catégories prédéfinies aux données textuelles.
Applications : Analyse de sentiments, détection de spam dans les e-mails, et catégorisation de sujets.
Reconnaissance d'Entités Nommées (NER) :

Description : Identification d'entités spécifiques (comme des personnes, des lieux, des organisations) dans le texte.
Applications : Extraction d'entités à partir d'articles de presse, de documents juridiques, et de publications sur les réseaux sociaux.
Traduction Automatique :

Description : Traduction automatique de texte d'une langue à une autre.
Applications : Google Traduction, traduction en temps réel dans les applications, et multilingue #chatbots .
Reconnaissance Vocale :

Description : Conversion de la langue parlée en texte.
Applications : Assistants virtuels (par exemple, Siri, Alexa), services de transcription, et appareils contrôlés par la voix.
Génération de Texte :

Description : Création de nouveau texte basé sur une invite donnée.
Applications : Chatbots, génération de contenu automatisée, et modèles de langage comme GPT-3.

#OFN Réseau de neurones récurrent (RNN)
Structure : Contient des boucles au sein de ses couches pour traiter des données séquentielles.
Cas d'utilisation : Prévisions de séries chronologiques, traitement du langage naturel.
Exemple dans OFN : #Chatbots ou support client alimenté par l'IA de #OFN .