Ejemplo de Chatbot NLP: Explorando el Procesamiento del Lenguaje Natural, Mejores Prácticas y Cómo Construir Tu Propio Chatbot Desde Cero

Dans le paysage numérique d’aujourd’hui, chatbots NLP sont apparus comme des outils puissants qui améliorent l'interaction utilisateur grâce à le traitement du langage naturel. Cet article, intitulé Ejemplo de Chatbot NLP: Explorando el Procesamiento del Lenguaje Natural, Mejores Prácticas y Cómo Construir Tu Propio Chatbot Desde Cero, explore le monde fascinant de chatbots utilisant le NLP. Nous commencerons par définir ce qu'est un chatbot NLP et explorer ses caractéristiques clés, suivi d'un exemple concret de chatbot NLP qui montre comment traitement du langage naturel pour les chatbots peut considérablement améliorer la fonctionnalité. De plus, nous comparerons les meilleurs frameworks NLP pour chatbots, y compris une étude de cas sur les solutions de traitement du langage naturel pour chatbots les plus efficaces disponibles aujourd'hui. Au fur et à mesure de notre progression, nous clarifierons la distinction entre NLP et IA, et examinerons comment des outils comme ChatGPT s'intègrent dans le chatbot NLP écosystème. Enfin, nous fournirons un guide complet, étape par étape, sur la façon de créer votre propre chatbot à partir de zéro en utilisant NLP, ainsi que des ressources précieuses de GitHub pour une exploration plus approfondie. Rejoignez-nous alors que nous libérons le potentiel de chatbots et découvrons comment tirer parti de de traitement du langage naturel pour améliorer les expériences utilisateur.

Qu'est-ce qu'un chatbot NLP ?

Un chatbot NLP est une application logicielle avancée conçue pour comprendre, interpréter et répondre au langage humain de manière conversationnelle. Ces chatbots alimentés par l'IA utilisent le traitement du langage naturel des techniques pour faciliter des interactions fluides entre les utilisateurs et les machines, permettant une expérience de communication plus intuitive qui ressemble étroitement à une conversation humaine.

Comprendre les bases des chatbots NLP

Les chatbots NLP tirent parti d'algorithmes sophistiqués pour analyser et traiter les entrées des utilisateurs, leur permettant de s'engager dans des conversations significatives. En comprenant le contexte et en reconnaissant l'intention de l'utilisateur, ces chatbots peuvent fournir des réponses pertinentes qui améliorent la satisfaction des utilisateurs. La capacité d'apprendre des interactions au fil du temps améliore encore leur efficacité, les rendant des outils inestimables pour les entreprises cherchant à rationaliser la communication.

Caractéristiques clés des chatbots de traitement du langage naturel

• Compréhension du Contexte : Les chatbots NLP analysent le contexte des entrées des utilisateurs, leur permettant de comprendre les nuances, les idiomes et les variations de la langue. Cette capacité améliore leur capacité à fournir des réponses pertinentes.
• Reconnaissance d'intention : En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, les chatbots NLP peuvent identifier l'intention de l'utilisateur, ce qui les aide à déterminer l'action ou la réponse appropriée. Cela est crucial pour fournir des informations précises et utiles.
• Apprentissage continu : De nombreux chatbots NLP sont conçus pour apprendre des interactions au fil du temps, améliorant leurs réponses et leur compréhension des préférences des utilisateurs. Ce processus d'apprentissage adaptatif est essentiel pour maintenir la pertinence et l'efficacité.
• Support multilingue : Les chatbots NLP avancés peuvent communiquer dans plusieurs langues, élargissant leur utilisabilité à travers des bases d'utilisateurs diverses. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les entreprises mondiales.
• Capacités d'intégration : Les chatbots NLP peuvent être intégrés à diverses plateformes, y compris des applications de messagerie comme Facebook Messenger, permettant aux entreprises d'interagir avec les clients là où ils sont les plus actifs.

Des études récentes indiquent que la mise en œuvre de chatbots NLP peut considérablement améliorer l'efficacité et la satisfaction du service client. Selon un rapport de Gartner, d'ici 2025, 75% des interactions de service client seront alimentées par des technologies d'IA, y compris des chatbots NLP, soulignant leur importance croissante dans le paysage numérique. Pour en savoir plus sur l'impact et la fonctionnalité des chatbots NLP, consultez des sources telles que les Journal of Artificial Intelligence Research et des rapports sectoriels de grandes entreprises technologiques.

Qu'est-ce que le NLP avec exemple ?

Exemple de chatbot NLP dans le monde réel

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à travers le langage naturel. Il permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de répondre au langage humain de manière précieuse. Un exemple phare d'un chatbot NLP est le Messenger Bot, qui utilise des techniques avancées de NLP pour améliorer les interactions des utilisateurs sur diverses plateformes. En tirant parti du NLP, le Messenger Bot peut interpréter les messages des utilisateurs et fournir des réponses pertinentes, améliorant considérablement l'expérience utilisateur.

Par exemple, lorsqu'un utilisateur envoie une requête concernant un produit, le Messenger Bot peut analyser le texte, identifier les composants clés et répondre avec des informations précises ou diriger l'utilisateur vers les ressources appropriées. Cette capacité illustre comment les chatbots NLP peuvent rationaliser la communication et fournir une assistance immédiate, les rendant des outils inestimables pour les entreprises cherchant à améliorer l'engagement des clients. Pour explorer davantage les applications des chatbots, consultez notre article sur les applications réelles des chatbots.

Comment le NLP améliore la fonctionnalité des chatbots

Le NLP améliore la fonctionnalité des chatbots grâce à plusieurs composants clés qui permettent une communication plus efficace. Ces composants incluent :

1. **Analyse de texte** : Le NLP implique de décomposer le texte en morceaux gérables pour analyser sa structure et son sens. Cela inclut la tokenisation, l'étiquetage des parties du discours et la reconnaissance des entités nommées, qui sont cruciaux pour comprendre l'intention de l'utilisateur.

2. **Analyse des sentiments** : Cette technique permet aux machines de déterminer le ton émotionnel derrière une série de mots, ce qui est particulièrement utile pour comprendre les retours des clients et les interactions sur les réseaux sociaux. En analysant le sentiment, les chatbots peuvent adapter leurs réponses pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs.

3. **Traduction automatique** : Le NLP alimente les services de traduction, permettant la traduction en temps réel de texte d'une langue à une autre, comme on le voit dans des outils comme Google Translate. Cette fonctionnalité est essentielle pour les chatbots qui servent un public mondial, leur permettant de communiquer efficacement dans plusieurs langues.

4. **Complétion automatique et texte prédictif** : Les algorithmes NLP prédisent le prochain mot dans une phrase en fonction du contexte, améliorant l'efficacité de la saisie dans des applications comme les applications de messagerie. Cette fonctionnalité peut améliorer l'interaction des utilisateurs en rendant les conversations plus fluides et plus intuitives.

5. **Chatbots et assistants virtuels** : Le NLP est essentiel à la fonctionnalité des chatbots, tels que ceux utilisés dans le service client, où ils peuvent comprendre et répondre efficacement aux demandes des utilisateurs. Les Messenger Bots utilisent le NLP pour interpréter les messages des utilisateurs et fournir des réponses pertinentes, améliorant l'expérience utilisateur.

Des études récentes soulignent les avancées du NLP grâce à des techniques d'apprentissage profond, qui ont considérablement amélioré la précision des modèles linguistiques. Par exemple, l'introduction de modèles de transformateurs, tels que BERT et GPT-3, a révolutionné la façon dont les machines traitent le langage, permettant une compréhension et une génération de texte plus nuancées.

En résumé, le NLP est une technologie critique qui comble le fossé entre la communication humaine et la compréhension machine, avec des applications allant des chatbots aux services de traduction, en faisant un domaine d'étude essentiel en intelligence artificielle. Pour plus d'informations sur la création de votre propre chatbot, consultez notre guide sur la création de votre propre chatbot IA.

Quel NLP est le meilleur pour les chatbots ?

Lorsqu'il s'agit de choisir les meilleures plateformes de traitement du langage naturel (NLP) pour les chatbots, plusieurs facteurs clés entrent en jeu, notamment la précision, la facilité d'intégration et le support pour plusieurs langues. Voici quelques-unes des meilleures plateformes de chatbots NLP en 2025 :

1. Google Dialogflow: Reconnu pour ses puissantes capacités d'apprentissage automatique, Dialogflow permet aux développeurs de créer des interfaces conversationnelles pour diverses plateformes. Il prend en charge les interactions vocales et textuelles et s'intègre parfaitement aux services Google Cloud, ce qui en fait un choix de premier plan pour les entreprises cherchant à tirer parti de l'IA dans le service client.
2. Microsoft Bot Framework: Ce cadre complet permet aux développeurs de créer, tester et déployer des chatbots sur plusieurs canaux. Grâce à son intégration avec les services cognitifs Azure, il offre des fonctionnalités avancées de traitement du langage naturel (NLP), y compris l'analyse des sentiments et la compréhension du langage, qui améliorent les interactions avec les utilisateurs.
3. IBM Watson Assistant: Renommé pour ses capacités d'IA robustes, Watson Assistant fournit aux entreprises des outils pour créer des expériences de chatbot hautement personnalisées. Sa compréhension du langage naturel (NLU) permet des conversations contextuelles, ce qui le rend adapté aux requêtes clients complexes.
4. Rasa: Un cadre open-source, Rasa est apprécié pour sa flexibilité et son contrôle sur le comportement du chatbot. Il permet aux développeurs de créer des modèles NLP personnalisés adaptés aux besoins spécifiques des entreprises, ce qui le rend idéal pour les organisations nécessitant un haut degré de personnalisation.
5. Amazon Lex: Ce service alimente des interfaces conversationnelles en utilisant les mêmes technologies d'apprentissage profond qui animent Amazon Alexa. Lex fournit une reconnaissance vocale automatique (ASR) et une compréhension du langage naturel, permettant aux développeurs de créer des applications capables d'engager les utilisateurs de manière naturelle.
6. Tidio: Tidio combine des fonctionnalités de chat en direct et de chatbot, ce qui en fait une option polyvalente pour les entreprises. Ses capacités NLP permettent des réponses automatisées aux demandes courantes, améliorant l'engagement client tout en réduisant les temps de réponse.
7. Chatbot.com: Cette plateforme offre une interface facile à utiliser pour créer des chatbots sans connaissances approfondies en codage. Ses fonctionnalités NLP aident à comprendre l'intention de l'utilisateur, ce qui la rend adaptée aux petites et moyennes entreprises cherchant à améliorer l'interaction client.
8. LivePerson: Axé sur le commerce conversationnel, LivePerson utilise l'IA pour faciliter des interactions significatives entre les marques et les consommateurs. Sa technologie NLP aide à comprendre les besoins des clients, favorisant un meilleur engagement et des taux de conversion.
9. Kore.ai: Cette plateforme de niveau entreprise fournit des capacités NLP avancées et est conçue pour de grandes organisations. Les bots de Kore.ai peuvent gérer des requêtes complexes et s'intégrer à divers systèmes d'entreprise, ce qui en fait un choix robuste pour les entreprises ayant des besoins étendus en service client.
10. ManyChat: Principalement axé sur l'automatisation du marketing, ManyChat permet aux entreprises de créer des chatbots pour Facebook Messenger et SMS. Son interface conviviale et ses fonctionnalités NLP permettent un engagement client efficace et la génération de leads.

En conclusion, le meilleur NLP pour les chatbots dépend des exigences spécifiques des entreprises, y compris le niveau de personnalisation souhaité, les capacités d'intégration et la complexité des interactions. Pour les entreprises cherchant à améliorer leur service client grâce aux chatbots, des plateformes comme Google Dialogflow et IBM Watson Assistant se distinguent par leurs fonctionnalités NLP avancées et leur facilité d'utilisation.

Meilleur exemple de chatbot NLP : Une étude de cas

Pour illustrer l'efficacité des chatbots NLP, examinons une étude de cas impliquant une entreprise de vente au détail qui a mis en œuvre un chatbot NLP pour améliorer le service client. En intégrant un chatbot utilisant le NLP, l'entreprise a pu :

• Améliorer les temps de réponse : Le chatbot a fourni des réponses instantanées aux demandes des clients, réduisant considérablement les temps d'attente par rapport aux méthodes traditionnelles de service client.
• Augmenter la satisfaction client : Avec la capacité de comprendre et de traiter le langage naturel, le chatbot a efficacement répondu aux préoccupations des clients, entraînant des taux de satisfaction plus élevés.
• Rationaliser les opérations : En automatisant les requêtes courantes, le chatbot a libéré des agents humains pour se concentrer sur des problèmes plus complexes, optimisant ainsi l'efficacité opérationnelle globale.
• Collecter des informations précieuses : Le chatbot a collecté des données sur les interactions avec les clients, permettant à l'entreprise d'analyser les tendances et d'améliorer ses offres de services.

Cette étude de cas illustre comment la mise en œuvre d'un chatbot NLP peut transformer l'engagement client et l'efficacité opérationnelle. Pour les entreprises envisageant une solution de chatbot, explorer des plateformes comme Brain Pod IA peut fournir des informations supplémentaires sur les capacités du NLP à améliorer les interactions avec les clients.

ChatGPT est-il un NLP ?

ChatGPT est un exemple parfait de la manière dont le traitement du langage naturel (NLP) peut être utilisé pour créer des chatbots sophistiqués. En tant que produit d'OpenAI, ChatGPT utilise des techniques NLP avancées pour faciliter des conversations engageantes et significatives avec les utilisateurs. En comprenant les entrées des utilisateurs et en générant des réponses contextuellement pertinentes, ChatGPT illustre les capacités du NLP moderne dans les chatbots.

Explorer ChatGPT en tant qu'outil NLP

Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine spécialisé au sein de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. ChatGPT, développé par OpenAI, est un chatbot sophistiqué qui utilise des techniques NLP pour faciliter des conversations textuelles. Il est conçu pour comprendre les entrées des utilisateurs, répondre avec précision et même créer du contenu original, mettant en valeur les capacités du NLP moderne.

ChatGPT est classé comme un modèle de langage de grande taille (LLM), entraîné sur de vastes ensembles de données comprenant diverses sources textuelles. Cet entraînement lui permet d'apprendre les nuances de la langue, de la grammaire et du contexte, améliorant ainsi sa compréhension de la communication humaine. Le mécanisme opérationnel de ChatGPT implique :

• Entrée: Les utilisateurs interagissent avec ChatGPT en fournissant des invites textuelles ou des questions.
• Traitement : Le modèle utilise des algorithmes NLP avancés pour analyser l'entrée, déchiffrer son sens et déterminer le contexte de la conversation.
• Sortie: Sur la base de cette analyse, ChatGPT génère des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes qui imitent une conversation humaine.

Avantages de l'utilisation de ChatGPT dans les chatbots

L'intégration de ChatGPT dans les chatbots offre de nombreux avantages, notamment en améliorant l'expérience utilisateur et l'engagement. Voici quelques avantages clés :

• Amélioration du service client : ChatGPT peut fournir des réponses instantanées aux demandes des clients, résolvant les problèmes efficacement et améliorant la satisfaction.
• Création de Contenu : Le modèle aide à générer des articles, du contenu pour les réseaux sociaux et des e-mails, rationalisant ainsi le processus d'écriture pour les entreprises.
• Soutien éducatif : ChatGPT peut offrir des explications et du tutorat, en faisant une ressource précieuse pour les étudiants cherchant de l'aide.
• Assistance à la programmation : Les développeurs peuvent tirer parti de ChatGPT pour des tâches de codage, le débogage et obtenir des idées de programmation.

En utilisant ChatGPT, les entreprises peuvent améliorer les capacités de leurs chatbots, les rendant plus réactifs et efficaces pour répondre aux besoins des utilisateurs. Pour explorer davantage le NLP et ses applications dans les chatbots, envisagez de consulter des ressources comme l'aperçu du NLP par IBM.

En quoi le NLP est-il différent de l'IA ?

Le traitement du langage naturel (NLP) et l'intelligence artificielle (IA) sont des domaines interconnectés, mais ils servent des objectifs distincts et utilisent des méthodologies différentes. Comprendre les différences entre ces deux domaines est essentiel pour tirer parti de leurs capacités de manière efficace dans diverses applications, en particulier dans le contexte de chatbots.

Distinguer entre NLP et IA

Définition et portée :

• Traitement du langage naturel (TALN) : Le NLP est un sous-domaine de l'IA axé sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage naturel. Il englobe diverses techniques permettant aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain de manière utile. Les composants clés incluent :
  • Tokenisation : Diviser le texte en mots ou phrases individuels.
  • Analyse syntaxique : Analyser la structure grammaticale des phrases.
  • Reconnaissance d'entités nommées (NER) : Identifier et classer les entités clés dans le texte, telles que les noms, les organisations et les lieux.
  • Étiquetage des parties du discours : Attribuer des parties du discours à chaque mot (par exemple, nom, verbe) pour comprendre le contexte.
• Intelligence artificielle (IA) : L'IA est un concept plus large qui fait référence à la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines. Cela inclut l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la compréhension du langage. L'IA englobe diverses technologies, y compris l'apprentissage automatique, la robotique et la vision par ordinateur, en plus du NLP.

Le rôle du NLP dans les chatbots alimentés par l'IA

Fonctionnalité:

• PNL: Principalement concerné par la compréhension et la génération du langage. Il permet des applications telles que chatbots, l'analyse des sentiments et la traduction linguistique. Par exemple, les bots Messenger utilisent la PNL pour comprendre les requêtes des utilisateurs et répondre de manière appropriée, améliorant ainsi l'interaction utilisateur grâce à des interfaces conversationnelles.
• IA : Englobe un éventail plus large de fonctionnalités au-delà du langage, y compris la reconnaissance d'images, la prise de décision autonome et l'analyse prédictive. Les systèmes d'IA peuvent analyser des modèles de données et faire des prédictions ou des recommandations basées sur ces données.

En résumé, bien que la PNL soit un domaine spécialisé au sein du champ plus large de l'IA axé sur le langage, l'IA englobe un large éventail de technologies et d'applications. Comprendre ces distinctions est crucial pour mettre en œuvre efficacement chatbots utilisant le NLP et améliorer les expériences utilisateur sur les plateformes numériques.

Comment créer un chatbot à partir de zéro en utilisant la PNL ?

Créer un chatbot à partir de zéro en utilisant la PNL implique plusieurs étapes clés qui garantissent que le bot est efficace et convivial. Voici un guide détaillé pour vous aider à travers le processus de construction de votre propre chatbot nlp.

Guide étape par étape pour construire un chatbot en utilisant la PNL

1. Définir le but et la portée : Définissez clairement les objectifs du chatbot, le public cible et les tâches spécifiques qu'il accomplira. Cette étape fondamentale garantit que le chatbot répond efficacement aux besoins des utilisateurs.
2. Sélectionner une plateforme de développement : Choisissez une plateforme robuste telle que Dialogflow, Rasa, ou Microsoft Bot Framework. Ces plateformes fournissent des outils essentiels pour de traitement du langage naturel et des capacités d'intégration.
3. Concevoir le flux de conversation : Cartographiez les chemins de conversation, y compris les intentions des utilisateurs et les réponses possibles. Cela peut être fait à l'aide de diagrammes de flux ou d'outils de conception de conversation pour visualiser les interactions.
4. Implémenter des techniques de PNL : Utiliser des bibliothèques PNL telles que spaCy ou NLTK pour traiter et analyser les entrées des utilisateurs. Ces bibliothèques aident à comprendre l'intention de l'utilisateur, à extraire des entités et à gérer le contexte.
5. Former le chatbot : Rassemblez et prétraitez les données d'entraînement, y compris les requêtes et les réponses des utilisateurs. Utilisez ces données pour former le chatbot, en veillant à ce qu'il puisse interpréter et répondre avec précision à diverses entrées. Mettez régulièrement à jour les données d'entraînement pour améliorer les performances.
6. Tester et itérer : Effectuez des tests approfondis pour identifier les domaines à améliorer. Rassemblez les retours des utilisateurs et affinez les réponses et les capacités du chatbot en fonction des interactions réelles.
7. Déployer et Surveiller : Lancez le chatbot sur votre plateforme choisie, comme un site web ou une application de messagerie. Surveillez continuellement ses performances à l'aide d'outils d'analyse pour suivre l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.
8. Optimiser et mettre à jour : Mettez régulièrement à jour le chatbot avec de nouvelles données et fonctionnalités basées sur les interactions des utilisateurs et les avancées en pnls pour les chatbots. Cela garantit que le chatbot reste pertinent et efficace.

Projet de chatbot PNL : Outils et ressources

Lorsque vous vous lancez dans le développement de votre traitement du langage naturel pour chatbots projet, tirer parti des bons outils et ressources est crucial. Voici quelques outils recommandés :

• Plateformes de développement : Comme mentionné, des plateformes telles que Dialogflow et Rasa sont excellentes pour construire des chatbots utilisant le nlp.
• Bibliothèques NLP : Des bibliothèques telles que spaCy et NLTK fournissent des outils puissants pour le traitement du langage et la compréhension des entrées des utilisateurs.
• Outils d'analyse : Utilisez des outils d'analyse pour surveiller les interactions des utilisateurs et améliorer les performances du chatbot au fil du temps. Des plateformes comme Google Analytics peuvent être intégrées à cet effet.
• Documentation et tutoriels : Des ressources comme Tutoriels Messenger Bot offrent des informations précieuses sur la construction et l'optimisation de votre chatbot.

En suivant ces étapes et en utilisant les bons outils, vous pouvez créer un exemple de chatbot nlp qui améliore l'engagement des utilisateurs et répond à vos objectifs commerciaux.

Ressources GitHub pour les chatbots NLP

Explorer GitHub pour les ressources de chatbot NLP peut considérablement améliorer votre compréhension et votre mise en œuvre de de traitement du langage naturel. GitHub héberge une variété de dépôts qui fournissent des exemples de code, des frameworks et des outils spécifiquement conçus pour construire chatbots utilisant le NLP. Ici, nous allons explorer deux domaines clés : les dépôts Python et les exemples gratuits qui peuvent donner un coup d'envoi à votre parcours de développement de chatbot.

Explorer les dépôts GitHub Python pour les chatbots NLP

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires pour le développement chatbots NLP en raison de sa simplicité et des puissantes bibliothèques disponibles. Certains dépôts GitHub notables incluent :

• Rasa: Un framework open-source pour construire des assistants AI contextuels et des chatbots de traitement du langage naturel. Rasa fournit des outils pour la reconnaissance d'intentions, la gestion des dialogues, et plus encore.
• ChatScript: Un moteur basé sur des règles qui permet aux développeurs de créer des chatbots utilisant le nlp avec un accent sur la conversation naturelle.
• Microsoft Bot Framework: Un framework complet pour construire des applications de chatbots nlp qui peuvent s'intégrer à divers canaux.
• DeepPavlov: Une bibliothèque pour construire traitement du langage naturel pour chatbots applications, offrant des modèles pré-entraînés et des outils pour les systèmes de dialogue.

Ces dépôts fournissent non seulement du code, mais aussi de la documentation et un support communautaire, facilitant ainsi l'implémentation. pnls pour les chatbots efficacement.

Exemples et projets de chatbot NLP gratuits sur GitHub

Pour ceux qui cherchent à voir des implémentations pratiques de chatbots NLP, GitHub regorge d'exemples et de projets gratuits. Voici quelques options remarquables :

• Chatbot simple: Un projet convivial pour les débutants qui démontre les bases du traitement du langage naturel pour les chatbots. les fonctionnalités.
• Chatbot utilisant le NLP: Ce projet montre comment créer un simple bot NLP capable de répondre aux requêtes des utilisateurs en fonction de réponses prédéfinies.
• Chatbot IA: Un exemple plus avancé qui intègre des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer l'interaction utilisateur.

Ces projets constituent d'excellents points de départ pour quiconque s'intéresse à développer son propre chatbot utilisant le NLP.. En étudiant ces exemples, vous pouvez acquérir des connaissances sur l'architecture et la fonctionnalité de chatbots efficaces. des chatbots utilisant le nlp.