Comment les relations temporelles et les similarités sémantiques révèlent la structure cachée des textes

La mesure de similarité entre phrases permet de quantifier le degré de cohésion lexicale ou thématique entre unités textuelles. En utilisant la représentation vectorielle des phrases par la méthode TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), on transforme le langage naturel en données numériques exploitables. Ensuite, en appliquant la similarité cosinus, on obtient une matrice symétrique qui reflète le degré de proximité sémantique entre chaque paire de phrases. Une valeur de 1 indique une identité parfaite — la phrase comparée à elle-même — tandis qu'une valeur proche de zéro révèle l'absence de vocabulaire partagé.

Dans le cas analysé, les scores de similarité n’excèdent pas 0.32, ce qui montre une discontinuité lexicale importante entre les phrases. Cela indique soit des sujets très différents, soit une faible redondance lexicale, révélatrice d’un texte hétérogène en termes de contenu. Les scores de 0.10 et 0.19 témoignent d’un chevauchement thématique ou lexical minimal, suggérant que ces phrases sont presque indépendantes sémantiquement.

Ce type d’analyse est essentiel dans de nombreuses applications NLP (Natural Language Processing), notamment pour la détection de duplication de contenu, la segmentation thématique, ou encore la génération automatique de résumés où la redondance doit être minimisée.

Cependant, la sémantique ne se limite pas à la mesure de similarité : la compréhension du texte dépend aussi de la manière dont les événements sont organisés temporellement. Identifier les relations temporelles dans les phrases revient à comprendre comment les événements se succèdent, se chevauchent ou se conditionnent dans un récit. Le traitement automatisé de cette structure passe par l’extraction des événements principaux (souvent les verbes conjugués) et des marqueurs temporels tels que « avant », « après », « pendant », « jusqu’à », ou « tandis que ».

Le processus débute par une analyse de dépendances à l’aide de bibliothèques comme spaCy, qui identifie les noyaux syntaxiques de chaque phrase. À partir de là, on peut extraire des caractéristiques élémentaires — comme le nombre d’événements détectés — et entraîner un modèle de classification (ici, une forêt aléatoire) pour prédire la présence ou non d’une relation temporelle. Ce choix d’un modèle supervisé simple repose sur la nature binaire de l’objectif : il suffit de savoir si une relation temporelle est présente ou non, ce qui permet une vectorisation très réduite.

La simplicité de cette approche est trompeuse. Elle met en lumière une idée fondamentale : toute tentative de modélisation linguistique commence par une réduction volontaire de la complexité sémantique à des représentations abstraites mais opératoires. Ainsi, compter les verbes revient à estimer la densité événementielle, tandis que la détection de connecteurs temporels sert de signal minimal pour inférer l’existence de relations séquentielles.

Ce paradigme, fondé sur l’économie de représentation, se prolonge dans la sémantique distributionnelle. Là, le sens des mots est inféré de leur contexte d’usage. Cette hypothèse distributionnelle — « un mot se définit par l’ensemble des mots avec lesquels il apparaît » — permet de construire des vecteurs pour chaque mot, en les plaçant dans un espace où les distances reflètent leur degré de similarité sémantique. Plus deux mots apparaissent dans des contextes semblables, plus leur représentation vectorielle sera proche.

Les vecteurs de mots (word embeddings) tels que ceux générés par Word2Vec, GloVe ou FastText traduisent cette idée en valeurs numériques. Par exemple, dans un espace sémantique appris, les mots « roi », « reine », « homme » et « femme » peuvent être représentés de telle manière que l'opération vectorielle roi - homme + femme ≈ reine soit valide. Cela ne résulte pas d'une connaissance symbolique explicite mais de la géométrie implicite de l’espace vectoriel appris à partir de données massives.

Les outils de vectorisation, les modèles de classification, les grammaires de dépendance ou les embeddings ne sont que des tentatives diverses de projeter le langage dans un espace interprétable par la machine. Mais ce qui en ressort, au-delà des algorithmes, c’est une lecture structurelle du texte : comprendre un texte, c’est reconstruire ses liens internes.

Ce qu’il importe également de souligner, c’est la tension constante entre précision syntaxique et généralité sémantique. Plus les représentations sont simples, plus elles sont généralisables, mais au prix d’une perte de finesse interprétative. À l’inverse, des modèles plus complexes peuvent capturer des nuances sémantiques fines, mais exigent des ressources plus importantes en données et en calcul. Cette dialectique entre complexité et abstraction est au cœur du NLP contemporain.

Comment les embeddings de mots améliorent la compréhension sémantique dans le traitement du langage naturel

Les modèles d'embedding de mots jouent un rôle clé dans le traitement du langage naturel (NLP), en permettant une représentation numérique des mots qui capture leurs significations et leurs relations contextuelles. Des techniques comme Word2Vec, GloVe et FastText utilisent de vastes ensembles de textes pour apprendre ces relations entre les mots. Ces représentations numériques, appelées vecteurs de mots, sont essentielles pour la compréhension des similarités et des nuances sémantiques, qui à leur tour aident à la classification, la segmentation thématique et l'analyse des concepts.

Les valeurs élevées d’un vecteur d'embedding de mot, lorsqu’elles sont comparées à d'autres documents, peuvent indiquer des similitudes thématiques entre ces derniers. Par exemple, en analysant quel document possède des valeurs plus élevées pour un concept donné, on peut mieux identifier les thèmes communs et les relations sous-jacentes. Ces résultats permettent de décoder les significations de concepts spécifiques à partir de leurs similitudes thématiques, ce qui est particulièrement utile dans le cadre de l'identification des sujets ou de la segmentation de textes en fonction de leurs thèmes.

Les embeddings de mots peuvent être divisés en deux grandes catégories : les modèles traditionnels et les modèles plus récents comme BERT et GPT, qui sont basés sur des représentations contextuelles de mots. Tandis que les anciens modèles se concentrent sur les co-occurrences de mots dans des contextes spécifiques, les modèles modernes tiennent compte de l'environnement sémantique global d'un mot pour en affiner la représentation.

Embeddings traditionnels

Les modèles traditionnels d'embedding de mots, comme Word2Vec et GloVe, se basent sur des méthodes relativement simples pour créer des représentations fixes de mots sous forme de vecteurs. Ces vecteurs sont générés à partir des relations de co-occurrence des mots dans de grands corpus de textes. L’idée centrale est d’analyser la fréquence et le contexte dans lesquels les mots apparaissent ensemble pour en déduire des relations sémantiques.

Word2Vec

Le modèle CBOW prédit un mot cible à partir des mots de contexte qui l’entourent. Prenons l'exemple de la phrase "Il est un grand érudit". Si l’on veut obtenir l’embedding du mot "grand", le modèle utilise les mots avant et après ce mot pour créer une fenêtre contextuelle. Par exemple, avec une fenêtre de deux mots de chaque côté, les mots contextuels seraient "Il", "est", "un" et "érudit". En utilisant cette fenêtre, le modèle apprend à représenter le mot "grand" sous forme de vecteur numérique, capturant ainsi son sens dans ce contexte précis.

Skip-gram

Le modèle Skip-gram fonctionne de manière opposée à CBOW. Plutôt que de prédire un mot cible à partir de ses voisins, il prédit les mots de contexte à partir d’un mot central. Prenons encore l'exemple de la phrase "Il est un grand érudit". Si l’on choisit le mot central "grand", le modèle génère des paires de mots comme (grand, il), (grand, est), (grand, un), (grand, érudit). Chaque paire contient un mot central et un mot de contexte. Ce modèle est particulièrement efficace pour des corpus plus vastes et peut être utilisé pour explorer les relations sémantiques entre des mots dans des contextes variés.

Modèles modernes : BERT et GPT

Les modèles modernes d’embeddings de mots comme BERT et GPT se distinguent des techniques traditionnelles par leur approche contextuelle et leur capacité à ajuster dynamiquement les représentations des mots en fonction de leur contexte. Contrairement aux modèles traditionnels où chaque mot est représenté par un vecteur fixe, ces modèles prennent en compte l’ensemble de la phrase ou du paragraphe dans lequel le mot apparaît, offrant ainsi une représentation plus précise et nuancée du sens du mot.

Ces modèles utilisent des réseaux de neurones plus complexes et sont pré-entraînés sur d’énormes quantités de données textuelles. BERT, par exemple, est basé sur une architecture de type Transformer qui permet une prise en compte bidirectionnelle du contexte, contrairement à Word2Vec qui est unidirectionnel. Cela signifie que BERT peut comprendre un mot en se basant à la fois sur les mots qui le précèdent et ceux qui le suivent dans une phrase.

Applications des embeddings de mots

Les embeddings de mots sont utilisés dans une multitude d’applications pratiques en NLP, allant de la classification de texte à la traduction automatique, en passant par la recherche d’information. Par exemple, dans le domaine de la recherche documentaire, les embeddings peuvent être utilisés pour regrouper des documents similaires en fonction de leurs représentations vectorielles. De même, ils sont essentiels pour des systèmes de recommandation qui s’appuient sur des similarités thématiques pour suggérer des articles ou des produits en fonction des préférences d’un utilisateur.

Cependant, il est important de noter que l’utilisation des embeddings de mots doit être accompagnée d’une bonne compréhension de leur capacité et de leurs limites. Bien que les modèles comme Word2Vec et GloVe soient capables de capturer des relations sémantiques entre les mots, ils sont limités par le fait qu’ils n’intègrent pas un contexte plus large, comme le font BERT et GPT. Par conséquent, la réussite de l’analyse dépend souvent de la qualité et de la taille du corpus de formation, ainsi que de la manière dont les modèles sont adaptés aux spécificités du domaine d’application.

Les embeddings de mots, en dépit de leur puissance, ne sont pas infaillibles. Ils peuvent parfois produire des résultats qui ne reflètent pas toujours avec précision les relations sémantiques ou les intentions derrière les mots. Il est crucial pour les chercheurs et les praticiens de comprendre ces nuances et d’adapter les modèles aux particularités du texte qu’ils analysent.

Comment structurer un agent conversationnel avec LangChain et les modèles d'OpenAI ?

L’utilisation de SystemMessagePromptTemplate est centrale : elle établit les instructions de comportement que le modèle doit suivre. Il ne s'agit pas d’un simple préambule, mais d’un ancrage contextuel explicite — dans ce cas, l’assignation du rôle d’un assistant utile et concis. C’est une pratique fondamentale pour garantir la cohérence du ton et la direction des réponses. À côté de cela, le HumanMessagePromptTemplate agit comme réceptacle dynamique pour les requêtes de l’utilisateur, intégrant des variables telles que {user_input} qui sont substituées lors de l’exécution.

Le ChatPromptTemplate joue alors un rôle de combinaison : en agrégeant les messages système et utilisateur, il crée un prompt structuré qui contextualise la question avant de la soumettre au modèle. Ce format permet d’injecter une mémoire statique à chaque tour de dialogue, ce qui devient essentiel dans les systèmes où la mémoire persistante n’est pas activée ou souhaitée.

La procédure se termine par l’extraction de la réponse depuis l’attribut content de l’objet réponse. Cette extraction explicite n’est pas anodine : elle permet de manipuler directement le texte généré, facilitant ainsi la post-traitance, l’analyse ou l’intégration dans des interfaces utilisateur.

En poussant cette logique plus loin, LangChain permet également l’utilisation de LLMs via des interfaces plus légères comme OpenAI() dans le cas d’un modèle de base. Ici, il devient possible de solliciter directement une réponse en invoquant une simple chaîne de caractères. Ce paradigme est particulièrement utile pour des démonstrations rapides, des scripts éducatifs ou des cas où l’interactivité n’est pas nécessairement pilotée par des messages complexes. De plus, la méthode .generate() permet une génération plus contrôlée