Les cinq phases de la PNL et comment les intégrer dans votre SEO

Le traitement du langage naturel (communément appelé NLP) est un sous-ensemble de la recherche en intelligence artificielle, qui s’intéresse aux tâches de modélisation de l’apprentissage automatique, visant à donner aux programmes informatiques la capacité de comprendre le langage humain, tant écrit que parlé.

Le traitement du langage naturel ne concerne pas seulement le traitement, car les développements récents dans le domaine, comme l’introduction de grands modèles de langage (LLM), tels que GPT3, visent également la génération du langage.

Avec l’augmentation du nombre de personnes utilisant le machine learning dans le domaine du SEO, il est temps de revenir aux bases et de creuser les aspects théoriques de la PNL, et plus précisément – les cinq phases de la PNL et comment vous pouvez les utiliser dans vos projets de référencement. Dans le cadre de cet article, vous trouverez également des exemples de modèles que vous pouvez utiliser dans chacune de ces phases, ainsi que des exemples de projets ou de scripts à tester.

Les cinq phases présentées dans cet article sont les cinq phases de la conception d’un ‘compiler’ – qui est un sous-ensemble du génie logiciel, concerné par les machines de programmation qui convertissent un langage de haut niveau en un langage de bas niveau.

Vous pouvez aussi visionner la vidéo ci-dessous qui est basée sur l’article :

Phase I: Analyse lexicale ou morphologique

La première phase de la PNL est l’analyse de la structure des mots, que l’on appelle analyse lexicale ou morphologique. Un lexique est défini comme une collection de mots et de phrases dans une langue donnée, l’analyse de cette collection étant le processus de division du lexique en composants, sur la base de ce que l’utilisateur définit comme paramètres – paragraphes, phrases, mots ou caractères.

De même, l’analyse morphologique est le processus d’identification des morphèmes d’un mot. Un morphème est une unité de base de la construction de la langue anglaise, qui est un petit élément d’un mot, porteur de sens. Il peut s’agir d’un morphème libre (par exemple, walk) ou d’un morphème lié (par exemple, -ing, -ed), la différence entre les deux étant que le dernier ne peut pas se suffire à lui-même pour produire un mot ayant un sens, et qu’il doit être associé à un morphème libre pour y attacher un sens.

À quoi peut servir l’analyse lexicale ou morphologique en SEO ?

Il existe de multiples projets SEO où vous pouvez mettre en œuvre une analyse lexicale ou morphologique pour aider à guider votre stratégie.

Par exemple, lors de l’analyse on-page, vous pouvez effectuer une analyse lexicale et morphologique pour comprendre combien de fois les mots-clés cibles sont utilisés dans leur forme principale (en tant que morphèmes libres, ou lorsqu’ils sont en composition avec des morphèmes liés). Ce type d’analyse permet de s’assurer que vous avez une compréhension précise des différentes variations des morphèmes utilisés.

Bien entendu, cette analyse peut également être réalisée à partir des résultats des SERPs, ce qui vous aidera à comprendre l’importance de certains mots-clés et de leurs variations pour le classement dans des positions clés (n’oubliez pas que corrélation n’est pas synonyme de causalité).

Une autre façon utile de mettre en œuvre cette phase initiale du traitement du langage naturel dans votre travail de référencement est d’appliquer l’analyse lexicale et morphologique à votre base de données de mots-clés collectés pendant la recherche de mots-clés. Cela peut vous aider à quantifier l’importance des morphèmes dans le contexte d’autres mesures, telles que le volume de recherche ou la difficulté des mots-clés, ainsi qu’à mieux comprendre les aspects d’un sujet donné que votre contenu devrait aborder.

L’analyse morphologique peut également être appliquée dans le cadre de projets de transcription et de traduction, et peut donc s’avérer très utile dans le cadre de projets de réaffectation de contenu, de SEO international et d’analyse linguistique.

Quels sont les outils que vous pouvez utiliser pour faire une analyse lexicale ou morphologique ?

Il existe de multiples façons d’effectuer une analyse lexicale ou morphologique de vos données. Les bibliothèques Python spacy, Polyglot et pyEnchant sont des approches populaires.

Phase II: Analyse syntaxique (Parsing)

L’analyse syntaxique est la deuxième phase du traitement du langage naturel. L’analyse syntaxique ou parsing est le processus de vérification de la grammaire, de la disposition des mots et, globalement, de l’identification des relations entre les mots et de leur sens. Ce processus implique l’examen de tous les mots et expressions d’une phrase, ainsi que des structures entre eux.

Dans le cadre de ce processus, une visualisation des relations sémantiques est créée, appelée arbre syntaxique (similaire à un graphe de connaissances). Ce processus garantit que la structure, l’ordre et la grammaire des phrases ont un sens, compte tenu des mots et des phrases qui les composent.

L’analyse syntaxique implique également le marquage des mots et des phrases avec des balises POS. Il existe deux méthodes courantes et de multiples approches pour construire l’arbre syntaxique : l’approche descendante et l’approche ascendante. Cependant, toutes deux sont logiques et vérifient la formation des phrases, sinon elles rejettent l’entrée.

À quoi peut servir l’analyse syntaxique en SEO?

L’analyse syntaxique peut être bénéfique pour le référencement de plusieurs façons :

• Le SEO programmatique : Vérifier si le contenu produit a un sens, notamment lors de la production de contenu à l’échelle en utilisant une approche automatisée ou semi-automatisée.
• L’analyse sémantique : Une fois l’analyse syntaxique effectuée, l’analyse sémantique est facile, de même que la mise en évidence de la relation entre les différentes entités reconnues dans le contenu.

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Quels sont les outils que vous pouvez utiliser pour effectuer une analyse syntaxique ?

Il existe de nombreux outils et bibliothèques disponibles pour faire du parsing et de l’analyse syntaxique en Python, pour lesquels je recommande de consulter le tutoriel, écrit par Gabriele Tomassetti, intitulé : Parsing in Python : all the tools and libraries you can use.

Une approche qui n’est pas mentionnée dans l’article lié est une API, utilisée fréquemment par les SEOs – l’API de langage naturel de Google, qui a un module pour l’analyse syntaxique. Selon la documentation de cette méthode API :

« Alors que la plupart des méthodes de langage naturel analysent le contenu d’un texte donné, la méthode analyzeSyntax inspecte la structure de la langue elle-même. L’analyse syntaxique décompose le texte donné en une série de phrases et de tokens (généralement, des mots) et fournit des informations linguistiques sur ces tokens. »

Phase III: Analyse sémantique

L’analyse sémantique est la troisième étape du traitement du langage naturel, lorsqu’une analyse est effectuée pour comprendre le sens d’un énoncé. Ce type d’analyse vise à découvrir les définitions des mots, des expressions et des phrases et à déterminer si la façon dont les mots sont organisés dans une phrase a un sens sémantique.

Cette tâche est réalisée en cartographiant la structure syntaxique et en vérifiant la logique des relations présentées entre les entités, les mots, les expressions et les phrases du texte. L’analyse sémantique comporte deux fonctions importantes, qui permettent de comprendre le langage naturel :

• S’assurer que les types de données sont utilisés d’une manière cohérente avec leur définition.
• S’assurer que le flux du texte est cohérent.
• Identification des synonymes, antonymes, homonymes et autres éléments lexicaux.
• Désambiguïsation globale du sens des mots.
• Extraction de relations à partir des différentes entités identifiées dans le texte.

À quoi peut servir l’analyse sémantique en SEO ?

Il y a plusieurs choses pour lesquelles vous pouvez utiliser l’analyse sémantique en SEO. En voici quelques exemples :

• Modélisation et classification des thèmes – classez le contenu de vos pages en thèmes (prédéfinis ou modélisés par un algorithme). Vous pouvez ensuite l’utiliser pour établir des liens internes grâce à l’analyse sémantique, en reliant les pages de votre site Web à l’aide des thèmes identifiés. La modélisation thématique peut également être utilisée pour classer les données collectées par des tiers, comme les tickets du service clientèle ou les commentaires laissés par les utilisateurs sur vos articles ou vos vidéos sous forme libre (c’est-à-dire les commentaires).
• Analyse des entités, analyse des sentiments et classification des intentions – Vous pouvez utiliser ce type d’analyse pour effectuer une analyse des sentiments et identifier les intentions exprimées dans le contenu analysé. L’identification des entités et l’analyse des sentiments sont des tâches distinctes, et toutes deux peuvent être effectuées sur des éléments tels que les mots-clés, les titres, les méta-descriptions, le contenu des pages, mais elles fonctionnent mieux lors de l’analyse de données telles que les commentaires, les formulaires de rétroaction, ou les interactions avec le service clientèle ou les médias sociaux. La classification des intentions peut être effectuée sur les requêtes des utilisateurs (dans le cadre de la recherche de mots clés ou de l’analyse du trafic), mais peut également être effectuée dans le cadre de l’analyse des interactions avec le service clientèle.

Quels sont les outils que vous pouvez utiliser pour faire de l’analyse sémantique ?

Pour la modélisation des sujets, il existe de multiples façons de le faire en Python, mais pour une application rapide et conviviale pour les débutants, je recommande d’utiliser l’application web d’analyse LDA de Cornell. Voici un tutoriel sur la façon de l’utiliser sur le contenu web de votre site.

L’API de langage naturel de Google, dispose de modules pour :

• Identification d’entités – inspecte le texte donné à la recherche d’entités connues, et renvoie des informations sur ces entités.
• Analyse du sentiment des entités – combine l’analyse des entités et l’analyse du sentiment et tente de déterminer le sentiment (positif ou négatif) exprimé à propos des entités dans le texte.
• Analyse des sentiments – analyse un texte et identifie l’opinion émotionnelle dominante qu’il contient, en déterminant si l’attitude de l’auteur est positive, négative ou neutre.

Tous ces éléments peuvent être canalisés dans Google Sheets, mais peuvent également être utilisés en Python, qui sera plus adapté aux sites Web et aux projets, où l’évolutivité est souhaitée, ou autrement – lorsque vous travaillez avec des données volumineuses.

Phase IV: Intégration du discours

L’intégration du discours est la quatrième phase du traitement du langage naturel, et signifie simplement la contextualisation. L’intégration du discours est l’analyse et l’identification du contexte plus large de toute petite partie de la structure du langage naturel (par exemple, une expression, un mot ou une phrase).

Au cours de cette phase, il est important de s’assurer que chaque phrase, mot et entité mentionnés le sont dans le contexte approprié. Cette analyse implique de considérer non seulement la structure et la sémantique de la phrase, mais aussi la combinaison de phrases et le sens du texte dans son ensemble. Par ailleurs, lors de l’analyse de la structure du texte, les phrases sont décomposées et analysées et également considérées dans le contexte des phrases qui les précèdent et les suivent, et de l’impact qu’elles ont sur la structure du texte. Parmi les tâches courantes de cette phase figurent : l’extraction d’informations, l’analyse de conversations, le résumé de texte, l’analyse de discours.

Voici quelques complexités de la compréhension du langage naturel introduites durant cette phase :

• Compréhension des motivations exprimées dans le texte, et de son sens sous-jacent.
• Compréhension des relations entre les entités et les sujets mentionnés, compréhension thématique et analyse des interactions.
• Compréhension du contexte social et historique des entités mentionnées.

À quoi peut servir l’intégration du discours en matière de SEO ?

L’intégration et l’analyse du discours peuvent être utilisées dans le cadre du référencement pour s’assurer que le temps approprié est utilisé, que les relations exprimées dans le texte ont un sens logique et qu’il existe une cohérence globale dans le texte analysé.

Cela peut être particulièrement utile pour les initiatives de référencement programmatique ou la génération de textes à grande échelle. L’analyse peut également être utilisée dans le cadre de tâches de localisation, de traduction ou de transcription de SEO international sur de grands corpus de données.

Certains efforts de recherche visent à incorporer l’analyse du discours dans les systèmes de détection des discours haineux (ou dans l’espace SEO pour des choses comme la modération du contenu et des commentaires), cette technologie ayant pour but de découvrir l’intention derrière le texte en alignant l’expression avec le sens, dérivé d’autres textes.

Cela signifie que, théoriquement, l’analyse du discours peut également être utilisée pour modéliser l’intention de l’utilisateur (par exemple, l’intention de recherche ou d’achat) et détecter ces notions dans les textes.

Quels sont les outils que vous pouvez utiliser pour faire de l’intégration de discours ?

Pour effectuer un apprentissage automatique de l’analyse du discours à partir de zéro, il est préférable de disposer d’un grand ensemble de données, car la plupart des techniques avancées font appel à l’apprentissage profond. De nombreux chercheurs et développeurs dans le domaine ont créé des API d’analyse de discours disponibles pour l’utilisation, cependant, ceux-ci pourraient ne pas être applicables à n’importe quel texte ou cas d’utilisation avec un réglage prêt à l’emploi, c’est là que les données personnalisées sont utiles.

Une API publiée par Google et appliquée dans des scénarios réels est l’API Perspective, qui vise à aider les modérateurs de contenu à organiser de meilleures conversations en ligne. Selon sa description, l’API effectue une analyse du discours en analysant « une chaîne de texte et en prédisant l’impact perçu qu’elle pourrait avoir sur une conversation« . Vous pouvez également essayer gratuitement l’API Perspective en ligne et l’intégrer facilement à votre site pour la modération automatique des commentaires.

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Phase V: Analyse pragmatique

L’analyse pragmatique est la cinquième et dernière phase du traitement du langage naturel. En tant qu’étape finale, l’analyse pragmatique extrapole et incorpore les enseignements de toutes les autres phases précédentes du traitement du langage naturel.

L’analyse pragmatique implique le processus d’abstraction ou d’extraction du sens de l’utilisation de la langue, et la traduction d’un texte, en utilisant les connaissances acquises lors de toutes les autres étapes du traitement du langage naturel effectuées au préalable.

Voici quelques complexités qui sont introduites durant cette phase

• L’extraction d’informations, qui permet des fonctions avancées de compréhension du texte, telles que la réponse à des questions.
• L’extraction du sens, qui permet aux programmes de décomposer les définitions ou la documentation en un langage plus accessible.
• La compréhension de la signification des mots et du contexte dans lequel ils sont utilisés, qui permet des fonctions conversationnelles entre la machine et l’homme (par exemple, les chatbots).

À quoi peut servir l’analyse pragmatique en SEO ?

L’analyse pragmatique a de multiples applications dans le référencement. L’une des plus directes est le référencement programmatique et la génération de contenu automatisée. Ce type d’analyse peut également être utilisé pour générer des sections FAQ sur votre produit, en utilisant l’analyse textuelle de la documentation du produit, ou même en capitalisant sur les featured snippets de ‘People Also Ask’ en ajoutant une section FAQ générée automatiquement pour chaque page que vous produisez sur votre site.

Quels sont les outils que vous pouvez utiliser pour faire de l’analyse pragmatique ?

L’outil le plus accessible pour l’analyse pragmatique à l’heure où nous écrivons ces lignes est ChatGPT d’OpenAI. ChatGPT est un chatbot à grand modèle de langage (LLM) développé par OpenAI, qui est basé sur leur modèle GPT-3.5. Le but de ce chatbot est de permettre la capacité d’interaction conversationnelle, avec laquelle permettre l’utilisation plus répandue de la technologie GPT. Grâce à l’important ensemble de données sur lequel cette technologie a été entraînée, elle est capable d’extrapoler des informations ou de faire des prédictions pour enchaîner les mots de manière convaincante.

Cela dit, l’utilisation de cette technologie à des fins telles que la génération automatisée de contenu pour le référencement présente également de nombreuses limites, notamment l’inexactitude du texte dans le meilleur des cas, et un contenu inapproprié ou haineux dans le pire des cas.

Résumé

Pour résumer, les cinq phases du traitement du langage naturel, exprimées dans la théorie pour les programmes de conception de compilateurs, sont les suivantes :

• Analyse lexicale ou morphologique
• Analyse syntaxique (Parsing)
• Analyse sémantique
• Intégration discursive
• Analyse pragmatique

Comme l’a démontré l’article, il existe de nombreuses applications de chacune de ces cinq phases dans le domaine du référencement, ainsi qu’une pléthore d’outils et de technologies que vous pouvez utiliser pour mettre en œuvre le traitement automatique des langues dans votre travail.