Définition complète
Le NLU (Natural Language Understanding) est la composante du NLP dédiée à la compréhension du sens du langage. Il ne s'agit pas seulement de parser les mots, mais de comprendre l'intention, les entités, le contexte, et les relations sémantiques. Pour un chatbot, le NLU répond à : "Que veut l'utilisateur ?" (intention) et "Quelles informations a-t-il fournies ?" (entités). Le NLU est complémentaire du NLG (génération) : NLU comprend, NLG répond.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre NLP, NLU et NLG ?
Le NLP est le domaine global du traitement du langage naturel. Le NLU (Understanding) est la compréhension : détecter l'intention, extraire le sens. Le NLG (Generation) est la production : générer du texte naturel. Un chatbot utilise NLU pour comprendre la question, puis NLG pour formuler la réponse. Les LLM combinent les deux capacités dans un seul modèle.
Quelles sont les composantes du NLU dans un chatbot ?
Le NLU d'un chatbot comprend : la détection d'intention (quel est le but : réservation, réclamation, info ?), l'extraction d'entités (quelles données : date, nom, montant ?), la résolution de coréférence (à quoi renvoie "il", "ça" ?), et l'analyse de sentiment (ton positif, négatif, neutre). Ces éléments sont passés au dialogue manager qui décide de l'action.
Comment évaluer la qualité du NLU d'un chatbot ?
La qualité du NLU se mesure par : l'accuracy sur la détection d'intention (% d'intentions correctement identifiées), le F1-score sur l'extraction d'entités (précision × rappel), le taux de fallback (intentions non reconnues), et les tests sur des formulations variées d'une même demande. Un bon NLU reconnaît "je veux annuler", "annulation svp", et "comment annuler ?" comme la même intention.