Le traitement du langage naturel prend son envol au sein du gouvernement de l’État

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Lorsque vous commencez à contempler les centaines et les milliers et les dizaines de milliers d’heures de médias qui sont enregistrés, il est littéralement impossible pour des humains individuels de s’asseoir là et d’écouter tout cela, dit Morper. Une technologie comme la PNL peut traiter ce média afin de pouvoir créer une transcription de cette conversation ou de ce qui a été dit dans cette vidéo. Ensuite, vous pouvez appliquer des recherches par mot-clé à cette transcription, et vous pouvez commencer à éliminer rapidement des quantités massives d’audio et de vidéo afin de pouvoir commencer à constituer un dossier convaincant à poursuivre.

Au Texas, les responsables de l’État utilisent la PNL pour les chatbots et pour lire les e-mails afin de les envoyer aux services appropriés afin de faciliter le flux de travail. Par exemple, pendant la pandémie, une agence recevait 2 000 tickets de service par jour, dont 80 % étaient des demandes d’aide à la réinitialisation des mots de passe, explique Krishna Edathil, directeur du Texas Artificial Intelligence Center of Excellence (AI-CoE).

Grâce à la PNL, les demandes de mot de passe ont été isolées de la boîte de réception principale du service d’assistance afin que les équipes appropriées puissent résoudre les problèmes les plus urgents.

Edathil dit que les plus grands avantages de la PNL ont été l’efficacité et la productivité qu’elle a apportées à son bureau.

Il devient un excellent assistant numérique qui aide à gérer les cas croissants et les demandes d’assistance informatique, dit-il, en particulier lorsque chaque agence d’État a des plafonds d’employés à temps plein qu’elle ne peut pas dépasser.

D’autres cas d’utilisation à l’ère de la pandémie sont également apparus.

La technologie NLP d’IBM aide les gouvernements des États et locaux à fournir des soins et des messages aux électeurs. Le ministère de la Santé de Rhode Island est un assistant virtuel appelé Rhoda qui a aidé les résidents à localiser les sites de test COVID-19 et à gérer l’éligibilité aux vaccins et les restrictions de voyage, dit Dobrin.

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Meilleures techniques et étapes de traitement du langage naturel

Certaines des manières les plus courantes d’utiliser la PNL sont les applications de synthèse vocale et de synthèse vocale ; dans l’analyse des sentiments pour extraire le sens d’un texte comme les émotions, le ton ou le sarcasme ; pour la désambiguïsation du sens des mots pour sélectionner le sens d’un mot qui peut avoir plusieurs sens ; et pour que la génération du langage naturel transforme les données structurées en langage humain, dit Dobrin.

Le centre Edathils l’utilise principalement pour l’analyse des sentiments, où un bot pourrait aider à hiérarchiser les e-mails en comprenant le contenu des plaintes et des préoccupations des clients.

Ceci n’est pas limité au courrier électronique; son pour toute forme de texte. La réponse sur les réseaux sociaux et les conversations avec les chatbots sont d’excellents exemples, dit-il.

Les étapes pour utiliser la PNL commencent par l’analyse lexicale, puis l’analyse syntaxique, l’analyse sémantique, l’intégration du discours et l’analyse pragmatique, dit-elle. Alors que certains modèles exigent que les utilisateurs le fassent eux-mêmes, le Texas AI-CoE s’appuie sur les principaux fournisseurs de cloud, tels que Microsoft, Google et Amazon, qui ont déjà mis en œuvre cette technologie via Platform as a Service.

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L’avenir du traitement automatique du langage naturel dans les opérations gouvernementales

Pour les entités gouvernementales qui souhaitent commencer à utiliser la PNL, le meilleur conseil d’Edathils est de commencer par des cas d’utilisation simples, tels que la priorisation d’une file d’attente de courrier électronique. Choisissez une tâche qui ne fera pas craindre que cette technologie ne supprime des emplois humains, dit-il. Au lieu de cela, cela peut montrer que la PNL peut les aider à faire leur travail beaucoup plus efficacement et plus rapidement.

Les gouvernements peuvent également se tourner vers les entreprises qui utilisent fréquemment la PNL pour obtenir des informations et conduire des analyses avec des techniques telles que l’analyse avancée des sentiments pour obtenir des idées pour une gamme d’utilisations de plus en plus répandues qui se traduiraient bien dans le secteur gouvernemental, explique Dobrin.

Avec la PNL, une agence municipale peut demander à une IA, quel arrêt de bus reçoit le plus de plaintes ? ou Où les plaintes relatives au bruit constituent-elles un problème ? et l’IA peut récupérer ces informations, dit-il. Tout cela fait partie de la tendance générale à l’amélioration de la personnalisation de l’IA afin qu’elle puisse éliminer le travail répétitif et le temps de recherche et aider à libérer un plus grand potentiel humain.

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