Génération de texte

Introduction à la génération de texte

La génération de texte en traitement du langage naturel (TALN ou NLP - Natural Language Processing) fait référence au processus de création automatique de texte cohérent et sémantiquement significatif en utilisant des modèles informatiques. C’est une tâche clé dans le domaine du NLP qui implique la création de phrases, de paragraphes, voire de documents entiers en langage naturel.

Les approches de génération de texte en NLP peuvent varier en complexité, depuis des méthodes simples basées sur des règles jusqu’à des modèles avancés utilisant des réseaux de neurones profonds.

On peut distinguer deux grands types de modèles pour générer du texte en NLP :

les modèles de chaînes de Markov ;
les modèles de langage neuronaux, notamment les modèles Transformers et GPT (Generative Pre-trained Transformers).

Les modèles de chaînes de Markov

1. Définition

Les chaînes de Markov sont des modèles probabilistes qui décrivent une séquence d’événements où la probabilité d’un événement dépend uniquement de l’événement précédent. Cette propriété est appelée la propriété de Markov, qui stipule que l’état futur d’un système dépend uniquement de son état actuel et non des états antérieurs. Les chaînes de Markov sont largement utilisées dans divers domaines, y compris les processus stochastiques, la modélisation du temps, la finance et en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel (TALN) pour la génération de texte.

2. Fonctionnement dans le cadre de la génération de texte

Le fonctionnement des chaînes de Markov utilisées pour de la génération de texte répond aux trois étapes à suivre.

a. Modélisation des transitions

Dans le contexte de la génération de texte, les chaînes de Markov peuvent être utilisées pour modéliser les transitions entre les mots ou les symboles dans un corpus de texte. Chaque mot est considéré comme un état, et la probabilité de transition vers un mot suivant dépend uniquement du mot actuel.

b. Calcul des probabilités

En analysant un corpus de texte, on peut calculer les probabilités de transition entre les mots ou les n-grammes (séquences de mots de longueur n). Ces probabilités sont souvent déterminées à l’aide de statistiques, comme la fréquence d’occurrence des n-grammes dans le corpus.

c. Génération de texte

Une fois le modèle de chaînes de Markov construit, il peut être utilisé pour générer de nouveaux textes. Le processus de génération implique de commencer par un mot initial (état initial) et de choisir de manière probabiliste le mot suivant en fonction des probabilités de transition calculées.

3. Génération de texte avec des chaînes de Markov et NLTK

NLTK met à disposition des corpus de texte en différentes langues....

Les modèles de langage neuronaux

1. Explication théorique

Les modèles de langage neuronaux sont des architectures de réseaux de neurones profonds qui sont capables de modéliser la probabilité d’une séquence de mots dans un langage donné. Ces modèles peuvent être utilisés pour générer du texte, compléter des phrases, traduire des langues, et bien d’autres applications liées au traitement du langage naturel (TALN). Les modèles de langage GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) sont parmi les plus avancés et sont basés sur des transformers.

Les transformers sont basés sur une architecture de réseau de neurones qui a révolutionné le domaine du NLP. Ils sont conçus pour capturer les dépendances à long terme dans les séquences de données, ce qui les rend particulièrement adaptés pour traiter des tâches complexes telles que la génération de texte. Les transformers utilisent l’attention multitête pour permettre au modèle de donner plus d’importance à différentes parties de la séquence d’entrée lors de la prise de décision.

GPT-2 est un modèle de langage de la famille GPT développé par OpenAI. Il utilise une architecture transformer à plusieurs couches et est pré-entraîné sur d’énormes corpus de texte pour capturer des modèles de langage complexes. GPT-2 est capable de générer un texte fluide et cohérent en fonction d’une séquence d’entrée. Nous allons utiliser GPT-2 dans l’exemple pratique qui suit.

GPT-2, GPT-3, GPT-4 et ChatGPT sont des modèles de langage développés par OpenAI, chacun représentant une itération évolutive dans la série GPT. GPT-2, publié en 2019, est un modèle comprenant 1,5 milliard de paramètres, capable de générer du texte créatif et cohérent. GPT-4 est vu comme une version améliorée de GPT-2, avec un nombre de paramètres considérablement plus élevé et une meilleure précision contextuelle. ChatGPT est basé à ce jour sur une version GPT-4.