Sous le Capot : L'Implémentation Technique du Système NLP et RDF de NomNom

Sommaire

Alors que nous continuons à développer NomNom, notre chatbot intelligent de recettes, nous sommes ravis de partager certains détails techniques de son implémentation. Au cœur de NomNom, nous combinons des techniques avancées de Traitement du Langage Naturel (NLP) avec un graphe de connaissances robuste basé sur RDF pour offrir une expérience de recherche de recettes conversationnelle fluide.

Le Pipeline NLP : De l’Entrée Utilisateur à la Requête Structurée #

Notre pipeline NLP est conçu pour transformer les requêtes en langage naturel des utilisateurs en représentations structurées qui peuvent être utilisées pour interroger notre graphe de connaissances RDF. Voici une répartition des composants clés :

Tokenisation : Nous utilisons le Natural Language Toolkit (NLTK) pour Python pour décomposer l’entrée utilisateur en tokens individuels. Cette étape est cruciale pour le traitement ultérieur.
Étiquetage Morpho-Syntaxique : Nous appliquons l’étiqueteur morpho-syntaxique de NLTK pour identifier le rôle grammatical de chaque mot dans la requête. Cela aide à comprendre la structure de la demande de l’utilisateur.
Reconnaissance d’Entités Nommées (NER) : Nous avons développé un modèle NER personnalisé en utilisant Stanford NER et des données d’entraînement supplémentaires spécifiques au domaine culinaire. Cela nous permet d’identifier les ingrédients, les méthodes de cuisson, les cuisines et d’autres entités pertinentes dans la requête de l’utilisateur.
Analyse de Dépendances : Nous utilisons le Stanford Parser pour comprendre les relations entre les différentes parties de la requête, ce qui est particulièrement utile pour les demandes complexes.
Classification d’Intention : Nous avons implémenté un modèle de classification multi-classes en utilisant scikit-learn pour catégoriser les requêtes des utilisateurs en intentions telles que la recherche de recettes, les demandes nutritionnelles ou l’explication de techniques de cuisine.
Génération de Requête : Sur la base des entités extraites, de l’intention identifiée et de la structure analysée, nous générons une requête SPARQL qui peut être exécutée sur notre graphe de connaissances RDF.

Graphe de Connaissances RDF : Le Cerveau de NomNom #

Notre graphe de connaissances RDF est construit et géré à l’aide du framework Apache Jena. Voici comment nous avons structuré et implémenté ce composant crucial :

Conception de l’Ontologie : Nous avons développé une ontologie OWL personnalisée qui définit les classes et les propriétés pour les recettes, les ingrédients, les méthodes de cuisson, les informations nutritionnelles, et plus encore. Cette ontologie sert de schéma pour notre graphe de connaissances.
Ingestion de Données : Nous avons créé des scripts Python qui transforment les données de recettes provenant de diverses sources (sites web, livres de cuisine, soumissions des utilisateurs) en triplets RDF conformes à notre ontologie.
Triple Store : Nous utilisons Apache Jena TDB comme notre triple store, qui fournit un stockage et une interrogation efficaces des données RDF.
Point d’Accès SPARQL : Nous avons mis en place un serveur Fuseki pour fournir un point d’accès SPARQL, permettant à notre système NLP d’interroger le graphe de connaissances.
Moteur d’Inférence : Nous tirons parti des capacités d’inférence intégrées de Jena pour dériver des faits et des relations supplémentaires, améliorant ainsi la richesse de notre graphe de connaissances.

Relier NLP et RDF : Exécution de Requêtes et Génération de Réponses #

Une fois que nous avons généré une requête SPARQL à partir de l’entrée de l’utilisateur, le processus se poursuit comme suit :

Exécution de la Requête : La requête SPARQL est envoyée à notre serveur Fuseki et exécutée sur le graphe de connaissances RDF.
Traitement des Résultats : Les résultats de la requête, retournés sous forme de RDF, sont traités et transformés en un format plus utilisable pour notre système de génération de réponses.
Génération de Réponses : Nous utilisons un système basé sur des modèles, implémenté en Python, pour générer des réponses en langage naturel basées sur les résultats de la requête et l’intention originale de l’utilisateur.
Gestion du Dialogue : Une machine à états simple garde une trace du contexte de la conversation, permettant des questions de suivi et des clarifications.

Défis et Solutions #

Le développement de NomNom n’a pas été sans défis. En voici quelques-uns que nous avons rencontrés et comment nous les avons abordés :

Complexité des Requêtes : Certaines demandes des utilisateurs peuvent être assez complexes. Nous avons implémenté un système de décomposition de requêtes qui décompose les requêtes complexes en sous-requêtes plus simples.
Résolution d’Ambiguïté : Les termes culinaires peuvent souvent être ambigus. Nous utilisons une combinaison d’analyse de contexte et de demandes de clarification à l’utilisateur pour résoudre les ambiguïtés.
Optimisation des Performances : À mesure que notre graphe de connaissances grandit, les performances des requêtes peuvent être impactées. Nous avons mis en place des mécanismes de mise en cache et des techniques d’optimisation des requêtes pour maintenir la réactivité.
Support Multilingue : Pour répondre à un public mondial, nous travaillons à l’extension de notre pipeline NLP pour prendre en charge plusieurs langues, en commençant par l’espagnol et le français.

Futures Améliorations Techniques #

En regardant vers l’avenir, nous sommes enthousiastes à propos de plusieurs améliorations techniques sur notre feuille de route :

Apprentissage Profond pour le NLP : Nous explorons l’utilisation de modèles d’apprentissage profond, en particulier les réseaux LSTM, pour améliorer nos capacités NLP.
Graphe de Connaissances Distribué : Pour gérer des volumes de données croissants, nous étudions des solutions de stockage RDF distribuées comme Apache Rya.
Intégration de Données en Temps Réel : Nous développons un système pour mettre à jour dynamiquement notre graphe de connaissances avec de nouvelles recettes et du contenu généré par les utilisateurs.
Raisonnement Sémantique : Nous prévoyons d’exploiter des capacités de raisonnement sémantique plus avancées pour fournir des recommandations de recettes et des substitutions encore plus intelligentes.

NomNom représente une intersection passionnante entre le NLP, les technologies du web sémantique et l’intelligence artificielle. En combinant ces technologies de pointe, nous créons un chatbot qui non seulement comprend les recettes, mais peut également engager des conversations culinaires significatives avec les utilisateurs.

Restez à l’écoute pour plus d’analyses techniques approfondies alors que nous continuons à améliorer et à étendre les capacités de NomNom !