本文旨在為新手提供 NLP 的全面概述、其工作原理、應用、挑戰和未來展望。
什麼是自然語言處理？
自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個分支，專注於電腦與人類透過自然語言互動。目標是對電腦進行程式設計來處理和分析大量自然語言資料。
NLP 涉及使機器能夠以一種既有價值又有意義的方式理解、解釋和生成人類語言。 OpenAI 以開發ChatGPT等高級語言模型而聞名，它強調了 NLP 在創建能夠理解、響應和生成文字的智慧系統方面的重要性，使技術更加用戶友好和易於使用。
NLP 是如何運作的？
讓我們來看看自然語言處理背後的一些工作機制。我們提供了資源鏈接，可以幫助您了解有關其中一些關鍵領域的更多資訊。如需詳細探索，請查看我們的 Python 自然語言處理技能課程。
NLP 的組成部分
自然語言處理不是一種單一的單一方法，而是由多個組件組成，每個組件都有助於對語言的整體理解。 NLP 努力理解的主要組成部分是句法、語義、語用和話語。
句法
定義：語法涉及單字和短 多米尼加共和國電話號碼列表 語的排列，以在語言中創建結構良好的句子。
例：考慮句子「The cat sat on the mat」。語法涉及分析該句子的語法結構，確保其遵守英語的語法規則，例如主謂一致和正確的詞序
語意學
定義：語義學涉及理解單字的含義以及它們在句子中組合時如何創造意義。
例如：在句子「The panda eatsshoots and leaves」中，語義有助於根據句子的含義區分熊貓是吃植物（枝條和葉子）還是參與暴力行為（枝條）然後離開（葉子）。 。
語用學
定義：語用學涉及在各種上下文中理解語言，確保根據情況、說話者的意圖和共享知識得出預期含義。
例：如果有人說：“你能把鹽遞過來嗎？”語用學包括理解這是一個請求，而不是一個關於一個人傳遞鹽的能力的問題，並根據用餐環境解釋說話者的意圖。
話語
定義：話語著重於句子層面以外的語言的分析和解釋，考慮句子在文本和對話中如何相互關聯。
例如：在一次對話中，一個人說“我凍壞了”，另一個人回答“我要關上窗戶”，對話涉及理解兩個陳述之間的連貫性，並認識到第二個陳述是對第二個陳述的回應。
了解這些組件對於研究 NLP 的人來說都至關重要，因為它們構成了 NLP 模型如何解釋和產生人類語言的支柱。
NLP技術與方法
為了分析和理解人類語言，NLP 採用了多種技術和方法。以下是 NLP 中使用的一些基本技術：
代幣化。這是將文字分解為單字、短語、符號或其他有意義的元素（稱為標記）的過程。
解析。句法分析涉及分析句子的語法結構以提取含義。
詞形還原。這種技術將單字簡化為其基本形式或字根形式，從而可以將同一單字的不同形式進行分組。
命名實體辨識（NER）。 NER 用於識別文字中的實體，例如人員、組織、位置和其他命名項目。
情緒分析。此方法用於理解一段文本中傳達的情感或情感。
這些技術中的每一項都在使電腦能夠處理和理解人類語言方面發揮著至關重要的作用，形成了更高級的 NLP 應用程式的構建塊。
NLP 有何用途？
現在我們已經定義了一些基本概念，讓我們看看自然語言處理在現代世界中是如何使用的。
產業應用
自然語言處理在各行業都有廣泛的應用，徹底改變了企業營運以及與使用者互動的方式。以下是 NLP 的一些關鍵產業應用。
衛生保健
NLP 協助抄寫和組織臨床記錄，確保準確有效地記錄患者資訊。例如，醫生可能會聽寫他們的筆記，NLP 系統會將其轉錄為文字。先進的自然語言處理模型可以進一步對資訊進行分類，識別症狀、診斷和處方治療，從而簡化文件流程，最大限度地減少手動資料輸入，並提高電子健康記錄的準確性。
金融
金融機構利用 NLP 對新聞文章、財務報告和社交媒體貼文等各種文字資料進行情緒分析，以衡量特定股票或整個市場的市場情緒。演算法分析正面或負面詞彙的頻率，並透過機器學習模型預測對股票價格或市場趨勢的潛在影響，幫助交易者和投資者做出明智的決策。
客戶服務
由 NLP 驅動的聊天機器人透過對客戶詢問提供即時、24/7 回應，徹底改變了客戶支援。這些聊天機器人透過文字或語音理解客戶的查詢，解釋潛在的意圖，並提供準確的回應或解決方案。例如，客戶可能會詢問他們的訂單狀態，聊天機器人與訂單管理系統集成，檢索並提供即時狀態，從而增強客戶體驗並減少支援工作量。
電子商務
NLP 透過理解和解釋使用者查詢，顯著增強了電子商務平台的現場搜尋功能，即使這些查詢以對話方式表達或包含拼字錯誤。例如，如果使用者搜尋“blu jeens”，NLP 演算法會修正拼字錯誤並理解意圖，提供“blue jeans”的相關結果，從而確保使用者找到他們正在尋找的內容，即使查詢不精確。
合法的
在法律領域，NLP 用於自動化文件審查流程，大幅減少篩選大量法律文件所需的人工工作量。例如，在訴訟過程中，法律專業人員需要審查大量文件以識別相關資訊。 NLP 演算法可以掃描這些文檔，識別並突出顯示相關訊息，例如特定術語、日期或條款，從而加快審核過程並確保不會忽略任何關鍵資訊。
日常應用
除了特定於行業的應用之外，NLP 還根植於我們的日常生活中，使技術更易於使用和用戶友好。以下是 NLP 的一些日常應用：
搜尋引擎. NLP 是搜尋引擎功能的基礎，使搜尋引擎能夠理解用戶查詢並提供相關結果。
虛擬助理。 Siri、Alexa 和 Google Assistant 是使用 NLP 來理解和回應使用者命令的虛擬助理的範例。
翻譯服務。谷歌翻譯等服務採用 NLP 來提供即時語言翻譯，打破語言障礙並促進溝通。
電子郵件過濾。 NLP 在電子郵件服務中用於過濾垃圾郵件和對電子郵件進行分類，幫助使用者更有效地管理收件匣。
社群媒體監控。 NLP 可以透過分析社群媒體內容來衡量公眾輿論、追蹤趨勢並管理網路聲譽。
NLP 的應用多種多樣且普遍，影響著各個產業以及我們與科技的日常互動。了解這些應用可以讓我們一窺 NLP 在塑造科技和人類互動的未來方面的變革潛力。
NLP 的挑戰與未來
儘管自然語言處理是一種非常有用的工具，但它並非沒有缺陷。在這裡，我們探討了需要克服的一些挑戰，以及 NLP 的未來。
