什麼是自然語言處理（NLP）？
你有沒有想過數字裝置是如何理解人類語言的？無論你問像 **Siri** 這樣的語音助手設定鬧鐘，還是根據你的評論獲得產品推薦，這些互動都是由一個名為 **自然語言處理**（NLP）的迷人計算機科學領域驅動的。
**NLP** 是一種技術，可以幫助計算機以有意義且有用的方式理解、解釋和響應人類語言。把它想象成教機器如何閱讀、理解和理解人類語言。這包括識別單詞並理解這些單詞背後的意圖和情緒。
NLP 的工作原理
它在核心上結合了計算機科學、人工智慧 (AI) 和語言學。目標是彌合人類交流和計算機理解之間的差距。以下是其工作原理的簡單分解：
1. **輸入解釋：**首先，系統獲取使用者提供的文字或口語。
2. **處理：**接下來，各種演算法分析語言的結構和含義。
3. **輸出生成：**最後，基於此分析，計算機可以執行諸如翻譯語言、回答問題或推薦產品等任務。
為什麼 NLP 重要
如今，NLP 無處不在。它在我們手機、電腦、汽車，甚至我們家中。它為搜尋引擎提供動力，幫助過濾電子郵件，並啟用客戶服務聊天機器人。透過自動解釋人類語言，NLP 節省了時間，併為資料分析和人機互動開闢了新的可能性。
NLP 的組成部分
➡️ 語法
語法是指句子中單詞的排列方式以使其語法合理。NLP 使用語法來分析單詞是如何組織的以及它們如何相互作用以傳達資訊。這包括識別各種詞性、句子結構和語法規則。
例如：在句子“The quick brown fox jumps over the lazy dog”中，NLP 演算法將分析形容詞如“quick”和“brown”是如何修飾名詞“fox”的，以及這些元素是如何組合在一起形成一個連貫的句子的。
➡️ 語義
語義是關於單詞和句子的含義。語法關注結構，而語義則處理對該結構的解釋。NLP 使用語義分析來理解所寫或所說的內容背後的含義。這可能包括識別單詞“bank”既可以指金融機構，也可以指河流的邊沿，具體取決於上下文。理解語義可以幫助機器理解單詞背後的真實意圖，從而使對查詢的響應更加準確。
➡️ 語用學
語用學超越了單詞的字面意思，考慮了上下文如何影響句子的含義。NLP 的這一組成部分認識到，同一個短語在不同的情況下可能具有不同的含義。例如，如果有人說“這裡很冷”，根據上下文，他們可能只是在陳述一個事實，或者是在暗示讓某人關窗或調高溫度。語用學幫助 NLP 系統理解這些細微差別並做出適當的反應。
➡️ 語篇
語篇是指句子序列如何影響意義。它涉及理解前幾個句子如何影響對下一個句子的解釋，以及所有句子如何共同傳達一個完整的思想。例如，在對話中，每個陳述都考慮了對話的歷史，以使其有意義。**語篇分析**幫助機器跟蹤這種連續性或敘述流程，從而提高它們有意義地參與對話的能力。
NLP 技術和方法
自然語言處理採用多種技術來分解和解釋語言。這些技術是**NLP 工具包**中的基本工具，有助於將原始文字轉換為計算機可以理解的結構化格式。讓我們討論一些最常見的技術：分詞、詞幹提取、詞形還原和句法分析。
✅ 分詞
分詞是將文字分成更小的部分（稱為標記）的過程。這些標記可以是單詞、短語，甚至句子。例如，句子“我喜歡遠足和游泳。”將被分詞成[“我”, “喜歡”, “遠足”, “和”, “游泳”]。這有助於機器更有效地管理和分析單個文字元件。
✅ 詞幹提取
詞幹提取是指將單詞縮減到其基本形式或詞根形式。目的是將具有相同詞根的單詞視為相同，儘管時態、數或字尾不同。例如，單詞“running”、“runner”和“ran”都被縮減為詞根“run”。這種方法對於簡化語言資料和合並同一單詞的不同變體很有用。
✅ 詞形還原
詞形還原類似於詞幹提取，但更復雜。它根據單詞的實際語言使用情況，將單詞縮減到其詞形或詞典形式。與詞幹提取不同，詞形還原會考慮上下文和詞性。例如，“better”將被詞形還原為“good”。這種技術對於需要更精確的語言理解的任務至關重要。
✅ 句法分析
句法分析有助於確定句子的結構，識別單詞之間的關係。這包括分析語法結構，查詢主語、謂語和賓語，以及它們如何相互聯絡。例如，在句子“The cat sat on the mat”中，句法分析器識別“The cat”為主語，而“sat on the mat”為謂語，然後進一步分解謂語以找到動詞“sat”和介詞短語“on the mat”。
NLP 用途
⬆️ 自然語言處理徹底改變了我們與機器的互動方式以及企業在各個行業中的運作方式。以下是一些 NLP 當今應用的示例：
⬆️ **醫療保健：**NLP 分析患者互動和語言使用，以幫助管理患者資料、解釋臨床記錄，甚至支援心理健康治療。
⬆️ **金融：**金融機構使用 NLP 分析市場情緒，透過聊天機器人實現客戶服務自動化，並透過分析通訊和交易來檢測欺詐活動。
⬆️ **客戶服務：**許多公司在其客戶服務運營中使用 NLP 為聊天機器人提供支援，以處理諮詢和投訴，從而減少對人工代理的需求，並加快響應時間。
⬆️ **電子商務：**NLP 透過根據客戶評論和查詢提供個性化的產品推薦來提升使用者體驗。
⬆️ **教育：**在教育技術中，NLP 用於開發工具，以幫助語言學習、自動化評分和提供書面作業反饋。
Transformer 出現之前 NLP
在 Transformer 出現之前，NLP 主要依賴於 **基於規則的系統** 和統計方法。基於規則的系統設計了預定義的規則和字典來解釋語言，但它們在處理人類語言的細微差別和變化方面遇到了困難。
然後，包括決策樹、支援向量機和樸素貝葉斯分類器等機器學習模型在內的統計方法登上了舞臺。
這些模型使用大量資料來學習模式，但通常需要仔細的特徵工程，並且難以理解上下文。
Transformer 出現之後 NLP
Transformer 模型的引入是 NLP 發展中的一個重要里程碑。Transformer 於 2017 年開發，使用注意力和 **自注意力機制** 來處理句子中所有其他單詞之間的單詞，從而顯著提高了模型對上下文的理解能力。
這一突破導致了像 來自 Transformers 的雙向編碼器表示 – BERT 和 **GPT**（生成式預訓練 Transformer）這樣的模型的開發，它們為各種 NLP 任務設定了新的標準。
這些模型在翻譯、摘要，甚至生成類人文字方面表現出色，從而在即時應用程式中實現更準確、更具上下文感知的響應。
Transformer 提高了效能，並透過減少對複雜特徵工程的需求簡化了機器學習流程，使更廣泛的開發人員能夠使用高階 NLP 功能。
NLP 入門
以下是一些可以幫助初學者和對擴充套件他們在這一激動人心的領域中的知識感興趣的人的頂級資源。
課程
1. **斯坦福大學的深度學習自然語言處理** – 該課程提供對 NLP 中深度學習技術的全面介紹。它適合那些具備一些 Python 和 NLP 基礎知識的人。
2. **Coursera**（由 DeepLearning.AI 提供）**自然語言處理專業課程** – 這套課程系列教你如何使用深度學習庫執行 NLP 任務，並提供動手專案來鞏固你的技能。
3. **Udacity 的 自然語言處理奈米學位** – 對於更結構化的學習路徑，此奈米學位提供現實世界專案、導師支援，並專注於工作準備。
4. DataCamp 的 Python 自然語言處理課程 – 這是一門面向初學者的友好課程，非常適合 Python 和 NLP 新手，涵蓋了基本技術和實際應用。
5. SpaCy 的高階 NLP 課程 – 這是一門免費課程，重點介紹如何使用 SpaCy 庫處理複雜的 NLP 任務。 對於希望在現實場景中應用 Python 技能的動手學習者來說，它非常完美。
書籍
對於那些喜歡透過書籍自學的人，可以考慮這些
“用 Python 進行自然語言處理” 由 Steven Bird、Ewan Klein 和 Edward Loper 撰寫 - 這本書提供了語言處理程式設計的實用介紹。
“語音與語言處理” 由 Daniel Jurafsky 和 James H. Martin 撰寫 - 一本關於 NLP 理論和實踐方面的綜合指南。
線上平臺
Kaggle – 一個透過競賽和互動式筆記本練習技能的絕佳平臺。
Hugging Face – 提供最先進的預訓練模型和用於構建 NLP 應用程式的協作環境。
結束語
隨著技術的不斷發展，NLP 不斷改進，使任何對 AI 感興趣的人都能更容易地接觸到它。 現在有大量的課程和資源可用，是開始探索這個激動人心的領域的絕佳時機。
不斷學習和實驗，以保持在 NLP 創新的前沿。
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