甚麼是自然語言處理？
自然語言處理（NLP）是一個人工智能（AI）領域，專注於讓電腦理解及與人類語言互動。
自然語言處理（NLP） — 或稱為 自然語言處理 — 是一個 人工智能（AI） 領域，專注於讓電腦理解及與人類語言互動。簡單來說，NLP 利用 機器學習 方法賦予電腦解讀、互動及 理解 我們日常使用的自然語言的能力。
這被視為人工智能中最複雜的挑戰之一，因為語言是人類獨有的複雜思維表達和溝通工具，機器需要「理解」句子背後的隱含意義。
此處的自然語言指的是越南語、英語、中文等人類語言，而非電腦語言。NLP 的目標是編寫程式讓電腦能 自動處理及理解 這些語言，甚至 生成類似人類的句子。
為甚麼自然語言處理重要？
在數碼時代，來自電郵、訊息、社交網絡、影片等多種來源的 語言數據（文字、音頻、對話）量大幅增長。與結構化數據（數字、表格）不同，文字或音頻形式的語言數據屬於 非結構化數據 — 沒有 NLP 很難自動處理。
自然語言處理技術幫助電腦有效分析這些非結構化數據，理解人類語言中的意圖、語境和情感。因此，NLP 成為機器更智能地 溝通 和 服務 人類的關鍵。
自然互動
實現人機之間自然溝通，無需學習複雜指令。
節省時間及成本
自動化複雜語言相關任務，減少人力及營運成本。
提升體驗
個人化服務，改善各種應用的用戶體驗。
自然語言處理重要 是因為它促成人與電腦之間的自然互動。我們無需學習電腦語言，只需用母語發出指令或提問。NLP 自動化許多複雜語言任務，從而 節省時間和成本，並提升幾乎所有領域的用戶體驗。
企業可利用 NLP 自動分析社交媒體上成千上萬的客戶反饋，提取有價值的見解，而由 NLP 驅動的聊天機械人則可全天候穩定回應客戶。
— 行業應用範例
適當應用 NLP 有助企業 優化流程、提升生產力，甚至為每位用戶 提供個人化服務。
顯然，自然語言處理已成為推動眾多智能應用的 核心技術，幫助機器比以往更好地「理解語言」。
NLP 的常見應用
憑藉「理解」語言的能力，NLP 廣泛應用於多個領域。以下是一些 自然語言處理的主要應用：
虛擬助理及聊天機械人
NLP 使 Siri、Alexa 等虛擬助理，以及網站、Facebook Messenger 上的聊天機械人能 理解用戶問題 並自動 回應。
- 回答常見問題
- 協助安排日程及購物
- 全天候解決客戶問題
情感及意見分析
企業利用 NLP 分析社交媒體、調查或產品評論中的客戶反饋。
- 偵測情感（正面/負面）
- 識別態度及諷刺
- 了解客戶意見及市場趨勢
機器翻譯
機器翻譯 是 NLP 的經典應用。翻譯軟件（如 Google 翻譯）利用 NLP 將 文本或語音從一種語言轉換成另一種語言，同時保留意義和語境。
語音處理
- 語音識別： 將口語轉換成文字
- 文字轉語音： 生成自然語音
- 汽車及智能家居中的語音控制系統
分類及資訊提取
NLP 可自動 按主題分類文本 並 提取重要資訊：
- 垃圾郵件與非垃圾郵件過濾
- 新聞分類
- 醫療記錄資料提取
- 法律文件篩選
自動內容生成
現代 語言模型（如 GPT-3、GPT-4）能 生成自然語言 — 創造類似人類的文本：
- 撰寫文章及電郵
- 創作詩歌及編寫程式碼
- 支援內容創作
- 自動客服回應
總體而言，任何涉及 自然語言（文字、語音）的任務均可應用 NLP 來自動化或提升效率。從 資訊檢索、問答系統、文件分析 到 教育支援（如自動作文評分、虛擬輔導）— 自然語言處理扮演著關鍵角色。
NLP 如何運作？
為讓電腦理解人類語言，NLP 結合了 計算機科學 和 語言學 的多種技術。基本上，NLP 系統在處理語言時會經歷以下主要步驟：
預處理
首先將文字或語音轉換成電腦可處理的原始數據。對文字，NLP 會進行 句子分割、斷詞，轉為小寫，移除標點符號及停用詞（如「the」、「is」等無實質意義的詞）。
接著可能進行 詞幹提取/詞形還原 — 將詞語還原至根本形式（如「running」變成「run」）。對語音，初步步驟是 語音識別 以獲取文字。預處理結果是 清理及標準化 的語言數據，準備進行機器學習。
特徵提取
電腦無法直接理解詞語，因此 NLP 必須將語言 轉換成數字形式。此步驟將文字轉為 數值特徵 或 向量。
常用技術包括 詞袋模型、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率），或更先進的 詞嵌入（如 Word2Vec、GloVe）— 為每個詞分配代表其意義的向量。這些向量幫助算法 理解 詞語間的語義關係（例如「king」在向量空間中比「car」更接近「queen」）。
語境分析與理解
當數值數據準備好後，系統會使用機器學習模型和算法來 分析句法 和 語義。
例如，句法分析識別句子中詞語的角色（主語、動詞、賓語等），而語義分析則幫助理解句子在語境中的意義。現代 NLP 利用 深度學習 模型執行這些任務，使電腦逐步 理解句子含義，幾乎如同人類一般。
語言生成或行動
根據目的，最後一步可能是為用戶 產生結果。例如對問題，NLP 系統會從數據中 找到合適答案 並回應（文字或語音）。對指令，NLP 會觸發機器執行動作（如聽到「播放音樂」即播放音樂）。
在 機器翻譯 中，此步驟生成目標語言的翻譯句子。對聊天機械人，則根據前面步驟的理解生成自然回應。
不過，這種分解有助我們理解 NLP 如何運作，將人類語言轉換成電腦能理解並適當回應的形式。
NLP 的方法論
在發展歷程中，自然語言處理 經歷了多代不同方法。從1950年代至今，我們可識別三種 主要方法：
基於規則的 NLP（1950s-1980s）
這是最早的方法。程式員以 if-then 格式編寫 語言規則集，讓機器處理句子。
- 預先編寫的句型規則
- 不涉及機器學習
- 反應僵硬，基於規則
- 理解能力非常有限
- 無自我學習能力
- 難以擴展
- 需語言學專家參與
統計 NLP（1990s-2000s）
自1990年代起，NLP 轉向 統計機器學習。不再手動編寫規則，而是用算法讓機器從數據中 學習語言模型。
基於概率
根據語境計算概率以選擇合適詞義
實際應用
推動拼寫檢查及舊手機上的 T9 詞語建議系統
此方法使自然語言處理更 靈活且準確，機器可根據語境計算概率選擇詞語或句子的適當含義。
深度學習 NLP（2010s-至今）
自2010年代末，深度學習 與 神經網絡 模型成為 NLP 主流方法。憑藉互聯網上大量文本數據及提升的計算能力，深度學習模型能自動學習高度抽象的語言表示。
Transformer 模型
自注意力機制帶來重大突破，提升語境理解能力
BERT
谷歌模型顯著提升搜尋質量
GPT 系列
GPT-2、GPT-3、GPT-4 實現流暢文本生成
現代趨勢：基礎模型
現代趨勢是使用 基礎模型 — 在數十億詞彙上預訓練的大型 AI 模型。這些模型（如 OpenAI 的 GPT-4 或 IBM 的 Granite）可快速微調以應對各種 NLP 任務，從 有意義的文本摘要 到 專業資訊提取。
節省時間
利用預訓練模型節省訓練時間
高效能
在多項任務中取得優異成果
提升準確度
檢索增強生成技術提高答案精確性
這顯示 NLP 正在動態演進並持續技術創新。
NLP 的挑戰與新趨勢
當前挑戰
儘管取得許多成就，自然語言處理 仍面臨重大挑戰。人類語言極為豐富多樣：同一句話根據語境可有多重含義，更別提 俚語、成語、文字遊戲、諷刺。幫助機器在所有情況下 正確理解 人類意圖並不容易。
語境與推理
為準確回答用戶問題，NLP 系統必須具備相當廣泛的 背景知識 和一定的 推理 能力，而非僅理解孤立詞語。
多語言複雜性
每種語言有獨特特徵：
- 越南語在文字及結構上與英語不同
- 日語和中文詞語不明顯分隔
- 地區方言及文化細微差異
新興趨勢
在趨勢方面，現代 NLP 旨在打造更 智能且「有知識」 的系統。更大型的語言模型（擁有更多參數和訓練數據）如 GPT-4、GPT-5 等，預計將持續提升自然語言理解與生成能力。
可解釋的 NLP
研究者關注讓 NLP 變得 可解釋 — 意味著我們能理解機器基於哪些語言特徵做出決策，而非神秘的「黑盒子」。
實際知識整合
新模型能結合語言處理與 知識庫 或 外部數據，更好理解語境。
即時資訊
問答系統可即時查詢維基百科或網絡資訊
提升準確度
提供準確答案，而非僅依賴學習數據
多模態 NLP
多模態 NLP 趨勢同時處理文字、圖像及音頻，使機器能在更廣泛語境中理解語言。
NLP 亦正朝向 通用人工智能 發展，結合 認知科學 和 神經科學 的跨學科研究，旨在模擬人類真正理解語言的方式。
結論
總結來說，自然語言處理 一直是、現在是，且將繼續是人工智能的核心領域，擁有巨大潛力。從幫助電腦 理解人類語言 到 自動化 許多語言任務，NLP 正深刻影響生活與科技的各個層面。
隨著 深度學習 和 大數據 的發展，我們可期待未來機器更智能，溝通更自然。自然語言處理是縮短人機距離的關鍵，讓科技以 自然 且 高效 的方式融入人類生活。
