什麼是自然語言處理？
自然語言處理（NLP）是一個人工智慧（AI）領域，專注於讓電腦理解並與人類語言互動。
自然語言處理（NLP） — 或稱為 自然語言處理 — 是一個 人工智慧（AI） 領域，專注於讓電腦能夠理解並與人類語言互動。簡單來說，NLP 使用 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。
這被視為人工智慧中最複雜的挑戰之一，因為語言是人類獨有的複雜思維與溝通工具，機器必須「理解」句子背後的隱含意義。
此處的自然語言指的是人類語言，如越南語、英語、中文等，與電腦語言相對。NLP 的目標是讓電腦能夠 自動處理並理解 這些語言，甚至能 生成類似人類的句子。
為什麼自然語言處理很重要？
在數位時代，來自電子郵件、訊息、社群網路、影片等多種來源的 語言資料（文字、音訊、對話）量大幅增加。與結構化資料（數字、表格）不同，文字或音訊形式的語言資料屬於 非結構化資料，若無 NLP，難以自動處理。
自然語言處理技術幫助電腦有效分析這些非結構化資料，理解人類語言中的意圖、語境與情感。因此，NLP 成為機器更智慧地 溝通 與 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。
節省時間與成本
自動化複雜語言相關任務，減少人力與營運成本。
提升體驗
個人化服務，改善各種應用的使用者體驗。
自然語言處理的重要性在於它促成人與電腦之間的自然互動。我們不必學習電腦語言，只需用母語下達指令或提問。NLP 自動化許多複雜語言任務，從而 節省時間與成本，並提升幾乎所有領域的使用者體驗。
企業可利用 NLP 自動分析數千則社群媒體上的顧客回饋，萃取寶貴洞見；同時，NLP 驅動的聊天機器人可全天候穩定回應顧客。
— 產業應用範例
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 量身打造 服務。
顯然，自然語言處理已成為推動周遭許多智慧應用的 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 廣泛應用於各領域。以下是一些 自然語言處理的主要應用：
虛擬助理與聊天機器人
NLP 使 Siri、Alexa 或網站、Facebook Messenger 上的聊天機器人能 理解使用者問題 並自動 回應。
- 回答常見問題
- 協助排程與購物
- 全天候解決客戶問題
情感與意見分析
企業利用 NLP 分析社群媒體、調查或產品評論中的顧客回饋。
- 偵測情感（正面/負面）
- 辨識態度與諷刺
- 了解顧客意見與市場趨勢
機器翻譯
機器翻譯 是 NLP 的經典應用。翻譯軟體（如 Google 翻譯）利用 NLP 將文字或語音從一種語言轉換成另一種語言，同時保留意義與語境。
語音處理
- 語音辨識： 將口語轉換成文字
- 文字轉語音： 產生自然語音
- 汽車與智慧家庭中的語音控制系統
分類與資訊擷取
NLP 可自動 依主題分類文本 並 擷取重要資訊：
- 垃圾郵件與非垃圾郵件過濾
- 新聞分類
- 醫療紀錄資料擷取
- 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，創造類似人類的文字：
- 撰寫文章與電子郵件
- 創作詩歌與程式碼
- 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）的任務都可應用 NLP 來自動化或提升效率。從 資訊檢索、問答系統、文件分析，到 教育輔助（如自動作文評分、虛擬輔導）— 自然語言處理扮演關鍵角色。
NLP 如何運作？
為了讓電腦理解人類語言，NLP 結合了 電腦科學 與 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資料。對文字，NLP 會進行 句子切分、斷詞，將所有字母轉為小寫，移除標點符號與停用詞（如「the」、「is」等意義不大的詞）。
接著可能會進行 詞幹提取/詞形還原，將詞彙還原到根本形式（例如「running」還原為「run」）。對語音，初步步驟是透過 語音辨識 取得文字。預處理結果是 乾淨且標準化 的語言資料，準備進行機器學習。
特徵擷取
電腦無法直接理解文字，因此 NLP 必須將語言 轉換成數字表示。此步驟將文字轉成 數值特徵 或 向量。
常見技術包括 詞袋模型、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率），或更進階的 詞嵌入（如 Word2Vec、GloVe）— 為每個詞彙分配代表其意義的向量。這些向量幫助演算法 理解 詞彙間的語義關係（例如「king」在向量空間中比「car」更接近「queen」）。
語境分析與理解
取得數值資料後，系統使用機器學習模型與演算法來 分析句法 與 語意。
例如，句法分析辨識句中詞彙的角色（主詞、動詞、受詞等），語意分析則協助理解句子在語境中的意義。現代 NLP 採用 深度學習 模型執行這些任務，使電腦能逐步 理解句子意義，近似人類。
語言生成或行動
根據目的，最後一步可能是為使用者 產出結果。例如，對於提問，NLP 系統會從資料中 尋找適當答案 並回應（文字或語音）。對於指令，NLP 會觸發機器執行動作（如聽到「播放音樂」時播放音樂）。
在 機器翻譯 中，此步驟會生成目標語言的翻譯句子。對聊天機器人而言，則是根據前述理解產生自然回應。
不過，這樣的分解有助我們理解 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，我們可辨識三種 主要方法：
基於規則的 NLP（1950s-1980s）
這是最早的方法。程式設計師以 if-then 格式撰寫 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
- 回應僵硬且基於規則
- 理解能力非常有限
- 無自我學習能力
- 難以擴展
- 需語言學專家協助
統計 NLP（1990s-2000s）
自 1990 年代起，NLP 轉向 統計機器學習。不再手動撰寫規則，而是用演算法讓機器從資料中 學習語言模型。
基於機率
計算機率以根據語境選擇適當詞義
實際應用
促成拼字檢查與舊手機上的 T9 詞彙建議系統
此方法使自然語言處理更 靈活且準確，機器能根據語境計算機率，選擇詞彙或句子的適當意義。
深度學習 NLP（2010s-至今）
自 2010 年代後期起，深度學習 與 神經網路 模型成為 NLP 的主流方法。得益於網路上大量文字資料與計算能力提升，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
Google 模型顯著提升搜尋品質
GPT 系列
GPT-2、GPT-3、GPT-4 實現流暢的文字生成
現代趨勢：基礎模型
現代趨勢是使用 基礎模型 — 在數十億字詞上預訓練的大型 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 有意義的文字摘要 到 專門的資訊擷取。
節省時間
利用預訓練模型節省訓練時間
高效能
在多項任務中達成卓越成果
提升準確度
檢索增強生成提升答案精確性
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
目前挑戰
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：同一句話依語境可有多重意義，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
為準確回答使用者問題，NLP 系統必須具備相當廣泛的 背景知識 與一定的 推理 能力，而非僅理解孤立詞彙。
多語言複雜性
每種語言有獨特特性：
- 越南語與英語在文字與結構上不同
- 日語與中文詞彙不明顯分隔
- 區域方言與文化細微差異
新興趨勢
在趨勢方面，現代 NLP 目標是打造更 智慧且「有知識」 的系統。更大型的語言模型（擁有更多參數與訓練資料）如 GPT-4、GPT-5 等，預期將持續提升自然語言理解與生成能力。
可解釋的 NLP
研究者致力於讓 NLP 可解釋 — 意即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 外部資料，以更好理解語境。
即時資訊
問答系統可即時查詢維基百科或網路資訊
提升準確度
提供準確答案，而非僅依賴已學習資料
多模態 NLP
多模態 NLP 趨勢同時處理文字、影像與音訊，使機器能在更廣泛語境中理解語言。
NLP 也正朝向 通用人工智慧 發展，結合 認知科學 與 神經科學 的跨領域研究，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 一直是且將持續是人工智慧的核心領域，擁有廣闊潛力。從協助電腦 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 與 大數據 的發展，我們可期待未來機器更智慧，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。
