NLP 技術正在快速發展。 計算機科學、信息工程和人工智能的結合有可能消除語言障礙。 借助NLP技術，無論使用何種語言進行交流，各方都能夠以他們所知道的語言收聽和閱讀信息。
自然語言處理 (NLP) 訓練計算機理解人類語言。 它使用機器學習來不斷學習並獲得更多知識。 因此，NLP-AI 組合變得更加智能。 使用它的能力，它也在逐步增強，它將變得更加熟練和先進。
什麼是自然語言處理 (NLP)？
自然語言處理是人工智能的一個分支，它利用其能力來理解語言學並編寫智能計算機程序。 這些程序能夠像人類一樣理解文本和口頭交流。 但 NLP 技術能夠同時學習和理解多種語言，並將其翻譯成您選擇的語言。
自然語言處理技術 將計算語言學和基於規則的語言建模與機器學習和深度學習相結合。 使用此功能，計算機可以理解文本或音頻，然後將其翻譯成另一種語言。
即使在今天，我們仍然有幾個 NLP 的實際例子，比如 Siri、谷歌助理、谷歌翻譯、 以及一些自動建議工具。 Grammarly 在撰寫電子郵件或搜索引擎時提供的建議都是通過 NLP 技術啟用的。
NLP 技術如何運作？
NLP 技術使計算機程序能夠理解人類文本和語音。 由於計算機只能理解由 0 和 1 組成的二進制語言，因此我們首先需要一個系統來讓計算機理解單詞。
為此，利用單詞表示，將單詞編碼為計算機語言。 為此目的使用了多種技術，one-hot 是其中一種技術。
除此之外，還使用一套 NLP 技術來幫助計算機理解人類語言。 這些包括;
- 摘除： 一種將相似單詞從 Final 中逐一消除字母表，縮短至其原始單詞的過程，例如 Finalize。
- 合法化： 這是一種通過侵蝕單詞來找到其有意義的基本結構的技術。
- 令牌化： 通過這種技術，句子被分解成更小的塊，以從中識別單詞、符號和數字。
- 情緒分析： 這是計算機嘗試識別句子背後的語氣和情感的地方。
- 詞義消歧： 該技術用於確定同一單詞在不同上下文中使用時是否具有不同含義。
- 詞性 (POS) 標記： 詞性標註用於註釋文本中的每個單詞。 這包括識別動詞、副詞、名詞、形容詞和所有其他詞性。
除了這些技術之外，NLP 程序還使用算法來理解人類生成的文本和語音。 基於規則的系統用於設置語言學分析數據的規則。
機器學習是 NLP 的重要組成部分，因為它用於將訓練數據植入計算機程序。 使用這些數據，NLP 程序可以調整其文本和語音識別模式。
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用於構建 NLP 的機器翻譯
您能想像世界領導人如何能夠參加每個人都說自己語言的會議嗎？ 這些會議有同聲傳譯系統，這意味著計算機程序和人工口譯員共同翻譯演講內容，然後根據需要將其轉換為其他語言。
雖然這可能是當今 NLP 技術消除所有語言障礙的最終目標，但這項技術仍在不斷發展和進步。 NLP 技術通過使用機器翻譯使這成為可能，機器翻譯本質上是使用計算機程序來翻譯文本和語音。
機器翻譯已經從錯誤突出的階段取得進展 神經機器翻譯 (NMT) 的改進。 NMT 進一步改進了 NLP 的功能，從而提高了其翻譯能力。
以下是 NLP 中機器翻譯的好處：
- NLP 程序現在可以在幾秒鐘內閱讀和翻譯書籍、網站和產品詳細信息。
- 它大大減少了翻譯所需的成本和工作量。
- 隨著機器學習算法的使用，準確性水平也得到了提高。
- 企業現在可以根據自己的要求定制翻譯流程。
這是可能的，因為 NMT 利用了循環神經網絡 (RNN) 和注意力機制等深度學習方法。 這些增強了 NLP 程序的能力，增加了其對語言規則、模式的理解範圍以及長句子和復雜結構句子的處理速度。
NMT 幫助程序將單詞轉換為向量，將語義相似的單詞放在一起。 生成一系列向量或單詞，程序生成一個句子。 從這裡開始，它使用編碼器-解碼器框架將輸入句子映射到向量空間中，並且解碼器將翻譯後的句子發送到接口。
結論
NLP、NMT、神經網絡和深度學習機制的結合正在為文本和語音識別和翻譯帶來顯著改進。 即使該領域取得了所有進步，人類翻譯和編輯仍需要保持平衡。 對於希望擁有自己的口譯系統的企業和公司，請聯繫 Shaip，獲取配備 NLP 和機器翻譯的基於對話式 AI 的定制解決方案。
