什麼是自然語言處理 (NLP)？
自然語言處理 (NLP) 是一種尖端的 AI 技術，可幫助機器理解、解釋和處理人類語言，為從聊天機器人到搜尋引擎以及 Alexa 和 Siri 等語音助理的一切提供支援。
系統和電腦能夠精確模仿人類通訊的主要原因之一是音訊、文字、社群媒體管道上的對話資料、視訊、電子郵件等形式的資料的豐富可用性。細緻語法的發展使模型能夠準確理解人類溝通中的細微差別，包括諷刺、同音異義詞、幽默等。
NLP 的一些最基本的應用包括：
- 實時語言翻譯
- 電子郵件服務中的垃圾郵件過濾器
- 語音助理和聊天機器人
- 文本摘要
- 自動更正功能
- 情緒分析等
自然語言處理方法。
NLP 的一些方法是：
監督式 NLP： 基於標記資料訓練模型以做出準確的預測，例如對電子郵件進行分類。
無監督自然語言處理：使用未標記的資料來尋找模式，對於主題建模等任務很有用。
自然語言理解（NLU）： 幫助機器解釋和理解人類語言的意思。
自然語言生成（NLG）： 創建類似人類的文本，例如撰寫摘要或聊天機器人回應。 參考更多
NLP 市場規模和增長
自然語言處理 (NLP) 市場展現出驚人的前景，預計到 156.80 年價值將達到 2030 億美元左右。
此外，超過 85% 的大型組織正致力於在 2025 年採用 NLP。
- 人工智慧更融入產品和服務中
- 提供最佳客戶體驗的競賽
- 數位數據的爆炸性成長
- 低成本雲端解決方案的可用性
- 醫療保健、製造、汽車等不同行業採用這些技術
如此大規模地採用和部署 NLP 也是有代價的，麥肯錫的一份報告顯示，NLP 的自動化將使 8% 的工作變得過時。然而，該報告還聲稱，這將創造 9% 的新職位。
就結果的準確性而言，尖端的 NLP 模型在 GLUE 基準上報告的準確性為 97%。
自然語言處理 (NLP) 是如何運作的？
自然語言處理（NLP）系統使用機器學習演算法來分析大量非結構化資料並提取相關資訊。這些演算法經過訓練可以識別模式並根據這些模式進行推理。它的工作原理如下：
- 文本處理：討論標記化、詞幹提取和詞形還原等技術。
- 句法分析：解釋解析和語法分析。
- 語義分析：涵蓋含義提取和上下文理解。
自然語言處理 (NLP) 的好處
提高文檔效率和準確性
NLP 生成的文檔準確地總結了人類無法自動生成的任何原始文本。 此外，它還可以執行重複性任務，例如分析大塊數據以提高人的效率。
能夠自動創建大型複雜文本內容的摘要
自然處理語言可用於簡單的文本挖掘任務，例如從文檔中提取事實、分析情緒或識別命名實體。 自然處理也可用於更複雜的任務，例如理解人類行為和情緒。
使像 Alexa 這樣的個人助理能夠解釋口語
NLP 對 Alexa 等個人助理很有用，使虛擬助理能夠理解口頭命令。 它還有助於在幾秒鐘內從包含數百萬文檔的數據庫中快速找到相關信息。
允許使用聊天機器人來幫助客戶
NLP 可用於使用人工智能通過文本或語音與人交流的聊天機器人和計算機程序。 聊天機器人使用 NLP 來了解用戶正在輸入的內容並做出適當的回應。 它們還使組織能夠跨多個渠道提供 24/7 全天候客戶支持。
執行情緒分析更簡單
情緒分析是一個涉及分析一組關於他們的態度或情緒狀態（例如，喜悅、憤怒）的文檔（例如評論或推文）的過程。 情感分析可用於將社交媒體帖子或其他文本分類和分類為幾個類別：正面、負面或中性。
以前遙不可及的高級分析見解
最近傳感器和互聯網連接設備的激增導致生成的數據量和種類激增。 因此，許多組織利用 NLP 來理解他們的數據以推動更好的業務決策。
自然語言處理 (NLP) 的挑戰
拼寫錯誤
自然語言充滿了拼寫錯誤、拼寫錯誤和風格不一致。 例如，單詞“process”可以拼寫為“process”或“processing”。 當您添加字典中沒有的重音符號或其他字符時，問題會變得更加複雜。
語言差異
說英語的人可能會說，“我明天早上要去上班”，而說意大利語的人會說，“Domani Mattina vado al lavoro”。 即使這兩個句子意思相同，NLP 也不會理解後者，除非你先將其翻譯成英文。
先天偏見
自然處理語言基於人類邏輯和數據集。 在某些情況下，NLP 系統可能會執行其程序員或他們使用的數據集的偏見。 由於先天的偏見，它有時也會以不同的方式解釋上下文，從而導致不准確的結果。
多義詞
NLP 基於語言準確無歧義的假設。 實際上，語言既不精確也不明確。 許多詞具有多重含義，可以以不同的方式使用。 例如，當我們說“樹皮”時，它可以是狗皮或樹皮。
不確定性和誤報
當 NLP 檢測到一個應該可以理解但無法正確回复的術語時，就會出現誤報。 目標是創建一個 NLP 系統，該系統可以識別其局限性並通過使用問題或提示來消除混淆。
訓練數據
自然處理語言的最大挑戰之一是訓練數據不准確。 您擁有的訓練數據越多，您的結果就越好。 如果你給系統不正確或有偏見的數據，它要么學習錯誤的東西，要么學習效率低下。
自然語言處理任務
“一切進展順利。”
像這樣的簡單的四個單字的句子可以根據上下文、諷刺、隱喻、幽默或任何用於表達此內容的潛在情感而具有一系列含義。
雖然我們人類自然會理解這句話，但機器無法區分不同的情緒和情緒。這正是一些 NLP 任務的用武之地，它們可以簡化人類通訊中的複雜性，並使資料更容易被機器消化、處理和理解。
一些核心任務包括：
語音識別
這涉及將語音或音訊資料轉換為文字。這個過程對於任何具有語音命令選項的 NLP 應用程式都至關重要。語音辨識解決了發音、方言、語速、含糊不清、響度、語氣和其他因素的多樣性，以破解預期的訊息。
語音標註
與我們在學校學習文法基礎的方式類似，這教導機器辨識句子中的詞性，例如名詞、動詞、形容詞等。這也教會系統理解何時將一個單字用作動詞以及同一個單字用作名詞。
詞義消歧
這是一個至關重要的過程，負責理解句子的真正意義。借用我們之前的例子，在這項任務中使用語義分析使機器能夠理解一個人在經歷危機時是否說出「這一切都很棒」作為諷刺評論。
命名實體識別
當存在多個名詞實例（例如名稱、位置、國家/地區等）時，將部署稱為命名實體識別的過程。這可以對訊息或命令中的實體進行識別和分類，並為機器理解增加價值。
共指解析
人類在溝通時往往非常有創造力，這就是為什麼有一些隱喻、明喻、片語動詞和習慣用語的原因。由此產生的所有歧義都透過共指解析任務得到澄清，該任務使機器能夠了解到，它實際上並不是下雨，而是指降雨的強度。
自然語言生成
該任務涉及從數據生成類似人類的文本。這可以是根據俚語、行話、地區等客製化的文字。
為什麼自然語言處理 (NLP) 很重要？
計算機是非常基礎的。他們不懂人類語言。要讓機器像人類一樣思考和交流，NLP 是關鍵。
透過這項技術，我們可以使系統能夠批判性地分析數據並理解語言、俚語、方言、語法差異、細微差別等方面的差異。
雖然這還很初級，但利用豐富的訓練資料來完善模型將優化結果，進一步使企業能夠將其部署用於多種目的，包括：
- 從內部數據中發現重要見解
- 部署自動化以簡化工作流程、通訊和流程
- 體驗的個人化與超個人化
- 實施輔助功能，將不同能力的人納入計算生態系統
- 推動臨床腫瘤學、供應鏈車隊管理、自動駕駛汽車數據驅動決策等利基領域的創新
使用案例
智能文檔處理
此用例涉及從非結構化數據（如文本和圖像）中提取信息。 NLP 可用於識別這些文檔中最相關的部分，並以有組織的方式呈現它們。
情緒分析
情緒分析是公司在運營中使用 NLP 的另一種方式。 該軟件將分析社交媒體上關於企業或產品的帖子，以確定人們是對它持正面還是負面看法。
欺詐識別
NLP 還可用於通過分析電子郵件、電話等非結構化數據和保險數據庫來識別基於關鍵字的模式或欺詐活動的欺詐檢測。
語言檢測
NLP 用於檢測文本文檔或推文的語言。 這可能對內容審核和內容翻譯公司有用。
用於客戶幫助的對話式人工智慧/聊天機器人
對話式 AI（通常稱為聊天機器人）是一種應用程序，可以理解自然語言輸入（口頭或書面）並執行指定的操作。 對話界面可用於客戶服務、銷售或娛樂目的。
文本摘要
可以訓練 NLP 系統以比原始文本更易讀地總結文本。 這對於用戶可能不想花時間閱讀整篇文章或文檔的文章和其他冗長文本很有用。
文字翻譯/機器翻譯
NLP 用於使用遞歸神經網絡或卷積神經網絡等深度學習方法自動將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
問答
問答 (QA) 是自然語言處理 (NLP) 中的一項任務，它接收問題作為輸入並返回其答案。 最簡單的問答形式是在知識庫中找到匹配的條目並返回其內容，稱為“文檔檢索”或“信息檢索”。
資料編輯/個人識別資訊 (PII) 編輯
NLP 更專業的用例之一在於敏感資料的編輯。 NBFC、BFSI 和醫療保健等行業擁有大量來自保險表格、臨床試驗、個人健康記錄等的敏感數據。
NLP 透過命名實體識別等技術部署在此類領域中，以識別和聚類此類敏感條目，例如姓名、聯絡資訊、地址等個人資訊。然後根據要求對這些數據點進行去識別化處理。
社交媒體監控
社交媒體監控工具可以使用 NLP 技術從社交媒體帖子中提取對品牌、產品或服務的提及。 一旦檢測到，就可以分析這些提及的情緒、參與度和其他指標。 然後，此信息可以為營銷策略提供信息或評估其有效性。
業務分析
商業分析和 NLP 是天造地設的一對，因為這項技術使組織能夠理解其所在的大量非結構化資料。然後對這些數據進行分析並視覺化為訊息，以揭示改進範圍、市場研究、回饋分析、策略重新校準或糾正措施的關鍵業務見解。
其他可能的用例包括語法校正、情緒分析、垃圾郵件偵測、文字產生、語音辨識、NER、詞性標記等等…。
[另請閱讀： 頂級 NLP 資料集可增強您的機器學習模型]
利用 NLP 的行業
醫療保健
NLP 為醫療保健產業帶來豐厚的好處，例如：
- 從醫療記錄中提取見解並分析非結構化數據
- 改進和個人化臨床決策支援系統
- 優化聊天機器人的回應，實現無縫的患者護理體驗
- 監測、預測和減輕藥物不良反應並實施藥物警戒策略等
Fintech
NLP 對金融科技的影響完全不同，它提供以下好處：
- 無縫文件處理和入門
- 優化風險管理和詐欺偵測
- 個人融資信用評估
- 金融產品在期限和保費等方面的個人化
媒體與廣告
NLP 為媒體和廣告專業人士帶來了創造性的轉變，幫助他們：
- 內容個人化和白話內容的交付
- 使用者畫像精準分析與定位
- 針對趨勢、主題和話題對話的市場研究
- 廣告文案開發與展示位置優化等
零售業
NLP 透過以下方式為零售領域的客戶和企業帶來好處：
- 精準推薦引擎
- 語音搜索優化
- 基於位置的服務建議
- 有針對性的廣告，例如忠誠度計劃、首次用戶折扣等
生產製造
NLP 模型的結合透過以下方式對工業 4.0 進行了令人難以置信的補充：
- 自動化機器健康狀況監控和缺陷檢測
- 即時過程分析
- 優化送貨路線和時間表，包括車隊管理
- 透過預測分析等提高工人和工作場所的安全
展望 NLP 的未來
雖然這個領域已經發生了很多事情，但技術愛好者已經對這項技術在未來幾年的可能性充滿信心。在圍繞 NLP 未來的所有混亂對話中，最突出的一個是可解釋的 NLP。
可解釋的自然語言處理
隨著關鍵的商業決策和客戶體驗策略越來越多地開始源自於 NLP 支援的決策，人們也有責任解釋結論和結果背後的推理。
這就是可解釋的 NLP 的全部內容，進一步確保問責制並培養對人工智慧解決方案的信任，並開發一個透明的人工智慧生態系統。
除了可解釋的 NLP 之外，該技術的未來還涉及：
- 掌握白話
- 與電腦視覺和機器人等專業技術集成
- 使用 NLP 解決全球關注的問題，包括永續發展、教育、氣候變遷等
結論
NLP 是更好地提供產品和服務的前進方向。伴隨著如此突出的優勢和優勢，也產生了對嚴密訓練方法的需求。由於準確地交付結果並對其進行改進對於企業至關重要，因此改進演算法和模型所需的訓練資料也存在短缺。 規範和減少偏見也是重中之重。
這就是 Shaip 的用武之地，幫助您解決模型需要訓練資料的所有問題。透過道德和客製化的方法，我們為您提供所需格式的培訓資料集。 探索我們的產品以了解更多關於我們的信息.
有興趣利用 NLP 解決方案來發展您的業務嗎？ 聯絡我們 今天就與 Shaip 會面，了解我們的專業知識如何推動您的 AI 計劃向前發展。
常見問題
1. 什麼是自然語言處理 (NLP)？
NLP 是人工智慧的一個分支，專注於電腦與人類語言之間的互動。它使機器能夠理解、解釋和產生人類語言。
2. NLP如何運作？
NLP 使用演算法來分析語言數據，將句子分解為單字、片語和語法，以提取含義並執行任務。
3. NLP有什麼好處？
NLP 改善了人與機器之間的溝通，透過聊天機器人增強客戶服務，並透過處理大量文字資料來輔助資料分析。
4. NLP面臨哪些挑戰？
挑戰包括語言歧義、上下文理解以及處理非標準語言，例如俚語或方言。
5. NLP 應用的一些例子有哪些？
例如 Siri 等虛擬助理、情緒分析工具以及 Google Translate 等機器翻譯服務。
6. NLP如何應用於醫療保健領域？
在醫療保健領域，NLP 用於執行醫療記錄分析、自動化文件記錄以及從患者資料中提取相關資訊等任務。
