為什麼要有自然語言處理技術？
想像一下，你正在跟朋友解釋一件事情，你們可以輕鬆理解彼此的意思；但如果要跟電腦解釋，就需要用它能理解的方式，而NLP就是一個幫助電腦了解人類語言的一種技術。
簡單來說NLP的任務就是將非結構化的數據轉換成結構化的數據。至於什麼是非結構化數據呢？其實就是我們日常使用的語言，例如文字、語音、影片等，這些數據對於人類來說很容易理解，但對於電腦來說卻是雜亂無章。
而結構化數據則是電腦能夠理解和處理的數據格式，例如Excel表格、數據庫等。舉個例子，當你說“請將雞蛋和牛奶添加到我的購物清單”時，這句話對於你我來說很容易理解，但對於電腦來說卻毫無意義。NLP 會將這句話轉換成結構化的數據，例如一個包含“雞蛋”和“牛奶”兩個品項的購物清單，這樣電腦就可以理解你的指令，並執行相應的操作。
NLP的運作原理：理解文字背後的意義
NLP 的運作過程就像是一條流水線，將人類語言一步步轉化成電腦可以理解的結構化訊息，方便電腦進行處理和分析。以下就讓我們一起來看看這條流水線上都有哪些重要的步驟吧！
斷詞 (Tokenization)
首先，NLP 會將輸入的指令分割成更小的單位。就好比我們閱讀文章時，會先將文章分解成句子，再將句子分解成單字一樣。例如，“請將雞蛋和牛奶添加到我的購物清單”會被分成“請”，“將”，“雞蛋”，“和”，“牛奶”，“添加”，“到”，“我的”，“購物”，“清單” 這十個詞。
詞幹提取/詞性還原 (Stemming/Lemmatization)
接著，NLP 會嘗試找出每個單字的詞性，並去除掉詞性的變化，還原成單字最初始的樣貌，而這個過程稱為詞幹提取（Stemming）。例如“running”，“runs”，“ran” 這些不同形式的單字，它們其實都是由 “run”衍生而來的。
但是如Universal和University這樣的字，他們卻不能被還原成”Universe”，因為這樣會改變它們原來的意思。因此，這個時候就會使用到詞性還原（Lemmatization）這項工具，他會參照字典上的原始意思來還原這類字詞。
這個步驟可以幫助我們減少單字的變化，讓電腦更容易理解單字的含義。
詞性標註 (Part-of-speech Tagging)
在理解了單字的基本含義後，NLP 還需要知道每個單字在句子中扮演的角色。例如，單字 “make” 在 “I’m going to make dinner” 中是動詞，表示“製作”；而在 “What make is your laptop?” 中則是名詞，表示“品牌”。詞性標注可以幫助 NLP 理解句子的結構和語法，進一步解析句子的意思。
命名實體識別 (Named Entity Recognition)
最後，NLP 會識別並分類語句中的“命名實體”，如人物、地點、組織機構等。例如，在句子“美國亞利桑那州發生了一起地震”中，“美國”和“亞利桑那州”會被識別為地點，“地震”則會被識別為事件。
NLP的應用
了解了NLP的運作原理後，以下我們來看看有些是在生活中常見的應用案例。隨著技術的不斷發展，這項技術將在更多領域發展出相對應的應用。
語言翻譯
NLP 技術的進步使得機器翻譯的品質大幅提升。不再只是簡單的逐字翻譯，NLP 可以理解上下文關係，考慮到文法、語義和文化差異，提供更準確、更自然的翻譯結果。例如，Google 翻譯就使用了 NLP 技術，可以翻譯超過 100 種語言，幫助人們跨越語言鴻溝。
虛擬助理/聊天機器人
NLP是虛擬助理和聊天機器人的核心技術。它讓這些智能助手能夠聽懂我們的話，並且根據我們的需求做出相應的動作。例如，你可以通過 Siri 設定鬧鐘、發送簡訊、查詢天氣等；也可以用來當作客服聊天機器人，解决客戶的產品或服務相關問題。
情感分析
自然語言處理還可以分析語言中所表達的情緒和觀點，例如判斷Google地圖中的商家評價是正面還是負面，或者分析社群媒體上的輿論與趨勢、幫助企業了解用戶的反饋，改進產品和服務；甚至也可以幫助政府即時了解民意。
偵測垃圾郵件
NLP 可以根據郵件的內容和寫作風格判斷是否為垃圾郵件。例如，如果郵件中包含過多的行銷詞彙、語法錯誤或急促的語氣，那麼很可能就是垃圾郵件。通過 NLP 技術，我們可以有效過濾垃圾郵件，預防一些資訊安全得風險。
結論
NLP 技術還在迅速發展當中，其應用範圍也越來越廣泛。隨著深度學習技術的進步，自然語言模型可以更理解人類語言，包括語氣、情感和隱含意義。以社群平台或搜尋引擎的應用來說，NLP 還可以根據瀏覽紀錄或語言偏好，推薦更符合你口味的内容。這項技術的發展充滿無限可能，它將會大幅度改變我們與電腦互動的方式，並為各行各業帶來創新和變革。讓我們一起期待這項技術帶來的美好未來吧！
