自然語言處理和機器學習有什麼差別？

人們通常認為機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 是同義詞，尤其是隨著使用機器學習模型生成自然文本的人工智慧的興起。如果您一直在關注最近的人工智慧熱潮，您可能遇到過使用 ML 和 NLP 的產品。

雖然它們無疑是相互交織的，但了解它們的區別以及它們如何和諧地為更廣泛的人工智慧領域做出貢獻至關重要。

什麼是機器學習？

機器學習是人工智慧的一個領域，涉及開發能夠透過數據分析自我改進的演算法和數學模型。機器學習系統不依賴明確的硬編碼指令，而是利用資料流來學習模式並自主做出預測或決策。這些模型使機器能夠適應和解決特定問題，而無需人工指導。

機器學習應用的一個例子是自動駕駛車輛和缺陷偵測系統中使用的電腦視覺。圖像辨識是另一個例子。您可以在許多人臉辨識搜尋引擎中找到它。

理解自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 是人工智慧的一個子集，專注於微調、分析和合成人類文字和語音。 NLP 使用各種技術將單字和短語轉換為更連貫的句子和段落，以促進電腦對自然語言的理解。

最接近大家的 NLP 應用程式的實際例子是 Alexa、Siri 和 Google Assistant。這些語音助理使用 NLP 和機器學習來識別、理解和翻譯您的語音，並對您的疑問提供清晰、人性化的答案。

NLP 與 ML：它們有什麼共同點？

您可以推論一點是機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 是人工智慧的子集。這兩個過程都使用模型和演算法來做出決策。然而，它們分析的數據類型有所不同。

機器學習涵蓋了更廣泛的視野，涉及結構化和非結構化資料中與模式識別相關的一切。這些可能是圖像、視訊、音訊、數位資料、文字、連結或您能想到的任何其他形式的資料。 NLP 僅使用文字資料來訓練機器學習模型，以理解語言模式來處理文字轉語音或語音到文字。

雖然基本的 NLP 任務可能使用基於規則的方法，但大多數 NLP 任務利用機器學習來實現更高級的語言處理和理解。例如，一些簡單的聊天機器人只使用基於規則的 NLP，而不使用 ML。儘管 ML 包含更廣泛的技術，例如深度學習、變壓器、詞嵌入、決策樹、人工、卷積或循環神經網路等等，但您也可以在 NLP 中組合使用這些技術。

機器學習在自然語言處理中的應用的一種更高級的形式是大型語言模型 (LLM)，例如 GPT-3，您一定已經以這種或那種方式遇到過。 LLM 是使用各種自然語言處理技術來理解自然文本模式的機器學習模型。法學碩士的一個有趣的屬性是它們使用描述性句子來產生特定的結果，包括圖像、視訊、音訊和文字。

機器學習的應用

如前所述，機器學習有許多應用。

電腦視覺：用於故障偵測和自動駕駛車輛。 影像辨識：蘋果的 Face ID 辨識系統就是一個例子。 用於分析 DNA 模式的生物資訊學。 醫學診斷。 產品推薦。 預測分析。 市場區隔、聚類與分析。

這只是機器學習的一些常見應用，但還有更多應用，而且將來還會更多。

自然語言處理的應用

雖然自然語言處理 (NLP) 具有特定的應用，但現代現實生活中的用例都圍繞著機器學習。

句子完成。 Alexa、Siri 和 Google Assistant 等智慧助理。 基於 NLP 的聊天機器人。 電子郵件過濾和垃圾郵件偵測。 語言翻譯。 情感分析和文本分類。 文本摘要。 文字比較：您可以在 Grammarly 等語法助理和人工智慧驅動的理論評分方案中找到這一點。 用於從文字中提取資訊的命名實體識別。

與機器學習類似，自然語言處理目前有許多應用，但在未來，它將大規模擴展。

機器學習和自然語言處理相互交織

自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML) 有許多共同點，它們處理的資料只有一些差異。許多人錯誤地認為它們是同義詞，因為我們今天看到的大多數機器學習產品都使用生成模型。如果沒有透過文字或語音指令進行的人工輸入，這些技術幾乎無法運作。

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