自然語言處理一覽

自然語言處理（NLP）是一門旨在處理人類語言或類似人類語言的書面、口語和組織方式資料的機器學科。它源自於計算語言學，利用電腦科學的原理來理解語言。然而，NLP不僅僅是理論架構的開發，它還是一門工程學科，旨在開發技術來完成特定任務。 NLP經常應用於語音識別，其重點是將口語轉化為單字，並將聲音轉換為文字，反之亦然。大多數NLP任務涉及翻譯人類文字和語音數據，以幫助電腦理解接收到的資訊。 NLP可以細分為兩個領域：

1）自然語言理解（NLU），為了理解給定文本背後的意義，需要進行語意分析；

2）自然語言生成（NLG），著重於機器產生的文字。

一、自然語言處理公司

NLP 公司專注於NLP 技術，該技術涉及使用計算演算法和語言模型，使機器能夠理解、分析和產生人類語言。這些公司創建軟體應用程式、工具和服務，利用這種技術提供多種語言相關功能，包括語音辨識、情緒分析、語言翻譯、聊天機器人和文字分析。 NLP 公司聘請 NLP 專家、語言學家和軟體工程師共同開發和改進 NLP 演算法和模型。這些公司提供的服務被部署在多個行業，包括醫療保健、金融、客戶服務和行銷。在解決社會正義、氣候變遷和教育等領域的現實問題時，它們的使用速度也不斷加快。 

二、自然語言處理技術

#語音辨識或語音轉文字是將口語轉換為書寫文字的技術。這個應用程式在接受語音命令或回答口語問題時非常重要。然而，語音辨識面臨一些挑戰，因為它需要應對人們說話的方式。語速快、單字混雜、重音和語調各異以及使用不正確的語法都會對語音辨識的效果產生影響。因此，開發語音辨識技術要解決這些問題是至關重要的。

2.語音部分標記：這也稱為語法標記。它包括根據用法和上下文識別給定單字或文字的語篇。例如，在句子「I can make a paper plane 」中，語篇標籤有助於將「make」一詞辨識為動詞，而在「What make of car do you own？」中，語篇標籤則有助於將其辨識為名詞。

3. 詞義消歧是透過語意分析來確定單字在特定情境中最恰當的意思。這有助於選擇最有意義的單字。

命名實體識別：將單字或短語識別為實體，如將「肯塔基」識別為地點或將「Sita」識別為女性名字。

共參考解析指的是辨識暗指同一實體的詞，例如找出特定代名詞「他」所指涉的人或物。同時，它也包括辨識文本中的隱喻或成語的意思，如將「熊」解讀為指人而非動物。

6.情緒分析：其目的是從文本中提取主觀品質，包括態度、情緒、諷刺、困惑、懷疑等。

7.自然語言生成：它涉及將結構化資訊轉化為人類語言。

NLP 前景廣闊，仍有不斷進步和創新的空間。以下是影響其未來的主要趨勢和發展。

1.增強語言模型：像GPT-3 這樣的NLP 模型已經顯示出強大的能力，然而，我們肯定希望在未來看到更強大的模型，它們能夠更能理解人類語言的細微差別，並產生語句流暢、語意自然的文字。

2.多模態 NLP：這項技術正在不斷擴展，包括圖像和影片等其他模態，使機器能夠理解和產生各種格式的內容。

3.個人化語言模型：隨著產生的資料量不斷增加，NLP 模型將能夠根據個人喜好和需求個性化內容。

4.加強語言翻譯：由於開發了更精確和更能感知上下文的翻譯模型，語言翻譯將不斷改進。

NLP 可以在多個方面對世界產生深遠影響。然而，NLP 也面臨許多爭議，了解這些爭議也是作為一個負責任的實踐者的重要職責。因此，從上述分享的見解中我們可以清楚地看到，NLP有著光明的未來，我們可以期待在未來幾年中看到這項技術的更多創新應用。

原文標題：A glance at natural language processing

原文作者：Rayan Potter

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