NLP（自然語言處理）是什麼?
2021-03-05 04:13:12
我們在【深度學習（Deep Learning）是什麼?】中提到：「人工智慧的終極目標為—期望機器擁有如同人類的思考」，而NLP便是其中一個發展領域。早期的NLP技術透過大量閱讀文章段落，接著使用演算法計算單字、句子出現的機率，但缺點為—無法很好地辨識複雜的文法，且產生的字句生硬、結構錯亂。因此，透過深度學習的發展，使機器在學習判斷詞語後，得以分辨同一詞語在不同上下文中的意思。
NLP（Natural language processing，自然語言處理）：
我們可將NLP視為人類與機器間溝通的橋樑，為了讓機器能夠理解人類的語言，必須透過兩種運作模式：自然語言理解（Natural Language Understanding，簡稱NLU）與自然語言生成（Natural Language Generation，簡稱NLG）。接著我們就來簡單了解下什麼是NLU與NLG吧!
NLP目前的五大應用：
除上述五大應用外，更貼近生活的用途有：發生地震、颱風等災害時，大眾常習慣第一時間上至社群媒體發佈消息，如：哪裡的大樓倒塌、哪些親友失聯、各地需要多少救援物資…等，而未來若能將NLP應用在社群分析上，便能使電腦自動搜集、分析這些貼文文本，以利協助了解災情與救援需求。
普匯觀點：
人類擁有複雜的語言系統，包含：文字、詞彙、句意、句構…等不同面向，而電腦卻僅由011000110的編碼所構成，因此便需透過NLP來作為人類與機器間的溝通橋樑。
普匯目前也有設置LINE BOT機器人—為用戶提供全天候的客服，並作基本問題的答覆，減少過去—用戶需等待企業上班時間才能諮詢的時間延誤。但應用上需由企業先預設用戶可能提出的問題，並事先將答案內建，再讓用戶於操作介面時作選擇，因此使用上無法達到真正的人性化與多元化；而未來若能導入NLP系統，便能使用戶直接提問後，透過程式自動判別文意作出答覆，不僅能更加有效率的答覆問題，也能間接減少線下人員因用戶無法在線上得到答覆所需的回覆時間與人事成本。
