什麼是自然語言處理（NLP）？

NLP（自然語言處理）與 Phoebe Liu 簡介

您有沒有曾經和聊天機器人互動過？或者，您是否曾向虛擬助理（例如 Siri、Alexa，或是車上的車載娛樂系統）提出某些請求？您是否使用過線上翻譯工具？我們大多數人都曾經與這些人工智慧（AI）技術互動過，也從未停止過思考，如何更便利地表達自己的需求，並獲得合適的回應。

如果我對 Siri 說：「嘿 Siri，我今天失戀了，可以放一首讓我開心的歌嗎？」

下一秒，你的手機開始播放：「昨天已是過去，明天更多回憶，今天你要嫁給我。」

你的世界會不會在那瞬間冒出粉紅泡泡？

但如果你聽到的是：「分手快樂，祝你快樂...」

你的內心是不是瞬間奔馳過一萬匹草泥馬，然後立刻關機？

然而，只要稍微停下來想一想「人類語言的複雜性」，就會發現：機器竟然能夠理解我們的話並做出回應，這其實是一件很神奇的事。這一切，都要歸功於自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）。

那麼，什麼是自然語言處理（NLP）？

NLP 是一種讓電腦學會以人類的方式去理解語言並給出合適回應的技術。透過 NLP，機器可以學習閱讀、解析、並理解人類的書面或口說語言，甚至生成敘述，像人類一樣描述、歸納或解釋輸入的結構化數據。

NLP 是許多 AI 解決方案的核心驅動技術，讓機器更貼近人類，協助人與機器之間建立有效的理解與溝通。

隨著數據取得的便利與運算技術的進步，NLP 如今正變得越來越普及與強大。

NLP 技術

NLP 會將語言拆解為較短的語段，以理解各語段之間的關係，以及這些語段如何結合起來產生意義。語言成分主要分為兩大類：句法（指單詞在句子中依據語法規則的排列）與 語義（即文本所傳達的意涵）。

在這兩個層面中，各自都有核心的 NLP 技術：

句法分析

以下是機器常用於句法分析的一些標準方法：

• 分割（Segmentation）：將一句話拆解成較小的語段。
• 詞形還原（Lemmatization）：將單字還原為詞根，並將具有相同詞根的詞彙歸類在一起。
• 詞性標註（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）：標示每個詞在句子中的詞性。
• 詞幹提取（Stemming）：移除詞彙的字首或字尾以取得詞幹。

以上僅列出 NLP 中常見的部分句法分析方法。

語義分析

以下是機器在進行語義分析時常用的兩種方法：

• 命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）：辨識並分類預設的實體類別（例如人物、地點等）。
• 詞義消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）：根據上下文判斷詞彙在句中的正確含義。

機器可同時運用上述句法與語義分析技術，以更準確地理解一段文字的結構與語意。

自然語言處理（NLP）能做什麼？

NLP 的應用場景非常多元，它讓機器能夠執行原本由人類負責的重複性語言任務，進而協助擴大語言相關工作的處理規模。許多產業皆已廣泛導入 NLP，常見應用包括：

• 社群媒體分析：NLP 能分析與品牌、產品或特定主題相關的情緒，進一步了解顧客的決策行為；也可透過偵測政治偏見來協助過濾假新聞。

• 文字轉語音（TTS）應用程式：TTS 技術能透過語音方式傳遞資訊，提升資訊可及性，並在呼叫中心、電玩遊戲與語言學習等領域提供更豐富的互動體驗。
• 個人助理與聊天機器人：NLP 讓 AI 能與使用者針對日常問題與事務互動，協助人們將時間釋放出來，專注於更具策略性的工作。
• 搜尋結果優化：在電商領域特別實用，NLP 能協助判斷關鍵搜尋詞，讓搜尋結果更貼近使用者需求。
• 語言翻譯：NLP 被廣泛應用於各種語言與方言的翻譯，提升跨語言溝通效率。
• 資訊擷取：例如在醫療產業中，透過 NLP 技術從病歷資料中擷取重點資訊，有助於加快處理流程與提升判讀準確率。

以上僅是 NLP 的部分常見應用場景，實際上還有更多潛力尚待開發。這些應用充分顯示自然語言處理技術已取得驚人進展，未來 NLP 的影響力將進一步擴展，為人機溝通帶來更多可能。隨著人與科技之間的語言隔閡持續縮小，這個領域勢必會迎來更多創新突破。

為什麼自然語言處理（NLP）難以實施？

NLP 的實施充滿挑戰。為什麼自然語言處理技術這麼難落地？主要原因在於電腦的語言本質──它們的運作基礎是由數百萬個「1」與「0」組成的二進位邏輯，也就是「是」與「否」的判斷組合。電腦不像人類一樣能從語境中思考，它們只能依照邏輯進行判斷。

當您對一台支援 AI 的電腦下達語音指令時，它必須能夠「理解並解釋」您說的話，計算出適當的回應內容，然後再將回應轉換為人類能理解的自然語言，並且整個過程通常要在短短幾毫秒內完成。光是想像這樣的處理能力就令人驚嘆，但電腦正是在進行這些高強度的運算。

同時，我們也不能低估「人類語言」本身的複雜性。人類表達自己的方式千變萬化，全球有數百種語言與方言，每種語言（不論是書面語還是口語）都有自己獨特的文法規則與語彙習慣，差異極大。每個人的語言表達也不盡相同，例如，有些人說話含糊不清，或在書寫時使用大量縮寫與口語。

若要讓電腦能理解這些語言差異，它就必須事先「遇過」類似的語言情境，也就是說，它需要透過大量真實語料進行訓練。這裡的另一個挑戰是：訓練數據的領域（Domain）必須與實際應用場景相符。例如，在醫療環境中蒐集的對話數據，與客服應用中出現的對話差異極大。如果數據來源不正確，就會影響 NLP 模型的準確性。

因此，如何從正確領域中取得大量自然語言數據，是 NLP 實施上的一大難題。此外，為了讓電腦能夠有效理解並回應語言，還需要龐大的運算能力來橋接「二進位邏輯」與「自然語言」之間的落差。

正因如此，NLP 直到近年才逐漸成為機器學習與 AI 領域中不可或缺的重要技術。

Appen NLP 專家 Phoebe Liu 的見解

Appen 倚賴其專業團隊，協助您打造 NLP 模型，並確保最終能提供優質的客戶體驗。Phoebe Liu 是我們的資深數據科學家之一，曾受邀擔任 O’Reilly 與 KDD 大會的演講嘉賓，並因其在對話機器人方面的研究，接受過 BBC 與半島電視台紀錄片系列專訪，並榮獲 2018 年機器人影展最佳影片獎。

Phoebe 將確保 Appen 客戶所建構的 NLP 模型能成功落地並穩定運作。以下是她對自然語言處理的三項關鍵見解：

成功專案的起點，是清楚定義業務問題與需求

在開始專案前，需先明確了解商業目標與問題背景，這將幫助您判斷數據該如何採集、由誰來進行標註，是否需要該領域的專家或語言學家的參與。對於解決方案的範圍與 NLP 的角色，需有清楚具體的定義。

透過用戶測試來確保體驗品質

以自動語音辨識（ASR）專案為例，應邀請口音不同的使用者以多種方式說明相同概念，以測試模型的適應力。

對於聊天機器人或語音 AI 的自然語言理解（NLU）功能，用戶測試應模擬真實對話情境，讓使用者像與真人聊天般自然互動。測試越貼近真實環境，互動體驗就越順暢。

機器學習不是魔法，準備好「備案機制」很重要

NLP 尚屬於發展中領域，無法保證輸出結果 100% 精確。若模型輸出無法達標，應事先設計備用策略，並考慮導入「人機協同（human-in-the-loop）」來進行管理與修正。成功的 NLP 系統，需仰賴專業領域知識與高品質訓練數據的支撐。

Appen 能為您做到什麼？

Appen 在自然語言處理（NLP）領域累積了超過 20 年的專業經驗，期間成功策劃並執行多項 NLP 專案，打造出可實際落地的最佳解決方案。我們擁有業界領先的資源與專家團隊，包含像 Phoebe 這樣具備深厚實戰經驗的資料科學家，全程為您提供技術支援與策略顧問服務。

透過 Appen 專業的數據標註平台與全球營運規模，我們能為您打造高品質的訓練數據，加速您在全球市場中部署世界級 AI 專案的進程。

無論您身處 NLP 開發的哪個階段，Appen 都能為您的 AI 與機器學習（ML）專案提供部署與維運的全方位支援。

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