自然語言處理的跨產業應用

在我們小時候，甚至還沒學會走路或說話之前，就已經開始察覺周遭發出的聲音了。我們會傾聽他人發出的各種聲響，並逐漸把這些聲音組合成有意義的詞彙，例如「媽媽」或「門」。同時，我們也會透過觀察周圍人的臉部表情，來加深對這些詞語與語句的理解。

到了開始上學之後，我們接觸並使用更多不同形式的語言表現方式來與世界互動——像是漫畫、電視、平板、手機，以及書籍等，透過這些媒介，我們持續深化對語言的理解。

對大多數人來說，這是一個再自然不過的學習過程；但對電腦而言，卻極其困難。語言是一種高度複雜的資料型態，包含彈性的語法規則與大量例外情況，當缺乏上下文與意圖時，更是難以正確理解。

試想一下，一個孩子走進你的房間，然後只說了一句：「門！」如果沒有上下文（他為什麼這麼說？門是開著的嗎？）以及意圖（他是希望我把門關上嗎？），我們其實無法判斷該如何做出合適的回應。

也因此，人類花了數十年的時間，才逐步訓練人工智慧「理解」語言。隨著機器學習能力不斷提升，我們在自然語言處理（NLP）方面的能力也隨之快速進步。

如今，隨著人工智慧與自然語言處理技術持續演進，NLP 正以各種不同的應用形式，為世界帶來更美好的改變。

什麼是 NLP？

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是指軟體對人類語言進行分析與處理的技術。在處理過程中，系統會將語言拆解成不同的組成元素，藉此理解其含義並加以詮釋。這樣的處理方式可以應用在語音或文字上，取決於軟體的設計與使用情境。

當 NLP 與人工智慧（AI）及機器學習結合時，可用的 NLP 資料集會呈現指數型成長，讓這項技術能做到更多、也做得更好。

NLP 的第一個發展階段可追溯至 50 多年前，最初源自語言學領域。時至今日，NLP 最常見、也最貼近日常生活的應用，其實就在你的錢包或口袋裡。

家中或智慧型手機上的語音助理，正是透過 NLP 與人工智慧技術，為智慧搜尋提供語音操作介面。下一次當你呼叫語音助理時，不妨想一想：你所使用的，其實是一項歷經數十年演進、若沒有先進人工智慧便無法實現的技術。

NLP 與人工智慧，讓世界變得更美好

一開始，自然語言處理（NLP）和語言學一樣，主要是用來深化人們對語言的理解。隨著技術持續演進，以及人工智慧能力不斷提升，NLP 的應用範圍也隨之擴大，逐漸被導入各行各業，讓世界變得更美好、也更有效率。

隨著人工智慧在資料處理能力上的提升，以及大規模運算資源的普及，NLP 與人工智慧的應用將持續擴展到更多場景。若能與熟悉資料儲存、轉換與標註流程的合作夥伴攜手合作，這項技術將能為更多人帶來實質效益。

以下是幾個具代表性的例子，說明企業如何結合對資料的深入理解、人工智慧與自然語言處理技術，實際為世界帶來正向改變。

用於醫療照護的人工智慧與 NLP

由於醫療體系中仍存在大量尚未數位化的資料與手寫紀錄，自然語言處理（NLP）在醫療照護領域的應用正快速成長。NLP 不僅能提升醫療服務品質，也有助於降低整體營運成本。透過人工智慧與自動化技術，NLP 能將醫護人員從繁瑣、重複性的行政工作中解放出來，專注於更有價值的照護任務。

多數健康資料以文字形式存在於醫師筆記、臨床試驗報告及患者病歷中。目前，NLP 已被廣泛應用於加速紙本病歷的數位化流程，使醫師、患者及其他醫療專業人員能更快速、完整地共享病歷資訊。

當病歷完成數位化後，便可透過如 Amazon Comprehend Medical 等工具進行分析，從資料中找出有助於改善診斷結果的潛在模式。NLP 能透過數位健康檔案來辨識並預測疾病，讓診斷能夠更早、也更精準地進行。

Amazon Comprehend Medical 的一大亮點，在於其擷取並結構化醫療資料的能力。單純以規則為基礎的自動化資料整理方式，往往因缺乏上下文理解而產生結構不完整、難以使用的資料。透過 Amazon Comprehend Medical，系統可將擷取出的資料與醫學本體（抽象的知識結構）進行比對，理解不同醫療資訊之間的關聯性，進而協助提供更快速、準確的疾病診斷。

另一個 NLP 與人工智慧應用於醫療照護的案例，是 Winterlight Labs 所開發的語音分析工具。該工具可透過語音資料監測認知障礙，並以快速且客觀的方式分析語言特徵，用於偵測失智症與精神疾病。

此外，NLP 也被應用於心理健康治療領域。例如由 Stanford University 團隊開發的聊天機器人治療師 Woebot，可用於協助治療焦慮及其他心理健康問題。Woebot 與一般聊天機器人不同之處在於，它能與使用者建立具治療性的互動關係，進而促進認知與行為上的改變。

隨著醫療照護成本持續上升，以及社會對心理健康服務需求的增加，具備高效率、高成效並能降低成本優勢的 NLP 與人工智慧工具，正受到醫療產業越來越高度的重視與需求。

改善資訊共享，並減緩假新聞的擴散

在過去幾年中，特別是新冠肺炎疫情期間，如何對抗假新聞與煽動性資訊的快速傳播，成為全球社會的一大挑戰。對資訊偏見與真實性的疑慮，加深了社會內部的分歧。

為了協助辨識假新聞，Massachusetts Institute of Technology（MIT）的自然語言處理（NLP）研究團隊開發了一套 NLP 軟體，能夠分析並判斷新聞來源是否準確、可信，以及是否帶有政治偏見。隨著研究持續推進，該團隊也致力於優化系統，並降低資料分析流程中可能產生的偏誤。

然而，減緩假新聞的擴散雖然有助於提升資訊品質，資料科學家也同時發現，「資訊不足」本身同樣可能對社會造成傷害。為了促進更公平的資訊共享，我們與 Translators Without Borders、Carnegie Mellon University、Johns Hopkins University，以及多家大型科技公司與語言服務公司合作，成為 TICO-19 的一員。

TICO-19 是一個專注於資料共享與翻譯的國際組織，致力於解決低資源語言中缺乏新冠肺炎疫情相關資訊的問題。該組織運用 NLP 與人工智慧技術，將疫情相關資訊從高資源語言翻譯為低資源語言，並加以共享，讓更多族群能即時取得關鍵且可靠的健康資訊。

人工智慧驅動的行動裝置預測文字功能

在改善人們日常生活的各個層面中，自然語言處理（NLP）工具已發揮關鍵作用。我們可以在智慧型手機、電子郵件服務，以及語音助理中，看見 NLP 與人工智慧緊密協作的成果。

像是預測文字、自動校正與自動完成等功能，皆仰賴 NLP 技術來提升搜尋效率，並讓文字輸入與書寫工作更加順暢。這些看似微小的改進，實際上能大幅提升日常工作與溝通的效率。一套設計良好的自動完成系統，會從每一次使用者互動中持續學習，並隨著時間不斷優化。

在系統後端，搜尋引擎同樣透過 NLP 技術，將更精準的結果回傳給使用者。透過對使用者意圖的理解與推論，搜尋早已不再只是單純依賴關鍵字或既定規則。

舉例來說，當你輸入一組航班號碼時，搜尋結果不再只顯示航空公司資訊，還會同時提供航班的即時狀態、起飛或抵達時間等相關資訊。若你的搜尋引擎服務商同時也是你接收機票確認信件的電子郵件服務商，系統甚至能直接顯示你即將搭乘航班的實際動態資訊。

透過情緒分析提升客戶服務體驗

如果你最近造訪過大型企業的網站，並曾被聊天機器人主動招呼過，那麼你其實已經與結合自然語言處理（NLP）與人工智慧的客戶服務技術互動過了。這些聊天機器人透過 NLP 與演算法來理解客戶提出的問題，並即時給出合適的回應。

隨著 NLP 技術的持續進步，「情緒分析」也成為可能。早期的 NLP 系統只能理解文字或語句本身，卻無法判斷話語背後所隱含的情緒；而情緒分析則讓技術能夠辨識人們表達時的情感狀態。

透過情緒分析，企業可以在客戶互動中即時察覺不滿情緒並加以安撫，進而避免問題在社群媒體上擴大發酵，造成更大的公關風險。

許多企業也在社群媒體互動與客服電話中導入 NLP 軟體，藉此更深入了解客戶情緒，並訓練系統做出相同的判斷。當你聽到「本通話可能會被錄音以作為訓練用途」時，往往代表這段對話正在透過 NLP 技術進行分析，以持續優化未來的客戶服務品質。

此外，NLP 與情緒分析也被應用於新一代的 Google Assistant 技術中，讓語音助理能夠代替使用者接聽電話、協助安排預約，進一步提升互動的自然度與實用性。

人工智慧翻譯與手語轉譯

十年前，若在進行外語作業時需要協助，許多人會求助於 Google 翻譯，但結果往往存在風險。直到幾年前，線上翻譯工具仍難以正確處理成語或複雜的語法結構，多半只能進行直譯，導致句子不通順，甚至難以理解。

隨著自然語言處理（NLP）技術的進步，線上翻譯如今已能更準確地轉換語言，並使用更自然、正確的語法。許多工具也能自動辨識語言並即時進行翻譯；例如，當你透過 Google 瀏覽外語網站時，就能即時看到翻譯後的內容。

除了文字翻譯，部分翻譯工具也開始運用 NLP 推動手語轉譯技術的發展。像是 SignAll 所開發的系統，協助聽障或聽力受損者與不熟悉手語的人溝通。這項技術透過攝影機捕捉並解析手語動作，再將其轉換為書面文字。未來，這類技術也將應用於 VR 領域，因為精準理解細微手勢一直是沉浸式互動中的一大挑戰。

NLP 不僅讓不同語言使用者之間的溝通變得更容易，也在語言保存與復振上發揮關鍵角色。Microsoft 近期在 Microsoft Translator 專案中，新增了加拿大原住民語言——因紐特語——的文字翻譯功能，而 Appen 則為該專案提供了模型訓練所需的語言資料。

目前，加拿大約有 40,000 名因紐特人使用因紐特語。透過讓這項語言能在工作與學校等日常電腦使用環境中被更廣泛地支援與使用，這項技術發展有助於維繫語言的生命力，並促進其長期保存與延續。

NLP 與人工智慧資料分析

多年來，自然語言處理（NLP）技術的一大限制，在於人類語言本身的高度複雜性。相同拼寫的詞彙可能具有不同含義，不同發音的詞語可能拼寫相同，而諷刺、雙關或語境差異，甚至能讓同一句話傳達出截然不同的情緒與意圖——這些都是理解語言時必須面對的挑戰。

隨著資料分析能力與機器學習技術的進步，NLP 在理解人們實際交流內容方面已大幅提升。透過資料標註與分析流程的持續優化，NLP 技術不斷精進，也逐步在各種應用場景中發揮更大的價值，讓世界變得更有效率。

然而，若缺乏高品質、準確標註的訓練資料，NLP 技術將難以持續進步。在 Appen，我們建議採用智慧化的資料標註工具，例如預標註、快速標註與智慧驗證機制，以提升 NLP 資料處理的速度與整體效率。

人工智慧企業結合 NLP 技術與高品質標註資料，已能透過預測文字、智慧助理等應用，讓日常工作與生活更加高效。同時，NLP 也透過更精準的客戶服務、更自然的翻譯體驗，以及更先進的醫療照護應用，持續提升人們的生活品質，讓世界變得更宜居、更容易被理解與使用。

決方案與高階研究｜Judith Bishop 博士的專家觀點

要在商業、金融、醫療或任何其他產業中取得長期成功，自然語言處理（NLP）技術必須對所有使用者同樣解有效，而不是在無意間延續既有的偏見或歧視模式。客戶經常詢問我們：「要如何確保訓練資料能真實反映客戶互動的多樣性？」

在 NLP 的脈絡下，「多樣性」體現在人們說話與書寫的各種方式上。然而，語言多樣性並不等同於傳統的人口統計分類。即使在訓練資料中涵蓋了不同年齡層、地區與性別，仍可能無法完整反映人們實際的溝通方式。

唯有真正理解現實世界中語言使用的多樣樣貌，才能避免浪費時間與資源採集錯誤的資料，更重要的是，避免打造出可能對特定使用者族群產生不利影響的系統。

為了回應客戶對資料多樣性的疑問，我們提出以下三個關鍵做法：

讓語言學家參與資料採集與標註設計

語言學家熟悉真實世界中的語言變化與使用行為，能確保 NLP 訓練資料真正「符合使用情境」。若缺乏專業指導，資料採集規範可能在無意間影響資料的多樣性。

舉例來說，在採集文字資料時若要求必須使用標點符號，可能會使資料偏向較正式的書寫風格，卻無法代表使用者在 NLP 應用（如聊天機器人）中實際輸入的口語或非正式文字。

由具備語言與文化多樣性的標註人員進行資料標註

愈來愈多研究顯示，資料標註本身（如影像標籤、語音轉寫與翻譯）和資料一樣可能帶有偏見。我們每個人都會透過自身的經驗、態度與認知來理解語言。

當標註人員熟悉某種語言變體或方言時，就更有可能準確地進行轉寫、標註或翻譯，進而提升整體資料品質。

與多元背景的團隊成員合作

多元化的團隊能協助我們更早辨識潛在的資料偏誤，並在訓練資料蒐集與標註階段主動避免這些問題。近年來，NLP 中的性別偏見已受到廣泛關注。

研究指出，在訓練資料集與其衍生應用中，對女性相關詞彙的負面偏見仍然存在。與具備性別多元觀點的同事合作時，我也開始反思：NLP 系統要如何正確處理性別多元的身分認同，例如單數 they 的使用？

目前，許多 NLP 應用仍以二元，或最多三元（男性／女性／其他）的性別標籤進行訓練。透過與多元背景的團隊合作，我們能預先識別這些限制與風險，並主動打造更具包容性的 NLP 系統。

我們能為您做什麼

Appen 在自然語言處理（NLP）領域已深耕超過 20 年，期間累積了支援 NLP 專案成功所需的最佳實務、先進資源與專業知識。憑藉我們的專家團隊（包含 Judith Bishop 博士）、Appen 的資料標註平台，以及遍布全球的眾包人才，我們能為您提供高品質的訓練資料，協助您在大規模環境中部署世界級的模型。

無論您的 NLP 需求為何，我們都能隨時協助您部署並維運人工智慧與機器學習（ML）專案，確保專案穩定推進、持續優化。

歡迎深入了解我們的專業如何協助您的下一個 NLP 專案，或立即與我們聯繫，直接與專家團隊交流。