自然語言處理 （NLP） 已經變得無處不在——它被用於我們的電子郵件過濾、語音助手、搜尋引擎、文本預測和 AI 聊天機器人。
企業使用 NLP 系統來改善他們的運營，個人每天在家中使用它們。
但是，雖然 NLP 無處不在，但它是一個複雜的過程，當我們使用語言翻譯服務或手機預測我們要輸入的下一個單詞時，我們很少有人會考慮它。
瞭解 NLP 的第一步是定義它是什麼。讓我們開始吧！
什麼是自然語言處理？
自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個分支，專注於電腦與人類透過自然語言互動。
它使機器能夠以既有意義又有用的方式理解、解釋和生成人類語言。
為什麼使用 NLP？
NLP 的流行是有充分理由的——對組織和個人來說都是如此。使用 NLP 的一些最常見原因包括：
經濟高效的自動化
NLP 系統通常用於自動執行客戶支援、電子郵件過濾和文檔分類等任務。與任何其他類型的自動化一樣，它可以為組織節省時間和資源。
數據洞察
企業可以使用 NLP 系統來提供見解或識別趨勢。通過分析大量文本數據（如客戶反饋、評論或社交媒體帖子），NLP 系統可以幫助改進產品或服務。
搜索優化
多年來，搜索變得越來越好 - 部分歸功於 NLP。
NLP 支援更準確的搜尋結果，無論是通過語音 ro 文本，都使用戶能夠更快地找到資訊。每次我們在Google搜索中輸入、讓Siri叫計程車或向商店的AI聊天機器人描述我們想要的產品類型時，我們都可以在工作中看到這些好處。
個人化
由於 NLP 系統分析個人語言模式和偏好，因此可以針對每個單獨的交互定製它們的回應。
例如， 客戶支援聊天機器人 可以向心煩意亂的客戶提供道歉或折扣，或者 AI 助手 可以推薦符合使用者之前偏好的服裝品牌。
NLU、NLP 和 NLG 之間的區別
NLP 是一個廣泛的領域，涵蓋各個子學科，包括自然語言理解 （NLU） 和自然語言生成 （NLG）。
NLP 是總體領域，而 NLU 和 NLG 是其中的專業領域。這是因為自然語言處理必須涉及理解，然後在來回對話中生成。
自然語言理解 （NLP）
NLU 對於提取使用者輸入背後的含義是必要的。
作為 NLP 的一個子集，NLU 側重於語言處理的理解方面。它的主要目標是使機器能夠以有意義的方式理解和解釋人類語言。
NLU 涉及分析文本以確定單詞背後的意圖、識別實體並掌握語言的上下文含義。
例如，當使用者說“在餐廳預訂一張桌子”時，NLU 負責瞭解其意圖是進行預訂，而“餐廳”是應該發生操作的實體。
自然語言產生 （NLG）
另一方面，NLG 關注語言處理的生產方面。在機器理解使用者的輸入后（感謝 NLU），NLG 會接管以生成連貫且上下文適當的回應。
例如，使用者問聊天機器人：「明天的天氣怎麼樣？NLG 系統將制定如下回應：「明天的天氣將是晴朗的，最高氣溫為 75°F。
NLG 涉及選擇正確的單詞、正確構建句子以及確保輸出自然且像人類一樣。它是 NLP 的關鍵組成部分，可將機器的理解轉化為交際語言。
NLP 的11個組成部分
自然語言處理是一種複雜的處理，具有多個交叉元件。
如果您想更好地瞭解 NLP 的工作原理，以下是說明該過程複雜性的 11 個組成部分。
為了解釋這些元件，我將使用一個 CMO 向內部聊天機器人發出以下請求的示例：請安排明天下午 3 點與營銷團隊的會議。
話語
話語是使用者說出或鍵入的確切短語。在本例中，它是：「安排明天下午 3 點與行銷團隊的會議。
話語是 NLP 系統將分析以確定意圖並提取相關實體的輸入。
實體
這句話中的實體提供了與 intent 相關的具體細節。
例如，這裡的一個實體是 「marketing team」，因為它指定了會議的物件。 另一個實體是“明天下午 3 點”，因為它提供了會議的時間和日期。
實體為聊天機器人提供正確安排會議所需的資訊。
意圖
在上面的示例句子中，意圖是用戶的目標：安排會議。
對話介面，如 AI 聊天機器人，將識別出使用者消息背後的意圖是安排會議。
分詞化
標記化是 NLP 過程的一個步驟。它描述了將句子分解成更小的部分，稱為標記，這些部分可以是單個單詞、短語，甚至是標點符號。
例如，我們的話語可能被拆分為“Schedule”、“a”、“meeting”、“marketing team”、“3 PM”和“tomorrow”等標記。
這有助於 NLP 系統更有效地分析句子的每個部分，從而更容易理解整體含義並準確回應。
詞幹提取和詞形還原
詞幹提取和詞形還原是 NLP 系統可能用來將單詞簡化為基本形式或詞根形式的技術。詞幹提取將一個詞切入其基礎——就像將 'scheduling' 這個詞標記為 'schedule' 一樣。
詞形還原將單詞轉換為字典中找到的規範化現有版本。因此，與其僅僅刪除後綴，詞形還原可能會將 『wowza』 或 『tight』 標記為單詞 'good'。
這些技術説明 NLP 系統識別具有不同詞尾或形式的單詞可以具有相同的含義。
詞性標記
在此步驟中，NLP 系統使用其語法角色標記句子中的每個單詞：
- Schedule （動詞）
- a （限定詞）
- 會議（名詞）
- with（介詞）
- （限定詞）
- 行銷（形容詞）
- team （名詞）
- at （介詞）
- 3 （數位）
- PM （名詞）
- tomorrow （名詞）
詞性 （PoS） 標記可説明 NLP 系統更好地理解句子的結構以及單詞之間的關係。
命名實體識別 （NER）
系統識別句子中的特定實體，例如 “marketing team” （組織或組） 和 “3 PM tomorrow” （時間運算式）。NER 可幫助系統瞭解會議物件以及應安排時間。
情感分析
情緒分析評估輸入的語氣。
如果 CMO 說，「在我扯頭髮之前安排與營銷團隊的另一次會議」，NLP 系統就會識別出這種負面情緒。
一旦確定了情緒，NLP 系統就可以採取相應的行動——它可能會安撫 CMO 或道歉。當對話介面與客戶交互時，情緒分析特別有用，因為它可以衡量有多少內容和多少沮喪。
情境理解
NLP 系統使用上下文理解來根據周圍的文本來解釋單詞和短語的含義。這不僅涉及分析單個單詞，還涉及分析它們在句子或對話中的相互關係。
機器學習
NLP 系統通過使用機器學習 （ML） 模型來提高其理解和生成語言的能力。
ML 模型在大型句子數據集上進行訓練，使其能夠正確解釋意圖（“安排會議”），識別實體（如“營銷團隊”和“明天下午 3 點”），並生成適當的回應。
對話管理員
NLP 系統中的對話管理跟蹤對話的上下文，確保根據之前的輸入做出連貫的回應。
如果 CMO 在早上提到他需要與行銷團隊會面，他可能會說，『為我安排下午 3 點的會議。系統會記住並確認他想與行銷團隊預約。
NLP 的真實示例
如果您每天都使用技術，那麼您很可能每天都與 NLP 系統互動。這些只是您如何與自然語言處理程式交互的幾個常見範例。
虛擬助手
它現在可能就在你的口袋裡：Siri、Alexa 和 Google Assistant 等智慧助手使用 NLP 來理解和回應語音命令。
當您詢問「今天天氣如何」時，助手會處理您的語音、理解意圖、檢索天氣數據並使用相關信息進行回應。
。.AI chatbots
許多公司使用 NLP 驅動的聊天機器人來處理客戶查詢。例如，如果您在 電子商務網站上詢問聊天機器人「我的訂單在哪裡」，該機器人可以解釋您的查詢、訪問訂單跟蹤資訊併為您提供更新。
語言翻譯
NLP 是翻譯服務的核心，允許使用者將文本或語音從一種語言翻譯成另一種語言。
這些系統分析原始語言的結構和含義，並生成目標語言的等效文本。這意味著每次您使用Google翻譯時，您都需要感謝 NLP。
語音轉文本應用程式
語音轉文本應用程式（如 Siri 或聽寫工具）使用 NLP 將口語轉換為書面文本。
當您在手機上使用語音輸入或轉錄會議錄音時，NLP 會將聲音分解為單詞，辨識語音模式並生成準確的文本。
電子郵件垃圾郵件過濾
雖然我們不認為它與 AI 相鄰，但電子郵件垃圾郵件過濾是 NLP 的常見應用。
NLP 系統可以分析電子郵件的內容，尋找表明垃圾郵件或網路釣魚的某些模式、短語或行為，例如特定關鍵字、奇怪的連結或奇怪的格式。
文本摘要和生成
這些類型的工具將長篇文章、報告或文檔壓縮成更短、易於理解的摘要——它們使用 NLP 來實現。
而每個 ChatGPT 使用了文本生成器。這些 NLP 產生器通常可以創建連貫且有意義的內容，從押韻的詩節到英文論文，再到產品描述。
下個月部署 NLP 聊天機器人
如果您有興趣利用 NLP 實現自動化、洞察或更好的客戶互動，那麼現在是時候了。
Botpress 是一個為企業打造的可無限擴展的機器人構建平臺。我們 stack 允許開發人員構建具有您可能需要的任何功能的聊天機器人和 AI 代理。
我們增強的安全套件可確保客戶數據始終受到保護，並由您的開發團隊完全控制。
立即開始構建。 它是免費的。
或 聯繫我們的銷售團隊 以瞭解更多資訊。
.svg)
