什麼是人工智慧中的自然語言處理（NLP）？

自然語言處理（NLP）已經無所不在——我們的電子郵件過濾、語音助理、AI 代理人、搜尋引擎、文字預測和 AI 聊天機器人都在使用它。

企業利用 NLP 系統提升營運效率，個人則在日常生活中經常使用。

但雖然 NLP 無處不在，這是一個複雜的過程，當我們使用語言翻譯服務或手機預測下一個要輸入的字時，往往不會特別去思考它的運作。

理解 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，專注於電腦與人類之間透過自然語言的互動。

它讓機器能夠理解、解析並產生有意義且實用的人類語言。

為什麼要使用 NLP？

NLP 之所以受歡迎，是有其道理的——無論是組織還是個人。常見的 NLP 應用理由包括：

高效自動化

NLP 系統常用於自動化客服支援、電子郵件過濾和文件分類等任務。就像其他自動化一樣，能為組織節省時間和資源。

數據洞察

企業可以利用 NLP 系統提供洞察或發現趨勢。透過分析 企業聊天機器人收集的大量文字數據——如客戶回饋、評論或社群貼文——NLP 系統能協助改善產品或服務。

搜尋最佳化

這些年來搜尋體驗越來越好，其中一部分要歸功於 NLP。

NLP 讓語音或文字搜尋結果更精確，讓使用者能更快找到所需資訊。每當我們在 Google 搜尋、請 Siri 叫車，或向商店的 AI 聊天機器人描述想要的商品時，都能看到這些好處。

個人化

由於 NLP 系統會分析個別語言模式和偏好，因此每次互動都能量身打造回應。

例如，客服聊天機器人可以向情緒激動的客戶道歉或提供折扣，AI 助理則能根據使用者過去的偏好推薦服飾品牌。

NLU、NLP 與 NLG 的差異

NLP 是一個涵蓋多個子領域的廣泛領域，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 則是其中的專門領域。這是因為自然語言處理在對話過程中必須同時包含理解與生成。

自然語言理解（NLU）

NLU 用於擷取使用者輸入背後的意義。

作為 NLP 的一個子集，NLU 著重於語言處理的理解層面。其主要目標是讓機器能有意義地理解和解讀人類語言。

NLU 會分析文本以判斷語句背後的意圖、辨識實體，並掌握語境中的語意。

舉例來說，當使用者說：「預訂餐廳的座位」，NLU 負責理解其意圖是預約，而「餐廳」則是行動發生的實體。

自然語言生成（NLG）

NLG 則負責語言處理的產生層面。當機器透過 NLU 理解了使用者輸入後，NLG 會接手產生連貫且符合語境的回應。

例如，使用者問聊天機器人：「明天天氣如何？」NLG 系統會產生像「明天將是晴天，最高溫華氏75度」這樣的回應。

NLG 需要選擇合適的詞彙、正確組織句子，並確保輸出自然且貼近人類語言。這是 NLP 將機器理解轉化為可溝通語言的重要環節。

NLP 的 11 個組成要素

自然語言處理是一個包含多個交錯組件的複雜流程。

如果你想更了解 NLP 的運作，以下 11 個組成要素能說明其複雜性。

為了說明這些組成要素，我將舉一個 CMO 向內部聊天機器人提出以下請求的例子：請安排明天下午三點與行銷團隊開會。

1. 語句（Utterances）

語句是使用者實際說出或輸入的內容。在這個例子中，就是：「請安排明天下午三點與行銷團隊開會。」

語句是 NLP 系統分析以判斷意圖並擷取相關實體的輸入資料。

2. 實體（Entities）

這句話中的實體提供了與意圖相關的具體細節。

例如，「行銷團隊」是其中一個實體，因為它指定了會議對象；「明天下午三點」則是另一個實體，因為它提供了會議的時間。

實體讓聊天機器人能正確安排會議所需的資訊。

3. 意圖（Intents）

在上述例句中，意圖就是使用者的目標：安排會議。

像 AI 聊天機器人這樣的對話介面，會辨識出使用者訊息背後的意圖是要設定會議。

4. 分詞（Tokenization）

分詞是 NLP 流程中的一個步驟，指的是將句子拆解成更小的部分，稱為詞元（token），這些可以是單字、片語，甚至標點符號。

例如，我們的語句可以被拆成「請」、「安排」、「會議」、「行銷團隊」、「下午三點」、「明天」等詞元。

這有助於 NLP 系統更有效地分析句子的每個部分，更容易理解整體意義並準確回應。

5. 詞幹化與詞形還原（Stemming and Lemmatization）

詞幹化與詞形還原是 NLP 系統用來將單字簡化為基本型態的技術。詞幹化會將單字裁切成詞根，例如將「安排中」視為「安排」。

詞形還原則會將單字轉換成字典中存在的標準型態，不只是去除字尾，還可能將「超棒」或「緊繃」標記為「好」。

這些技術有助於 NLP 系統辨識不同詞尾或型態的單字其實有相同意義。

6. 詞性標註（Part-of-Speech Tagging）

在這個步驟中，NLP 系統會為句子中的每個單字標註其文法角色：

• 安排（動詞）
• 一個（限定詞）
• 會議（名詞）
• 與（介系詞）
• 這（限定詞）
• 行銷（形容詞）
• 團隊（名詞）
• 在（介系詞）
• 三（數字）
• 點（名詞）
• 明天（名詞）

詞性標註（PoS tagging）有助於 NLP 系統更好地理解句子的結構及單字間的關係。

7. 命名實體辨識（NER）

系統會辨識句子中的特定實體，例如「行銷團隊」（組織或團體）和「明天下午三點」（時間表達）。NER 幫助系統理解會議對象及安排時間。

8. 情感分析

情感分析用來評估輸入的語氣。

如果 CMO 說：「請再安排一次與行銷團隊的會議，不然我快抓狂了」，NLP 系統會辨識出這是負面情緒。

一旦情感被識別出來，NLP 系統就能做出相應的反應——例如安撫行銷長或道歉。情感分析在對話介面與顧客互動時特別有用，因為它能衡量有多少人感到滿意、有多少人感到沮喪。

9. 語境理解

NLP 系統會根據上下文來解讀單詞和片語的意思。這不僅僅是分析單一詞彙，而是要理解它們在句子或對話中的相互關聯。

10. 機器學習

NLP 系統透過機器學習（ML）模型來提升理解與產生語言的能力。

這個 ML 模型會以大量句子資料進行訓練，使其能正確判斷意圖（例如「安排會議」）、辨識實體（如「行銷團隊」和「明天下午三點」），並產生適當的回應。

11. 對話管理器

NLP 系統中的對話管理會追蹤對話的上下文，確保根據先前的輸入給出連貫的回應。

如果行銷長早上提過需要與行銷團隊開會，他可能會說：「幫我把那個會議排在下午三點。」系統會記得並確認他想預約的是與行銷團隊的會議。

NLP 的實際應用範例

如果你每天都在使用科技產品，很可能每天都會接觸到 NLP 系統。以下是你可能與自然語言處理程式互動的一些常見例子。

虛擬助理

它可能就在你口袋裡：像 Siri、Alexa 和 Google Assistant 這類智慧助理會利用 NLP 來理解並回應語音指令。

當你詢問「今天的天氣如何？」時，AI 助理會處理你的語音、理解你的意圖、取得天氣資料，並以相關資訊回應你。

AI 聊天機器人

許多公司會用 NLP 驅動的聊天機器人來處理顧客詢問。例如，當你在電商網站的聊天機器人詢問「我的訂單在哪裡？」時，機器人能理解你的問題、查詢訂單追蹤資訊，並給你最新進度。

語言翻譯

NLP 是翻譯服務的核心，讓使用者能將文字或語音從一種語言轉換成另一種語言。

這些系統會分析原文的結構與意義，並在目標語言中產生對應的內容。也就是說，每次你使用 Google 翻譯，都要感謝 NLP 技術。

語音轉文字應用

語音轉文字應用，例如 Siri 或語音輸入工具，會利用 NLP 將語音內容轉換成文字。

當你在手機上使用語音輸入或將會議錄音轉成文字時，NLP 會將聲音拆解成單詞、辨識語音中的模式，並產生正確的文字內容。

電子郵件垃圾過濾

雖然我們不常將它與 AI 連結，但電子郵件垃圾過濾其實是 NLP 的常見應用。

NLP 系統能分析電子郵件內容，尋找特定模式、片語或行為，例如特定關鍵字、奇怪的連結或異常格式，以判斷是否為垃圾郵件或釣魚信件。

文本摘要與生成

這類工具能將冗長的文章、報告或文件濃縮成簡短、易讀的摘要——這一切都靠 NLP 完成。

而在 ChatGPT 時代，每個學生都用過文本生成器。這些 NLP 生成器通常能產生連貫且有意義的內容，從押韻詩句、英文作文到產品描述都難不倒它們。

下個月就部署 NLP 聊天機器人

如果你有興趣運用 NLP 來自動化流程、獲取洞察或提升顧客互動，現在正是時候。

Botpress 是一個為企業打造、可無限擴充的機器人開發平台。我們的技術堆疊讓開發者能夠建構具備各種所需功能的聊天機器人與 AI 助理。

我們強化的安全套件確保客戶資料始終受到保護，並完全由您的開發團隊掌控。

立即開始打造。完全免費。

或是聯絡我們的銷售團隊了解更多資訊。

常見問題

NLP 與傳統基於規則的語言處理有何不同？

傳統的基於規則系統仰賴人工撰寫語言規則，維護起來僵化且耗時。相較之下，NLP 利用統計方法與機器學習，從資料中學習語言模式，更具彈性且易於擴展。

NLP 與一般機器學習有什麼不同？

NLP 是 AI 的一個專門分支，將機器學習應用於理解與產生人類語言；而一般機器學習則涵蓋更廣泛的資料類型，例如影像、數字或訊號。

領域專用 NLP 模型與通用模型有什麼差別？

領域專用 NLP 模型會以特定領域（如法律或醫療）的文本進行訓練，因此能更精確地理解專業詞彙與語境。通用模型雖然適用於多種主題，但在專業或技術領域的精確度可能較低。

中小企業如何受惠於 NLP 技術？

中小企業可以利用 NLP 透過聊天機器人自動化客服、提升網站搜尋功能、分析顧客回饋情緒，以及協助內容產製，即使沒有大型技術團隊也能優化營運流程。

NLP 模型是否存在已知的倫理問題或偏見？

是的，NLP 模型可能會無意間學習並強化訓練資料中的偏見，導致不公平或有害的結果，因此負責任的訓練與定期審查非常重要。