自然語言處理：你該知道的一切

在本文中，我們將探討自然語言處理 (NLP) 的複雜性、其應用及其對各行業的影響。我們將深入探討 NLP 的工作原理、它的歷史發展以及它所面臨的挑戰。此外，我們還將研究 Grammarly 等公司如何利用 NLP 來增強書面溝通，並討論這個快速發展的領域的未來前景。

目錄

• 什麼是自然語言處理？
• NLP 的工作原理
• 自然語言處理的應用
• 自然語言處理的歷史
• 語法 NLP
• NLP 用例
• 好處
• 挑戰
• NLP的未來
• 結論

什麼是自然語言處理（NLP）？

自然語言處理是人工智慧和計算語言學的一個領域，重點是電腦和人類（自然）語言之間的互動。 NLP 涉及演算法和模型的開發，使電腦能夠以有意義且有用的方式理解、解釋和產生人類語言。

NLP大致可分為兩大類：

1. 自然語言理解（NLU）
2. 自然語言生成（NLG）

這些過程透過關注人類溝通的細微差別、上下文和可變性，將自然語言和人類語言與電腦或程式語言區分開來。

自然語言理解（NLU）

自然語言理解是人工智慧理解文字或語音的方式。 「理解」這個詞有點用詞不當，因為電腦本質上並不理解任何東西；它只能理解任何東西。相反，它們可以以某種方式處理輸入，從而產生對人類有意義的輸出。

眾所周知，語言很難徹底描述。即使您設法記錄任何給定語言的標準版本的所有單字和規則，也存在諸如方言、俚語、諷刺、上下文以及這些東西如何隨時間變化等複雜情況。

面對這種複雜性，基於邏輯的編碼方法很快就會崩潰。幾十年來，電腦科學家為人工智慧開發了統計方法來理解文本，以越來越準確地理解人們所說的內容。

自然語言生成（NLG）

最近，電腦創造語言的能力越來越受到重視。事實上，生成式人工智慧的文字部分是自然語言生成的一種形式。

今天的NLG本質上是一個非常複雜的猜謎遊戲。生成式人工智慧模型並不是從本質上理解語法規則，而是透過考慮其回應上下文的機率模型一次輸出一個單字的文字。由於當今的大型語言模型 (LLM) 已經接受了大量文字的訓練，因此它們的輸出通常會呈現出良好的人類語音，即使有時內容不正確。 （稍後會詳細介紹。）

自然語言處理是如何運作的？

NLP 涉及分析和理解人類語言的幾個步驟。以下是主要階段的細分：

詞法分析

首先，輸入被分解為較小的部分，稱為標記。標記可以是單字、單字的一部分或短語。

例如，“cooked”可能會變成兩個標記，“cook”和“ed”，以分別捕獲動詞的含義和時態，而“hotdog”可能是一個標記，因為這兩個詞在一起具有不同的含義。

句法分析

此步驟重點關注標記的結構，將它們放入語法框架中。

例如，在句子“帕特為每個人煮了一個熱狗”中，模型將“煮”識別為過去時態動詞，將“熱狗”識別為直接主語，將“每個人”識別為間接主語。

語意分析

語義涉及理解單字的意思。此過程有助於模型識別說話者的意圖，尤其是當單字或短語可以有不同解釋時。

在範例句子中，由於間接主詞表示多人，因此 Pat 不太可能煮一個熱狗，因此模型會理解「每人一個熱狗」的意思。

命名實體識別 (NER)

名稱在語言中具有特殊屬性。無論是隱式還是顯式訓練，人工智慧模型都會在許多類別中建立長列表，從快餐連鎖店名稱到一年中的月份。

NER 從單一或多個標記中識別這些標記，以提高其對上下文的理解。就「帕特」而言，一個值得注意的數據點是其隱含的性別不明確。

NER 的另一個面向是它可以幫助翻譯引擎避免過於急切。日期和國家名稱應該翻譯，但人名和公司名稱通常不應該翻譯。 （帕特這個名字，不應該按字面意思翻譯為張開手掌輕輕拍打。）

務實分析

此階段考慮是否遵循單字的字面意思，或是否有習慣用語、諷刺或其他實際意義等因素。

在例句中，「每個人」字面意思是世界上的每個人。然而，考慮到一個人做飯的背景，帕特極不可能燒烤並分發 80 億法蘭克。相反，人工智慧會將這個詞解釋為「某個集合中的所有人」。

話語整合

此階段說明意義如何貫穿整個對話或文件。如果下一個句子是“她然後睡了一會兒”，模型就會認為“她”指的是帕特，從而消除了性別歧義，以防它再次出現。

自然語言處理的應用

以下是 NLP 的一些關鍵應用：

文字處理

每當電腦解釋輸入文字時，NLP 就會發揮作用。一些具體的應用包括：

• 寫作幫助： Grammarly 等工具使用 NLP 為您的寫作提供即時回饋，包括拼字檢查、語法更正和語氣調整。請參閱下一節，詳細了解 Grammarly 如何使用 NLP。
• 情緒分析： NLP 使電腦能夠評估文本背後的情緒基調。這對於公司了解客戶對產品、展示或服務的感受非常有用，這會影響銷售和參與。
• 搜尋引擎：透過分析查詢背後的含義，即使結果並不完全包含您輸入的內容，它們也可以顯示結果。這適用於谷歌等網路搜尋以及社交媒體和購物網站等其他類型的搜尋。
• 自動完成：透過將您已經輸入的內容與其他人（和您）過去輸入的內容的大型資料庫進行比較，NLP 可以對接下來應該發生的內容提出一個或多個猜測。
• 分類： NLP 的另一個常見用途是將不同的輸入分類。例如，NLP 可以確定評論中正在討論公司產品和服務的哪些方面。

文字生成

一旦 NLP 模型理解了所給出的文本，它就可以做出反應。通常，輸出也是文字。

• 重寫： Grammarly 等工具可以分析文本，以提出清晰度、語氣和風格方面的改進建議。 Grammarly 還使用 NLP 來調整目標受眾的文本複雜性、發現上下文差距、確定需要改進的領域等等。
• 總結：當今一代人工智慧最引人注目的功能之一是將大型文字精簡為本質，無論是會議記錄還是從訓練中了解到的主題。這利用了它在短期記憶中保存大量資訊的能力，因此它可以查看更廣泛的背景並找到模式。
• 新聞文章：人工智慧有時用於獲取基本資訊並創建整篇文章。例如，給定有關棒球比賽的各種統計數據，它可以編寫一個敘述來介紹比賽的過程和各個球員的表現。
• 提示工程：在人工智慧的元使用中，NLP 可以產生指示另一個人工智慧的提示。例如，如果您有一個付費 ChatGPT 帳戶並要求它製作圖片，它會使用傳遞給 DALL-E 圖像生成模型的額外資訊和指令來增強您的文字。

語音處理

將口語轉換為文字會帶來口音、背景噪音和語音變化等挑戰。 NLP 透過使用上下文和語義資訊使轉錄更加準確，顯著改進了這個過程。

• 即時轉錄：在 Zoom 或 Google Meet 等平台中，NLP 允許即時轉錄根據正在進行的語音的新上下文來調整過去的文字。它還有助於將語音分割成不同的單字。
• 互動式語音應答 (IVR) 系統：大公司的客戶服務營運通常使用的電話系統使用 NLP 來了解您尋求協助的內容。

語言翻譯

NLP 對於語言之間的文字翻譯至關重要，為臨時使用者和專業翻譯人員提供服務。以下是一些要點：

• 日常使用： NLP 透過提供準確的翻譯幫助人們使用不同的語言瀏覽、聊天、學習和旅行。
• 專業用途：譯者經常使用機器翻譯來完成初稿，並利用他們的語言專業知識來完善。專業平台提供翻譯記憶庫，以保持醫學或法律等特定領域的術語一致。
• 提高翻譯準確性：提供更多上下文（例如完整句子或段落）可以幫助 NLP 模型產生比短語或單字更準確的翻譯。

NLP 簡史

NLP的歷史可分為三個主要時代：基於規則的方法、統計方法時代、深度學習革命。每個時代都為這個領域帶來了革命性的改變。

基於規則的方法（20 世紀 50 年代）

第一批 NLP 程序始於 20 世紀 50 年代，基於硬編碼規則。這些程式對於簡單的語法來說效果很好，但很快就暴露了為整個語言建立綜合規則的挑戰。人類語言中語氣和語境的複雜性使得這種方法既費力又不夠。

統計方法（1980年代）

20 世紀 80 年代，電腦科學家開始開發模型，使用統計方法在大型文本語料庫中尋找模式。這種方法利用機率而不是規則來評估輸入並產生輸出，事實證明它更加準確、靈活和實用。三十年來，NLP 的進步很大程度上是由處理能力和訓練資料集大小的逐步改進所推動的。

深度學習（2010 年代中期至今）

自 2010 年代中期以來，深度學習徹底改變了 NLP。現代深度學習技術使電腦能夠以極高的準確性理解、生成和翻譯人類語言，在特定任務中通常超越人類的表現。

兩大進步推動了這項進步：

1. 大量的訓練資料：研究人員利用了網路產生的大量資料。例如，像 GPT-4 這樣的模型是根據相當於超過一百萬本書的文字進行訓練的。同樣，Google翻譯依賴大量並行翻譯內容的語料庫。
2. 先進的神經網路：新方法增強了神經網絡，使它們能夠整體評估更大的輸入。最初，循環神經網路（RNN）和相關技術可以處理句子或短段落。今天的變壓器架構利用一種稱為注意力的技術，可以處理多個段落甚至整個頁面。這種擴展的上下文提高了正確理解意義的可能性，就像人類的理解一樣。

Grammarly 如何使用自然語言處理

Grammarly 使用基於規則的系統和機器學習 (ML) 模型的組合來幫助作家。基於規則的方法側重於更客觀的錯誤，例如拼字和語法。對於諸如語氣和風格之類的自由裁量任務，它使用機器學習模型。這兩種類型經常一起工作，由一個名為甘道夫（Gandalf）（如「你不能通過」）的系統決定要向使用者呈現哪些建議。 Grammarly 的分析語言學家 Alice Kaiser-Schatzlein 解釋說：“基於規則的評估主要是在正確性領域，而模型往往用於更主觀的變化類型。”

使用者的回饋（無論是整體回饋還是個人回饋）構成了改進 Grammarly 模型的關鍵資料來源。另一位分析語言學家 Gunnar Lund 解釋道：“我們根據人們過去接受或拒絕的內容提出個性化建議。”這些回饋經過去識別化處理，並整體用於完善和開發新功能，確保工具適應各種寫作風格，同時維護隱私。

Grammarly 的優點在於在不同平台上提供即時、高品質的幫助。正如 Lund 所指出的那樣，產品介面是讓 AI 的力量觸手可及的重要組成部分：“Grammarly 提供即時幫助…在快速且易於使用的 UI 中提供 NLP。”這種可及性和回應能力有利於每個用英語寫作的人，尤其是非英語母語人士。

下一步是進行個人化，除此之外，使用者還可以接受和拒絕建議。正如 Kaiser-Schatzlein 所說，“我們希望我們的產品創作出更具情境意識的作品，並能反映作者的個人品味和表達方式……我們正在努力讓語言聽起來更像您。”

編者註：Grammarly 非常重視您的隱私。它實施加密和安全網路配置等嚴格措施來保護用戶資料。欲了解更多信息，請參閱我們的隱私權政策。

行業用例

NLP 讓機器能夠理解和產生人類語言，正在為各行各業帶來革命性的變化。它提高了醫療保健、法律服務、零售、保險和客戶服務領域的效率、準確性和使用者體驗。以下是這些領域的一些關鍵用例。

衛生保健

轉錄軟體可以大大提高臨床醫生在有限的時間內治療每位患者的效率和功效。他們可以依靠應用程式來轉錄與患者的自然對話，而不是花費大量時間打字筆記。 NLP 的另一層可以總結對話並建立相關訊息，例如症狀、診斷和治療計劃。

合法的

NLP工具可以在法律資料庫中搜尋相關判例法、法規和法律先例，從而節省時間並提高法律研究的準確性。同樣，它們可以增強發現過程，在數千份文件中尋找人類可能錯過的模式和細節。

零售

賣家使用 NLP 進行情緒分析，查看其網站和網路上的客戶評論和回饋，以識別趨勢。一些零售商也開始向購物者公開這項分析，總結消費者對許多產品的各種屬性的反應。

保險

索賠通常涉及大量文件。 NLP 可以從警方報告、一生的醫生記錄和許多其他來源中提取相關信息，以幫助機器和/或人類更快、更準確地做出裁決。

客戶服務

提供客戶支援的成本很高，幾十年來，公司已經部署了聊天機器人、語音應答電話樹和其他 NLP 工具，以減少員工必須直接處理的輸入量。生成式人工智慧可以利用法學碩士和公司特定的微調，使它們變得更加有用。如今基於 NLP 的機器人通常可以理解客戶問題中的細微差別，給出更具體的答案，甚至可以根據其所代表的品牌自訂語氣來表達自己。

自然語言處理的好處

NLP 有廣泛的應用，可以顯著改善我們的日常生活以及與科技的互動，包括：

• 跨資料搜尋：幾乎所有搜尋引擎，從 Google 到當地圖書館的目錄，都使用 NLP 來尋找符合您意圖的內容。如果沒有它，結果將僅限於與您輸入的內容完全匹配。
• 輔助使用： NLP 是電腦為視力障礙人士朗讀內容或為聽力障礙人士轉換口語的基礎。
• 日常翻譯：即時、免費、高品質的翻譯服務讓世界資訊更觸手可及。這不僅僅是文字到文字：視覺和音訊翻譯技術可以讓您理解您所看到和聽到的內容，即使您不知道如何編寫語言。
• 改善溝通： Grammarly 是 NLP 如何提高寫作清晰度的一個很好的例子。透過提供上下文相關的建議，Grammarly 可以幫助作者選擇能夠更好地傳達其預期含義的單字。此外，如果作家遇到寫作障礙，Grammarly 的人工智慧功能可以透過提供提示或想法來幫助他們開始寫作。

自然語言處理的挑戰

雖然 NLP 提供了許多好處，但它也提出了一些需要解決的重大挑戰，包括：

• 偏見與公平：人工智慧模型本質上不知道對錯，它們的訓練資料通常包含影響其輸出的歷史（和當前）偏見。
• 隱私和安全：眾所周知，聊天機器人和其他人工智慧會洩露個人資訊。 NLP 讓電腦可以非常輕鬆地處理和編譯敏感資料。盜竊甚至無意分發的風險很高。
• 遠非完美： NLP 經常出錯，尤其是在口語方面。大多數 NLP 系統不會告訴您他們對自己的猜測有多大信心，因此，對於準確性很重要的情況，請務必讓消息靈通的人員審查任何翻譯、抄本等。
• 長尾語言：大部分 NLP 研究都是在英語上進行的，其餘大部分都是在翻譯背景下進行的，而不是在語言內部進行分析。改進非英語 NLP 存在一些障礙，尤其是尋找足夠的訓練資料。
• Deepfakes 和其他濫用：雖然人類從寫作開始就偽造文檔，但 NLP 的進步使得創建虛假內容並逃避檢測變得更加容易。特別是，贗品可以根據個人的背景和寫作風格進行高度客製化。

自然語言處理的未來

預測人工智慧的未來是一項眾所周知的艱鉅任務，但以下是一些值得關注的方向：

• 個人化：模型將匯總有關您的信息，以更好地了解您的背景、偏好和需求。這項努力的一個棘手方面是尊重隱私法和個人偏好。為了確保您的資料安全，請僅使用致力於負責任的創新和人工智慧開發的工具。
• 多語言：除了翻譯之外，新技術將幫助人工智慧模型以或多或少相同的熟練程度跨多種語言工作。
• 多模態：最新的人工智慧創新可以同時接受文字、視訊、音訊和圖像等多種形式的輸入。這意味著您可以談論圖像或視頻，並且模型將理解您在媒體上下文中所說的內容。
• 更快的邊緣處理：這裡的「邊緣」指的是裝置而不是雲端。新的晶片和軟體將允許手機和電腦處理語言，而無需將資料來回發送到伺服器。這種本地處理既更快又更安全。 Grammarly 是這條令人興奮的新道路的一部分，我們的團隊已經在 Google Gemini Nano 上致力於設備級人工智慧處理。

結論

總之，NLP 是人工智慧和計算語言學中一個重要且先進的領域，它使電腦能夠理解和產生人類語言。 NLP 透過解決情境和可變性等複雜性，改變了文字處理、語音辨識、翻譯和情緒分析中的應用。儘管存在偏見、隱私和準確性等挑戰，NLP 的未來預計將在個人化、多語言功能和多模式處理方面取得進步，從而進一步擴大其對技術和各行業的影響。