其實google的話就會有很多相關自然語言處理的定義與文章，自然語言處理英文為Natural Language Processing，通常稱作NLP，是人工智慧的一個應用領域，意思就是讓電腦擁有理解人類語言的能力，但人的話語有時候是非常難理解的，連人與人之間都會產生誤會了XD，要讓電腦理解人的意思更是難上加難啊。
那為何要有這個技術的產生啊，其實就是希望可以透過電腦來幫助人們整理各式各樣的資訊，例如國外的IMDB影評網站，今天我想去看一部電影，但我不知道這部評價如何，但我可以透過自然語言處理的方式來幫我計算正負評的個數，來作為我到底是否要花錢觀看的依據，這樣若是真的很難看的話是不是就是幫我省了一筆錢呢~又例如今天想去買手機，但卻不知道哪個手機口碑好，若可以透過自然語言處理的部分將每個評論做個摘要，這樣也就減輕自己上網看評論的負擔了XD，如下圖所示，整理出正負向的評論

上述說明的其實只是其中一個例子而已，生活中其實有很多事情是可以透過NLP來改善的，那目前幾乎都是利用機率模型、機器學習與深度學習的方式來瞭解文字的結構與意義，分析文字、擷取人物、地點和事件等相關資訊，藉由這些資訊可以達成需多應用，NLP其實又可以再分為NLU與NLG兩部分:

1. NLU(自然語言理解，Natural Language Understanding)就是理解文本、語言並提取資訊，例如現在的聊天機器人幾乎都是藉由NLU的方式去找出使用者留言的Entity與intent，藉此來決定聊天機器人的response。
2. NLG(自然語言生成，Natural Language Generation)的部分是經過NLU的處理之後，電腦理解了文本/句子的意義，來進行文字的生成，例如摘要提取、機器翻譯等任務。

當然了~各位一定都聽過當前最有名的模型，非google 的 BERT莫屬吧，刷新了一堆自然語言的紀錄，但雖然BERT非常有名，但我打算從一些基本簡單的自然語言處理任務開始說明，再慢慢帶到BERT的部分，第一天主要就是概略一下為何要NLP這個技術，下一篇會介紹斷詞!!

後續實作相關的篇章會儘量以繁體中文為主~~