1-2 自然語言處理（NLP）的主要工作與技術

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是一個涵蓋範圍廣泛的領域，致力於使計算機能夠理解和生成自然語言。以下是 NLP 的主要工作及其應用場景和技術概述。

1. 文字摘要

定義

將長篇幅的文字內容濃縮為簡短且具代表性的摘要，使讀者能快速了解核心內容。

範例

將一篇 5000 字的研究報告摘要為 200 字的重點提要。

技術

• 抽取式摘要：選擇原文中的重要句子或段落。
• 生成式摘要：使用深度學習模型生成新的摘要文本。

2. 資訊擷取

定義

從大量的文本中提取出關鍵的資訊或資料點，例如人物、地點、日期等，方便進一步分析和利用。

範例

從一篇新聞文章中提取出提到的所有人物和地點。

技術

• 命名實體識別（NER）
• 關係抽取
• 事件抽取

3. 問答系統

定義

根據用戶提出的問題，從知識庫中找出相關答案，提供精確且有用的資訊。

範例

回答用戶提出的“2024 年奧運會在哪裡舉行？”這樣的問題。

技術

• 信息檢索型 QA 系統
• 生成型 QA 系統
• BERT、GPT-3

4. 文字分類

定義

將文本根據主題、情感或其他特徵進行分類，幫助組織和管理大量的文字資料。

範例

將社交媒體上的評論分類為“正面”、“中立”或“負面”。

技術

• Naive Bayes
• 支持向量機（SVM）
• 深度學習（如 LSTM、BERT）

5. 對話系統

定義

模擬人類對話，提供智能、自然的交流體驗，可用於客服、助手等應用場景。

範例

在線客服系統回答客戶的常見問題，如“如何重設我的密碼？”。

技術

• Seq2Seq 模型
• Transformer 模型
• 預訓練語言模型（如 GPT-3）

6. 程式碼生成

定義

根據用戶輸入的需求，自動生成相應的程式碼，提高開發效率。

範例

根據用戶提供的功能需求，生成 Python 程式碼來實現該功能。

技術

• GPT-3
• Codex

7. 推理

定義

利用既有的知識和邏輯，對未來事件或未知情況進行推測和分析，提供決策支持。

範例

根據歷史銷售數據，預測未來的銷售趨勢。

技術

• 規則推理
• 貝葉斯網路
• 深度學習

結語

以上是 NLP 的主要工作和應用場景。每個領域都有其特定的技術和方法，隨著深度學習和預訓練模型的發展，這些技術在性能和應用範圍上都得到了顯著提升。理解和應用這些核心技術，將有助於開發出更為智能和高效的自然語言處理系統。自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是人工智慧（AI）和計算語言學的交叉領域，致力於讓計算機理解、解釋和生成人類語言。NLP 的應用範圍廣泛，從語音識別、機器翻譯到情感分析、問答系統等。本文將探討 NLP 的核心任務與技術。

關於我

我是 Wolke。我是一名專業程式開發者，專長是開發 AI 和程式解決方案。

我投入了不少時間在專業發展上。我是多本書的作者，其中包括《LINE聊天機器人+AI+雲端+開源+程式：輕鬆入門到完整學習》和《ChatGPT來襲，未來人人都需具備的運算思維！應用詠唱工程來釋放程式生產力—程式學習/開發篇》。也有出版線上課程，我熱衷於分享我的經驗和技術，幫助其他開發者更好地利用 AI 工具。

也在許多知名大學、論壇、社團擔任講者，如果貴方有需要也歡迎與我聯繫。
2023年 講座 紀錄

最後這篇文章若有切合你的需求，敬請訂閱按讚分享