自然語言處理（Natural Language Processing）

圖片來源:Natural Language Processing

簡稱 NLP，是人工智慧一個分支，研究如何讓電腦理解和處理人類語言，使用機器學習技術來建立語言模型。語言模型是一種統計模型，可以描述語言結構和規律。通過訓練語言模型，可以學習如何理解和生成人類語言。

NLP架構

圖片來源:(https://www.researchgate.net/figure/Google-NLP-High-Level-Architecture-Diagram-12_fig1_346007397)

NLP應用

• 搜尋引擎:幫助我們更精準地找到想要資訊
• 機器翻譯:突破語言障礙，實現跨語言交流
• 語音助手:可以通過語音與設備進行互動
• 聊天機器人:提供客戶服務、情感陪伴等功能
• 文本摘要:自動生成文章摘要，提高閱讀效率
• 情感分析:分析文本的情感傾向，應用於市場調研、輿情監測

圖片來源:Applications of Natural Language Processing

NLP工作原理

• 文本預處理：將原始文本轉換為電腦可處理的形式，包括分詞、去除停用詞、詞性標註
• 特徵提取：從文本中提取有意義的特徵，例如:詞頻、TF-IDF、詞向量
• 模型訓練：使用機器學習算法，根據訓練資料訓練模型，讓模型學會如何理解和生成語言
• 模型評估：評估模型的性能，看模型是否能準確地完成任務

圖片來源:Natural Language Processing

NLP核心技術

• 詞彙分析：將文本分割成單詞，並標註詞性
• 語法分析：分析句子語法結構，理解詞與詞之間關係
• 語義分析：理解文本深層含義，包括情感、意圖、實體
• 統計方法：基於概率統計的方法，例如:N-gram模型、隱馬爾可夫模型（HMM）
• 深度學習：深度學習模型在NLP領域取得巨大成功，利用深度學習模型，例如:循環神經網路（RNN）、長短期記憶網路（LSTM）、Transformer
• 機器學習：利用大量訓練資料，讓電腦學習語言模型，提高NLP準確性。也使用機器學習算法，例如:支持向量機（SVM）、隨機森林、神經網路
• 預訓練模型： 預訓練模型（BERT、GPT-3） 能夠在各種NLP任務上取得SOTA效果
• 多模態學習： 將文本與圖像、聲音等其他模態的資料結合起來，實現更複雜任務
  
  圖片來源:Natural Language Processing NLP Applications and Techniques

NLP未來展望

• 更強大語言理解能力：未來NLP模型將能夠更深入地理解人類語言，甚至具備一定的推理能力
• 更廣泛的應用場景：NLP將在更多的領域得到應用，例如:醫療、法律、教育
• 人機共存:NLP將促進人與機器之間的更自然、更深入的互動
  
  圖片來源:Natural Language Processing

程式碼與公式

P(y | x) = \prod_{t=1}^T P(y_t | x, y_{t-1})
P(w | x) = \argmax_w P(x | w) P(w)
P(r | u) = \prod_{t=1}^T P(r_t | u, r_{t-1})

機器翻譯

import tensorflow as tf

def seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, target_outputs):
    # 編碼器
    encoder = tf.keras.layers.GRU(128)
    encoder_outputs, encoder_states = encoder(encoder_inputs)

    # 解碼器
    decoder = tf.keras.layers.GRU(128)
    decoder_outputs, _ = decoder(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)

    # 輸出層
    output_layer = tf.keras.layers.Dense(len(target_outputs))
    outputs = output_layer(decoder_outputs)

    return outputs

# 訓練
model = seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, target_outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(x=[encoder_inputs, decoder_inputs], y=target_outputs, epochs=10)

# 使用
outputs = model.predict(x=[encoder_inputs, decoder_inputs])

語音識別

import speech_recognition as sr

# 建立語音識別器
r = sr.Recognizer()

# 錄音
with sr.Microphone() as source:
    audio = r.listen(source)

# 識別
text = r.recognize_google(audio)

print(text)

聊天機器人

from rasa.core.agent import Agent

# 建立聊天機器人
agent = Agent.load('models/dialogue')

# 對話
while True:
    text = input('你：')
    response = agent.predict(text)
    print('機器人：', response)

統計語言模型

import nltk

# 訓練一個 n-gram 語言模型
n = 3
model = nltk.ngram_language_model(train_data, n)

# 使用語言模型生成句子
sentence = model.generate()

神經網路語言模型

import tensorflow as tf

# 定義一個 RNN 語言模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim),
  tf.keras.layers.LSTM(hidden_dim),
  tf.keras.layers.Dense(output_dim)
])

# 訓練語言模型
model.fit(train_data, epochs=10)

# 使用語言模型生成句子
sentence = model.predict(start_token)

Transformer模型

import tensorflow as tf

# 定義一個 Transformer 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim),
  tf.keras.layers.Transformer(num_layers=6, d_model=512, num_heads=8),
  tf.keras.layers.Dense(output_dim)
])

# 訓練語言模型
model.fit(train_data, epochs=10)

# 使用語言模型生成句子
sentence = model.predict(start_token)