引言

升大四那年暑假在思考著人生的下一步時，偶然接觸到了「自然語言處理 NLP」這個 fancy 的名詞。
當時一方面是被「外文系也能跟 AI 扯上關係」的噱頭燒到，一方面也是抱持著對語言學的好感，經過一番了解後，便決定推甄語言所，並且計劃朝著計算語言學的領域邁進！
而進來研究所後，在這樣衝突跟跨域的學習歷程中，常常覺得：「NLP 跟我當初想得不一樣啊～～～」

那麼，究竟 NLP 到底是什麼呢？

這系列文章會從筆者身為跨域程式小白的角度，希望能整理自己過去所學，也試著用輕鬆科普的方式，讓大家一起進入 NLP x AI 的奇幻世界 🪄

自然語言 vs. 程式語言

當我們說要做「自然語言處理」，那首先得先了解什麼是「自然語言」。
自然語言簡單來說就是「人類所說的語言」。相反地，程式語言就是「電腦所理解的語言」。
人類說的語言我們很自然的可以想到有一定的系統跟規則。
例如：

• 英文有時態之分，過去式、現在式、未來式，分別會用到不同的詞綴來區分或是使用助動詞
• 不同語言會有不同的句構
  • 中文是SVO句型：主語 (S) – 動詞 (V) – 受詞 (O) → S（我） + V（吃） + O（蘋果）
  • 日文是SOV句型：主語 (S) – 受詞 (O) – 動詞 (V) → S（私）は + O（蘋果を） + V（食べる）

而電腦所理解的程式語言有怎樣清晰縝密的規則跟結構，應該更是不用我多說。

但妙的是，看似有系統的自然語言，卻不像電腦語言那樣的說一不二！
簡單舉個例子，「難過」這個詞因為具有歧義，所以會帶來以下的小笑話。

圖片來源：https://aiacademy.tw/what-is-nlp-natural-language-processing/

由上面的例子可以知道，連「使用自然語言的人類」都會錯誤地處理這個造句題目中「難過」的真正意思了，電腦要如何處理自然語言，肯定是一門大學問吧～～

自然語言處理 Natural Language Processing

自然語言處理（NLP）的核心目標，就是要讓電腦能夠「理解、處理，甚至生成人類的語言」。這個領域可說是 AI 與語言學的交會處呢～

而人類產出語言不外乎就是用「口語」或是用「文字」，所以 NLP 又可以分為兩大面向：

1. 語音（Speech）

讓電腦能夠處理口語語音，包括：

• 聲音轉文字（Speech-to-Text, STT）
• 語音合成（Text-to-Speech, TTS）
• 語音助理：Siri、Google Assistant

2. 文本（Text）

讓電腦能處理文字資訊，包括：

• 斷詞（Tokenization）
• 詞性標註（POS tagging）
• 情感分析（Sentiment analysis）：判斷評論是好評或負評
• 文本分類（Text classification）：判斷是否為假訊息

而其他更進階的任務，我們會在後面幾天的內容談到～
總之，NLP 不只是一個技術，而是一個讓電腦更貼近人類的關鍵橋樑！！

結語

感謝看到這邊的你，以下是爆雷以及立 flag ⛳️ 的時間 XDD
在接下來三十天的鐵人賽中，我將會分成「五大主題」進行分享：

• 主題一：NLP 基礎概念
• 主題二：語料處理
• 主題三：特徵與表示
• 主題四：模型與方法
• 主題五：NLP 與 AI 的應用

歡迎大家一起陪伴 （督促） 我度過這三十天，明天見～～

References

• 斷開中文的鎖鍊！自然語言處理 (NLP)是什麼？