自然語言處理的階段

2025年1月1日

透過我們完整的自然語言處理 (NLP) 教學，學習基礎和進階概念，準備探索這個技術與人類語言交會的廣大而令人興奮的領域。

NLP 教學適合初學者和專業人士。不論你是數據科學家、開發者，或是對語言的力量感到好奇的人，我們的教學將提供你所需的知識和技能，幫助你提升對 NLP 的理解。

什麼是 NLP？

NLP 代表自然語言處理。它是人工智慧的一個分支，讓機器能夠理解和處理人類語言。人類語言可以是文字或音頻格式。

NLP 的歷史

自然語言處理始於1950年，當時艾倫·圖靈 (Alan Mathison Turing) 發表了一篇名為《計算機機械與智慧》的文章。這篇文章基於人工智慧，討論了自然語言的自動解釋和生成。隨著技術的進步，出現了不同的方法來處理 NLP 任務。

基於啟發式的 NLP：這是 NLP 的初步方法，基於定義的規則，來自於領域知識和專業知識。例如：正則表達式。

基於統計機器學習的 NLP：這是基於統計規則和機器學習算法的方法。在這種方法中，算法應用於數據並從中學習，然後應用於各種任務。例如：朴素貝葉斯、支持向量機 (SVM)、隱馬可夫模型 (HMM) 等。

基於神經網絡的 NLP：這是最新的方法，基於神經網絡學習的評估，稱為深度學習。它提供了良好的準確性，但需要大量數據和時間，並且需要高計算能力來訓練模型。此外，它基於神經網絡架構。例如：循環神經網絡 (RNN)、長短期記憶網絡 (LSTM)、卷積神經網絡 (CNN)、變壓器 (Transformers) 等。

NLP 的組成部分

自然語言處理有兩個組成部分：

自然語言理解

自然語言生成

NLP 的應用

自然語言處理的應用包括：

文本和語音處理，例如：語音助手 – Alexa、Siri 等。

文本分類，例如：Grammarly、Microsoft Word 和 Google Docs。

信息提取，例如：搜索引擎如 DuckDuckGo、Google。

聊天機器人和問答系統，例如：網站機器人。

語言翻譯，例如：Google 翻譯。

文本摘要。

自然語言處理的階段

NLP 的庫

經典方法

自然語言處理的經典方法包括：

文本預處理

文本向量化或編碼：向量空間模型 (VSM)

單詞和向量

餘弦相似度

基本文本向量化方法：分佈式表示、通用文本表示、嵌入可視化 (t-SNE)

文本評估

嵌入的語義特性

語義分析

詞性標註和命名實體識別：

神經網絡在 NLP 中的應用：

轉移學習在 NLP 中的應用：

信息提取

關鍵詞提取

命名實體識別

關係提取

信息檢索

文本生成

文本摘要

使用 Gensim 的提取式文本摘要

問答系統

聊天機器人和對話系統：

機器翻譯

語音學

語音識別和文本轉語音

經驗和統計方法

樹庫註釋

NLP 的基本統計技術

詞性標註

基於規則的系統

統計解析

多詞表達

標準化網絡距離和單詞相似度

詞義消歧

自然語言處理的常見問題

自然語言處理中最困難的部分是什麼？

模糊性是自然語言處理的主要挑戰，因為在自然語言中，單詞是獨特的，但根據上下文有不同的含義，這會在詞彙、句法和語義層面造成模糊性。

NLP 的四大支柱是什麼？

NLP 的四大支柱是：1.) 結果，2.) 感官敏銳度，3.) 行為靈活性，4.) 報告。

哪種語言最適合自然語言處理？

Python 被認為是最適合 NLP 的編程語言，因為它擁有眾多庫、簡單的語法，並能輕鬆與其他編程語言整合。

NLP 的生命週期是什麼？

NLP 的生命週期包括四個階段 – 開發、驗證、部署和模型監控。

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