NLP是什麼？5 大 NLP 運作步驟＋ 4 大 NLP 應用

隨著 AI 人工智慧越來越熱門，身為 AI 重要分支的 NLP 重要性也日漸增長，本段落簡單 5 分鐘帶你了解 NLP 是什麼，以及 NLP 的優缺點。

• NLP：中文稱作自然語言處理，英文全名為 Natural Language Processing，是一種透過複雜的數學模型及演算法來讓機器去認知、理解並運用人類語言的技術。
• NLU：中文稱作自然語言理解，英文全名為 Natural Language Understanding，自然語言理解的重點是「理解」，目的是讓電腦與機器能夠讀懂我們所輸入的資訊，讓它理解文本、語言並提取資訊，用來幫助文本分類、語法分析、資訊搜尋等接下來其他任務的執行。
• NLG：中文稱作自然語言生成，英文全名為 Natural Language Generation。自然語言生成的重點是「生成」，目的是要通過整合、節錄、以及萃取數據庫中的資料，將這些機器才能讀懂的數據用人類懂的自然語言形式輸出。

簡單來說，NLP 自然語言處理 = NLU 自然語言理解 + NLG 自然語言生成

NLP 為什麼重要呢？AI 非得用 NLP 不可嗎？以下告訴你 NLP 的優缺點。

NLP 優點

• 提高效率和準確度：NLP 可迅速解析並處理海量的文本，節省人工時間，提高分析效率。
• AI 理解口頭命令：通過 NLP，我們不需要打字輸入指令，AI 助手就能輕鬆理解人類的口語命令，提高我們的方便性。
• 提升企業顧客滿意度：NLP 驅動的客服 ChatBot 可提供即時回應，提升顧客體驗並減少人力需求。
• 高級分析能力：NLP 支援情緒分析、語意分析等高階功能，使企業能更深入理解用戶需求。

NLP 缺點

• 多義詞的判斷誤差：NLP 處理多義詞時，容易出現理解偏差，影響準確性。
• 不確定性與誤報：對於模糊或非結構化的語言，NLP 有時會產生誤報。
• 過於依賴訓練庫與數據：NLP 模型高度依賴訓練數據，若數據質量不足，模型效果會大打折扣。

看到這裡你應該有個疑問：「所以 NLP 原理是什麼？為什麼它這麼聰明可以理解人類語言？ 」別擔心！這個段落用 5 個步驟一起了解 NLP 模型的運作規則吧。

1️⃣ 詞彙分析 Lexical Analysis

想像一下小孩要開口學習語言的第一步驟是什麼？沒錯，就是從單詞開始！

在詞彙分析階段，系統將文本切分為更小的單位（token），例如詞語、數字或標點符號，同時去除多餘的空格與格式，使文本更易於分析。

比方說「我吃晚餐」這個句子，會被拆解為「我」、「吃」、「晚餐」這 3 個基本單位。

詞彙分析將語言分解為基本單位，使機器能夠初步理解文本的結構。

2️⃣ 句法分析 Syntactic Analysis

句法分析解析句子的語法結構，並為每個詞標記上他們的角色。這個步驟在 NLP 流程中至關重要，能夠幫助系統理解詞語之間的關係。

比方說「我」、「吃」、「晚餐」這三個詞，會被標記出它們在句子中的詞性，分別為主詞、動詞、受詞。

句法分析讓機器理解語句的結構，這是準確解讀句子含義的基礎。

3️⃣ 語義分析 Semantic Analysis

語義分析會進一步深入，試圖理解詞語和句子的真正含義。這個階段是 NLP 會去理解詞語和短語的字面意思、識別詞語間的關係，例如同義詞和反義詞，也會理解比喻或詞語的多重含義。

比方說我們都知道「好棒」或「好棒棒」在不同的使用下，有著截然相反的意義，可以是真誠地誇讚，也可以是反諷，這就是語義分析 NLP 的理解目標。

語義分析使機器更接近人類的語意理解，掌握詞語間的深層含義。

4️⃣ 語篇分析 Discourse Analysis

語篇分析這步驟會關注句子和想法之間的連接方式，讓系統能理解語意的整體結構。這個階段會解析句子間的關聯，辨識主題和主旨，也會理解文本的整體結構，追蹤句子間的指涉關係（如代詞）。

例如「小明打了大明一巴掌，......，所以他哭了」，由上下文與情境判斷，句子裡的代詞「他」代指大明，這就是語篇分析。

語篇分析幫助系統理解文本的整體脈絡，而不僅僅是單個句子的含義。

5️⃣ 語用分析 Pragmatic Analysis

語用分析著重理解語言的實際應用，考慮語境、意圖和隱含含義，讓機器更接近人類的理解方式。像是會去考慮文化背景、或是說話者的意圖與語氣。

比方說，「你今天穿的很紅欸」這句話在華人文化中象徵的是吉利、期望帶來好運、最近有喜事發生等意義，考量到文化背景去理解說話者的意圖，這就是語用分析。

語用分析讓機器不僅理解字面意思，還能考慮語境、說話者的意圖等因素，更加接近人類的語言理解方式。

你是否也常常搞混一堆 AI 相關的名詞呢？這個段落為你整理了常被搞混的 5 個 AI 概念解釋。

✦ 人工智慧 (AI)：模擬人類智能，讓機器執行如學習、推理等任務。

✦ 機器學習 (ML)：AI 的一部分，機器通過數據訓練來改進決策。

✦ 深度學習 (DL)：ML 的一個分支，透過深度神經網路模型自動提取特徵。

✦ 自然語言處理 (NLP)：AI 的分支，專注於理解和生成人類語言。

同樣都是處理語言，NLP 與 LLM 又有什麼不同呢？這裡看個表格就能明白 NLP 與 LLM 主要的 4 大差異！

📢 推薦閱讀：LLM 是什麼？LLM 快速入門：大型語言模型的定義與應用指南

NLP 的技術其實無所不在，以下段落來看看常見的自然語言處理應用與例子吧！

語意分析，英文稱作 Semantic Analysis，是 NLP 最主要的應用之一，用來分析與理解文本的含義。它可以解析文本的語意、情緒或意圖，常被應用於情感分析、用戶回饋分析和社群監控。

例如，品牌的行銷人員可利用語意分析從社群媒體評論中了解消費者的真實想法，精準掌握用戶需求。

生成式 AI 利用 NLP 技術生成文本內容，如寫作文、寫社群文案等。生成式 AI 不僅能夠模仿人類的寫作風格，還能為長篇文章生成重點摘要。

這在行銷、新聞媒體和其他內容創作的領域非常受歡迎，因為它能快速生成高品質的文本內容。

AI ChatBot 中文又稱作聊天機器人，ChatBot 可以理解並模擬人類對話，為用戶提供即時回應和解答。許多企業利用 ChatBot 提供 24 小時的客戶服務，解決常見問題，並提升客戶滿意度，減少人工客服的負擔。

AI 虛擬助理，像是 iPhone 的 Siri 以及 Google 助理等，協助用戶處理個人事務或回答我們各式各樣的問題。

隨著 NLP 的進步，越來越多企業開始制定智能助理來優化作業流程，也就是說，虛擬助理不再只為個人與家庭服務，在企業的各個業務中也有許多應用層面。

以上就是 NLP 自然語言處理 的介紹，如果您想要了解更多 Solwen AI 資訊，或者想要免費諮詢 AI 導入評估，都可以透過下方藍色按鈕與 Solwen AI 團隊聯繫！