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由於AI的風潮，加上年輕人的不講武德，現在AI的應用已經如潮水般淹沒我們的日常生活。為了展現大叔們的專業，如果我們能夠在一群年輕人面前用一分鐘講清楚什麼是自然語言處理 NLP (不是PLP，PLP是另一種高階職場生存技能)，相信一定能一個move回來場面我hold住。
1. 什麼是自然語言處理 (NLP)？
自然語言處理 (NLP) 是一門讓電腦能夠理解、解釋和生成人類語言的技術。簡而言之，就是我們講的幹話，也要讓電腦能夠了解，並且強迫電腦也用幹話回答我們。NLP 在各種 AI 應用中具有極高的實用價值，特別是處理非結構化文本。就是大叔們喝醉酒常用的文法：「嘎林北，ㄟ必魯，撒過來。」NLP 的核心任務是在非結構化數據(錯亂文法)和結構化數據(電腦看得懂的話)之間進行轉換。
2. NLP 的兩個主要方向
NLP 主要分為兩個方向：
- 自然語言理解 (NLU – Natural Language Understanding)：將非結構化文本轉換為結構化數據。這是本次講座的重點。
- 自然語言生成 (NLG – Natural Language Generation)：將結構化數據轉換為非結構化文本。
可以講出這兩個名詞已經PR78 了!
3. NLP 的主要應用案例
NLP 在多個領域有廣泛應用，例如：
- 機器翻譯 (Machine Translation)：大叔們應該都還記得以前的翻譯句子文法都怪怪的(我不是指打妹那種)，現在的AI翻譯已經很通順了。
- 虛擬助理與聊天機器人 (Virtual Assistants and Chatbots)：1. 虛擬助理（如 Siri、Alexa）：接收人類語音指令並執行相應動作。但Siri就像你老闆，你問A，他們會回答B，而且都覺得自己是對的。2. 聊天機器人：處理書面語言，通過決策樹實現自動回應和互動。
- 情感分析 (Sentiment Analysis)：分析文本（如電子郵件、產品評論）來判斷你是不是耐心到極限準備發飆了，這時候立刻轉真人客服。
- 垃圾郵件檢測 (Spam Detection)：詐騙風行，幫你看出假的釣魚簡訊或郵件。希望可以幫一些台灣的阿公阿嬤們省點養老金。
4. NLP 的工作原理：「工具箱」
接下來已經進階到PR99 高階版，如果看不懂現在可以返回鍵離開，備而不用因為講錯有點丟臉，最好找到一個有老闆跟下屬在，而且小抄在旁邊的場合再發揮這一段。
NLP 並非單一演算法，而是一個由多種工具組成的「工具箱」，可以應用這些工具來解決上述用例。NLP 的輸入通常是原始的非結構化文本（書面文本或經語音轉文本技術轉換的語音）。處理過程涉及以下關鍵步驟：
範例：「i hate my job and my fucking boss」會被分成八個詞元。
2. Stemming (詞幹提取)：從單詞中移除詞綴（前綴和後綴），以提取詞的「詞幹」。
範例：「running」、「runs」和「ran」的詞幹都是「run」。
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3. Lemmatization (詞形還原)：比詞幹提取更複雜，它透過字典定義來學習詞彙的含義，從而推導出其「詞根」或「原形」(lemma)。
範例：「better」的原形是「good」（其詞幹是「bet」）。這顯示了詞形還原與詞幹提取的重要區別。
4. Part-of-Speech Tagging (詞性標註)：根據詞元在句子中的上下文來判斷其詞性（例如動詞、名詞）。
範例：在「I’m going to play the fool. 林北要來裝傻」中，「play」是動詞；在「this is a child’s play. 這真是靠北簡單」中，「play」是名詞。
5. Named Entity Recognition (命名實體識別)：識別文本中具有特定意義的實體，並將其分類。不要說機器了，我也覺得聽力的罩門是特定意義的名詞，每次從這個名詞後面開始就全部聽不懂。範例：「Arizona」的實體類別是「美國州」，而「Ralph」的實體類別是「人名」。
這些工具組單字冷門又難記，小抄截圖放手機，必要時再拿來唬爛就可以了。