文字、語言是生活中不可或缺的一部分，而隨著網路時代的開始，我們更多的活動轉往網路、手機中，而最常見的媒介就是文字(語言)了，不論是新聞、個人心得、心情分享、論文等等，都是透過文字來表達想法。而這麼多的內容，電腦是如何呈現出我們感興趣的內容呢？那首先就是需要讓電腦能夠去解讀、使用文字這種非結構化資料，這就是 NLP (自然語言處理)的基礎概念。
目錄
- 什麼是 NLP？
- NLP 現今發展
- NLP 的挑戰
- NLP 應用以及未來？
- 參考
什麼是 NLP？
根據 Google Cloud 的定義：「自然語言處理 (NLP) 是人工智慧的分支領域，使用機器學習技術來處理及解讀文字和資料。自然語言辨識和自然語言產生均為 NLP 的類型。」其實不全然，因為Google Cloud的定義更偏向於自身的產品面，而現今潮流的確是以機器學習為主的方式去處理，但過往是以人工制定規則去處理，而非現今透過從資料中學習的機器學習方法。因此，簡單來說，用什麼方法不重要，只要可以讓電腦理解、處理、解讀文字資料進而去應用(如找出相似文章、判斷文章類別等等)，都屬於 NLP 的範疇。
NLP 現今發展
NLP 大約是從 1950 年代開始發展，當時著名的就是 IBM 的自動翻譯，此時是規則式的方法，但整體發展不如預期，因為語言的複雜超乎想像，難以透過人工制定規則方式讓電腦去完善的處理。直到1980年代，NLP 引進了機器學習方法，NLP 開始慢慢好轉，主要也是因為計算能力的提升、資料量提升以及主流語言學方式處理的式微(也就是規則式)。直到近代，深度學習方法開始進駐並後續幾乎統治了 NLP 領域，像是2018年BERT 當時統治了大部分的 SOTA 。
NLP 的挑戰
早期 NLP 的挑戰在於規則過多難以制定
因為日常使用的語言有時候不符合語言規則，但我們仍然可以解讀，但在程式上可能就不符規則導致大量額外規則的出現，導致系統越來越複雜，成效也不佳。
現今 NLP 模型越來越大
隨著深度學習方法引入，各式 NLP 任務(機器翻譯、文章縮減、分類等等)效果都顯著提升，但是基本上深度學習方法依賴於預訓練一個巨大的統計語言模型，越來越變成硬體、資料、運算量的軍備競賽，最著名的就是2020 的GPT-3，有1,750億個參數，只有少數公司有能力去真正使用。
NLP 應用以及未來？
最常見的應用應該就是大家熟知的搜尋引擎了，像是 Google Search 總是可以搜尋到與輸入詞(query)相關的內容，裡面就有大量的 NLP 應用，如語意相似性、字詞比對。這邊也推薦大家如果對搜尋引擎的 NLP 應用，可以看 2021 — Deep Natural Language Processing for LinkedIn Search Systems 去了解，才會發現我們日常非常直覺使用的搜尋引擎，其實蘊含大量開發者的創意以及巧思。現今也越來越多文字資料與圖片資料的結合，如 Open AI 的 DALL- E 2，發展更多 NLP 的可能性。也讓我們拭目以待，NLP 的發展吧！
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參考
- 什麼是自然語言處理？| Google Cloud
- 自然語言處理 — 維基百科
- 喬治城-IBM實驗 — 維基百科
- 統計語言模型 — 維基百科
- BERT — 維基百科
- 2021 — Deep Natural Language Processing for LinkedIn Search Systems
- iThome — OpenAI發表新版文字轉圖像模型DALL-E 2
