自然語言處理(NLP)_介紹

 自然語言處理(NLP)

人工智慧(from:維基百科)：「自然語言處理探討如何處理及運用自然語言，自然語言認知則是指讓電腦『懂』人類的語言。自然語言生成系統把電腦資料轉化為自然語言。自然語言理解系統把自然語言轉化為電腦程式更易於處理的形式。」

自然語言處理有以下幾個主要研究課題：

1. 語音辨識 (Speech to Text) / 文字朗讀 (Text to Speech)
2. 詞性標註 (Part-of-Speech Tagging, 簡稱POS Tagging)
3. 自然語言生成 (Natural Language Generation)
4. 主題模型 (Topic Model) / 文字分類 (Text Categorization)
5. 資訊檢索 (Information Retrieval)
6. 命名實體辨識 (Named Entity Recognition)
7. 資訊抽取 (Information Extraction)
8. 問答系統 (Question Answering)
9. 機器翻譯 (Machine Translation)

會進入兩大主題：資訊檢索(Information Retrieval)和自然語言生成(Natural Language Generation)。

• 資訊檢索 : 以一個搜尋引擎開發的背景、概念、演算法及實作，帶大家認識我們常用的搜尋引擎背後的運作方式。
• 自然語言生成 : 以一個英文猜字遊戲為例，帶大家寫一個猜字AI，並通過平滑(smoothing)帶大家逐步改良這個AI。