自然語言處理的應用

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是一個融合計算機科學、人工智慧和計算語言學的領域，專注於分析和模擬人類語言與計算機互動中的關係。亦即，自然語言處理是人機互動範疇的一部分。

NLP的歷史

自然語言處理起源於Frank Pucelik、John Grinder和Richard Bandler對行為建模（behavioral modelling）的研究，他們主要分析Satir、Perls和Erickson的著作和錄音。當時Bandler是心理學學生，而Grinder則是加州大學的副教授。最初的研究由Brandler和Pucelik開始，後來Grinder也加入了這個團隊。他們首個NLP研究聚焦於分析Virginia Satir和Fritz Perls的作品及其成功率。

NLP的發展

早期的語言研究計算方法主要著重於語言結構分析的自動化，以及發展基本技術如機器翻譯、語音識別和語音合成。現今的研究者精益求精，並將這些技術運用於現實世界的應用中，創造如語音對話系統和語音翻譯引擎，從社交媒體挖掘健康或財務資訊，並識別產品和服務的情感和情緒。

自然語言處理的應用

作為語法檢查軟體、寫作平台或關鍵字研究工具的增強功能。
提供更好的人機界面，能將自然語言轉換為計算機語言，並反之亦然。例如，旅行社可以利用自然語言系統預定機票，視障者可以利用語音識別與計算機互動。
作為語言翻譯程序的附加功能，能夠從一種人類語言翻譯到另一種，如從英語翻譯到義大利語。NLP可以提供初步翻譯，從而減少人類翻譯的時間。
能夠理解和處理人類語言的計算機，能將大量資訊（如電子書或網站），轉換為結構化數據，並存儲於大型數據庫中。

NLP技術的不同之處

某公司的專利NLP技術基於編譯一個理解並提取網站和資訊庫中真實知識的大數據庫，模仿人類的思維方式。通過讓全球的人們以現實生活中的情境貢獻數據庫，使機器學習技術得以更加智能，從而分析各地區的趨勢和模式。

某公司提供的文本分析API能夠像人類一樣理解和關聯詞語。目前，他們的API被搜尋引擎、在線電子商務網站，和其他開發軟體進行文本分析和分類的開發者所使用。此外，他們還提供與寫作、搜尋和學習相關的消費者產品，全面展示其API的強大。