近年來，自然語言處理（NLP）技術發展迅速，已成為企業提升效率和決策能力的重要工具。從詞嵌入技術如 Word2Vec，到根據 Transformer 架構的深度學習模型如 BERT，NLP 技術的應用範圍涵蓋客戶服務自動化、文字分析、情感監控等多個領域。透過整合 NLP 與機器學習、深度學習等技術，企業能更有效地處理和分析大量文字資料，進而最佳化業務流程並做出更明智的決策。
企業級自然語言處理的實踐與應用
自然語言處理的基礎與進階技術
在當今的企業環境中，自然語言處理（NLP）扮演著越來越重要的角色。NLP 不僅僅是讓機器理解人類語言，更是讓機器能夠有效地處理、分析和生成自然語言，從而為企業帶來實際的價值。
NLP 的基本任務與技術
NLP 的基本任務包括文字分類別、命名實體識別（NER）、情感分析等。這些任務的完成依賴於多種技術，如詞嵌入（Word Embeddings）、迴圈神經網路（RNNs）、長短期記憶網路（LSTMs）等。
詞嵌入：讓機器理解文字
詞嵌入技術，如 Word2Vec 和 GloVe，能夠將文字轉換為機器能夠理解的向量形式。這種技術使得文字之間的語義關係能夠被量化，從而為下游的 NLP 任務提供基礎。
from gensim.models import Word2Vec
# 示例：使用 Word2Vec 進行詞嵌入
sentences = [["I", "love", "NLP"], ["NLP", "is", "awesome"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)
vector = model.wv['NLP']
print(vector)
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何使用 Word2Vec 模型將文字轉換為向量。首先，我們匯入了 Word2Vec 類別並準備了一個包含兩個句子的列表。然後，我們初始化了 Word2Vec 模型，設定向量維度為 100，視窗大小為 5，並指定最小出現次數為 1。最後，我們檢索了「NLP」這個詞的向量表示並列印出來。
深度學習在 NLP 中的應用
深度學習技術，尤其是根據 Transformer 的架構，如 BERT 和 RoBERTa，已經在 NLP 領域取得了巨大的成功。這些模型透過在大規模語料函式庫上進行預訓練，能夠學習到豐富的語言表示，從而在各種 NLP 任務上取得優異的表現。
Transformer 與 BERT
Transformer 架構的提出顛覆了傳統的序列模型（如 RNN 和 LSTM），它透過自注意力機制有效地處理了序列資料中的長距離依賴問題。BERT 則是在 Transformer 基礎上發展出來的預訓練語言模型，它透過掩碼語言模型和下一句預測任務進行預訓練，能夠捕捉到豐富的語義資訊。
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 示例：使用 BERT 進行文字表示
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
input_ids = tokenizer.encode("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model(input_ids)
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_state.shape)
內容解密：
這段程式碼演示瞭如何使用 BERT 模型取得文字的表示。首先，我們匯入了必要的類別並載入了預訓練的 BERT 分詞器和模型。然後，我們對輸入文字「Hello, world!」進行編碼，並將其輸入到 BERT 模型中。最後，我們取得了模型的最後一層隱藏狀態並列印了其形狀。
NLP 在企業中的實際應用
在企業環境中，NLP 可以被應用於多個場景，如客戶服務自動化、文字分析、情感監控等。透過結合 NLP 和其他技術，如機器學習和深度學習，企業能夠更有效地處理和分析大量的文字資料，從而做出更好的決策。
自動化客戶服務
NLP 可以用於構建自動化的客戶服務系統，透過理解客戶的問題並給出適當的回應，從而提高客戶滿意度並降低人力成本。
自然語言處理的革新與實踐
在日常工作中，我們經常處理數值資料，無論是使用Microsoft Excel等試算表程式，還是Jupyter Notebook等程式設計環境。當處理數值時，我們將繁重的計算工作交給電腦。電腦在數值運算方面快速且精確，而人類的大腦則容易陷入困境。例如，當被要求計算$24 \times 36 \times 48$時，人類會毫不猶豫地拿出計算器或電腦，讓機器完成繁重的工作。
然而，在分析文字資料時，這些強大的數值運算機器卻表現不佳。長期以來，人類使用電腦進行數值運算，但依賴人類大腦來分析包含文字的檔案。直到最近，這種無法處理文字的限制才開始改變。機器現在能夠以過去被認為是神奇的方式處理文字和音訊。
自然語言處理的應使用案例項
在日常生活中，我們越來越依賴電腦來分析和理解文字資料。以下是一些例子：
- Google搜尋：搜尋整個網路並提供相關的搜尋結果。
- Google Gmail：在撰寫電子郵件時自動補全句子。
- Google翻譯：將文字和音訊從一種語言轉換為另一種語言。
- 語音助手（如Amazon Alexa、Apple Siri、Google Assistant、Microsoft Cortana）：透過語音命令控制家居裝置。
- 客戶服務聊天機器人：詢問與帳戶相關的問題並獲得（大多數合理的）答案。
這些技術已經逐漸且無縫地融入我們的日常生活，以至於我們幾乎忘記了自己每天都在使用它們。機器能夠處理文字資料的故事才剛剛開始。在過去幾年中，該領域取得了顯著的進展，並且隨著時間的推移，我們將看到電腦能夠處理更多過去只有人類才能完成的工作。
為什麼要閱讀這本文？
自然語言處理（NLP）是目前人工智慧領域中最熱門的話題之一。多年來，NLP一直落後於其他深度學習領域，如電腦視覺，但最近才獲得主流的關注。儘管Google、Facebook和OpenAI等公司已經開源了大型預訓練語言模型，使NLP變得更加容易，但許多組織仍然難以開發和佈署NLP應用程式。本文作為一本實用，幫助讀者快速學習該領域。
本文適合哪些讀者？
本文並不適合完全的初學者。我們假設讀者已經對機器學習有一定的瞭解，並且熟悉Python以及NumPy、pandas和matplotlib等函式庫。
閱讀前的準備
- 若需要複習Python，請存取官方Python網站。
- 若需要複習Jupyter Notebook，請存取官方Jupyter網站。
- 若需要複習大學程度的微積分、線性代數、機率論和統計學，請閱讀Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著的《深度學習》（Deep Learning，MIT出版社）的第一部分。
- 若需要複習機器學習，請閱讀Jerome H. Friedman、Robert Tibshirani和Trevor Hastie所著的《統計學習要素》（The Elements of Statistical Learning，Springer）。
本文的主要內容
如果您具備機器學習的基本到中級理解，並具有Python的程式設計經驗，本文將教您如何在您的組織中構建和佈署真實世界的NLP應用程式。我們將引導您完成整個過程，而不會陷入理論的泥潭。
閱讀本文並親自實踐後，您應該能夠完成以下任務：
內容解密：
- 構建NLP應用程式：瞭解如何從頭開始構建NLP應用程式，包括資料預處理、模型選擇和訓練。
- 佈署NLP模型：學習如何將訓練好的NLP模型佈署到生產環境中，包括使用適當的框架和工具。
- 應用NLP解決實際問題：能夠利用NLP技術解決組織中的實際問題，如文字分類別、命名實體識別等。
# 示例程式碼：使用spaCy進行命名實體識別
import spacy
# 載入英文模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 處理文字
text = "Apple is looking to buy U.K. startup for $1 billion"
doc = nlp(text)
# 提取命名實體
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
內容解密：
上述程式碼展示瞭如何使用spaCy函式庫進行命名實體識別（NER）。首先，我們載入了英文模型en_core_web_sm。然後，我們對給定的文字進行處理，並提取其中的命名實體。最後，我們列印預出每個實體的文字及其對應的標籤。
應用自然語言處理於企業環境
深入理解NLP技術
本文旨在提供讀者對於自然語言處理（NLP）技術的深入理解，並學習相關工具與技術，以解決實際問題。主要目標包括：
- 瞭解最先進的NLP模型工作原理
- 學習當前最流行的NLP框架與工具
- 執行文字分類別、語義搜尋和閱讀理解等NLP任務
- 利用根據Transformer的模型和遷移學習等技術解決問題
- 開發效能卓越的NLP模型，並將其佈署至生產環境，監控並維護其效能
- 使用Python和PyTorch實作一系列NLP演算法
本文架構
本文分為三大部分：
第一部分（第1-3章）
- 提供NLP的歷史、應用和預訓練模型的概述
- 介紹如何使用預訓練模型進行遷移學習，以快速解決實際問題
第二部分（第4-8章）
- 詳細探討NLP的底層細節，包括文字預處理、標記化和詞嵌入
- 介紹當前最有效的NLP建模方法，如Transformer、注意力機制、RNN、LSTM和GRU
- 闡述2018年NLP領域的重要突破——大型預訓練語言模型的出現
第三部分（第9-11章）
- 重點介紹如何將開發的NLP模型投入生產環境，以創造實際價值
- 討論當前可用的工具，並分享作者對這些工具的看法
- 涵蓋一些與NLP相關但不直接相關的特殊主題
本文特色與資源
本文採用實作導向的方式，除了介紹理論外，更著重於將NLP技術應用於解決實際問題。相關資料集和程式碼可於GitHub倉函式庫中以Jupyter Notebook的形式取得。
使用程式碼示例
本文提供的程式碼示例允許讀者在程式和檔案中使用，無需取得許可，除非大量參照。參照本文內容時，建議提供出處，包括標題、作者、出版社和ISBN。
本文內容解密：
本文的目標是為讀者提供開發NLP直覺所需的概念和工具，並透過實踐方式，引入理論但主要集中在應用自然語言技術解決實際問題。讀者將能夠建立真實世界的應用，並在閱讀過程中執行實驗，以熟悉實作所呈現的思想。
致謝
我們要特別感謝我們的編輯，在整個過程中幫助我們按時完成任務。
特別感謝 Jeremy Howard 提供了寶貴的建議，並分享了 FastDoc 的原始碼，這是一個將 Jupyter Notebooks 轉換為 AsciiDoc 的強大工具，我們在開發過程中使用了它。他與 Rachel Thomas、Sylvain Gugger、Zach Mueller、Hamel Husain 和許多 fastai 貢獻者一起，使深度學習變得更容易接觸和實用，這對這本文來說是一個巨大的啟發。
我們的製作編輯 Deborah Baker 和內容服務經理 Kristen Brown，在 Kim Cofer、David Futato、Karen Montgomery、Kate Dullea 以及 Piper Editorial Consulting, LLC 和 nSight, Inc. 的團隊的幫助下，將這本文打磨成最終的形式。他們使寫作過程的最後階段變得輕鬆。
特別感謝 Artiom Tarasiuk、Victor Borges 和 Benjamin Muskalla 花費了無數的時間閱讀和審閱這本文，並提供了關鍵的反饋。我們非常感謝他們的友誼和慷慨，讓這個專案變成了今天的樣子。
Ajay 的致謝
首先，我要感謝我的父母 Uppili 和 Hema，他們在疫情期間不知疲倦地支援我，還有我的妹妹 Anika，我對她充滿了希望。
還有很多人我要感謝。Gayathri Srinivasan，她多年來一直指導我，並給了我第一次接觸超級電腦的機會，讓我瞭解到機器可以學習。Ganesan Narayanaswamy，透過 OpenPOWER Foundation 提供計算資源和基礎設施來支援我的研究。Diganta Misra、Trikay Nalamada、Himanshu Arora 以及我在 Landskape 的其他合作者，我們花了無數的時間進行實驗，並在凌晨 2 點討論注意力機制，這些都源於我們對深度學習的共同熱情和對研究社群的貢獻。他們對這本文和我的工作的鼓勵和熱情是非常寶貴的。
Ankur 的致謝
我很幸運能成為一個非常慷慨和支援我的家庭的一員，我的一切都歸功於他們。我要感謝我的父母 Amrat 和 Ila，多年來的犧牲和投資於我的教育；如果沒有他們，我就不會在今天做我所做的事情。我要感謝我的妹妹 Bhavini 和我的哥哥 Jigar，總是支援我。同時，我非常感謝我的女朋友 Maria Koval 和我們的金毛獵犬 Brody，他們耐心地忍受了我許多個晚上的寫作和程式設計。謝謝！
我還要感謝我在 Glean 的共同創始人 Howard Katzenberg 和 Alexander Jia，以及我在 Mellow 的共同創始人 Nate Collins，在整個寫作過程中，他們非常耐心和支援。我很幸運能有這樣優秀的朋友和同事——他們每天都給我的生活帶來快樂。
第一部分：探索 NLP 的表面
本文的第一部分涵蓋了高層次的 NLP。這是一個主觀的術語，所以為了更具體，當我們說“高層次”時，我們的意思是很少或沒有數學內容，也很少或沒有 PyTorch 程式碼。
第一章：NLP 簡介
你認為你的電腦可以做什麼？顯示電子郵件？編輯一些檔案？開啟一個 Excel 表格？
但如果我們告訴你，你的電腦可以閱讀：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
classifier('I am reading the greatest NLP book ever!')
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9996862411499023}]
並寫作：
text_generator = pipeline("text-generation")
text_generator("Welcome to the ", max_length=5, do_sample=False)
並且，最令人印象深刻的是，理解：
nlp = pipeline("question-answering")
context = """
Natural language processing (NLP) is a subfield of linguistics,
computer science, and artificial intelligence concerned with the
interactions between computers and human language, in particular
how to program computers to process and analyze large amounts of
natural language data. The result is a computer capable of
"understanding" the contents of documents, including the contextual
nuances of the language within them. The technology can then accurately
extract information and insights contained in the documents as well
as categorize and organize the documents themselves.
"""
nlp(question="What is NLP?", context=context)
{'score': 0.9869255423545837,
'start': 1,
'end': 28,
'answer': 'Natural language processing'}
內容解密：
from transformers import pipeline：從 Hugging Face 的 Transformers 函式庫中匯入pipeline函式，用於簡化 NLP 任務的執行。classifier = pipeline('sentiment-analysis')：建立一個情感分析的 pipeline，用於判斷文字的情感傾向（正面或負面）。classifier('I am reading the greatest NLP book ever!')：將給定的文字輸入情感分析模型，輸出結果為正面的情感，信心分數約為 0.9997，表示高度正面。text_generator = pipeline("text-generation")：建立一個文字生成的 pipeline，用於根據給定的起始文字生成後續內容。text_generator("Welcome to the ", max_length=5, do_sample=False)：根據起始文字 “Welcome to the " 生成後續文字，限制最大長度為 5 個 token，並且不使用抽樣方法（即貪婪解碼）。nlp = pipeline("question-answering")：建立一個問答系統的 pipeline，用於根據提供的上下文回答問題。nlp(question="What is NLP?", context=context)：根據給定的上下文回答問題 “What is NLP?"，輸出結果為 “Natural language processing”，並給出相關的分數、起始位置和結束位置。
曾經被認為是未來幻想的技術，現在不僅已經實作，而且任何擁有電腦和網路連線的人都可以輕易取得。理解和交流自然語言的能力，是人類在存在過程中發展出來的最寶貴的資產之一，而現在在機器上實作這一能力已經變得實際可行。
“當然！”你會說。“技術總是在進步，我們早就有了語音辨識和 Google 翻譯！”
但即使就在五年前，“NLP”更適合出現在 TechCrunch 文章中，而不是實際的生產程式碼函式庫中。在過去三年中，我們見證了該領域的指數級增長；今天佈署在生產環境中的模型遠遠優於過去研究排行榜上的最先進模型。
但我們先別急著下結論。在探討之前，讓我們先對該領域進行一個高層次的概覽。一旦我們涵蓋了基礎知識，我們將介紹更進階的主題。我們的目標是幫助你逐步建立對 NLP 的直覺和經驗，以便在這本文的結尾，你能夠構建出為世界帶來真正價值的實際應用程式。
在本章的第一部分，我們將定義 NLP，探討該技術的一些商業應用，並回顧自 1950 年代以來該領域的發展歷程。
在第二部分，我們將介紹一個在企業中很流行的高效能 NLP 函式庫，並使用它來執行基本的 NLP 任務。這些任務雖然是基礎的，但當它們結合在一起時，卻能讓電腦以複雜的方式處理和分析自然語言資料，從而實作諸如聊天機器人和語音機器人等令人驚嘆的商業應用。
在某些方面，機器學習處理語言的過程與幼兒學習語言的方式相似——從喃喃自語和摸索詞彙開始，最終能夠完整地說出句子和段落。隨著我們在這本文中的進展，我們將在這一章所涵蓋的基本 NLP 任務上繼續構建。
什麼是 NLP？
讓我們首先定義什麼是自然語言處理。以下是維基百科對 NLP 的定義（2021 年 3 月存取）：
自然語言處理（NLP）是語言學、電腦科學、資訊工程和人工智慧的一個子領域，主要關注電腦與人類（自然）語言之間的互動，特別是如何編寫程式使電腦能夠處理和分析大量的自然語言資料。
自然語言處理中的挑戰經常涉及語音辨識、自然語言理解和自然語言生成。
內容解密：
- 定義：NLP 是跨學科領域，結合語言學、電腦科學、資訊工程和人工智慧，研究如何讓電腦理解和處理人類語言。
- 挑戰：包括語音辨識（將語音轉換為文字）、自然語言理解（理解文字含義）和自然語言生成（生成人類可理解的文字）。