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技術論壇

主題:如何運用自然語言技術來提高工作生產力呢?

2020/05/04shuechang886

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自然語言類 NLPAI

現在自然語言運算(NLP)的技術愈來愈成熟,身為企業主,想了解如何運用針對文字及語音辨識的NLP技術來提高工作生產力呢?


4則留言

2020/05/04omnixri

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目前自然語言處理(NLP)技術已非常成熟,各大平台多半都有提供相關API可直接呼叫,包括訓練及執行,讓開發者及應用端都能專注在實務應用上,原則上從語音到文字,文字內容意圖分析及語義理解,進而產生對話文字及將文字轉成語音都在其範圍,以下就簡單列出各大平台提供的相關服務給大家參考。

Google GCP 有提供語言部份,包括自然語言處理(含分類、情緒、語法分析)、文字翻譯,另外在對話部份,包括語音轉文字、文字轉語音、跨平台對話介面等服務。
https://cloud.google.com/products/ai/?hl=zh-tw#tab2
https://cloud.google.com/products/ai/?hl=zh-tw#tab3

Microsoft Azure有提供語言類部份,包括語言理解、問答對照、文字分析、翻譯文字,而語音類部份則包括語音服務、語者辨識等服務。
https://docs.microsoft.com/zh-tw/azure/cognitive-services/

Amazon AWS則有提供Lex語音及文字聊天機器人、Polly文字轉語音、Textract文件中擷取文字、Translate翻譯、Transcribe自動語音辨識等服務。
https://aws.amazon.com/tw/machine-learning/ai-services/

 


2020/05/04omnixri

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從去(2019)年第一梯次自然語言部份出題來看多半集中在「語音客服」「語音助理」「語義理解」相關應用上,以下就簡單說明一下。從這些案例或許可以讓大家更有想法,如何應用在自己的應用上。


*語音客服:

一般來說客服所需詢答的項目是屬於有限的,多半是預約、訂購、物流、資訊詢問等,通常可事前針對所有問答內容建立樹狀圖。傳統上最常見的就是電話語音客服,使用者透過不斷按鍵輸入選項來獲取所需資訊,但對老人家或沒有耐心的客人是很不便利地。因此近年來已開始有大量線上客服改成人工智慧自動應答的方式,客戶可透過語音或文字輸入口語化(自然語言)查詢內容,不須一層一層進入指定問題範圍,只需透過系統進行「語意(意圖)分析」自動對照到已安排好的問答內容上,就能快速得到文字或語音輸出,可大幅節省顧客時間及客服人力。


 出題案例:

  • 【童庭社會福利慈善事業基金會】 服務型虛擬機器人:建立語音機器人回答常見問題。 
  • 【福摩沙文化事業】 自動回覆客服機器人:自動回覆客服機器人。 
  • 【台灣楓康超市】 語音互動機器人:語音機器人。 
  • 【益欣資訊】 應用於連鎖品牌餐廳之語音機器人聯合訂位系統:透過語音機器人協助訂位並導引至有空位分店。 
  • 【天氣風險管理開發】智慧天氣問答機器人:協助建立生活化自然語料查詢天氣。 
  • 【祥泰綠色科技】廢水處理與水回收系統生物診斷技術應用大數據AI分析:利用顯微影像進行水質分析並結合語音機器人完成客服。 


*語音助理: 

不同於「語音客服」有參考題目及答案,語音助理更接近管家作用,可提供更生活化的對話及協助執行各種平台提供的行動服務,如家電控制、電商採購、資料查詢等,更進一步還可搭配「推薦系統」達到更貼心及個人化的服務。這項技術必須結合語音變文字、語義理解及文字變語音(語音合成)等技術才能完成服務,而由於技術門檻較高,訓練資料集不易取得,或者資料集過於龐大,因此常會整合各大廠提供的雲端語音服務。 


出題案例:

  •  【天鎏科技】 AI語音互動電子看板:虛擬語音(影像)助理(店員)協助介紹、推薦餐廳產品。 
  • 【旭智科技】 新手爸媽的1010天-自然語言辨識:透過語音機器人協助新手爸媽解決嬰幼兒問題。 


*語義理解: (Intention Understanding)

「語音客服」或「語音助理」通常只需分析一句話即可,但想了解一段話或一篇文章想傳達的內容或含義時就必須透過「語義理解」技術來完成。實務上大家更關心的是如何從社群輿論或新聞媒體中提取出重要關鍵字,進而能搭配「推薦系統」達成更多交易或增加客群黏著度。此類技術有部份可用傳統「資料探勘」方式來找出最常出現字詞(關鍵字)及之間關連,不須動用到機器學習或深度學習技術。至於要採取那種解決方式就看出題方及解題方各自的需求及技術能力了。

出題案例:

  • 【龍騰文化】 以關聯資源和題目的資料結構基礎,建立可自主的適應性深度教學和學習框架:提供老師及學生學習資源推薦系統。 
  • 【政治大學員生消費合作社】 運用網路輿論進行商品口碑分析:透過網路輿論分析熱銷團隊商品並協助自動化。 
  • 【通騰導航】 利用AI文字探勘技術挖掘社群媒體中的地理資訊:從社群訊息探勘出地圖需要更新資訊。 
  • 【七法股份有限公司】 裁判文書段落分段分類器:從裁判文書中自動分段。 
  • 【七法股份有限公司】 中文法學資料分詞器:透過分析大量判決資料建立中文法學分詞模型。 
  • 【七法股份有限公司】 中文法學資料新詞識別機制:透過分析大量判決資料自動建立中文法學新詞。 
  • 【三立電視】 新聞內容語意分析,萃取新聞關鍵字:透過新聞內容分類並提取關鍵詞。 
  • 【三立電視】 自動化分類與關鍵字推薦:分析新聞內容進行分類及關鍵字提取。 
  • 【鈊保資訊】 GDPR的自動分析系統:透過文字查找文件中是否有個人資料。 
  • 【鈊保資訊】特殊網站搜尋系統:透過文字分析是否為成人網站內容。

 


2020/05/05laisan86

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還記得我2018年的時候曾經開過自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)這方面的Python課程, 不過當時人不算多, 可能是當時那部份還不算非常重視啦~

但隨著NLP的套件、技術越來越成熟, 好比Python下我們常用的NLTK這套就可以直接拿來作NLP開發, 因此現在很多的軟體服務就開始仰賴NLP了! 舉例 : 搜尋引擎Google本身就是

還有像是電子郵件、簡訊...等的過濾, 或諸如新聞文章中關鍵字與提要的自動彙整, 好讓使用者能夠輕鬆找到自己想看的內容, 其實也是NLP的應用之一, 因為NLP的基本原理, 就是讓機器把我們人類輸入的語言變成具有代表含意的符號和關係, 然後再根據我們人類指定的目的進行處理

 


2020/05/05laisan86

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如果真的對於NLP這方面有興趣的人, 我個人建議不妨可以自己實作看看! 好比說現在智慧音箱能幫忙控制家電用品, 還可以用合成人聲與你對話, 就是一種NLP應用. 如果真要自己做, 其實也沒那麼難! 像是這個 https://www.youtube.com/watch?v=ZM_-7LldXTs

但無論如何別想得太複雜了, 畢竟NLP的立意, 就是希望機器能直接理解我們人類的語言表達, 這樣一來操作機器就不用太專業的技術, 甚至機器就能根據我們表達的涵義自動去執行我們要的工作, 這樣想就簡單多了!

 


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