對電腦而言，語言是一個缺乏正式規則且十分複雜的事物。但隨著人類越來越依賴以人工智慧 (AI) 技術，自然語言處理 (NLP) 也隨之發展，在我們日常生活中，其實早已經有許多利用 NLP 的應用例子。
聊天機器人
在過去，企業為了解決客戶的問題，必須由專人全天候待命，不僅消耗人力成本，也必須承擔龐大的客戶量及資訊量，客服人員是第一線影響客戶體驗的關鍵要素之一。
而現今聊天機器人逐漸成為主流，有越來越多企業利用聊天機器人提供客戶全天候的即時服務，也能提供客戶更精確的資訊與個人化的服務。而聊天機器人就是利用 NLP 技術，來理解客戶的提問，並且給予客戶準確的回覆。
電子郵件篩選
篩選電子郵件是 NLP 最初、也是最基本的應用之一。以前你是否也有收到許多垃圾郵件的困擾呢？應用 NLP 的技術，找出垃圾郵件中常出現的關鍵字詞，將其判斷為垃圾郵件丟入垃圾桶裡，免除你花時間清理郵件，或遭受到惡意郵件的攻擊。
現在的 Gmail ，也是應用 NLP 的方式，先幫你把郵件分為主要郵件、社交網路及促銷內容，讓你可以快速的檢視重要的電子郵件。
智能助理
如果你使用 iPhone 手機，你是否也常常向你的 iPhone 說「嘿 Siri 」，讓 Siri 幫你導航、播放音樂或是搜尋任何關鍵字等功能呢？
除了 Apple 的 Siri 之外，其實世界上活躍的各家科技相關企業都有自己的智能助理，例如： Google Assistant、Microsoft 的 Cortana 或是 Amazon 的 Alexa 等等，都是現在科技產業主流的智能助理。
而這些智能助理能夠聽得懂我們的提問，並回答出越來越人性化的答案，也是利用 NLP 技術不斷改善，提供我們個人化的資訊。
搜尋引擎
搜尋引擎也是利用 NLP 根據類似的搜尋行為或使用者意圖顯示相關的結果，例如當你在 Google 搜尋引擎欄位輸入文字時，它就會預測出哪些熱門搜尋是你可能想查詢的。
不只是文字，你在 Google 上輸入航班編號即取得航班狀態、輸入數學算式出現計算機，或是輸入電影名稱，就會出現電影預告、介紹，甚至連結到各演員的頁面。這些搜尋結果都是透過 NLP 查詢其關聯，並提供實用的結果。
語言翻譯
許多語言在語句結構上的順序或組成差異甚大，不過利用 NLP 技術經過長時間的訓練，目前的機器翻譯已經越來越準確。
你可以嘗試看看，利用 Google translate 或韓國的 papago translate 等翻譯機器，輸入一句你想翻譯的句子，過幾個月後再重新讓它翻譯一次相同的句子，或許它會增進翻譯功能，出現不一樣的結果。翻譯機器使語句更加精確、順暢，這就是利用 NLP 技術不斷讓翻譯結果優化的例子。
不過即使機器翻譯的準確率越達越高，還是無法完全取代人類的翻譯技能，因為有些句子中所包含的情感或隱含的寓意，機器不見得有辦法學習。因此，現今主要透過機器翻譯及人工翻譯並行，利用機器減少人工翻譯的時間，利用人工翻譯調整機器表達不出來的情感與含義。
以上是自然語言處理 (NLP) 在我們日常生活中常見的幾種應用方式，有沒有覺得 NLP 與我們更貼近了呢？接下來我們就再更深入地看看 NLP 的相關技術吧！
