自然語言處理
自然語言處理（Natural Language Processing），簡稱NLP，是人工智慧最為主流的一種應用，目的是讓電腦能夠理解，甚至是生成出人類所使用的語言。在初期時，其執行方法都是透過工程師，將一堆規則編程進自然語言處理的程序當中，例如利用文法、詞性、以及單詞的種類等來建立一整個決策樹，也就是一連串的「如果… 那麼…」來協助當時的程序理解語言。而隨著處理器效能的提升、運算速度的增加，以及機器學習演算法的進步，也開始將許多AI技術，帶進自然語言處理之中。
近期最大的突破為深度學習進步所進一步驅動的BERT模型，也就是「轉譯器的雙向編碼表述」。BERT不同於以往以單向的方式，也就是從左到右或是右到左的去處理字詞，反之，BERT透過雙向的字詞處理以及訓練模型，以更好的理解文本的上下文。 其成績評估的正確性達到86.7%，問答更是達到了93.2，相較於前一代的模型，均有極大幅度的成長。
現NLP已在各領域大幅採用，保險業者可用NLP模型去自動化核保的過程、法律事務所可以利用NLP去處理需要檢閱的龐大資料、消費品公司可利用NLP驅動的社群監控以更好的掌握消費回饋、同時也可以利用NLP去生成真人的語音協助用戶訂餐廳等。有效的應用自然語言處理技術，業者不僅可以通過它去自動化許多業務流程、豐富消費體驗、業者更是能思考如何利用NLP技術的本質，去研發許多創新的商業應用。
當我們更理解人是怎麼思考的，人工智能就會更加強大，讓未來科技成為可行。對於企業來說，我們可以將 NLP 所提供的價值層面分為三項，一為運營上的效率以及成本的降低，二為顧客流程及體驗的優化，最後是不同產業透過 NLP 驅動的商業模式。其應用場景有聊天機器人、情感分析、智能助理、文件處理等。未來還會自動生成語言、文字，做到全理解、全溝通，全通透。
