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title: 機器懂人類的語言！？探索不同解法的自然語言處理( NLP )

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# 機器懂人類的語言！？探索不同解法的自然語言處理( NLP )
  
    這次了解到自然語言處理是怎麼運作的，還有就是比起以往人工制定的規則和深度學習的差別，對於老師和iot team在做的事比較了解了。
    
    人工訂定規則 vs. 深度學習方法
    人工：規則衝突問題、維護成本高
    深度：需要大量資料、沒有明確規則
    
    NLP 類神經網路模型
    基於類神經網路的深度學習模型: 
    Word2vec: 通過學習文本的用詞方式來表示詞的語義信息
    詞向量 (Word embedding)，將詞轉換為可訓練的向量

    Attention
    透過 attention 機制，模型可以更容易理解兩個句子之間詞與詞的關聯，因此在翻譯任務中，即使兩個語言的詞彙順序不同，模型也能找到相對應的關係。
    
    什麼叫「專家」?專家看得出「眉角」!
    1.在素人的眼裡,一切都是隨機而混亂的
    2.因此需要大量的經驗和被指正錯誤來學習
    3.在專家的眼裡,一切都是有結構、有條理可循
    4.只要小量資料,就能見招拆招,一一破解
    
    事實求是,NLP AI 應用到底怎麼落地?
    1.用對 NLP 工具,找對領域專家
    2.使用領域資料 (而非通用型的大數據集)
    3.針對業務應用目標,打造 Hybrid 系統
     
