如今大火的ChatGPT，得益于AIGC 背后的關鍵技術NLP（Natural LanguageProcessing，自然語言處理）得到突破。

NLP技術是一種自然語言處理技術，用于計算機中模擬人類的對話和文本理解。主要源于AI大模型化的NLP技術突破是將深度學習技術與傳統的NLP方法結合在一起，從而更好地提高NLP技術的準確性和效率。大模型化的NLP技術能夠更好地支持企業進行大規模的語料內容分析，并為企業更好地進行文本分析提供幫助。

語言是人類區別其他動物的本質特性。在所有生物中，只有人類才具有語言能力。人類的多種智能都與語言有著密切的關系。人類的邏輯思維以語言為形式，人類的絕大部分知識也是以語言文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也是人工智能的一個重要，甚至核心部分。

用自然語言與計算機進行通信，這是人們長期以來所追求的。因為它既有明顯的實際意義，同時也有重要的理論意義：人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言；人們也可通過它進一步了解人類的語言能力和智能的機制。

自然語言處理是指利用人類交流所使用的自然語言與機器進行交互通訊的技術。通過人為的對自然語言的處理，使得計算機對其能夠可讀并理解。自然語言處理的相關研究始于人類對機器翻譯的探索。雖然自然語言處理涉及語音、語法、語義、語用等多維度的操作，但簡單而言，自然語言處理的基本任務是基于本體詞典、詞頻統計、上下文語義分析等方式對待處理語料進行分詞，形成以最小詞性為單位，且富含語義的詞項單元。

自然語言理解的發展經歷了幾個階段。在20世紀60年代，隨著計算機技術的發展，自然語言處理技術也進一步提升。當時，美國國家科學基金會（NSF）成立了“自然語言處理研究計劃”，專門用于支持自然語言處理技術的研究。同時，英國也成立了“自然語言處理研究室（Natural Language Processing Research Laboratory）”，專門致力于自然語言處理技術的研究與應用。

在20世紀70年代，自然語言處理技術又迎來了一個新的發展階段。這一時期，自然語言處理技術發展到了語言學理論與計算機科學相結合的階段。其中，語義學和句法學等語言學理論成為自然語言處理技術研究的重要基礎。

在20世紀80年代，隨著人工智能技術的進一步發展，自然語言處理技術也進入了一個新的階段。這一時期，自然語言處理技術得到了廣泛應用，并取得了一系列突破性成果。例如，英國語言工程研究所（LEL）在1983年成功開發出了世界上第一個基于人工智能的翻譯系統，該系統能夠將英語翻譯成法語。

在20世紀90年代，自然語言處理技術進一步發展壯大。隨著互聯網的普及，自然語言處理技術在搜索引擎、社交媒體、客服機器人等領域得到廣泛應用。此外，自然語言處理技術還進入了深度學習階段，開始使用深度神經網絡進行語言模型的建立和訓練，從而提升自然語言處理技術的準確性和效率。如今，自然語言處理技術已經成為人工智能領域的重要組成部分，并在多個領域得到廣泛應用。

比如，醫療健康面臨的困難之一是難以獲得。打醫生辦公室電話并一直等待的情況十分常見，與索賠代表聯系可能同樣困難。通過實施 NLP來訓練聊天機器人是醫療健康行業的一項新興技術，可以解決醫療專業人員的短缺問題，并開創與患者的溝通渠道。

NLP的另一個重要的醫療健康應用程序是生物醫學文本挖掘。鑒于生物文獻數量眾多，以及生物醫學出版速度不斷提高，自然語言處理是一個關鍵的工具，可以在已發表的研究中提取信息，推動生物醫學領域的知識進步。這非常有助于藥物研發和疾病診斷。

NLP是為金融服務公司構建更好的聊天機器人和AI助理的關鍵組成部分。在眾多用于基于 NLP的應用程序的語言模型中，BERT已成為機器學習領域 NLP 的領軍者及語言模型。例如，銀行可以使用NLP來評估信用記錄很少或沒有信用記錄的客戶信譽。

自然語言處理應用在過去十年呈爆炸式增長，預計自然語言處理未來仍有望以幾何級數增長。據相關調查顯示，在全球市場中，與自然語言處理相關的產品和服務將在2025年增長到430億美元，而2017年時，這一數字為30億美元。

審核編輯 ：李倩