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為了讓電腦系統以類似人類的方式解讀文本的主題，他們使用 自然語言處理（NLP），這是 AI 中研究理解書面或口語語言並能做出相應回應的領域。 文字分析 描述從非結構化文字擷取資訊的 NLP 程式。

一些常見的 NLP 文字分析使用案例如下：

1. 語音轉文字和文字轉語音。 例如，產生影片的字幕。
2. 機器翻譯。 例如，將文字從英文翻譯成日文。
3. 文字分類。 例如，將電子郵件標記為垃圾郵件或非垃圾郵件。
4. 實體擷取。 例如，從文件擷取關鍵字或名稱。
5. 問題解答。 例如，提供「法國的首都叫什麼？」之類問題的答案
6. 文字摘要。 例如，從多頁文件產生簡短的一段摘要。

從歷史上看，NLP 一直具有挑戰性，因為我們的語言很複雜，計算機發現很難 理解 文字。 在本課程模組中，您將瞭解 AI 的發展，特別是 NLP 如何導致我們今天使用的模型。

接下來，讓我們檢查一些用來執行文字分析和其他 NLP 工作的一般原則和常見技術。