自然語言處理打破了語言障礙，增強了人與機器之間的互動和交流。

自然語言處理(NLP)因其在各行業產生的大規模影響而引起了相當大的關注。其催生了許多變革性的應用，使計算機能夠理解自然語言或書面的人類語言。從Siri和Alexa等個人人工智能助手，到語音到文本和文本到語音轉換器等輔助工具，NLP應用為改善人機交互鋪平了道路。其使用戶能夠用日常語言提出有關產品、服務的問題，或希望提出的任何其他問題。然而，世界上有7139種語言，其中聯合國承認6種語言為官方語言。

這里的主要障礙是NLP的研究高度偏向英語，因為英語是全球學術和商業目的最廣泛首選和使用的語言。迫切需要多語言NLP來打破高資源語言和低資源語言之間的障礙。NLP還需要理解語言中的上下文單詞和歧義。為了克服這些挑戰，研究人員對多語言NLP表現出越來越大的興趣。簡單地說，多語言NLP是NLP的一種，其使用機器學習來理解不同語言的命令。

多語言NLP如何打破語言障礙

最近在構建模型方面取得了進展，這將有助于滿足不同語言的需求，幫助研究人員克服語言障礙的最大原因。

1、了解多種語言的搜索查詢

Google推出了BERT算法，強調了其對于理解查詢和內容中的上下文語言的重要性。其用途是用于對話式搜索。BERT可以處理11種不同的自然語言任務，還有助于文本分類和下一句預測，并且可以自動掃描整篇文章，并對文章中提到的組織、地點和重要人物進行分類，也稱為命名實體識別。

BERT是NLP機器學習的開源框架。其旨在幫助計算機理解和識別句子中模糊或隱藏的單詞和語言的上下文。其經過下一句預測和掩碼語言建模(MLM)的預訓練。多語言BERT是該模型的擴展，并接受104種語言的訓練。其用于回答問題、生成自動響應以及摘要總結。

2、解釋低資源語言

AfriBERTa是一個基于Transformer的多語言應用模型，經過訓練可以分析和理解11種非洲(資源匱乏)語言。其被用于文本分類和回答資源匱乏的非洲語言的問題。

3、多語言翻譯

Facebook推出的AI M2M-100(多對多)是第一個不依賴英語數據的多語言機器翻譯模型，其可以在100種語言中的任意切換進行翻譯。其接受了2200種語言方向和以英語為中心的多語言模型的訓練。在M2M出現之前，將數據從西班牙語翻譯成德語，需要對模型進行西班牙語訓練英語，英語再訓練德語，要經過大量英語訓練。Facebook引入的新人工智能直接將西班牙語數據訓練為德語數據，以提供增強的含義。

作為人工智能的一個關鍵分支，NLP使計算機能夠通過復制人類處理自然語言的能力來閱讀和響應。從語法檢查到語音到文本識別，以及在搜索引擎上搜索信息，NLP已被證明在許多日常應用中非常有用。在日益全球化的世界中，多語言NLP的應用將產生越來越大的影響。