自然語言處理, 專欄, 觀點 AI 時代的語言學（三）：實作 在本系列文的連載之一裡，我們說明了人類的語言系統具有其天生的內部結構，我們可以用這個內部結構來設計一個專門計算「語言結構」的程式，讓資訊系統仿照人類處理語言的過程來推算出語言的結構。
自然語言處理, 專欄, 觀點 AI 時代的語言學（二）：語意 在本系列的 [連載之一] 裡，我們已經描述的現代語言學 (不是 1950 年以前那種『傳統』語言學哦！) 是怎麼看待語言的 (一連串性質略有不同，但結構全都一致的函式結構)，而且這個做法也可以解釋，甚至模仿人類的幼童是如何用極少數的資料，就能開始建立他對母語的結構理解。
新創, 觀點, 人物訪談, 自然語言處理 NLP一定得要大數據嗎？現代語言學有新解 科學家一直嘗試著讓電腦變得和人類一樣，具有感知、學習與協助決策的能力。讓電腦可以理解人類語言的自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）成為近年來十分熱門且挑戰性十足的研究領域。但是，人類語言的博大精深，有辦法教會電腦理解嗎？又該準備多少的訓練資料才夠呢？這些問題如果從語言學的觀點切入，也許能找到更多答案。
技術, 技術解析, 自然語言處理 白話解讀：為什麼AI應用語言學觀點可以提早捉到病毒變異？ 我們能不能將病毒蛋白的基因序列想像成類似人類的自然語言？這又跟快速掌握病毒變異有什麼關係？而人工智慧又能幫什麼忙？從這幾個問題出發，學者們透過自然語言處理（NLP, Natural Language Processing）生成蛋白質序列並縮短預測病毒突變的時間。這究竟是如何做到的？
技術, 技術解析, 自然語言處理 小數據條件下的語意分析 幾乎所有的語言分析應用場景的先決條件就是「數據量要大，愈大愈準」。但如果某個專業領域裡面只有寥寥數篇相關文件，例如新產品的行銷文案、專業技能的訓練課程講稿內容乃至候選人的政見發表或是辯論文字稿…等。我們有什麼辦法能讓「人工智慧」幫我們透過少量的數據，就做出像人的判斷呢？
技術, 技術解析, 自然語言處理 模型解析：AI如何讀懂病毒「語言」協助防疫 近日台灣疫情再度升溫，儘管疫苗已經開始施打，但隨著COVID-19病毒持續變異，傳播能力也不斷上升，未來對於病毒的研究更顯重要。科學家從語言模型的角度出發，解析如何將原本用於學習人類語言的 AI 語言模型，應用來學習病毒變異的語言，或許將有助未來病毒疫苗的設計。
技術, 自然語言處理 Attention Is All You Need：關於Transformer你所需要知道的關鍵論文 Transformer這個由Google 在 2017 年提出的架構，許多知名的模型像是 BERT 與 GPT-3 等，都是奠基在這個架構上，可說是當前在自然語言處理最強大的模型。近來甚至在電腦視覺領域也可看到 Transformer的蹤影。還想多瞭解一點Transformer 的優點嗎？
自然語言處理 與AI對話 蔡宗翰：開發台灣人專用的AI語言模型是台灣人的責任 電影裡，主角對著各式機器人聊天、發號施令的場景讓人覺得新奇，也開始思考透過機器人協助我們處理各式事務，以及聊天。雖然，電影中的場景有些誇大，但人類一直嘗試著讓電腦理解我們的語言，當中最為關鍵的技術就是自然語言處理。
