การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติ: คู่มือเชิงลึกในปี 2024

คอมพิวเตอร์เก่งในการตอบสนองต่อคําสั่งการเขียนโปรแกรมและคําสั่งภาษาธรรมดาที่กําหนดไว้ล่วงหน้า แต่เราเพิ่งอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ตัวอย่างเช่น คําสั่งง่ายๆ เช่น "วางสายโทรศัพท์" มีบริบททางประวัติศาสตร์และภาษาพูดที่กําหนดความหมายของมัน จิตใจของมนุษย์เข้าใจวลีนี้อย่างรวดเร็ว แต่คอมพิวเตอร์อาจไม่เข้าใจ

โชคดีที่ความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทําให้คอมพิวเตอร์เข้าใจวิธีที่มนุษย์สื่อสารผ่านภาษาตามธรรมชาติ

ความสําเร็จในด้านนี้สร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ นับไม่ถ้วนในการบริการลูกค้าการจัดการความรู้และการเก็บข้อมูลและอื่น ๆ แท้จริงแล้วความเข้าใจภาษาธรรมชาติเป็นศูนย์กลางของสิ่งที่ Botpress พยายามที่จะประสบความสําเร็จในฐานะบริษัท—การช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจมนุษย์ได้ดีขึ้นคือเป้าหมายที่สร้างแรงบันดาลใจในการพัฒนา AI เชิงสนทนาของเรา

แม้ว่าการใช้ความสามารถด้านภาษาธรรมชาติจะสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น แต่อัลกอริทึมของพวกเขายังคงเป็น "กล่องดํา" สําหรับนักพัฒนาจํานวนมากทําให้ทีมเหล่านั้นไม่สามารถใช้ฟังก์ชันเหล่านี้ได้อย่างเหมาะสม การเข้าใจพื้นฐานของวิธีการทํางานเป็นสิ่งสําคัญในการพิจารณาว่าข้อมูลการฝึกอบรมประเภทใดที่พวกเขาจะใช้ในการฝึกเครื่องจักรอัจฉริยะเหล่านี้ การเลือกและใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสมมีความสําคัญต่อความสําเร็จ

ในบทความนี้เราจะทบทวนพื้นฐานของภาษาธรรมชาติและความสามารถของพวกเขา นอกจากนี้เรายังตรวจสอบกรณีการใช้งานที่สําคัญหลายกรณีและให้คําแนะนําเกี่ยวกับวิธีเริ่มต้นใช้งานโซลูชันภาษาธรรมชาติของคุณเอง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ศึกษาปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์ เป็นสาขาวิชาที่ผสมผสานภาษาศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ จุดประสงค์ของ NLP คือการแปลงการป้อนข้อมูลภาษาธรรมชาติเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง มันใช้งานมากมายในการทําเช่นนั้น เช่น การติดแท็กส่วนของคําพูด การจดจําเอนทิตีที่มีชื่อ การแยกวิเคราะห์วากยสัมพันธ์ และอื่นๆ

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) คืออะไร?

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เป็นเรื่องเกี่ยวกับความเข้าใจในภาษา เทคโนโลยีสามารถได้ยินหรืออ่านบางสิ่งบางอย่างโดยไม่เข้าใจ NLU เป็นเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนอินเทอร์เฟซการสนทนา หากไม่มีส่วนความเข้าใจการสนทนาแทบจะเป็นไปไม่ได้หรือน่าอึดอัดใจที่สุด

NLU ทํางานอย่างไร

เช่นเดียวกับโซลูชัน AI อื่นๆ เทคโนโลยีนี้ต้องการการฝึกอบรม การตรวจจับความตั้งใจขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอบรมที่จัดทําโดยนักพัฒนาแชทบอทและโดยเทคโนโลยีที่วิศวกรแพลตฟอร์มเลือก ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ต้องให้ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือเข้าใจผู้ใช้ภายในบริบทของฟังก์ชันไม่ว่าจะเป็นการให้บริการลูกค้าภายนอกหรือช่วยเหลือผู้ใช้ภายในด้วยการจัดการความรู้ แม้จะมีการฝึกอบรม NLU จะหลงทางเมื่อการสนทนาเบี่ยงเบนไปจากหน้าที่หลักและกลายเป็นเรื่องทั่วไปมากขึ้น

โชคดีที่เทคโนโลยีเหล่านี้มีประสิทธิภาพสูงในกรณีการใช้งานเฉพาะ การเพิ่มประสิทธิภาพและดําเนินการฝึกอบรมนั้นไม่ไกลเกินเอื้อมสําหรับนักพัฒนาส่วนใหญ่และแม้แต่ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค ความก้าวหน้าล่าสุดใน AI ซึ่งส่วนหนึ่งเกิดขึ้นเนื่องจากการเติบโตแบบทวีคูณในความพร้อมใช้งานของพลังการประมวลผลทําให้การใช้โซลูชันเหล่านี้ง่ายขึ้นเข้าถึงได้มากขึ้นและราคาไม่แพงกว่าที่เคย

"เพื่อให้ได้ความเข้าใจนั้น เครื่องจักรจําเป็นต้องสามารถเข้าใจและสร้างส่วนต่างๆ ของคําพูด แยกและเข้าใจเอนทิตี กําหนดความหมายของคํา และใช้กิจกรรมการประมวลผลที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อเชื่อมโยงแนวคิด วลี แนวคิด และไวยากรณ์เข้าด้วยกันในภาพรวมของเจตนาและความหมาย" Forbes, "Machines That Can Understand Human Speech: The Conversational Pattern Of AI," มิถุนายน 2020

ภาษามีความซับซ้อน—มากกว่าที่เราคิด—ดังนั้นการสร้างซอฟต์แวร์ที่คํานึงถึงความแตกต่างทั้งหมดและกําหนดเจตนาของมนุษย์ที่อยู่เบื้องหลังภาษานั้นได้สําเร็จก็ซับซ้อนเช่นกัน การฝึกอบรม AI ที่เพียงพอช่วยให้เครื่องจักรสามารถเอาชนะความซับซ้อนเหล่านี้ได้ (หากข้อมูลการฝึกอบรมมีรูปร่างที่ดีเพียงพอ)

การฝึกอบรม AI มีข้อกําหนดเฉพาะสําหรับการใช้งานและบริบทของ AI แต่ละรายการ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราตั้งใจจะฝึกแชทบอทที่ใช้ NLU ให้ทํางานในฟังก์ชันการบริการลูกค้าสําหรับการเดินทางทางอากาศ แชทบอทจะประมวลผลภาษาธรรมชาติของลูกค้าเพื่อช่วยจองเที่ยวบินและปรับกําหนดการเดินทาง

ในกรณีนี้ นักพัฒนาแชทบอทต้องจัดเตรียมอัลกอริทึมภาษาธรรมชาติของเครื่องพร้อมข้อมูลความตั้งใจ ข้อมูลนี้ประกอบด้วยวลีทั่วไปที่ลูกค้าด้านการเดินทางอาจใช้เพื่อสร้างหรือเปลี่ยนแปลงการจอง อัลกอริทึมภาษาธรรมชาติ—ฟังก์ชันแมชชีนเลิร์นนิง—ฝึกตัวเองเกี่ยวกับข้อมูลเพื่อให้ผู้ช่วยสนทนาสามารถจดจําวลีที่มีความหมายคล้ายกันแต่คําต่างกัน

ตามหลักการแล้วการฝึกอบรมนี้จะช่วยให้ผู้ช่วยสนทนาสามารถจัดการกับสถานการณ์ของลูกค้าส่วนใหญ่ได้ปลดปล่อยตัวแทนที่เป็นมนุษย์จากการโทรที่น่าเบื่อซึ่งไม่จําเป็นต้องใช้ความสามารถของมนุษย์ที่ลึกกว่า ในขณะเดียวกันผู้ช่วยสนทนาสามารถเลื่อนสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นให้กับตัวแทนที่เป็นมนุษย์ (เช่นการสนทนาที่ต้องการความเห็นอกเห็นใจจากมนุษย์) นักพัฒนายังคงต้องจัดหาอัลกอริทึมด้วยข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้สามารถปรับเทียบโมเดลภายในเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าและความต้องการทางธุรกิจ

ด้วยเหตุนี้วิธีการที่เรียกว่า word vectorization จะจับคู่คําหรือวลีกับ "vectors" ที่สอดคล้องกันซึ่งเป็นตัวเลขจริงที่เครื่องสามารถใช้เพื่อทํานายผลลัพธ์ระบุความคล้ายคลึงกันของคําและเข้าใจความหมายได้ดีขึ้น การทําให้เป็นเวกเตอร์ของ Word ช่วยเพิ่มความสามารถของเครื่องจักรในการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติอย่างมาก ซึ่งเป็นตัวอย่างของธรรมชาติที่ก้าวหน้าและศักยภาพในอนาคตของเทคโนโลยีเหล่านี้

เคล็ดลับในการสร้างชุดข้อมูลของคุณ

• ยึดมั่นในแนวคิดเดียวต่อเจตนา (เจตนาประกอบด้วยคําพูดหลายคํา)
  
• ลองผสมคําพ้องความหมายในคําพูด
• เขียนคําพูดของคุณด้วยภาษาที่บุคลิกของคุณจะใช้
• ใช้เอนทิตี
• หลีกเลี่ยงการสะกดผิดและไวยากรณ์

นี่คือคําแนะนําฉบับสมบูรณ์ของเราในการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมสําหรับแชทบอทของคุณ