การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใน AI คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) กลายเป็นสิ่งที่พบได้ทั่วไป – ถูกใช้ในระบบกรองอีเมล ผู้ช่วยเสียง AI agents เครื่องมือค้นหา การทำนายข้อความ และ AI chatbots

ธุรกิจใช้ระบบ NLP เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน และผู้คนก็ใช้มันในชีวิตประจำวัน

แม้จะพบได้ทั่วไป แต่ NLP เป็นกระบวนการที่ซับซ้อน ซึ่งคนส่วนใหญ่มักไม่ได้นึกถึงเมื่อใช้บริการแปลภาษา หรือเมื่อโทรศัพท์ทำนายคำถัดไปที่เราจะพิมพ์

ขั้นแรกของการเข้าใจ NLP คือการนิยามว่ามันคืออะไร มาเริ่มกันเลย!

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการโต้ตอบระหว่างคอมพิวเตอร์กับมนุษย์ผ่านภาษาธรรมชาติ

มันทำให้เครื่องจักรเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ในแบบที่มีความหมายและเป็นประโยชน์

ทำไมต้องใช้ NLP?

NLP ได้รับความนิยมด้วยเหตุผลที่ดี ทั้งสำหรับองค์กรและบุคคล ตัวอย่างเหตุผลที่พบบ่อยในการใช้ NLP ได้แก่:

ระบบอัตโนมัติที่คุ้มค่า

ระบบ NLP มักถูกใช้เพื่อทำงานอัตโนมัติ เช่น การสนับสนุนลูกค้า การกรองอีเมล และการจัดหมวดหมู่เอกสาร เช่นเดียวกับระบบอัตโนมัติอื่น ๆ ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรขององค์กร

ข้อมูลเชิงลึก

ธุรกิจสามารถใช้ระบบ NLP เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกหรือระบุแนวโน้มต่าง ๆ โดยการวิเคราะห์ข้อความจำนวนมากที่ได้จาก enterprise chatbots เช่น ข้อเสนอแนะลูกค้า รีวิว หรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ระบบ NLP สามารถช่วยปรับปรุงสินค้าและบริการได้

การค้นหาที่มีประสิทธิภาพ

การค้นหาข้อมูลดีขึ้นเรื่อย ๆ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ส่วนหนึ่งเป็นเพราะ NLP

NLP ช่วยให้ผลการค้นหาถูกต้องมากขึ้น ไม่ว่าจะค้นหาด้วยเสียงหรือข้อความ ทำให้ผู้ใช้หาข้อมูลได้เร็วขึ้น เราเห็นประโยชน์นี้ทุกครั้งที่ค้นหาใน Google ขอให้ Siri เรียกรถ หรือบอกลักษณะสินค้าที่ต้องการกับแชทบอท AI ของร้านค้า

การปรับแต่งเฉพาะบุคคล

เนื่องจากระบบ NLP วิเคราะห์รูปแบบภาษาและความชอบเฉพาะบุคคล คำตอบจึงสามารถปรับให้เหมาะกับแต่ละการสนทนาได้

ตัวอย่างเช่น customer support chatbot สามารถขอโทษหรือเสนอส่วนลดให้ลูกค้าที่ไม่พอใจ หรือผู้ช่วย AI สามารถแนะนำแบรนด์เสื้อผ้าที่ตรงกับความชอบเดิมของผู้ใช้

ความแตกต่างระหว่าง NLU, NLP และ NLG

NLP เป็นสาขากว้างที่ครอบคลุมแขนงย่อยต่าง ๆ รวมถึง การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) และการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

NLP คือขอบเขตหลัก ส่วน NLU และ NLG คือแขนงเฉพาะทาง เพราะการประมวลผลภาษาต้องประกอบด้วยทั้งการเข้าใจและการสร้างข้อความในการสนทนา

การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)

NLU จำเป็นสำหรับการดึงความหมายจากสิ่งที่ผู้ใช้ป้อน

ในฐานะสาขาย่อยของ NLP NLU มุ่งเน้นที่การเข้าใจความหมายของภาษา จุดประสงค์หลักคือทำให้เครื่องเข้าใจและตีความภาษามนุษย์ได้อย่างมีความหมาย

NLU เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อความเพื่อระบุเจตนา ค้นหาสิ่งที่กล่าวถึง และเข้าใจบริบทของภาษา

ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้พูดว่า "จองโต๊ะที่ร้านอาหาร" NLU จะเข้าใจว่าเจตนาคือการจองโต๊ะ และ "ร้านอาหาร" คือสถานที่ที่ต้องดำเนินการ

การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

NLG ในทางกลับกัน มุ่งเน้นที่การสร้างข้อความ หลังจากที่เครื่องเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ป้อน (ด้วย NLU) NLG จะสร้างคำตอบที่เหมาะสมและสอดคล้องกับบริบท

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ถามแชทบอทว่า "พรุ่งนี้อากาศเป็นอย่างไร" ระบบ NLG จะตอบว่า "พรุ่งนี้อากาศแจ่มใส อุณหภูมิสูงสุด 75°F"

NLG เกี่ยวข้องกับการเลือกคำที่เหมาะสม เรียบเรียงประโยคให้ถูกต้อง และทำให้ผลลัพธ์ดูเป็นธรรมชาติคล้ายมนุษย์ เป็นส่วนสำคัญของ NLP ที่เปลี่ยนความเข้าใจของเครื่องให้กลายเป็นภาษาสื่อสาร

11 องค์ประกอบของ NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและมีองค์ประกอบหลายส่วนที่เกี่ยวข้องกัน

หากคุณอยากเข้าใจว่า NLP ทำงานอย่างไร นี่คือ 11 องค์ประกอบที่แสดงให้เห็นถึงความซับซ้อนของกระบวนการนี้

เพื่ออธิบายแต่ละองค์ประกอบ จะขอยกตัวอย่าง CMO ที่ขอให้แชทบอทภายในช่วยนัดประชุมกับทีมการตลาดเวลา 15.00 น. พรุ่งนี้

1. ข้อความที่พูด/พิมพ์ (Utterances)

ข้อความที่พูดหรือพิมพ์โดยผู้ใช้ตรง ๆ ในที่นี้คือ: "นัดประชุมกับทีมการตลาดเวลา 15.00 น. พรุ่งนี้"

ข้อความนี้คือข้อมูลที่ระบบ NLP จะนำไปวิเคราะห์เพื่อหาวัตถุประสงค์และดึงข้อมูลสำคัญออกมา

2. สิ่งที่กล่าวถึง (Entities)

สิ่งที่กล่าวถึงในประโยคนี้ให้รายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับเจตนา

ตัวอย่างเช่น "ทีมการตลาด" คือสิ่งที่กล่าวถึง เพราะระบุว่าต้องประชุมกับใคร อีกสิ่งหนึ่งคือ "15.00 น. พรุ่งนี้" ซึ่งระบุวันและเวลาประชุม

สิ่งที่กล่าวถึงช่วยให้แชทบอทมีข้อมูลเพียงพอในการนัดประชุมอย่างถูกต้อง

3. เจตนา (Intents)

ในประโยคตัวอย่างข้างต้น เจตนาคือเป้าหมายของผู้ใช้: นัดประชุม

อินเทอร์เฟซสนทนา เช่น แชทบอท AI จะรู้ว่าข้อความของผู้ใช้มีเจตนาให้นัดประชุม

4. การแบ่งคำ (Tokenization)

การแบ่งคำเป็นขั้นตอนหนึ่งของ NLP หมายถึงการแยกประโยคออกเป็นส่วนย่อย ๆ ที่เรียกว่าโทเคน ซึ่งอาจเป็นคำ วลี หรือเครื่องหมายวรรคตอน

ตัวอย่างเช่น ข้อความของเราอาจถูกแบ่งเป็นโทเคน เช่น "นัด" "ประชุม" "ทีมการตลาด" "15.00 น." และ "พรุ่งนี้"

สิ่งนี้ช่วยให้ระบบ NLP วิเคราะห์แต่ละส่วนของประโยคได้ละเอียดขึ้น เข้าใจความหมายโดยรวม และตอบสนองได้แม่นยำขึ้น

5. การตัดรากและการแปลงรากศัพท์ (Stemming and Lemmatization)

การตัดรากและการแปลงรากศัพท์เป็นเทคนิคที่ระบบ NLP ใช้เพื่อลดคำให้เหลือรูปฐานหรือรากศัพท์ เช่น การตัดคำว่า ‘กำลังนัดประชุม’ ให้เหลือแค่ ‘นัดประชุม’

การแปลงรากศัพท์จะเปลี่ยนคำให้เป็นรูปมาตรฐานที่มีในพจนานุกรม เช่น แทนที่จะตัดแค่คำลงท้าย การแปลงรากศัพท์อาจเปลี่ยน ‘สุดยอด’ หรือ ‘แน่น’ ให้เป็น ‘ดี’

เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้ระบบ NLP รู้ว่าคำที่มีรูปแบบต่างกันอาจมีความหมายเดียวกัน

6. การแท็กชนิดของคำ (Part-of-Speech Tagging)

ในขั้นตอนนี้ ระบบ NLP จะระบุหน้าที่ทางไวยากรณ์ของแต่ละคำในประโยค:

• นัด (กริยา)
• a (คำนำหน้านาม)
• ประชุม (คำนาม)
• กับ (บุพบท)
• the (คำนำหน้านาม)
• การตลาด (คุณศัพท์)
• ทีม (คำนาม)
• เวลา (บุพบท)
• 3 (ตัวเลข)
• น. (คำนาม)
• พรุ่งนี้ (คำนาม)

การแท็กชนิดของคำ (PoS) ช่วยให้ระบบ NLP เข้าใจโครงสร้างประโยคและความสัมพันธ์ระหว่างคำต่าง ๆ ได้ดีขึ้น

7. การรู้จำสิ่งที่กล่าวถึงโดยชื่อ (Named Entity Recognition - NER)

ระบบจะระบุสิ่งที่กล่าวถึงในประโยค เช่น "ทีมการตลาด" (องค์กรหรือกลุ่ม) และ "3 PM พรุ่งนี้" (เวลานัด) NER ช่วยให้ระบบเข้าใจว่าต้องนัดประชุมกับใครและเมื่อไร

8. การวิเคราะห์อารมณ์ (Sentiment Analysis)

การวิเคราะห์อารมณ์ใช้ประเมินน้ำเสียงของข้อความที่ป้อนเข้ามา

ถ้า CMO พูดว่า "นัดประชุมกับทีมการตลาดอีกครั้งก่อนที่ฉันจะทนไม่ไหว" ระบบ NLP จะรับรู้ถึงอารมณ์เชิงลบ

เมื่อระบบ NLP สามารถระบุอารมณ์ได้แล้ว ก็จะสามารถตอบสนองได้อย่างเหมาะสม เช่น ปลอบใจ CMO หรือขอโทษ การวิเคราะห์อารมณ์มีประโยชน์มากเมื่ออินเทอร์เฟซสนทนาต้องติดต่อกับลูกค้า เพราะช่วยวัดได้ว่ามีลูกค้าที่พึงพอใจหรือไม่พอใจจำนวนเท่าไร

9. การเข้าใจบริบท

ระบบ NLP ใช้การเข้าใจบริบทเพื่อแปลความหมายของคำและวลีโดยอิงจากข้อความรอบข้าง ซึ่งหมายถึงการวิเคราะห์ไม่ใช่แค่คำเดี่ยว ๆ แต่รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างคำในประโยคหรือบทสนทนา

10. การเรียนรู้ของเครื่อง

ระบบ NLP พัฒนาความสามารถในการเข้าใจและสร้างภาษาโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

โมเดล ML จะถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลประโยคขนาดใหญ่ ทำให้สามารถตีความเจตนา (เช่น "นัดประชุม"), ระบุเอนทิตี (เช่น "ทีมการตลาด" และ "บ่ายสามโมงพรุ่งนี้") และสร้างคำตอบที่เหมาะสมได้

11. ตัวจัดการบทสนทนา

การจัดการบทสนทนาในระบบ NLP จะติดตามบริบทของการสนทนา เพื่อให้ตอบกลับได้อย่างสอดคล้องกับสิ่งที่พูดมาก่อนหน้า

ถ้า CMO กล่าวในตอนเช้าว่าต้องการประชุมกับทีมการตลาด เขาอาจพูดว่า ‘ช่วยนัดประชุมให้ตอนบ่ายสาม’ ระบบจะจดจำและยืนยันว่าเขาต้องการนัดกับทีมการตลาด

ตัวอย่าง NLP ในชีวิตจริง

หากคุณใช้เทคโนโลยีทุกวัน เป็นไปได้สูงว่าคุณได้ใช้งานระบบ NLP อยู่เป็นประจำ นี่คือตัวอย่างทั่วไปบางส่วนที่คุณอาจมีปฏิสัมพันธ์กับโปรแกรมประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ผู้ช่วยเสมือน (Virtual Assistants)

อาจอยู่ในกระเป๋าคุณตอนนี้เลย: ผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Siri, Alexa และ Google Assistant ใช้ NLP เพื่อเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งเสียง

เมื่อคุณถามว่า "วันนี้อากาศเป็นอย่างไร?" ผู้ช่วย AI จะประมวลผลเสียงของคุณ เข้าใจเจตนา ดึงข้อมูลสภาพอากาศ และตอบกลับด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

AI Chatbots

หลายบริษัทใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เพื่อรับมือกับคำถามลูกค้า ตัวอย่างเช่น หากคุณถาม แชทบอทในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ว่า "สินค้าของฉันอยู่ที่ไหน?" บอทจะตีความคำถามของคุณ เข้าถึงข้อมูลติดตามสินค้า และแจ้งสถานะให้คุณทราบ

การแปลภาษา

NLP เป็นหัวใจสำคัญของบริการแปลภาษา ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลข้อความหรือเสียงจากภาษาหนึ่งไปอีกภาษาได้

ระบบเหล่านี้จะวิเคราะห์โครงสร้างและความหมายของต้นฉบับ แล้วสร้างข้อความที่เทียบเท่าในภาษาปลายทาง นั่นหมายความว่า ทุกครั้งที่คุณใช้ Google Translate คุณกำลังใช้ NLP อยู่

แอปพลิเคชันแปลงเสียงเป็นข้อความ

แอปพลิเคชันแปลงเสียงเป็นข้อความ เช่น Siri หรือเครื่องมือพิมพ์ตามคำบอก จะเปลี่ยนภาษาพูดเป็นข้อความโดยใช้ NLP

เมื่อคุณใช้ฟีเจอร์พิมพ์ด้วยเสียงในโทรศัพท์ หรือถอดเสียงการประชุม ระบบ NLP จะถอดเสียงเป็นคำ แยกแยะรูปแบบในคำพูด และสร้างข้อความที่ถูกต้อง

การกรองอีเมลสแปม

แม้เราอาจไม่คิดว่าเป็น AI โดยตรง แต่การกรองอีเมลสแปมก็เป็นการประยุกต์ใช้ NLP ที่พบได้บ่อย

ระบบ NLP สามารถวิเคราะห์เนื้อหาอีเมล มองหารูปแบบ วลี หรือพฤติกรรมบางอย่างที่บ่งชี้ว่าเป็นสแปมหรือฟิชชิ่ง เช่น คำสำคัญ ลิงก์แปลก ๆ หรือรูปแบบข้อความที่ผิดปกติ

การสรุปและสร้างข้อความ

เครื่องมือเหล่านี้จะย่อบทความ รายงาน หรือเอกสารยาว ๆ ให้เป็นสรุปที่อ่านง่าย และทั้งหมดนี้ทำได้ด้วย NLP

และนักเรียนทุกคนในยุค ChatGPT ก็เคยใช้เครื่องมือสร้างข้อความ NLP เหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาที่ต่อเนื่องและมีความหมาย ตั้งแต่กลอนที่คล้องจอง ไปจนถึงเรียงความภาษาอังกฤษ หรือคำอธิบายสินค้า

เริ่มใช้แชทบอท NLP ได้ในเดือนหน้า

หากคุณสนใจนำ NLP มาใช้เพื่อการอัตโนมัติ การวิเคราะห์ หรือปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า ตอนนี้คือเวลาที่เหมาะสม

Botpress เป็นแพลตฟอร์มสร้างบอทที่ขยายความสามารถได้ไม่สิ้นสุด ออกแบบมาสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ สแต็กของเราช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแชทบอทและ AI agent ที่มีความสามารถตามที่คุณต้องการได้

ชุดความปลอดภัยขั้นสูงของเราช่วยให้ข้อมูลลูกค้าปลอดภัยอยู่เสมอ และอยู่ภายใต้การควบคุมของทีมพัฒนาของคุณอย่างสมบูรณ์

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี

หรือ ติดต่อทีมขายของเรา เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม

คำถามที่พบบ่อย

NLP แตกต่างจากระบบประมวลผลภาษาตามกฎแบบเดิมอย่างไร?

ระบบแบบเดิมจะอาศัยกฎทางภาษาที่เขียนขึ้นเอง ทำให้ขาดความยืดหยุ่นและดูแลรักษายาก ในขณะที่ NLP ใช้วิธีทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้รูปแบบภาษา ทำให้ปรับตัวและขยายขีดความสามารถได้ดีกว่า

NLP แตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปอย่างไร?

NLP เป็นสาขาย่อยของ AI ที่นำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้กับการเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปจะครอบคลุมข้อมูลหลากหลายประเภท เช่น รูปภาพ ตัวเลข หรือสัญญาณ

โมเดล NLP เฉพาะทางต่างจากโมเดลทั่วไปอย่างไร?

โมเดล NLP เฉพาะทางจะถูกฝึกด้วยข้อความจากสาขาเฉพาะ เช่น กฎหมายหรือแพทย์ ทำให้เข้าใจศัพท์และบริบทเฉพาะได้แม่นยำกว่า ส่วนโมเดลทั่วไปแม้จะใช้งานได้หลากหลาย แต่เมื่อใช้กับเนื้อหาเฉพาะทางอาจขาดความแม่นยำ

ธุรกิจขนาดเล็กจะได้ประโยชน์จากเทคโนโลยี NLP อย่างไร?

ธุรกิจขนาดเล็กสามารถใช้ NLP เพื่ออัตโนมัติการบริการลูกค้าด้วยแชทบอท ปรับปรุงการค้นหาในเว็บไซต์ วิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้าเพื่อดูอารมณ์ และช่วยสร้างเนื้อหา ช่วยให้ดำเนินงานได้คล่องตัวโดยไม่ต้องมีทีมเทคนิคขนาดใหญ่

มีข้อกังวลด้านจริยธรรมหรืออคติในโมเดล NLP หรือไม่?

ใช่ โมเดล NLP อาจเรียนรู้และขยายอคติที่มีอยู่ในข้อมูลฝึกโดยไม่ตั้งใจ ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมหรือเป็นอันตราย ดังนั้นการฝึกอย่างมีความรับผิดชอบและการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอจึงเป็นสิ่งสำคัญ