การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใน AI คืออะไร?

ระบบอัตโนมัติที่คุ้มค่า

ระบบ NLP มักใช้เพื่อทํางานอัตโนมัติ เช่น การสนับสนุนลูกค้า การกรองอีเมล และการจําแนกเอกสาร เช่นเดียวกับระบบอัตโนมัติประเภทอื่น ๆ ช่วยประหยัดทั้งเวลาและทรัพยากรขององค์กร

ข้อมูลเชิงลึก

ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ระบบ NLP เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกหรือระบุแนวโน้มต่างๆ ได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจำนวนมากที่ได้รับจาก แชทบ็อตขององค์กร เช่น คำติชมจากลูกค้า บทวิจารณ์ หรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ระบบ NLP สามารถช่วยปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการได้

การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา

การค้นหาดีขึ้นเรื่อย ๆ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา – ส่วนหนึ่งต้องขอบคุณ NLP 

NLP ช่วยให้ค้นหาข้อมูลได้แม่นยำยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะด้วยเสียงหรือข้อความ ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลได้เร็วขึ้น เราสามารถเห็นประโยชน์เหล่านี้ได้ทุกครั้งที่พิมพ์ค้นหาใน Google ขอให้ Siri เรียกรถแท็กซี่ หรืออธิบายประเภทผลิตภัณฑ์ที่เราต้องการให้แชทบอท AI ของร้านค้าทราบ 

ส่วน บุคคล

เนื่องจากระบบ NLP วิเคราะห์รูปแบบและความชอบของแต่ละภาษา การตอบสนองจึงสามารถปรับให้เหมาะกับการโต้ตอบแต่ละครั้งได้ 

ตัวอย่างเช่น แชทบอทสนับสนุนลูกค้า สามารถเสนอคำขอโทษหรือส่วนลดให้กับลูกค้าที่ไม่พอใจ หรือผู้ช่วย AI ก็สามารถแนะนำแบรนด์เสื้อผ้าที่ตรงกับความชอบก่อนหน้านี้ของผู้ใช้ได้

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)

NLU เป็นสิ่งจําเป็นสําหรับการแยกความหมายเบื้องหลังการป้อนข้อมูลของผู้ใช้

ในฐานะที่เป็นส่วนย่อยของ NLP NLU มุ่งเน้นไปที่ด้านความเข้าใจของการประมวลผลภาษา เป้าหมายหลักคือการช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจและตีความภาษามนุษย์ได้อย่างมีความหมาย 

NLU เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อความเพื่อกําหนดเจตนาเบื้องหลังคํา จดจําเอนทิตี และเข้าใจความหมายตามบริบทของภาษา 

ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้พูดว่า "จองโต๊ะที่ร้านอาหาร" NLU มีหน้าที่รับผิดชอบในการทําความเข้าใจว่าเจตนาคือการจอง และ "ร้านอาหาร" คือเอนทิตีที่ควรดําเนินการ 

การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

ในทางกลับกัน NLG เกี่ยวข้องกับด้านการผลิตของการประมวลผลภาษา หลังจากที่เครื่องเข้าใจอินพุตของผู้ใช้ (ขอบคุณ NLU) NLG จะเข้ามาแทนที่เพื่อสร้างการตอบสนองที่สอดคล้องกันและเหมาะสมกับบริบท 

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ถามแชทบอทว่า "พรุ่งนี้อากาศเป็นอย่างไร" ระบบ NLG จะกําหนดคําตอบเช่น "อากาศพรุ่งนี้จะมีแดดจัดโดยมีอุณหภูมิสูงสุด 75°F" 

NLG เกี่ยวข้องกับการเลือกคําที่เหมาะสม จัดโครงสร้างประโยคให้ถูกต้อง และทําให้แน่ใจว่าผลลัพธ์นั้นเป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์ เป็นองค์ประกอบสําคัญของ NLP ที่เปลี่ยนความเข้าใจของเครื่องให้เป็นภาษาที่สื่อสารได้

1. คำพูด

คําพูดคือวลีที่ผู้ใช้พูดหรือพิมพ์ ในกรณีนี้คือ: "นัดประชุมกับทีมการตลาดเวลา 15.00 น. ในวันพรุ่งนี้"

คําพูดเป็นอินพุตที่ระบบ NLP จะวิเคราะห์เพื่อกําหนดเจตนาและแยกเอนทิตีที่เกี่ยวข้อง

2. นิติบุคคล

เอนทิตีในประโยคนี้ให้รายละเอียดเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับเจตนา 

ตัวอย่างเช่น เอนทิตีหนึ่งในที่นี้คือ "ทีมการตลาด" เนื่องจากระบุว่ามีการประชุมกับใคร  อีกหน่วยงานหนึ่งคือ "พรุ่งนี้ 15.00 น. " เนื่องจากระบุเวลาและวันที่สําหรับการประชุม

เอนทิตีให้ข้อมูลที่จําเป็นแก่แชทบอทเพื่อกําหนดเวลาการประชุมอย่างถูกต้อง

3. เจตนา

ในประโยคตัวอย่างของเราข้างต้น เจตนาคือเป้าหมายของผู้ใช้: กําหนดเวลาการประชุม 

อินเทอร์เฟซการสนทนา เช่น แชทบอท AI จะรับรู้ว่าความตั้งใจที่อยู่เบื้องหลังข้อความของผู้ใช้คือการตั้งค่าการประชุม

4. การสร้างโทเค็น

Tokenization เป็นขั้นตอนหนึ่งของกระบวนการ NLP อธิบายการแบ่งประโยคออกเป็นส่วนเล็กๆ ที่เรียกว่าโทเค็น ซึ่งอาจเป็นคํา วลี หรือแม้แต่เครื่องหมายวรรคตอน 

ตัวอย่างเช่น คําพูดของเราอาจแบ่งออกเป็นโทเค็น เช่น "กําหนดการ" "ก" "การประชุม" "ทีมการตลาด" "15.00 น." และ "พรุ่งนี้" 

สิ่งนี้ช่วยให้ระบบ NLP วิเคราะห์แต่ละส่วนของประโยคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทําให้เข้าใจความหมายโดยรวมและตอบสนองได้แม่นยํา

5. การสร้างก้านและการแปลงเป็นเล็มมา

การเกิดต้นกําเนิดและคําศัพท์เป็นเทคนิคที่ระบบ NLP อาจใช้เพื่อลดความซับซ้อนของคําให้เป็นฐานหรือราก การเกิดกําเนิดจะตัดคําลงไปที่ฐาน เช่น การทําเครื่องหมายคําว่า 'การจัดตารางเวลา' เป็น 'กําหนดการ'

การแปลงคําศัพท์แปลงคําให้เป็นเวอร์ชันปกติที่มีอยู่ซึ่งพบในพจนานุกรม ดังนั้นแทนที่จะลบคําต่อท้าย คําพูดอาจทําเครื่องหมาย 'wowza' หรือ 'tight' เป็นคําว่า 'ดี'

เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้ระบบ NLP ตระหนักว่าคําที่มีคําลงท้ายหรือรูปแบบต่างกันสามารถมีความหมายเหมือนกันได้

6. การแท็กส่วนของคำพูด

ในขั้นตอนนี้ ระบบ NLP จะแท็กแต่ละคําในประโยคด้วยบทบาททางไวยากรณ์:

• กําหนดการ (คํากริยา)
• a (ตัวกําหนด)
• การประชุม (คํานาม)
• ด้วย (คําบุพบท)
• (ตัวกําหนด)
• การตลาด (คําคุณศัพท์)
• ทีม (คํานาม)
• ที่ (คําบุพบท)
• 3 (ตัวเลข)
• PM (คํานาม)
• พรุ่งนี้ (คํานาม)

การติดแท็กส่วนของคําพูด (PoS) ช่วยให้ระบบ NLP เข้าใจโครงสร้างของประโยคและความสัมพันธ์ระหว่างคําได้ดีขึ้น

7. การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER)

ระบบจะระบุเอนทิตีเฉพาะในประโยค เช่น "ทีมการตลาด" (องค์กรหรือกลุ่ม) และ "พรุ่งนี้ 15.00 น. " (นิพจน์เวลา) NER ช่วยให้ระบบเข้าใจว่าการประชุมอยู่กับใครและควรกําหนดเวลาเมื่อใด

8. การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจะประเมินน้ําเสียงของอินพุต 

หาก CMO พูดว่า "กําหนดเวลาการประชุมอีกครั้งกับทีมการตลาดก่อนที่ฉันจะฉีกผมออก" ระบบ NLP จะรับรู้ถึงความรู้สึกเชิงลบ

เมื่อระบุความรู้สึกแล้ว ระบบ NLP สามารถดําเนินการตามนั้น ซึ่งอาจสร้างความมั่นใจให้กับ CMO หรือขอโทษ การวิเคราะห์ความคิดเห็นมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่ออินเทอร์เฟซการสนทนามีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า เนื่องจากสามารถวัดจํานวนเนื้อหาและจํานวนที่ผิดหวัง

9. ความเข้าใจเชิงบริบท

ระบบ NLP ใช้ความเข้าใจตามบริบทเพื่อตีความความหมายของคําและวลีตามข้อความโดยรอบ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ไม่เพียง แต่คําแต่ละคํา แต่เกี่ยวข้องกับคําเหล่านั้นในประโยคหรือการสนทนาอย่างไร 

10. การเรียนรู้ของเครื่องจักร 

ระบบ NLP ปรับปรุงความสามารถในการทําความเข้าใจและสร้างภาษาโดยใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) 

โมเดล ML ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลประโยคขนาดใหญ่ ช่วยให้สามารถตีความเจตนาได้อย่างถูกต้อง ("กําหนดเวลาการประชุม") ระบุเอนทิตี (เช่น "ทีมการตลาด" และ "พรุ่งนี้ 15.00 น.) และสร้างการตอบสนองที่เหมาะสม

11. ผู้จัดการบทสนทนา

การจัดการบทสนทนาในระบบ NLP ติดตามบริบทของการสนทนา เพื่อให้มั่นใจว่าการตอบสนองที่สอดคล้องกันตามข้อมูลก่อนหน้านี้

หาก CMO พูดถึงในตอนเช้าว่าเขาจําเป็นต้องพบกับทีมการตลาดเขาอาจพูดว่า 'กําหนดเวลาการประชุมนั้นให้ฉันตอน 3 โมงเย็น' ระบบจะจดจําและยืนยันว่าเขาต้องการจองกับทีมการตลาด

ผู้ช่วยเสมือน

ตอนนี้อาจอยู่ในกระเป๋าของคุณ: ผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Siri, Alexa และ Google Assistant ใช้ NLP เพื่อทําความเข้าใจและตอบสนองต่อคําสั่งเสียง 

เมื่อคุณถามว่า "วันนี้สภาพอากาศเป็นยังไงบ้าง" ผู้ช่วย AI จะประมวลผลคำพูดของคุณ เข้าใจเจตนา ดึงข้อมูลสภาพอากาศ และตอบกลับด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

แชทบอท AI

หลายบริษัทใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เพื่อจัดการกับคําถามของลูกค้า ตัวอย่างเช่น หากคุณถาม แชทบอทบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซว่า "คําสั่งซื้อของฉันอยู่ที่ไหน" บอทสามารถตีความคําค้นหาของคุณ เข้าถึงข้อมูลการติดตามคําสั่งซื้อ และให้ข้อมูลอัปเดตแก่คุณ

แปลภาษา

NLP เป็นหัวใจสําคัญของบริการแปล ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลข้อความหรือคําพูดจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งได้ 

ระบบเหล่านี้วิเคราะห์โครงสร้างและความหมายของภาษาต้นฉบับและสร้างข้อความที่เทียบเท่าในภาษาเป้าหมาย นั่นหมายความว่าทุกครั้งที่คุณใช้ Google Translate คุณมี NLP ที่ต้องขอบคุณ

แอปพลิเคชั่นแปลงเสียงเป็นข้อความ

แอพพลิเคชั่นแปลงเสียงเป็นข้อความ เช่น Siri หรือเครื่องมือป้อนตามคําบอก จะแปลงภาษาพูดเป็นข้อความเขียนโดยใช้ NLP 

เมื่อคุณใช้การพิมพ์ด้วยเสียงบนโทรศัพท์หรือถอดเสียงการบันทึกการประชุม NLP จะแบ่งเสียงออกเป็นคํา จดจํารูปแบบในคําพูด และสร้างข้อความที่ถูกต้อง 

การกรองสแปมอีเมล์

แม้ว่าเราจะไม่คิดว่ามันเป็น AI ที่อยู่ติดกัน แต่การกรองสแปมอีเมลเป็นแอปพลิเคชั่นทั่วไปของ NLP 

ระบบ NLP สามารถวิเคราะห์เนื้อหาของอีเมล มองหารูปแบบ วลี หรือพฤติกรรมบางอย่างที่บ่งบอกถึงสแปมหรือฟิชชิ่ง เช่น คําหลักเฉพาะ ลิงก์แปลก ๆ หรือการจัดรูปแบบแปลก ๆ

การสรุปและการสร้างข้อความ

เครื่องมือประเภทนี้ย่อบทความ รายงาน หรือเอกสารขนาดยาวให้เป็นบทสรุปที่สั้นกว่าและย่อยง่าย และทําได้ด้วย NLP 

และนักเรียนทุกคนในยุค ChatGPT ได้ใช้เครื่องกําเนิดข้อความ เครื่องกําเนิด NLP เหล่านี้มักจะสามารถสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกันและมีความหมาย ตั้งแต่บทคล้องจอง เรียงความภาษาอังกฤษ ไปจนถึงคําอธิบายผลิตภัณฑ์

NLP แตกต่างจากการประมวลผลภาษาตามกฎดั้งเดิมอย่างไร?

ระบบตามกฎเกณฑ์แบบดั้งเดิมนั้นต้องอาศัยกฎเกณฑ์ทางภาษาที่เขียนขึ้นด้วยมือ ทำให้กฎเกณฑ์เหล่านี้มีความเข้มงวดและใช้เวลานานในการดูแลรักษา ในทางกลับกัน NLP ใช้ประโยชน์จากวิธีทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องจักรในการเรียนรู้รูปแบบภาษาจากข้อมูล ทำให้สามารถปรับตัวและปรับขนาดได้ดีขึ้น

NLP แตกต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องจักรทั่วไปอย่างไร?

NLP เป็นสาขาเฉพาะของ AI ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องจักรทั่วไปจะครอบคลุมประเภทข้อมูลที่กว้างขึ้น เช่น รูปภาพ ตัวเลข หรือสัญญาณ

ความแตกต่างระหว่างโมเดล NLP เฉพาะโดเมนกับโมเดลวัตถุประสงค์ทั่วไปคืออะไร?

โมเดล NLP เฉพาะโดเมนจะได้รับการฝึกจากข้อความจากสาขาเฉพาะ เช่น กฎหมายหรือการแพทย์ ทำให้สามารถเข้าใจคำศัพท์เฉพาะและบริบทต่างๆ ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น โมเดลเอนกประสงค์นั้นแม้จะมีความยืดหยุ่นมากกว่าในหัวข้อต่างๆ แต่ก็อาจขาดความแม่นยำเมื่อนำไปใช้กับโดเมนเฉพาะหรือโดเมนทางเทคนิค

ธุรกิจขนาดเล็กได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยี NLP ได้อย่างไร?

ธุรกิจขนาดเล็กสามารถใช้ NLP เพื่อทำให้การบริการลูกค้าเป็นแบบอัตโนมัติด้วยแชทบอท ปรับปรุงการทำงานในการค้นหาเว็บไซต์ วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า และช่วยในการสร้างเนื้อหา ช่วยปรับกระบวนการทำงานให้มีประสิทธิภาพแม้จะไม่มีทีมงานด้านเทคนิคขนาดใหญ่ก็ตาม

มีข้อกังวลด้านจริยธรรมหรืออคติที่ทราบอยู่แล้วในโมเดล NLP หรือไม่

ใช่ โมเดล NLP สามารถเรียนรู้และขยายอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมโดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมหรือเป็นอันตราย นี่คือเหตุผลว่าทำไมการฝึกอบรมอย่างมีความรับผิดชอบและการตรวจสอบเป็นประจำจึงมีความสำคัญ