แอปพลิเคชัน NLP และกรณีการใช้งาน

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วซึ่งกำลังเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์และเข้าถึงข้อมูล ตามรายงานของ Markets and Markets ตลาด NLP ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก 7.63 พันล้านดอลลาร์ในปี 2561 เป็น 16.07 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2566 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีที่ 16.8% การเติบโตนี้ได้รับแรงหนุนจากการใช้ NLP ที่เพิ่มขึ้นในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การสร้างแบบจำลองภาษา และแชทบอท นอกจากนี้ การเพิ่มจำนวนของข้อมูลที่สร้างโดยโซเชียลมีเดียและแหล่งข้อมูลอื่นๆ กำลังขับเคลื่อนความต้องการเทคโนโลยี NLP ที่สามารถช่วยดึงข้อมูลเชิงลึกและความหมายจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก ในขณะที่ NLP ก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง เราสามารถคาดหวังได้ว่าจะเห็นแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานใหม่ๆ เกิดขึ้น เช่นเดียวกับการขยายตัวของแอปพลิเคชันที่มีอยู่

ความหมายของ NLP และความสำคัญ

Natural Language Processing (NLP) เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์และมนุษย์ผ่านการใช้ภาษาธรรมชาติ มันเกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และสร้างภาษามนุษย์ได้

NLP มีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ ซึ่งเป็นลักษณะพื้นฐานของการสื่อสารของมนุษย์ ความสามารถนี้มีแอปพลิเคชันมากมายในฟิลด์ต่างๆ เช่น การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การสร้างแบบจำลองภาษา การดึงข้อมูล และการจำแนกข้อความ

นอกจากนี้ NLP ยังมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาผู้ช่วยอัจฉริยะและแชทบอท ซึ่งแพร่หลายมากขึ้นเรื่อยๆ ในการบริการลูกค้า อีคอมเมิร์ซ และอุตสาหกรรมอื่นๆ NLP ยังมีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์และเข้าถึงข้อมูล ทำให้ผู้คนสามารถสื่อสารกับเครื่องจักรและดึงความรู้จากข้อมูลจำนวนมากได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ภาพรวมของแอปพลิเคชัน NLP และกรณีการใช้งานต่างๆ

มีแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันมากมายสำหรับ NLP รวมถึง:

การจัดประเภทข้อความ: สามารถใช้อัลกอริธึม NLP เพื่อจัดประเภทเอกสารข้อความเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามเนื้อหา มีแอปพลิเคชันในการกรองสแปม การวิเคราะห์ความรู้สึก และด้านอื่นๆ

การดึงข้อมูล: สามารถใช้ NLP เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลข้อความจำนวนมาก เช่น การค้นหาคำหลักหรือวลีเฉพาะในเอกสารหรือฐานข้อมูล

การแปลด้วยเครื่อง: สามารถใช้อัลกอริธึม NLP เพื่อแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง ทำให้ผู้คนสามารถสื่อสารกับผู้อื่นที่พูดภาษาต่างๆ ได้

การสร้างแบบจำลองภาษา: NLP สามารถใช้เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์ได้ เช่น เพื่อใช้ในการสังเคราะห์เสียงหรือระบบสร้างภาษา

การวิเคราะห์ความคิดเห็น: สามารถใช้อัลกอริทึม NLP เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นที่แสดงออกมาเป็นข้อความ เช่น การพิจารณาว่าบทวิจารณ์ของลูกค้าเป็นบวกหรือลบ

Chatbots: NLP ใช้เพื่อพัฒนา AI chatbots ที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลของมนุษย์ในภาษาธรรมชาติ เช่น เพื่อใช้ในการบริการลูกค้าหรืออีคอมเมิร์ซ

ผู้ช่วยอัจฉริยะ: NLP ใช้เพื่อพัฒนาผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น Siri ของ Apple หรือ Alexa ของ Amazon

การสรุป: สามารถใช้ NLP เพื่อสรุปเอกสารหรือบทความขนาดยาวโดยอัตโนมัติ แยกข้อมูลที่สำคัญที่สุดและนำเสนอในรูปแบบย่อ

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานจำนวนมากสำหรับ NLP แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานใหม่ๆ มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น

การแปลภาษา

การแปลภาษาเป็นกระบวนการแปลงข้อความที่เขียนด้วยภาษาหนึ่งเป็นข้อความที่เขียนด้วยภาษาอื่น สิ่งนี้สามารถทำได้ด้วยตนเองโดยนักแปลที่เป็นมนุษย์หรือโดยอัตโนมัติโดยใช้ซอฟต์แวร์แปลภาษาด้วยเครื่อง

การแปลด้วยคอมพิวเตอร์เป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้อัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติเพื่อแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง มีความซับซ้อนมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาและใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น บริการแปลภาษาออนไลน์ เช่น Google Translate และซอฟต์แวร์แปลภาษาสำหรับการบริการลูกค้า

อย่างไรก็ตาม การแปลด้วยคอมพิวเตอร์นั้นไม่สมบูรณ์แบบและมักจะสร้างการแปลที่ไม่สะดวกหรือไม่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ การแปลโดยมนุษย์โดยทั่วไปมีความแม่นยำมากกว่า แต่อาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง

การแปลภาษามีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้ผู้ที่พูดภาษาต่างๆ สามารถสื่อสารและเข้าถึงข้อมูลได้ มันถูกใช้ในหลากหลายสาขา รวมถึงธุรกิจ การศึกษา รัฐบาล และความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ

การแปลด้วยเครื่องทำงานอย่างไร

การแปลด้วยคอมพิวเตอร์เป็นกระบวนการแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งโดยอัตโนมัติโดยใช้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:

การประมวลผลล่วงหน้า: ข้อความที่ป้อนจะถูกล้างและทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อให้ง่ายต่อการประมวลผล

การแบ่งส่วน: ข้อความที่ป้อนจะถูกแบ่งออกเป็นหน่วยย่อยๆ เช่น ประโยคหรือวลี สำหรับการแปล

การแปล: แต่ละส่วนจะถูกแปลเป็นภาษาเป้าหมายโดยใช้โมเดลการแปลด้วยคอมพิวเตอร์

การจัดลำดับใหม่: คำในข้อความที่แปลอาจถูกจัดเรียงใหม่เพื่อให้สอดคล้องกับไวยากรณ์และไวยากรณ์ของภาษาเป้าหมาย

การประมวลผลภายหลัง: ข้อความที่แปลได้รับการทำความสะอาดและขัดเกลาเพื่อปรับปรุงคุณภาพและทำให้ฟังดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น

มีสองวิธีหลักในการแปลด้วยคอมพิวเตอร์: ตามกฎและสถิติ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ตามกฎขึ้นอยู่กับชุดของกฎและพจนานุกรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในการแปลข้อความ ในขณะที่การแปลด้วยคอมพิวเตอร์เชิงสถิติจะใช้แบบจำลองทางสถิติที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อความที่แปลจำนวนมากเพื่อทำการตัดสินใจในการแปล

ตัวอย่างการใช้งานการแปล

แอปพลิเคชันการแปลเป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งได้ ตัวอย่างของแอปพลิเคชันการแปลรวมถึง:

Google Translate: Google Translate เป็นบริการแปลออนไลน์ฟรีที่รองรับการแปลระหว่างกว่า 100 ภาษาใช้การผสมผสานระหว่างเทคนิคการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ตามกฎและสถิติ

ซอฟต์แวร์แปลภาษาสำหรับการบริการลูกค้า: ธุรกิจจำนวนมากใช้ซอฟต์แวร์แปลภาษาเพื่อให้การสนับสนุนลูกค้าในหลายภาษาซึ่งอาจรวมถึงเครื่องมือแชทสดที่แปลข้อความแบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติ หรือซอฟต์แวร์บริการลูกค้าที่มีฟีเจอร์การแปลในตัว

Microsoft Translator: Microsoft Translator เป็นบริการแปลภาษาที่รวมอยู่ในผลิตภัณฑ์ Microsoft จำนวนหนึ่ง รวมถึง Office, Bing และ Skypeรองรับการแปลภาษามากกว่า 60 ภาษาและใช้การผสมผสานระหว่างเทคนิคการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ตามกฎและสถิติ

แอพแปลภาษาสำหรับอุปกรณ์มือถือ: มีแอพแปลภาษามากมายสำหรับอุปกรณ์มือถือที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลข้อความและคำพูดในภาษาต่างๆแอปเหล่านี้มักจะใช้อัลกอริทึมการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และอาจรวมถึงคุณลักษณะต่างๆ เช่น การแปลแบบออฟไลน์ การจดจำเสียง และเครื่องมือการเรียนรู้ภาษา

ความท้าทายและข้อจำกัดของการแปลด้วยเครื่อง

แม้ว่าการแปลด้วยคอมพิวเตอร์จะก้าวหน้าไปมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายและข้อจำกัดหลายประการ ประเด็นหลักบางประการ ได้แก่ :

ขาดบริบท: อัลกอริทึมการแปลด้วยคอมพิวเตอร์อาจมีปัญหาในการทำความเข้าใจบริบทที่ใช้คำและวลี ซึ่งนำไปสู่การแปลที่น่าอึดอัดใจหรือสับสน

ความกำกวม: ภาษาธรรมชาติมักประกอบด้วยคำและวลีที่สามารถมีความหมายได้หลายอย่างขึ้นอยู่กับบริบท ซึ่งอาจเป็นเรื่องยากสำหรับอัลกอริธึมการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ในการแก้ความกำกวม

สำนวนและคำสแลง: อัลกอริทึมการแปลด้วยคอมพิวเตอร์อาจมีปัญหาในการแปลสำนวนและคำสแลง เนื่องจากสำนวนเหล่านี้มักไม่เทียบเท่าในภาษาอื่นโดยตรง

ไวยากรณ์และไวยากรณ์: อัลกอริทึมการแปลด้วยเครื่องอาจมีปัญหากับไวยากรณ์และไวยากรณ์ ซึ่งนำไปสู่การแปลที่ไม่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์หรือไม่สะดวกใจ

การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือที่เรียกว่าการขุดความคิดเห็นเป็นกระบวนการของการใช้ภาษาธรรมชาติและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อความเพื่อระบุและแยกข้อมูลเชิงอัตวิสัยออกจากข้อมูลข้อความ ซึ่งรวมถึงการกำหนดความรู้สึกที่แสดงออกมาในข้อความ เช่น ว่าเป็นแง่บวก แง่ลบ หรือเป็นกลาง

การวิเคราะห์ความรู้สึกมีการใช้งานมากมาย รวมถึง:

• การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย: สามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อวิเคราะห์โพสต์และความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดียเพื่อประเมินความคิดเห็นสาธารณะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ แบรนด์ หรือเหตุการณ์
• การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า: การวิเคราะห์ความคิดเห็นสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นและข้อเสนอแนะของลูกค้าเพื่อระบุแนวโน้มและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า
• การวิจัยตลาด: การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์บทความข่าวและโพสต์บนโซเชียลมีเดียที่เกี่ยวข้องกับตลาดหรืออุตสาหกรรมหนึ่งๆ เพื่อวัดความรู้สึกและระบุแนวโน้ม
• การวิเคราะห์ทางการเมือง: การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์โพสต์บนโซเชียลมีเดียและบทความข่าวที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ทางการเมืองและผู้สมัครเพื่อวัดความคิดเห็นของประชาชน

ในการวิเคราะห์ความรู้สึก โดยทั่วไป ข้อมูลที่เป็นข้อความจะได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูดและพจนานุกรมความรู้สึก อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถใช้เพื่อจัดประเภทข้อความเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลางตามข้อมูลการฝึกอบรม

ความท้าทายหลักประการหนึ่งในการวิเคราะห์ความรู้สึกคือความเป็นตัวตนของภาษา เนื่องจากผู้คนที่แตกต่างกันสามารถตีความข้อความชิ้นเดียวกันได้แตกต่างกัน นอกจากนี้ น้ำเสียงและบริบทของข้อความอาจส่งผลต่อความรู้สึก ซึ่งอาจเป็นเรื่องยากสำหรับอัลกอริทึมในการตีความอย่างถูกต้อง

การสรุปข้อความ

การสรุปข้อความเป็นกระบวนการสร้างบทสรุปของข้อความโดยอัตโนมัติ เป้าหมายของการสรุปข้อความคือการดึงข้อมูลที่สำคัญที่สุดออกจากข้อความและนำเสนอในรูปแบบย่อในขณะที่รักษาความหมายและโครงสร้างของข้อความต้นฉบับ

การสรุปข้อความมีสองประเภทหลัก: แบบนามธรรมและแบบแยกส่วน การสรุปแบบนามธรรมเกี่ยวข้องกับการสร้างบทสรุปที่เป็นข้อความต้นฉบับที่เรียบเรียงใหม่ ในขณะที่การสรุปแบบแยกส่วนเกี่ยวข้องกับการเลือกและรวบรวมประโยคหรือวลีที่สำคัญที่สุดจากข้อความต้นฉบับเพื่อสร้างบทสรุป

การสรุปข้อความมีแอปพลิเคชันมากมาย รวมถึง:

• ลดเวลาในการอ่านและทำความเข้าใจเอกสารขนาดยาว
• ดึงข้อมูลสำคัญจากบทความข่าวหรืองานวิจัย
• การสร้างบทสรุปของคำวิจารณ์หรือคำติชมของลูกค้า

ในการสรุปข้อความ อัลกอริทึมมักจะวิเคราะห์เนื้อหาและโครงสร้างของข้อความที่ป้อนเข้า และใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อระบุข้อมูลที่สำคัญที่สุด นอกจากนี้ยังสามารถใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้ว่าข้อมูลใดที่สำคัญที่สุดตามข้อมูลการฝึกอบรม

หนึ่งในความท้าทายหลักในการสรุปข้อความคือการรักษาความหมายและบริบทของข้อความต้นฉบับในขณะที่ย่อข้อความ นอกจากนี้ การสร้างบทสรุปที่สอดคล้องกันและอ่านได้ดีอาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสรุปที่เป็นนามธรรม

การจำแนกประเภทข้อความ

การจัดหมวดหมู่ข้อความคือกระบวนการกำหนดป้ายกำกับหรือหมวดหมู่ให้กับข้อความตามเนื้อหา เป็นงานทั่วไปในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การกรองสแปม การวิเคราะห์ความรู้สึก และการติดป้ายกำกับหัวข้อ

ในการจัดประเภทข้อความ อัลกอริทึมมักจะวิเคราะห์เนื้อหาและโครงสร้างของข้อความป้อนเข้า และใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อแยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง คุณลักษณะเหล่านี้จะถูกป้อนเข้าไปในตัวแยกประเภท ซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อทำนายคลาสหรือหมวดหมู่ของข้อความอินพุต

มีหลายวิธีในการจำแนกข้อความ ได้แก่ :

• ตามกฎ: ชุดของกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าใช้เพื่อจำแนกข้อความตามการมีหรือไม่มีของคำหลักหรือรูปแบบบางอย่าง
• Naive Bayes: ลักษณนามทางสถิติที่ใช้ทฤษฎีบทของ Bayes เพื่อทำนายคลาสของข้อความอินพุตโดยพิจารณาจากการมีหรือไม่มีคุณลักษณะบางอย่าง
• รองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM): ประเภทของตัวแยกประเภทที่ใช้ไฮเปอร์เพลนเพื่อแยกคลาสต่างๆ ในพื้นที่คุณลักษณะ
• โครงข่ายประสาทเทียม: ตัวแยกประเภทที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกอบรม ซึ่งสามารถเรียนรู้ที่จะจำแนกข้อความตามรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูล

การจัดหมวดหมู่ข้อความเป็นงานที่สำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เนื่องจากช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตีความเนื้อหาของข้อมูลข้อความได้ อย่างไรก็ตาม อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากความซับซ้อนและความผันแปรของภาษาธรรมชาติ ตลอดจนความเป็นตัวตนของป้ายกำกับชั้นเรียนบางประเภท

Chatbots และความเข้าใจภาษา

แชทบอทเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อจำลองการสนทนากับผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ผ่านการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มักใช้ในการบริการลูกค้า อีคอมเมิร์ซ และแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่สามารถให้ความช่วยเหลือแก่ผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็วและสะดวก

แชทบอทมีสองประเภทหลัก: อิงตามกฎและอิงตามปัญญาประดิษฐ์ แชทบอทตามกฎได้รับการออกแบบให้ปฏิบัติตามชุดของกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อตอบสนองต่ออินพุตของผู้ใช้ ในขณะที่แชทบอทที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์จะใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองต่ออินพุตของผู้ใช้

เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แชทบอทอาศัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจและตีความอินพุตของผู้ใช้ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับงานหลายอย่าง เช่น:

• การตรวจหาภาษา: การระบุภาษาที่ผู้ใช้เขียน
• Tokenization: แยกการป้อนข้อมูลออกเป็นคำหรือวลีแต่ละรายการ
• การแท็กส่วนของคำพูด: การระบุส่วนของคำพูด (คำนาม กริยา คำคุณศัพท์ ฯลฯ) ของแต่ละคำหรือวลี
• การรู้จำชื่อนิติบุคคล: การระบุและแยกคำนามเฉพาะ (เช่น ชื่อของบุคคลหรือองค์กร) จากการป้อนข้อมูล
• การตรวจจับเจตนา: การกำหนดวัตถุประสงค์หรือเจตนาของข้อความของผู้ใช้
• ความละเอียดของเอนทิตี: การระบุและทำให้ไม่คลุมเครือการอ้างอิงถึงเอนทิตีเฉพาะ (เช่น ผู้คนหรือผลิตภัณฑ์) ในอินพุต

เมื่อแชทบอทประมวลผลและเข้าใจข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน ก็จะสามารถสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมโดยใช้เทคนิคการสร้างภาษาธรรมชาติ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเลือกคำตอบที่เขียนไว้ล่วงหน้าจากคลังคำตอบหรือสร้างคำตอบในทันทีโดยใช้โมเดลการสร้างภาษา

โดยรวมแล้ว แชทบอทใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อให้เข้าใจและตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและสอดคล้องกัน ในขณะที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง แชทบอทก็มีความซับซ้อนมากขึ้นและสามารถจัดการกับอินพุตและบริบทที่หลากหลายมากขึ้น

เอาไป

ในบล็อกนี้ เราได้พูดถึงแอปพลิเคชันจำนวนหนึ่งและกรณีการใช้งานสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงการจำแนกข้อความ การดึงข้อมูล การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การสร้างแบบจำลองภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก แชทบอท และผู้ช่วยอัจฉริยะ

การจัดหมวดหมู่ข้อความเกี่ยวข้องกับการกำหนดป้ายกำกับหรือหมวดหมู่ให้กับข้อความตามเนื้อหา และใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การกรองสแปม การวิเคราะห์ความรู้สึก และการติดป้ายกำกับหัวข้อ การดึงข้อมูลเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลข้อความจำนวนมาก เช่น การค้นหาคำหลักหรือวลีเฉพาะ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ทำให้สามารถแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งได้ และใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น บริการแปลออนไลน์และซอฟต์แวร์แปลภาษาสำหรับการบริการลูกค้า

อ่านเพิ่มเติม: ประวัติปัญญาประดิษฐ์ที่ต้องอ่าน

การสร้างแบบจำลองภาษาเกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถสร้างภาษาที่เหมือนมนุษย์และใช้ในการสังเคราะห์เสียงและระบบการสร้างภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความรู้สึกที่แสดงออกมาเป็นข้อความ เช่น การพิจารณาว่าบทวิจารณ์ของลูกค้าเป็นบวกหรือลบ แชทบอทคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่จำลองการสนทนากับผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ผ่านการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และใช้ในการบริการลูกค้าและแอปพลิเคชันอื่นๆ ผู้ช่วยอัจฉริยะคือระบบที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น Siri ของ Apple หรือ Alexa ของ Amazon

มองไปในอนาคต NLP มีแนวโน้มที่จะมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจและโต้ตอบกับมนุษย์ผ่านภาษาธรรมชาติ ในขณะที่การพัฒนาด้านนี้ยังคงดำเนินต่อไป เราสามารถคาดหวังได้ว่าจะเห็นแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานใหม่ๆ เกิดขึ้น เช่น ระบบการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการปรับปรุง และแชทบอทที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นและผู้ช่วยอัจฉริยะ นอกจากนี้ NLP ยังมีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่เราเข้าถึงและประมวลผลข้อมูล ทำให้ผู้คนสามารถสื่อสารกับเครื่องจักรและดึงความรู้จากข้อมูลจำนวนมากได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น