Natural Language Processing (NLP) หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ, เป็นสาขาที่น่าสนใจในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เน้นการเข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์โดยใช้คอมพิวเตอร์ ซึ่งนำเสนอโอกาสและความครอบคลุมในการรับรู้ความหมายและความคิดเห็นของมนุษย์ผ่านภาษาพูดและข้อความ บทความนี้เราจะเข้าไปสำรวจในโลกของ NLP กันโดยจะแสดงความสำคัญและประโยชน์ของการใช้ NLP และให้ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวันและธุรกิจ ดังนั้นเรามาเริ่มต้นกันเลย
NLP (Natural Language Processing)
คือ สาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการประมวลผลและเข้าใจภาษาธรรมชาติของมนุษย์โดยใช้คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี การพัฒนา NLP มีวัตถุประสงค์เพื่อทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและแปลงข้อมูลภาษามนุษย์ให้อยู่ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้, รวมถึงสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ผ่านภาษาธรรมชาติ
เมื่อพูดถึง NLP นั้นเราจะต้องพูดถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติในรูปแบบของคอมพิวเตอร์ หรือการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์สามารถตอบสนองได้ นั่นคือเราใช้เทคโนโลยี NLP เพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจคำพูดหรือข้อความที่เราพูดหรือเขียนจนสามารถตอบกลับมาโดยอัตโนมัติได้อย่างถูกต้องและแม่นยำ
ขั้นตอนการวิเคราะห์ใน NLP
NLP มีขั้นตอนหลายขั้นตอนที่ถูกนำมาใช้ในการประมวลผลข้อมูลทางภาษา โดยจะมีขั้นตอนหลัก ๆ อยู่ 5 ขั้นตอนดังนี้
Phonology (โฟโนโลจี)
ในขั้นตอนนี้ NLP ทำการระบุเสียงพูดและตัวอักษรที่เกี่ยวข้องกับภาษาที่ถูกพูดออกมา ระบบ NLP จะรับรู้เสียงและแปลงเป็นตัวอักษรตามที่ผู้พูดออกมา
Morphology (มอร์โฟโลจี)
ขั้นตอนนี้เกี่ยวกับการแยกคำออกจากประโยค, การวิเคราะห์คำเป็นส่วนส่วน, และการระบุรากศัพท์ (root words) และคำที่ผันแปลง
Syntax (ซินแต็กซ์)
Syntax ใช้ในการวิเคราะประโยคและโครงสร้างภาษา เป็นขั้นตอนที่ใช้เพื่อตรวจสอบว่าคำหรือประโยคที่ใช้มีความสอดคล้องกับกฎภาษาหรือไม่ และช่วยให้ NLP ทราบว่าคำหรือประโยคมีความหมายอย่างไร
Semantics (เซมันติกส์)
Semantics ใช้เพื่อวิเคราะห์ความหมายของคำหรือประโยค และเข้าใจความหมายทางนามธรรมและบ่งบอกในเนื้อหา การใช้ semantics ช่วยให้ NLP สามารถเข้าใจความหมายและความหมายนามธรรมของคำและประโยค
Pragmatics (แพรโกมัติกส์)
Pragmatics ควบคุมความหมายของคำหรือประโยคในบริบททางสังคม เป็นขั้นตอนที่คำนวณรูปแบบในการสื่อสาร, เช่น การสร้างคำถามและการตอบ การใช้ภาษาในบริบทที่แตกต่างกัน
ขั้นตอนเหล่านี้จะช่วยให้ NLP สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติและทำงานกับข้อมูลทางภาษาอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้มีความสำคัญในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่สามารถสนทนาด้วยเสียง, ตอบคำถามของผู้ใช้, หรือประมวลผลข้อมูลทางภาษาธรรมชาติอื่นๆ อย่าง Chatbots หรือ แอปพลิเคชันการแปลภาษา
ความสำคัญและประโยชน์ของ NLP
การเข้าใจภาษามนุษย์: NLP ช่วยเครื่องจักรในการเข้าใจภาษามนุษย์ทั้งภาษาพูดและข้อความ ซึ่งเปิดโอกาสให้เครื่องจักรเรียนรู้และปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล: NLP ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งให้มีประสิทธิภาพขึ้น โดยสามารถสกัดข้อมูลที่มีความหมายออกมาจากข้อความ
การทำนายแนวโน้ม: NLP ช่วยในการทำนายแนวโน้มต่าง ๆ ทั้งในธุรกิจและสังคม เช่น การทำนายแนวโน้มราคาหุ้น, การทำนายสภาพอากาศ, หรือการทำนายความคิดเห็นของลูกค้า
การจัดการข้อมูลเชิงภาษา: NLP ช่วยในการจัดการข้อมูลที่เป็นข้อความหรือเอกสาร ทำให้สามารถค้นหาข้อมูลและสกัดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
การวิเคราะห์ความรู้สึกและความคิดเห็น: NLP ช่วยในการวิเคราะห์ความรู้สึกและความคิดเห็นของคนจากสื่อสังคมออนไลน์ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกต่อสินค้าหรือบริการ
เมื่อเราเห็นถึงความสำคัญและประโยชน์ของ NLP กันไปแล้ว เราลองมาดูตัวอย่างการใช้งานกันบ้างว่าเราใช้ NLP ในชีวิตประจำวันหรือในองค์กรได้อย่างไรกันบ้าง
ตัวอย่างการใช้ NLP ในชีวิตประจำวัน
ผู้ช่วยส่วนตัว: ผู้ใช้สามารถใช้ผู้ช่วยอย่าง Siri, Google Assistant หรือ Alexa เพื่อค้นหาข้อมูล, ตั้งเตือน, และควบคุมอุปกรณ์ไฮเทคต่างๆ ผ่านการพูดหรือข้อความ
แก้ไขข้อความ: การใช้ NLP ในการตรวจสอบคำผิดและการปรับปรุงประโยคของเรา เช่นการใช้ Grammarly หรือ Microsoft Word ในการแก้ไขการเขียน
แสดงความคิดเห็นและรีวิว: การประยุกต์ใช้ NLP ในการวิเคราะห์ความคิดเห็นและรีวิวของผู้ใช้ในสถานการณ์ที่เป็นร้านอาหาร, โรงแรม, หนัง, หรือสินค้าออนไลน์ เพื่อช่วยในการตัดสินใจ
แปลภาษา: บริการแปลภาษาออนไลน์ใช้ NLP เพื่อแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งอย่างรวดเร็ว
การสื่อสาร: NLP นำเสนอช่องทางใหม่ในการสื่อสารทางหน้าเว็บหรือโซเชียลมีเดีย ด้วยการตอบกลับข้อความโดยใช้บอทหรือแชทบอทที่มีการเรียนรู้เพื่อเข้าใจและตอบสนองต่อการสื่อสารของผู้ใช้
NLP กำลังเปลี่ยนวิธีการทำสิ่งต่าง ๆ ในชีวิตประจำวันของเราด้วยการทำให้เราสามารถสื่อสารและประยุกต์ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและความสะดวกสบายมากขึ้น
ตัวอย่างการใช้งาน NLP ในองค์กร
การวิเคราะห์ทวีตสื่อสังคม: บริษัทส่วนใหญ่ใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ทวีตที่เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ โดยหาความรู้สึกและความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ
Chatbots และ Virtual Assistants: Chatbots และผู้ช่วยเสมือนจริงใช้ NLP เพื่อตอบคำถามและประสานกับผู้ใช้โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น Siri ของ Apple หรือ Google Assistant
การจัดการหมวดหมู่และแหล่งข้อมูล: NLP ช่วยในการจัดหมวดหมู่ข้อมูลและค้นหาข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นการจัดหมวดหมู่บทความข่าวหรือการค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลใหญ่
การคัดกรองข้อมูล: NLP ช่วยในการคัดกรองข้อมูลที่สำคัญจากข้อมูลใหญ่ เช่นการคัดกรองข้อความที่เกี่ยวกับเหตุการณ์หรือเนื้อหาที่ทำกำไรสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ
การทำนายแนวโน้ม: NLP ช่วยในการทำนายแนวโน้มต่าง ๆ ในทางธุรกิจ เช่นการทำนายความต้องการของตลาดหรือการทำนายราคาหุ้น
ด้วยเหตุนี้ NLP กลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับผู้ที่ต้องการทำงานหรือเรียนรู้ในสาขาที่ต้องการการจัดการข้อมูลด้านภาษา ไม่ว่าจะเป็นการแปลภาษา สร้างคำอธิบายหรือสร้างโมเดลภาษา หรือการช่วยในการตัดสินใจโดยอ้างอิงข้อมูลจากข้อความ เทคโนโลยี NLP สามารถรองรับการแก้ไขปัญหาทางภาษาที่จำเป็นในชีวิตประจำวันได้ทุกประเภท
หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้เข้าใจและได้รับความรู้เกี่ยวกับ NLP (Natural Language Processing) มากขึ้น และจะเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ช่วยทำให้เราทำงานได้อย่างง่ายดายและสะดวกสบายมากยิ่งขึ้น ถ้าองค์กรของคุณกำลังสนใจในเรื่องของข้อมูล หรือมีข้อสงสัยเพิ่มเติมสามารถติดต่อพวกเรา Davoy ได้เลย เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญคอยให้คำปรึกษา สามารถกรอกรายละเอียดในแบบฟอร์มด้านล่างได้เลย
