Blog_การสำรวจการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการแปล

สำรวจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในการแปล

เทคโนโลยี NLP กำลังได้รับความโดดเด่นในอัตราที่ก้าวหน้า การผสมผสานระหว่างวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมสารสนเทศ และปัญญาประดิษฐ์สามารถขจัดอุปสรรคด้านภาษาได้ ด้วยเทคโนโลยี NLP ไม่ว่าการสื่อสารจะใช้ภาษาใดก็ตาม ทุกฝ่ายจะสามารถฟังและอ่านข้อมูลในภาษาที่พวกเขารู้ได้

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ฝึกคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจภาษาของมนุษย์ ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้และรับความรู้เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง เป็นผลให้การผสมผสาน NLP-AI มีความชาญฉลาดมากขึ้น การใช้ความสามารถซึ่งเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ก็จะมีความชำนาญและก้าวหน้ามากขึ้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้พลังของมันในการทำความเข้าใจภาษาศาสตร์และสร้างโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ โปรแกรมเหล่านี้สามารถเข้าใจข้อความและการสื่อสารด้วยคำพูดได้เหมือนมนุษย์ แต่เทคโนโลยี NLP มีความสามารถในการเรียนรู้และเข้าใจหลายภาษาพร้อมกันและแปลเป็นภาษาที่คุณเลือกได้

พื้นที่ เทคโนโลยี NLP ผสมผสานภาษาศาสตร์เชิงคำนวณและการสร้างแบบจำลองตามกฎของภาษาเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก การใช้สิ่งนี้ คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจข้อความหรือเสียงเพื่อแปลเป็นภาษาอื่นเท่านั้น

แม้กระทั่งทุกวันนี้ เราก็มีตัวอย่างการดำเนินการของ NLP อยู่หลายตัวอย่าง เช่น Siri, ผู้ช่วยของ Google, Google นักแปล, และเครื่องมือแนะนำอัตโนมัติบางอย่าง คำแนะนำจาก Grammarly ในขณะที่เขียนอีเมลหรือในเครื่องมือค้นหาล้วนเปิดใช้งานด้วยเทคโนโลยี NLP

ชุดข้อมูลโซลูชัน Nlp

เทคโนโลยี NLP ทำงานอย่างไร? 

เทคโนโลยี NLP ทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เข้าใจข้อความและคำพูดของมนุษย์ เนื่องจากคอมพิวเตอร์เข้าใจเฉพาะภาษาไบนารีที่ประกอบด้วย 0 และ 1 เราจึงจำเป็นต้องมีระบบเพื่อทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจคำศัพท์ก่อน

สำหรับสิ่งนี้ จะใช้การแสดงคำ โดยที่คำต่างๆ จะถูกเข้ารหัสเป็นภาษาคอมพิวเตอร์ มีการใช้เทคนิคหลายอย่างเพื่อจุดประสงค์นี้ และการใช้เทคนิคเดียวก็เป็นหนึ่งในเทคนิคเหล่านี้

นอกจากนี้ ยังมีการใช้ชุดเทคนิค NLP เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ ซึ่งรวมถึง;

เทคนิค Nlp

  • การตัดสาย: กระบวนการที่คำที่คล้ายกันถูกตัดให้เหลือเพียงคำต้นกำเนิด เช่น Finalize จาก Final โดยการกำจัดตัวอักษรทีละตัว
  • การกำหนดเล็ม: นี่เป็นเทคนิคโดยการกัดเซาะคำต่างๆ เพื่อหาโครงสร้างพื้นฐานที่มีความหมาย
  • การทำให้เป็นโทเค็น: ด้วยเทคนิคนี้ ประโยคจะถูกแบ่งออกเป็นบล็อกเล็กๆ เพื่อระบุคำ สัญลักษณ์ และตัวเลขจากประโยคเหล่านั้น
  • การวิเคราะห์ความรู้สึก: นี่คือจุดที่คอมพิวเตอร์พยายามระบุน้ำเสียงและอารมณ์เบื้องหลังประโยค
  • ความรู้สึกกำกวมของคำ: เทคนิคนี้ใช้เพื่อพิจารณาว่าคำเดียวกันมีความหมายต่างกันหรือไม่เมื่อใช้ในบริบทที่ต่างกัน
  • การติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด (POS): การติดแท็ก POS ใช้เพื่ออธิบายแต่ละคำในข้อความ ซึ่งรวมถึงการระบุคำกริยา คำวิเศษณ์ คำนาม คำคุณศัพท์ และส่วนอื่นๆ ทั้งหมดของคำพูด

นอกจากเทคนิคเหล่านี้แล้ว โปรแกรม NLP ยังใช้อัลกอริธึมเพื่อทำความเข้าใจข้อความและคำพูดที่มนุษย์สร้างขึ้น ระบบตามกฎใช้เพื่อกำหนดกฎเกณฑ์สำหรับภาษาศาสตร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนสำคัญของ NLP เนื่องจากใช้ในการรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมไปยังโปรแกรมคอมพิวเตอร์ การใช้ข้อมูลนี้ทำให้โปรแกรม NLP สามารถปรับรูปแบบการจดจำข้อความและเสียงได้

[อ่านเพิ่มเติม: 15 ชุดข้อมูล NLP ที่ดีที่สุดในการฝึกอบรมโมเดล NLP ของคุณ]

เครื่องแปลสำหรับอาคาร NLP

การแปลด้วยเครื่อง Nlp

คุณลองจินตนาการดูว่าผู้นำโลกสามารถมีส่วนร่วมในการประชุมที่ทุกคนพูดภาษาของตนได้อย่างไร การประชุมเหล่านี้มีระบบล่ามพร้อมกัน ซึ่งหมายความว่าโปรแกรมคอมพิวเตอร์และล่ามที่เป็นมนุษย์จะทำงานร่วมกันเพื่อแปลคำพูดแล้วแปลงเป็นภาษาอื่นตามที่ต้องการ

แม้ว่านี่อาจเป็นเป้าหมายสูงสุดในปัจจุบันของเทคโนโลยี NLP เพื่อขจัดอุปสรรคด้านภาษาทั้งหมด แต่เทคโนโลยีนี้ยังคงเติบโตและก้าวหน้า เทคโนโลยี NLP ช่วยให้สิ่งนี้เป็นไปได้โดยใช้การแปลด้วยเครื่อง ซึ่งใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นหลักในการแปลข้อความและคำพูด

ความก้าวหน้าจากขั้นตอนที่ความไม่ถูกต้องปรากฏให้เห็นชัดเจน การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ได้เห็นแล้ว การปรับปรุงด้วย Neural Machine Translation (NMT). NMT ได้ปรับปรุงวิธีการทำงานของ NLP เพิ่มเติม จึงปรับปรุงความสามารถในการแปล

นี่คือประโยชน์ของการแปลด้วยเครื่องใน NLP:

  • ขณะนี้โปรแกรม NLP สามารถอ่านและแปลหนังสือ เว็บไซต์ และรายละเอียดสินค้าได้ในเวลาไม่กี่วินาที
  • ช่วยลดต้นทุนและความพยายามในการแปลลงอย่างมาก
  • ระดับความแม่นยำยังเพิ่มขึ้นด้วยการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
  • ขณะนี้ธุรกิจสามารถปรับแต่งกระบวนการแปลได้ตามความต้องการ

สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจาก NMT ใช้ประโยชน์จากวิธีการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) และกลไกความสนใจ สิ่งเหล่านี้ช่วยเพิ่มขีดความสามารถของโปรแกรม NLP โดยเพิ่มขอบเขตความเข้าใจเกี่ยวกับกฎทางภาษา รูปแบบ และความเร็วในการประมวลผลสำหรับประโยคยาวและประโยคที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน

NMT ช่วยให้โปรแกรมแปลงคำต่างๆ เป็นเวกเตอร์ โดยนำคำที่มีความหมายคล้ายกันมารวมกัน การสร้างลำดับของเวกเตอร์หรือคำ โปรแกรมจะสร้างประโยคขึ้นมา จากที่นี่ จะใช้เฟรมเวิร์กตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัสสำหรับการแมปประโยคอินพุตในปริภูมิเวกเตอร์ และผู้ถอดรหัสจะส่งประโยคที่แปลแล้วไปยังอินเทอร์เฟซ

สรุป

การรวมกันของ NLP, NMT, โครงข่ายประสาทเทียม และกลไกการเรียนรู้เชิงลึกกำลังนำมาซึ่งการปรับปรุงที่สำคัญในการรู้จำข้อความและคำพูดและการแปล แม้ว่าจะมีความก้าวหน้าในสาขานี้ ล่ามที่เป็นมนุษย์และบรรณาธิการก็ยังจำเป็นต้องรักษาสมดุลไว้ สำหรับธุรกิจและบริษัทที่ต้องการมีระบบการตีความเป็นของตัวเอง โปรดติดต่อ Shaip เพื่อขอโซลูชันสนทนาแบบ AI ที่เหมาะกับ NLP และการแปลด้วยเครื่อง

แบ่งปันสังคม