
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร?
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นเทคโนโลยี AI ล้ำสมัยที่ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจ ตีความ และประมวลผลภาษาของมนุษย์ ซึ่งเป็นพลังขับเคลื่อนทุกอย่างตั้งแต่แชทบอทไปจนถึงเครื่องมือค้นหาและผู้ช่วยเสียงอย่าง Alexa และ Siri
เหตุผลหลักประการหนึ่งที่ระบบและคอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบการสื่อสารของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำก็เนื่องมาจากมีข้อมูลมากมายในรูปแบบของเสียง ข้อความ ข้อมูลการสนทนาบนช่องทางโซเชียลมีเดีย วิดีโอ อีเมล และอื่นๆ การพัฒนาไวยากรณ์ที่พิถีพิถันช่วยให้แบบจำลองเข้าใจความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ในการสื่อสารของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ รวมถึงการเสียดสี คำพ้องเสียง อารมณ์ขัน และอื่นๆ
การใช้งานขั้นพื้นฐานที่สุดของ NLP ได้แก่ :
- การแปลภาษาแบบเรียลไทม์
- ตัวกรองสแปมในบริการอีเมล
- ผู้ช่วยเสียงและแชทบอท
- การสรุปข้อความ
- คุณสมบัติการแก้ไขอัตโนมัติ
- การวิเคราะห์ความรู้สึกและอื่น ๆ
แนวทางการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
แนวทางบางประการของ NLP ได้แก่:
NLP ที่ได้รับการดูแล: ฝึกโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อคาดการณ์ที่แม่นยำ เช่น การจัดประเภทอีเมล
NLP ที่ไม่ได้รับการดูแล: ทำงานร่วมกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อค้นหารูปแบบ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองหัวข้อ
ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU): ช่วยให้เครื่องจักรตีความและเข้าใจความหมายของภาษามนุษย์
การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG): สร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ เช่น การเขียนสรุปหรือการตอบกลับแชทบอท อ้างอิงเพิ่มเติม
ขนาดและการเติบโตของตลาด NLP
ตลาดการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) กำลังแสดงสัญญาที่น่ามหัศจรรย์ และคาดว่าจะมีมูลค่าประมาณ 156.80 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 การเติบโตนี้อยู่ที่ CAGR ต่อปีที่ 27.55%
นอกจากนี้ องค์กรขนาดใหญ่กว่า 85% กำลังดำเนินการเพื่อนำ NLP มาใช้ภายในปี 2025 การเติบโตอย่างน่าตกใจของ NLP นั้นได้รับแรงหนุนจากเหตุผลหลายประการ เช่น:
- เพิ่มการรวม AI ในผลิตภัณฑ์และบริการ
- การแข่งขันเพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับลูกค้า
- การระเบิดของข้อมูลดิจิทัล
- ความพร้อมใช้งานของโซลูชันบนคลาวด์ราคาประหยัด
- การนำเทคโนโลยีมาใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย รวมถึงการดูแลสุขภาพ การผลิต ยานยนต์ และอื่นๆ
การนำ NLP มาใช้และใช้งานจำนวนมากเช่นนี้ก็ต้องแลกมาด้วยต้นทุนเช่นกัน โดยรายงานจาก McKinsey เปิดเผยว่าระบบอัตโนมัติจาก NLP จะทำให้ 8% ของงานล้าสมัย อย่างไรก็ตาม รายงานยังอ้างว่าสิ่งนี้จะต้องรับผิดชอบในการสร้าง 9% ของบทบาทงานใหม่
เมื่อพูดถึงความแม่นยำของผลลัพธ์ โมเดล NLP ที่ล้ำสมัยได้รายงานความแม่นยำ 97% ในเกณฑ์มาตรฐาน GLUE
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำงานอย่างไร
ระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง อัลกอริธึมได้รับการฝึกฝนให้จดจำรูปแบบและอนุมานตามรูปแบบเหล่านั้น นี่คือวิธีการทำงาน:
- การประมวลผลข้อความ: พูดคุยเกี่ยวกับเทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างโทเค็น การสร้างสเต็ม และการสร้างเล็มมาไทเซชัน
- การวิเคราะห์ไวยากรณ์: อธิบายการแยกวิเคราะห์และการวิเคราะห์ไวยากรณ์
- การวิเคราะห์ความหมาย: ครอบคลุมการสกัดความหมายและการทำความเข้าใจบริบท
ประโยชน์ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
เพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้องของเอกสาร
เอกสารที่สร้างโดย NLP จะสรุปข้อความต้นฉบับที่มนุษย์ไม่สามารถสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ยังสามารถทำงานซ้ำ ๆ เช่นการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของมนุษย์
ความสามารถในการสร้างบทสรุปของเนื้อหาที่เป็นข้อความขนาดใหญ่และซับซ้อนโดยอัตโนมัติ
สามารถใช้ภาษาการประมวลผลแบบธรรมชาติสำหรับงานขุดข้อความอย่างง่าย เช่น การแยกข้อเท็จจริงจากเอกสาร การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก หรือการระบุตัวตนที่มีชื่อ การประมวลผลตามธรรมชาติยังสามารถใช้กับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การทำความเข้าใจพฤติกรรมและอารมณ์ของมนุษย์
ช่วยให้ผู้ช่วยส่วนตัวอย่าง Alexa สามารถตีความคำพูดได้
NLP มีประโยชน์สำหรับผู้ช่วยส่วนตัว เช่น Alexa ทำให้ผู้ช่วยเสมือนสามารถเข้าใจคำสั่งคำพูดได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วจากฐานข้อมูลที่มีเอกสารนับล้านในไม่กี่วินาที
เปิดใช้งานการใช้แชทบอทเพื่อช่วยเหลือลูกค้า
สามารถใช้ NLP ในแชทบอทและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสื่อสารกับผู้คนผ่านข้อความหรือเสียง แชทบอทใช้ NLP เพื่อทำความเข้าใจว่าบุคคลนั้นกำลังพิมพ์อะไรและตอบสนองอย่างเหมาะสม พวกเขายังช่วยให้องค์กรสามารถให้การสนับสนุนลูกค้าตลอด 24/7 ในหลายช่องทาง
การวิเคราะห์ความรู้สึกนั้นง่ายกว่า
การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ชุดเอกสาร (เช่น บทวิจารณ์หรือทวีต) เกี่ยวกับทัศนคติหรือสภาวะทางอารมณ์ของพวกเขา (เช่น ความดีใจ ความโกรธ) การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถใช้เพื่อจัดหมวดหมู่และแยกประเภทโพสต์บนโซเชียลมีเดียหรือข้อความอื่นๆ ออกเป็นหลายประเภท: เชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง
ข้อมูลเชิงลึกของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถเข้าถึงได้
การเพิ่มจำนวนเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเมื่อเร็วๆ นี้ทำให้ปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลที่สร้างขึ้นเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ด้วยเหตุนี้ องค์กรหลายแห่งจึงใช้ประโยชน์จาก NLP เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลของตนเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น
ความท้าทายกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
การสะกดผิด
ภาษาธรรมชาติเต็มไปด้วยการสะกดผิด การพิมพ์ผิด และรูปแบบที่ไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น คำว่า “กระบวนการ” สามารถสะกดเป็น “กระบวนการ” หรือ “การประมวลผล” ปัญหาจะทวีคูณเมื่อคุณเพิ่มเครื่องหมายเน้นเสียงหรืออักขระอื่นๆ ที่ไม่ได้อยู่ในพจนานุกรมของคุณ
ความแตกต่างของภาษา
ผู้พูดภาษาอังกฤษอาจพูดว่า “ฉันจะไปทำงานพรุ่งนี้เช้า” ในขณะที่ผู้พูดภาษาอิตาลีจะพูดว่า “Domani Mattina vado al lavoro” แม้ว่าสองประโยคนี้จะมีความหมายเหมือนกัน แต่ NLP จะไม่เข้าใจประโยคหลังเว้นแต่คุณจะแปลเป็นภาษาอังกฤษก่อน
อคติที่มีมาแต่กำเนิด
ภาษาการประมวลผลตามธรรมชาติขึ้นอยู่กับตรรกะของมนุษย์และชุดข้อมูล ในบางสถานการณ์ ระบบ NLP อาจใช้อคติของโปรแกรมเมอร์หรือชุดข้อมูลที่พวกเขาใช้ นอกจากนี้ บางครั้งยังสามารถตีความบริบทต่างออกไปได้เนื่องจากอคติที่มีมาแต่กำเนิด ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
คำที่มีหลายความหมาย
NLP ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่าภาษานั้นแม่นยำและไม่กำกวม ในความเป็นจริง ภาษาไม่แม่นยำหรือไม่กำกวม คำศัพท์หลายคำมีความหมายหลากหลายและสามารถใช้ในรูปแบบต่างๆ ตัวอย่างเช่น เมื่อเราพูดว่า "เปลือกไม้" อาจเป็นได้ทั้งเปลือกสุนัขหรือเปลือกไม้
ความไม่แน่นอนและผลบวกปลอม
ผลบวกลวงเกิดขึ้นเมื่อ NLP ตรวจพบคำศัพท์ที่ควรเข้าใจแต่ไม่สามารถตอบกลับได้อย่างถูกต้อง เป้าหมายคือการสร้างระบบ NLP ที่สามารถระบุข้อจำกัดและขจัดความสับสนโดยใช้คำถามหรือคำใบ้
ข้อมูลการฝึกอบรม
หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของภาษาการประมวลผลตามธรรมชาติคือข้อมูลการฝึกอบรมที่ไม่ถูกต้อง ยิ่งคุณมีข้อมูลการฝึกอบรมมากเท่าไร ผลลัพธ์ของคุณก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น หากคุณให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือมีอคติ ระบบจะเรียนรู้สิ่งที่ผิดหรือเรียนรู้อย่างไม่มีประสิทธิภาพ
งาน NLP
“เรื่องนี้กำลังไปได้สวย”
ประโยคสี่คำง่ายๆ แบบนี้สามารถมีความหมายได้หลากหลายตามบริบท การเสียดสี คำอุปมา อารมณ์ขัน หรืออารมณ์ความรู้สึกที่ซ่อนอยู่ในการสื่อความหมาย
แม้ว่าเราจะเข้าใจประโยคนี้ในลักษณะที่ควรจะเกิดขึ้นตามธรรมชาติสำหรับมนุษย์ แต่เครื่องจักรก็ไม่สามารถแยกแยะระหว่างอารมณ์และความรู้สึกที่แตกต่างกันได้ นี่คือจุดที่งาน NLP หลายอย่างเข้ามามีบทบาทเพื่อลดความซับซ้อนในการสื่อสารของมนุษย์ และทำให้ข้อมูลย่อย ประมวลผลได้ และเข้าใจได้มากขึ้นสำหรับเครื่องจักร
งานหลักบางประการ ได้แก่ :
การรู้จำเสียง
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลเสียงหรือเสียงเป็นข้อความ กระบวนการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อแอปพลิเคชัน NLP ที่มีตัวเลือกคำสั่งเสียง การรู้จำคำพูดเน้นถึงความหลากหลายในการออกเสียง ภาษาถิ่น ความเร่งรีบ เสียงพูดไม่ชัด ความดัง น้ำเสียง และปัจจัยอื่นๆ ในการถอดรหัสข้อความที่ต้องการ
การแท็กคำพูด
เช่นเดียวกับที่เราสอนพื้นฐานไวยากรณ์ในโรงเรียน สิ่งนี้จะสอนเครื่องจักรให้ระบุส่วนของคำพูดในประโยค เช่น คำนาม กริยา คำคุณศัพท์ และอื่นๆ นอกจากนี้ยังสอนให้ระบบเข้าใจเมื่อใช้คำเป็นคำกริยาและใช้คำเดียวกันเป็นคำนาม
Word Sense แก้ความกำกวม
นี่เป็นกระบวนการสำคัญที่ต้องรับผิดชอบในการทำความเข้าใจความหมายที่แท้จริงของประโยค จากตัวอย่างก่อนหน้าของเรา การใช้การวิเคราะห์เชิงความหมายในงานนี้ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจว่าบุคคลพูดว่า “นี่ไปได้ดีมาก” ถือเป็นความคิดเห็นประชดเมื่อต้องอดทนต่อวิกฤติ
ชื่อการรับรู้เอนทิตี
เมื่อมีคำนามหลายกรณี เช่น ชื่อ สถานที่ ประเทศ และอื่นๆ กระบวนการที่เรียกว่า Named Entity Recognition จะถูกปรับใช้ ซึ่งจะระบุและจัดประเภทเอนทิตีในข้อความหรือคำสั่ง และเพิ่มมูลค่าให้กับความเข้าใจของเครื่อง
ความละเอียดอ้างอิงร่วม
มนุษย์มักจะมีความคิดสร้างสรรค์มากในขณะสื่อสาร และนั่นเป็นสาเหตุว่าทำไมจึงมีคำอุปมาอุปไมย คำอุปมา กริยาวลี และสำนวนต่างๆ ความคลุมเครือทั้งหมดที่เกิดจากสิ่งเหล่านี้ได้รับการชี้แจงโดยงานการแก้ปัญหาการอ้างอิงร่วม ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้ว่าจริงๆ แล้วมันไม่ได้ทำให้แมวและสุนัขตก แต่หมายถึงความรุนแรงของสายฝน
การสร้างภาษาธรรมชาติ
งานนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์จากข้อมูล ซึ่งอาจเป็นข้อความที่ปรับแต่งตามคำสแลง ภาษาต่าง ๆ ภูมิภาค และอื่นๆ
เหตุใดการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จึงมีความสำคัญ
คอมพิวเตอร์มีพื้นฐานมาก พวกเขาไม่เข้าใจภาษาของมนุษย์ เพื่อให้เครื่องจักรสามารถคิดและสื่อสารได้เหมือนที่มนุษย์ทำ NLP คือกุญแจสำคัญ
ด้วยเทคโนโลยีนี้เองที่ทำให้เราสามารถเปิดใช้งานระบบในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีวิจารณญาณ และเข้าใจความแตกต่างในภาษา คำสแลง ภาษาถิ่น ความแตกต่างทางไวยากรณ์ ความแตกต่าง และอื่นๆ อีกมากมาย
แม้ว่านี่จะเป็นเพียงพื้นฐาน แต่การปรับปรุงโมเดลด้วยข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ และทำให้ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับใช้โมเดลเหล่านั้นเพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ได้แก่:
- การเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลภายในองค์กร
- การปรับใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ การสื่อสาร และกระบวนการ
- การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและประสบการณ์แบบเฉพาะตัวมากเกินไป
- การใช้คุณลักษณะการเข้าถึงเพื่อรวมบุคคลที่มีความสามารถต่างกันเข้าสู่ระบบนิเวศของคอมพิวเตอร์
- ขับเคลื่อนนวัตกรรมในขอบเขตเฉพาะ เช่น คลินิกมะเร็งวิทยา การจัดการยานพาหนะในห่วงโซ่อุปทาน การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และอื่นๆ
ใช้กรณี
การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ
กรณีการใช้งานนี้เกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความและรูปภาพ สามารถใช้ NLP เพื่อระบุส่วนที่เกี่ยวข้องที่สุดของเอกสารเหล่านั้นและนำเสนอในลักษณะที่เป็นระเบียบ
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นอีกวิธีหนึ่งที่บริษัทสามารถใช้ NLP ในการดำเนินงานได้ ซอฟต์แวร์จะวิเคราะห์โพสต์โซเชียลมีเดียเกี่ยวกับธุรกิจหรือผลิตภัณฑ์เพื่อพิจารณาว่าผู้คนคิดบวกหรือลบเกี่ยวกับสิ่งนั้น
การตรวจจับการฉ้อโกง
NLP ยังสามารถใช้ตรวจจับการฉ้อโกงได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล โทรศัพท์ ฯลฯ และฐานข้อมูลการประกันภัยเพื่อระบุรูปแบบหรือกิจกรรมการฉ้อโกงตามคำหลัก
การตรวจจับภาษา
NLP ใช้สำหรับตรวจจับภาษาของเอกสารข้อความหรือทวีต สิ่งนี้อาจเป็นประโยชน์สำหรับบริษัทผู้ดูแลเนื้อหาและการแปลเนื้อหา
AI / Chatbot สนทนาเพื่อช่วยเหลือลูกค้า
AI เชิงสนทนา (มักเรียกว่าแชทบอท) คือแอปพลิเคชันที่เข้าใจการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ ไม่ว่าจะเป็นภาษาพูดหรือภาษาเขียน และดำเนินการตามที่ระบุ อินเทอร์เฟซการสนทนาสามารถใช้เพื่อการบริการลูกค้า การขาย หรือเพื่อความบันเทิง
การสรุปข้อความ
ระบบ NLP สามารถฝึกฝนให้สรุปข้อความได้น่าอ่านกว่าข้อความต้นฉบับ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับบทความและข้อความอื่นๆ ที่มีความยาว ซึ่งผู้ใช้อาจไม่ต้องการใช้เวลาอ่านบทความหรือเอกสารทั้งหมด
การแปลข้อความ / การแปลด้วยเครื่อง
NLP ใช้สำหรับแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งโดยอัตโนมัติโดยใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำหรือโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ
ถาม-ตอบ
การตอบคำถาม (QA) เป็นงานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่รับคำถามเป็นอินพุตและส่งกลับคำตอบ รูปแบบการตอบคำถามที่ง่ายที่สุดคือการค้นหารายการที่ตรงกันในฐานความรู้และส่งคืนเนื้อหาที่เรียกว่า "การดึงเอกสาร" หรือ "การดึงข้อมูล"
การแก้ไขข้อมูล / ข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนส่วนบุคคล (PII) การแก้ไข
กรณีการใช้งานพิเศษอย่างหนึ่งของ NLP อยู่ที่การแก้ไขข้อมูลที่ละเอียดอ่อน อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น NBFC, BFSI และการดูแลสุขภาพเป็นแหล่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจำนวนมากจากแบบฟอร์มประกันภัย การทดลองทางคลินิก บันทึกสุขภาพส่วนบุคคล และอื่นๆ
NLP ได้รับการปรับใช้ในโดเมนดังกล่าวผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น Named Entity Recognition เพื่อระบุและจัดกลุ่มรายการที่ละเอียดอ่อนดังกล่าว เช่น ชื่อ รายละเอียดการติดต่อ ที่อยู่ และอื่นๆ ของบุคคล จุดข้อมูลดังกล่าวจะถูกทำให้ไม่สามารถระบุตัวตนได้ตามความต้องการ
การตรวจสอบสื่อสังคมออนไลน์
เครื่องมือตรวจสอบโซเชียลมีเดียสามารถใช้เทคนิค NLP เพื่อแยกการกล่าวถึงแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการจากโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เมื่อตรวจพบแล้ว การกล่าวถึงเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ความรู้สึก การมีส่วนร่วม และเมตริกอื่นๆ ได้ ข้อมูลนี้สามารถแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาดหรือประเมินประสิทธิภาพได้
การวิเคราะห์ธุรกิจ
การวิเคราะห์ธุรกิจและ NLP เป็นการจับคู่ที่เกิดขึ้นในสวรรค์ เนื่องจากเทคโนโลยีนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ เข้าใจถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลที่อาศัยอยู่กับพวกเขา จากนั้นข้อมูลดังกล่าวจะได้รับการวิเคราะห์และแสดงภาพเป็นข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญสำหรับขอบเขตของการปรับปรุง การวิจัยตลาด การวิเคราะห์ผลตอบรับ การปรับเทียบเชิงกลยุทธ์ใหม่ หรือมาตรการแก้ไข
กรณีการใช้งานอื่นๆ ที่เป็นไปได้ ได้แก่ การแก้ไขไวยากรณ์ การวิเคราะห์ความรู้สึก การตรวจจับสแปม การสร้างข้อความ การรู้จำเสียง NER การแท็กส่วนของคำพูด และอื่นๆ…
[อ่านเพิ่มเติม: ชุดข้อมูล NLP ชั้นนำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ]
อุตสาหกรรมที่ใช้ประโยชน์จาก NLP
การดูแลสุขภาพ
NLP มอบสิทธิประโยชน์ที่คุ้มค่าแก่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ เช่น:
- การดึงข้อมูลเชิงลึกจากเวชระเบียนและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
- ปรับปรุงและปรับแต่งระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกส่วนบุคคล
- เพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองจากแชทบอทเพื่อประสบการณ์การดูแลผู้ป่วยที่ราบรื่น
- ติดตาม คาดการณ์ และบรรเทาอาการไม่พึงประสงค์จากยา และใช้กลยุทธ์การเฝ้าระวังด้านเภสัชกรรม และอื่นๆ
Fintech
ความหมายของ NLP ในฟินเทคแตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง โดยให้ประโยชน์ดังนี้:
- การประมวลผลเอกสารและการเริ่มต้นใช้งานที่ราบรื่น
- เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง
- การประเมินความน่าเชื่อถือของบุคคลในการจัดหาเงินทุน
- การปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ทางการเงินส่วนบุคคลในแง่ของการดำรงตำแหน่งและเบี้ยประกันและอื่นๆ
สื่อและการโฆษณา
NLP นำความคิดสร้างสรรค์มาสู่สื่อและผู้เชี่ยวชาญด้านการโฆษณา โดยช่วยเหลือพวกเขาใน:
- การปรับแต่งเนื้อหาส่วนบุคคลและการส่งมอบเนื้อหาภาษาถิ่น
- การวิเคราะห์ที่แม่นยำและการกำหนดเป้าหมายของตัวตนผู้ใช้
- การวิจัยตลาดเกี่ยวกับแนวโน้ม หัวข้อ และการสนทนาสำหรับโอกาสเฉพาะด้าน
- การพัฒนาข้อความโฆษณาและการเพิ่มประสิทธิภาพตำแหน่ง และอื่นๆ
ขายปลีก
NLP มอบสิทธิประโยชน์ให้กับลูกค้าและธุรกิจในพื้นที่ค้าปลีกผ่าน:
- เครื่องมือแนะนำที่แม่นยำ
- การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาด้วยเสียง
- ข้อเสนอแนะการบริการตามสถานที่
- การโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย เช่น โปรแกรมสะสมคะแนน ส่วนลดสำหรับผู้ใช้ครั้งแรก และอื่นๆ
การผลิต
อุตสาหกรรม 4.0 ได้รับการเสริมอย่างไม่น่าเชื่อด้วยการผสมผสานโมเดล NLP ผ่าน:
- การตรวจสอบสภาพเครื่องจักรอัตโนมัติและการตรวจจับข้อบกพร่อง
- การวิเคราะห์กระบวนการแบบเรียลไทม์
- เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและกำหนดเวลาการจัดส่งรวมถึงการจัดการกลุ่มยานพาหนะ
- ความปลอดภัยของพนักงานและสถานที่ทำงานที่ดีขึ้นผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และอื่นๆ อีกมากมาย
จินตนาการถึงอนาคตของ NLP
แม้ว่าจะมีสิ่งต่างๆ มากมายเกิดขึ้นในพื้นที่นี้ แต่ผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีก็เต็มเปี่ยมไปด้วยความเป็นไปได้ด้วยเทคโนโลยีนี้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ในบรรดาความยุ่งเหยิงรอบการสนทนาเกี่ยวกับอนาคตของ NLP สิ่งที่โดดเด่นที่โดดเด่นคือ Explainable NLP
NLP ที่อธิบายได้
เนื่องจากการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญและกลยุทธ์ประสบการณ์ของลูกค้าเริ่มมีต้นกำเนิดมาจากการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดย NLP มากขึ้น จึงมีความรับผิดชอบในการอธิบายเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังข้อสรุปและผลลัพธ์เช่นกัน
นี่คือสิ่งที่ Explainable NLP จะกล่าวถึง ช่วยสร้างความมั่นใจในความรับผิดชอบและส่งเสริมความไว้วางใจเกี่ยวกับโซลูชัน AI และพัฒนาระบบนิเวศที่โปร่งใสของความเป็นพี่น้องกันของ AI
นอกเหนือจาก Explainable NLP แล้ว อนาคตของเทคโนโลยียังเกี่ยวข้องกับ:
- ความเชี่ยวชาญในภาษาท้องถิ่น
- การบูรณาการกับเทคโนโลยีเฉพาะทาง เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และหุ่นยนต์
- การใช้ NLP ในการจัดการกับข้อกังวลระดับโลก รวมถึงความยั่งยืน การศึกษา การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ และอื่นๆ
สรุป
NLP เป็นหนทางสู่การส่งมอบผลิตภัณฑ์และบริการที่ดียิ่งขึ้น ด้วยความโดดเด่นและคุณประโยชน์ดังกล่าว ความต้องการวิธีการฝึกอบรมแบบสุญญากาศก็มาถึงเช่นกัน เนื่องจากการส่งมอบผลลัพธ์ที่เฉียบคมและการปรับปรุงสิ่งเดียวกันนั้นกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ จึงยังมีข้อขัดแย้งในแง่ของข้อมูลการฝึกอบรมที่จำเป็นในการปรับปรุงอัลกอริธึมและแบบจำลอง การควบคุมและบรรเทาอคติก็มีความสำคัญสูงเช่นกัน
นี่คือจุดที่ Shaip เข้ามาช่วยคุณจัดการข้อกังวลทั้งหมดในการต้องการข้อมูลการฝึกสำหรับโมเดลของคุณ ด้วยวิธีการที่มีจริยธรรมและตอบสนองความต้องการ เราขอเสนอชุดข้อมูลการฝึกอบรมในรูปแบบที่คุณต้องการ สำรวจข้อเสนอของเราเพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรา.
สนใจที่จะใช้ประโยชน์จากโซลูชัน NLP สำหรับธุรกิจของคุณหรือไม่ ติดต่อเรา ลองมาค้นพบว่าความเชี่ยวชาญของเราจะสามารถขับเคลื่อนโครงการ AI ของคุณไปข้างหน้าได้อย่างไร
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร?
NLP เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เน้นการโต้ตอบระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษาของมนุษย์ ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษาของมนุษย์ได้
2. NLP ทำงานอย่างไร?
NLP ใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลภาษา โดยแบ่งประโยคออกเป็นคำ วลี และโครงสร้างประโยค เพื่อดึงความหมายและดำเนินการต่างๆ
3. ประโยชน์ของ NLP มีอะไรบ้าง?
NLP ช่วยปรับปรุงการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร เพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้าผ่านแชทบอท และช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมาก
4. NLP เผชิญกับความท้าทายอะไรบ้าง?
ความท้าทาย ได้แก่ ความคลุมเครือของภาษา ความเข้าใจบริบท และการประมวลผลภาษาที่ไม่เป็นมาตรฐาน เช่น คำแสลงหรือภาษาถิ่น
5. ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ NLP มีอะไรบ้าง?
ตัวอย่าง ได้แก่ ผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึก และบริการแปลภาษาด้วยเครื่อง เช่น Google Translate
6. NLP ถูกนำมาใช้ในระบบดูแลสุขภาพอย่างไร?
ในด้านการดูแลสุขภาพ NLP ใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์บันทึกทางการแพทย์ การจัดทำเอกสารอัตโนมัติ และการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลของผู้ป่วย