NLP

NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง

เอ็นแอลพีคืออะไร?

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

ขนาดตลาดและการเติบโตของ NLP

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

nlp ทำงานอย่างไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำงานอย่างไร

ระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง อัลกอริธึมได้รับการฝึกฝนให้จดจำรูปแบบและอนุมานตามรูปแบบเหล่านั้น นี่คือวิธีการทำงาน:

  • การประมวลผลข้อความ: พูดคุยเกี่ยวกับเทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างโทเค็น การสร้างสเต็ม และการสร้างเล็มมาไทเซชัน
  • การวิเคราะห์ไวยากรณ์: อธิบายการแยกวิเคราะห์และการวิเคราะห์ไวยากรณ์
  • การวิเคราะห์ความหมาย: ครอบคลุมการสกัดความหมายและการทำความเข้าใจบริบท
ประโยชน์ของ เอ็นแอลพี

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

ความท้าทายกับ nlp

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

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

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

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

NLP เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เน้นการโต้ตอบระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษาของมนุษย์ ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษาของมนุษย์ได้

NLP ใช้อัลกอริทึมในการวิเคราะห์ข้อมูลภาษา โดยแบ่งประโยคออกเป็นคำ วลี และโครงสร้างประโยค เพื่อดึงความหมายและดำเนินการต่างๆ

NLP ช่วยปรับปรุงการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร เพิ่มประสิทธิภาพการบริการลูกค้าผ่านแชทบอท และช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมาก

ความท้าทาย ได้แก่ ความคลุมเครือของภาษา ความเข้าใจบริบท และการประมวลผลภาษาที่ไม่เป็นมาตรฐาน เช่น คำแสลงหรือภาษาถิ่น

ตัวอย่าง ได้แก่ ผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึก และบริการแปลภาษาด้วยเครื่อง เช่น Google Translate

ในด้านการดูแลสุขภาพ NLP ใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์บันทึกทางการแพทย์ การจัดทำเอกสารอัตโนมัติ และการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลของผู้ป่วย

แบ่งปันสังคม