NLP คืออะไร? วิธีการทำงาน ประโยชน์ ความท้าทาย ตัวอย่าง

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]