NLP คืออะไร
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถวิเคราะห์และเข้าใจภาษามนุษย์ ทำให้สามารถทำกิจกรรมซ้ำๆ ได้โดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ ตัวอย่าง ได้แก่ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การสรุป การจัดประเภทตั๋ว และการตรวจตัวสะกด
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์และเข้าใจภาษามนุษย์ NLP เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นภาษามนุษย์และมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ ซึ่งเน้นไปที่แนวทางเชิงสถิติและเป็นทางการมากขึ้นในการทำความเข้าใจภาษา
โดยทั่วไปแล้ว NLP จะใช้สำหรับการสรุปเอกสาร การจัดหมวดหมู่ข้อความ การตรวจจับและติดตามหัวข้อ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การรู้จำเสียง และอื่นๆ อีกมากมาย
NLP ทำงานอย่างไร?
ระบบ NLP ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง อัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนให้จดจำรูปแบบและทำการอนุมานตามรูปแบบเหล่านั้น นี่คือวิธีการทำงาน:
- ผู้ใช้ต้องป้อนประโยคลงในระบบ Natural Language Processing (NLP)
- จากนั้นระบบ NLP จะแบ่งประโยคออกเป็นส่วนเล็กๆ ของคำ ซึ่งเรียกว่าโทเค็น และแปลงเสียงเป็นข้อความ
- จากนั้นเครื่องจะประมวลผลข้อมูลข้อความและสร้างไฟล์เสียงตามข้อมูลที่ประมวลผล
- เครื่องตอบสนองด้วยไฟล์เสียงตามข้อมูลข้อความที่ประมวลผล
ขนาดและการเติบโตของตลาด NLP
ปัญญาประดิษฐ์ถือเป็นสิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไปในโลกเทคโนโลยี ด้วยความสามารถในการเข้าใจพฤติกรรมของมนุษย์และดำเนินการตามนั้น AI จึงกลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันของเราไปแล้ว การใช้ AI ได้รับการพัฒนา โดยระลอกล่าสุดคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
ขนาดตลาด NLP ทั่วโลกมีมูลค่า 15.7 พันล้านเหรียญสหรัฐในปี 2022 และคาดว่าจะเติบโตที่ CAGR มากกว่า 25% ในช่วงคาดการณ์ปี 2022-2027 ตลาดคาดว่าจะสูงถึง 49.4 พันล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2027 ที่อัตรา CAGR 25.7%
ประโยชน์ของ 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
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
ตัวอย่าง NLP
การแปลภาษาธรรมชาติ เช่น Google Translate
Google แปลภาษาเป็นบริการแปลภาษาบนเว็บฟรีที่รองรับมากกว่า 100 ภาษาและสามารถแปลเนื้อหาของคุณเป็นภาษาเหล่านี้ได้โดยอัตโนมัติ บริการมีสองโหมด: การแปลและคำแนะนำการแปล
โปรแกรมประมวลผลคำ เช่น MS Word และ Grammarly ใช้ NLP เพื่อตรวจสอบข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์
โปรแกรมประมวลผลคำ เช่น MS Word และ Grammarly ใช้ NLP เพื่อตรวจสอบข้อความเพื่อหาข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ พวกเขาทำสิ่งนี้โดยดูที่บริบทของประโยคของคุณแทนที่จะดูแค่คำ
การรู้จำเสียง / ระบบ IVR ที่ใช้ในคอลเซ็นเตอร์
การรู้จำเสียงเป็นตัวอย่างที่ดีของการนำ NLP ไปใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า เป็นข้อกำหนดทั่วไปสำหรับธุรกิจที่จะต้องมีระบบ IVR เพื่อให้ลูกค้าสามารถโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์และบริการของตนได้โดยไม่ต้องพูดคุยกับบุคคลที่มีชีวิตอยู่ สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาจัดการกับการโทรได้มากขึ้น แต่ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายอีกด้วย
ผู้ช่วยดิจิทัลส่วนบุคคล เช่น Google Home, Siri, Cortana และ Alexa
การใช้ NLP แพร่หลายมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจากเทคโนโลยีก้าวหน้า แอปพลิเคชัน Personal Digital Assistant เช่น Google Home, Siri, Cortana และ Alexa ได้รับการอัปเดตทั้งหมดด้วยความสามารถของ NLP อุปกรณ์เหล่านี้ใช้ NLP เพื่อทำความเข้าใจคำพูดของมนุษย์และตอบสนองอย่างเหมาะสม
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 เชิงสนทนา / Chatbot
AI เชิงสนทนา (มักเรียกว่าแชทบอท) คือแอปพลิเคชันที่เข้าใจการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ ไม่ว่าจะเป็นภาษาพูดหรือภาษาเขียน และดำเนินการตามที่ระบุ อินเทอร์เฟซการสนทนาสามารถใช้เพื่อการบริการลูกค้า การขาย หรือเพื่อความบันเทิง
การสรุปข้อความ
ระบบ NLP สามารถฝึกฝนให้สรุปข้อความได้น่าอ่านกว่าข้อความต้นฉบับ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับบทความและข้อความอื่นๆ ที่มีความยาว ซึ่งผู้ใช้อาจไม่ต้องการใช้เวลาอ่านบทความหรือเอกสารทั้งหมด
การแปลข้อความ
NLP ใช้สำหรับแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งโดยอัตโนมัติโดยใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำหรือโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ
ถาม-ตอบ
การตอบคำถาม (QA) เป็นงานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่รับคำถามเป็นอินพุตและส่งกลับคำตอบ รูปแบบการตอบคำถามที่ง่ายที่สุดคือการค้นหารายการที่ตรงกันในฐานความรู้และส่งคืนเนื้อหาที่เรียกว่า "การดึงเอกสาร" หรือ "การดึงข้อมูล"
ชื่อการรับรู้เอนทิตี
การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อเป็นความสามารถหลักในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นกระบวนการแยกเอนทิตีที่มีชื่อออกจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างของเอนทิตีที่มีชื่อ ได้แก่ บุคคล องค์กร และสถานที่
การตรวจสอบสื่อสังคมออนไลน์
เครื่องมือตรวจสอบโซเชียลมีเดียสามารถใช้เทคนิค NLP เพื่อแยกการกล่าวถึงแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการจากโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เมื่อตรวจพบแล้ว การกล่าวถึงเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ความรู้สึก การมีส่วนร่วม และเมตริกอื่นๆ ได้ ข้อมูลนี้สามารถแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาดหรือประเมินประสิทธิภาพได้
ระบบช่วยสะกดคำ
ข้อความคาดการณ์ใช้ NLP เพื่อคาดเดาว่าผู้ใช้จะพิมพ์คำใดต่อไปโดยอิงจากสิ่งที่พวกเขาพิมพ์ในข้อความ ซึ่งช่วยลดจำนวนการกดแป้นพิมพ์ที่จำเป็นสำหรับผู้ใช้ในการกรอกข้อความ และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้โดยเพิ่มความเร็วในการพิมพ์และส่งข้อความ
