NATURAL LANGUAGE PROCESSING ตัวเชื่อมการสื่อสารมนุษย์-คอมพิวเตอร์

ในปัจจุบันเทคโนโลยีต่างๆ ได้พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด ทำให้มีนวัตกรรมใหม่ๆ เกิดขึ้นมามากมาย Natural Language Processing ก็เช่นกัน ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่เชื่อมต่อการสื่อสารของมนุษย์ และคอมพิวเตอร์ เพื่อพัฒนาระบบ AI ให้แม่นยำ และตอบโจทย์มากยิ่งขึ้น มารู้จัก NLP ให้มากขึ้นได้ในบทความนี้!

Natural Language Processing (NLP) คืออะไร

NLP ย่อมาจาก Natural Language Processing คือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์ และมนุษย์ผ่านภาษาธรรมชาติ โดยเกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึม และเทคนิคที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ในลักษณะที่มีทั้งความหมาย และมีประโยชน์ เทคโนโลยี NLP ครอบคลุมงานที่หลากหลาย รวมถึงการรู้จักคำพูด การแปลภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก การสรุปข้อความ และอื่นๆ เป้าหมายคือเชื่อมช่องว่างระหว่างการสื่อสารของมนุษย์ และความเข้าใจของคอมพิวเตอร์ ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลภาษาธรรมชาติจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และแม่นยำมากขึ้น

Natural Language Processing สำคัญอย่างไร

NLP หรือ Natural Language Processing เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากเทคโนโลยีภาษาธรรมชาติถูกนำไปใช้กับสาขาที่หลากหลาย เช่น การค้าปลีก (ในแชทบอตบริการลูกค้า) และการแพทย์ (การตีความหรือการสรุปบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์) เจ้าหน้าที่สนทนา เช่น Alexa ของ Amazon และ Siri ของ Apple ใช้ NLP เพื่อฟังคำถามของผู้ใช้ และค้นหาคำตอบ GPT-3 ใช้ NLP สร้างร้อยแก้วที่ซับซ้อนในหัวข้อต่างๆ มากมาย รวมถึงแชทบอตที่ทรงพลัง ที่สามารถจัดการสนทนาที่สอดคล้องกันได้ Google ใช้ NLP เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา และเครือข่ายโซเชียล เช่น Facebook ใช้เพื่อตรวจจับ และกรองคำพูดที่แสดงความเกลียดชัง เป็นต้น

ขั้นตอนการทำงานของ Natural Language Processing

มีการนำเทคโนโลยี NLP มาใช้ร่วมกับการทำงานของระบบต่างๆ จนเกิดเป็นการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่สมบูรณ์ที่สุด ดังนี้

Computational Linguistics

Computational Linguistics หรือภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ เป็นสาขาสหวิทยาการที่เกี่ยวข้องกับแง่มุมการคำนวณของคณะภาษามนุษย์ ในบริบทของเทคโนโลยี NLP ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาอัลกอริทึม และแบบจำลองเพื่อประมวลผล วิเคราะห์ และทำความเข้าใจข้อมูลภาษาธรรมชาติ

Natural Language Processing มีการประมวลผลทางภาษาหลัก ๆ ดังนี้

• เสียงพูด (Phonology): NLP ใช้เพื่อจดจำ และแปลภาษาพูด เช่น การจำเสียง ซึ่งอัลกอริธึมจะถอดเสียงคำพูดเป็นข้อความต่าง ๆ

• หน่วยคำ (Morphology): NLP ใช้เพื่อแบ่งกลุ่มคำออกเป็นหน่วยคำที่มีความหมาย เช่น การแยกคำ และการแบ่งคำย่อสำหรับการทำให้ข้อความเป็นมาตรฐาน

• ประโยค (Syntax): NLP ช่วยแยกวิเคราะห์โครงสร้างความสัมพันธ์ของประโยค เช่น การแท็กส่วนของคำพูด การแยกวิเคราะห์ และการตรวจสอบไวยากรณ์

• ความหมาย (Semantics): NLP ใช้เพื่ออนุมาน และแสดงความหมายของข้อความต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การแก้ไขความกำกวมของคำ และการติดป้ายกำกับบทบาทเชิงความหมาย
• การใช้งาน (Pragmatics): NLP ช่วยในงานต่างๆ เช่น การจำคำพูด การวิเคราะห์วาทกรรม และการแก้ปัญหาการอ้างอิง

Machine Learning

Machine Learning เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึม และแบบจำลองทางสถิติ ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ และปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานเฉพาะ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน NLP หรือ Natural Language Processing ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานต่าง ๆ เช่น การจำแนกข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการสร้างภาษา ด้วยการฝึกโมเดลกับข้อมูลข้อความที่มีคำอธิบายประกอบจำนวนมาก อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้รูปแบบ และความสัมพันธ์ในภาษา ทำให้สามารถคาดการณ์ หรือทำงานได้อย่างถูกต้องกับข้อมูลใหม่ได้

Deep Learning

Deep Learning เป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้การแสดงข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งได้ปฏิวัติพื้นที่ต่างๆ ของ AI รวมถึง NLP ด้วยการทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้คุณลักษณะแบบลำดับชั้นจากข้อมูลดิบได้โดยอัตโนมัติ เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกถูกเอามาใช้ใน NLP เช่น โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) การจัดหมวดหมู่ข้อความ การแปลตามลำดับต่อลำดับ การสร้างแบบจำลองภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก เป็นต้น

ขั้นตอนการนำไปใช้

การใช้เทคโนโลยี NLP หรือ Natural Language Processing เริ่มต้นด้วยการรวบรวม และจัดเตรียมข้อมูลข้อความ หรือคำพูดที่ไม่มีอยู่ในระบบ เช่น แบบสำรวจ อีเมล หรือแอปพลิเคชันต่าง ๆ

ขั้นตอนการประมวลผล

เทคโนโลยี NLP ใช้เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้า ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูลของข้อความเพื่อการวิเคราะห์ อาจรวมถึงการลบอักขระต่างๆ การแปลงข้อความเป็นตัวพิมพ์เล็ก และย่อคำ โดยมีการประมวลผล ดังนี้

• Tokenization: เป็นกระบวนการแบ่งข้อความออกเป็นหน่วยเล็กๆ เช่น คำ หรือประโยค
• Stemming and Lemmatization: การย่อคำเป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดคำลงในรูปแบบรากศัพท์ ซึ่งจะช่วยลดความซ้ำซ้อน และปรับปรุงความแม่นยำของข้อความ
• Stop Word Removal: การลบคำหยุด กำจัดคำที่ไม่มีความหมายต่อประโยค เช่น “ที่” “เป็น” “ด้วย” “สำหรับ” เป็นต้น

ขั้นตอนการทดสอบ

ขั้นตอนการทดสอบของ Natural Language Processing เกี่ยวข้องกับการจัดเตรียมข้อมูล การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล การวิเคราะห์ข้อผิดพลาด และการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับการปรับใช้ เพื่อให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือ และประสิทธิผลในแอปพลิเคชันต่าง ๆ

ขั้นตอนการใช้งานจริง

ในการใช้งานจริง เทคโนโลยี NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติจะถูกปรับใช้โดยการรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีอยู่ ปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานเฉพาะ และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามผลตอบรับในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือในสถานการณ์ที่หลากหลาย

Natural Language Processing สำคัญต่อธุรกิจอย่างไร

Natural Language Processing หรือ NLP มีความสำคัญต่อธุรกิจในหลาย ๆ ด้าน ดังนี้

1. บริการลูกค้าได้ทันที

เทคโนโลยี NLP ช่วยให้สามารถบริการลูกค้าได้ทันที ระบบเหล่านี้ใช้อัลกอริธึม NLP เพื่อทำความเข้าใจ และตอบคำถามของลูกค้าแบบเรียลไทม์ โดยให้การสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น การทำงานผ่านระบบ AI Reception การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถวัดอารมณ์ของลูกค้าได้ ในขณะที่แชทบอตสามารถมีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติ ปรับปรุงการโต้ตอบ และความพึงพอใจของลูกค้า อย่างฟีเจอร์ระบบต้อนรับอัตโนมัติ ระบบตอบคำถามอัตโนมัติ เป็นต้น

ซึ่งการใช้บริการ AI Reception ช่วยอำนวยความสะดวกให้แก่ธุรกิจต่างๆ เป็นอย่างมาก อย่างระบบจาก dIA ที่ทำงานร่วมกับเทคโนโลยี NLP อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้งานต้อนรับลูกค้าด้วยระบบ AI มีศักยภาพมากยิ่งขึ้น เหมาะกับธุรกิจที่หลากหลาย

2. วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้

เทคโนโลยี NLP อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก โดยการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง ธุรกิจสามารถใช้เทคนิค NLP เพื่อประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลจากแหล่งที่มา เช่น ความคิดเห็นของลูกค้า โซเชียลมีเดีย และแบบสำรวจ ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น และวางแผนเชิงกลยุทธ์ได้

3. เพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล

เทคโนโลยี NLP ช่วยปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูล โดยทำให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ และจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่เป็นข้อความสำหรับภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น ด้วยการตรวจจับรูปแบบ และความผิดปกติในข้อมูลข้อความ ระบบ NLP สามารถระบุ และลดความเสี่ยง ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

4. สร้างความพึงพอใจให้ลูกค้า

เทคโนโลยี NLP มีส่วนช่วยสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า โดยเปิดใช้งานการโต้ตอบส่วนบุคคล และประสบการณ์ที่ได้รับการปรับแต่ง ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้แชทบอต และผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เพื่อทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า คาดการณ์ความต้องการ และให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าได้

5. ทำความเข้าใจการตลาดได้ดียิ่งขึ้น

เทคโนโลยี NLP ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาด พฤติกรรมผู้บริโภค และกลยุทธ์ของคู่แข่ง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจากแหล่งต่าง ๆ เช่น โซเชียลมีเดีย บทความข่าว และบทวิจารณ์ออนไลน์ ธุรกิจต่าง ๆ จึงสามารถระบุแนวโน้มที่เกิดขึ้น การเปลี่ยนแปลงความรู้สึก และความฉลาดทางการแข่งขัน ช่วยให้มีข้อมูลในการตัดสินใจมากขึ้น และปรับใช้กลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพได้

ตัวอย่าง Natural Language Processing ในธุรกิจ

ด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เราสามารถบรรลุระบบอัตโนมัติในลักษณะที่ไม่เคยมีมาก่อน ตัวอย่างทั่วไปของการใช้ NLP เพื่อทำให้งานง่ายขึ้น ได้แก่

• การสนับสนุนลูกค้าและคำติชม: NLP สามารถใช้ข้อมูลจากแบบสำรวจ รีวิวผลิตภัณฑ์ และโซเชียลมีเดีย เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ และแท็กตั๋วสนับสนุนลูกค้าไปยังแผนกที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ และใช้แชทบอตเพื่อแก้ไขข้อสงสัยที่ง่ายขึ้น

• ตัวกรองข่าวปลอม: นักวิจัยจาก MIT ประสบความสำเร็จในการจำแนกข่าวว่ามีอคติทางการเมืองด้วยความช่วยเหลือของ NLP

• การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย: NLP สามารถช่วยประมวลผลทั้งความรู้สึก และจำแนกหัวข้อที่ปรับแต่งตามพารามิเตอร์เฉพาะของคุณ เพื่อชื่อเสียงของแบรนด์ และการสร้างชุมชนในระยะยาวได้

• ตัวกรองอีเมล: ตรวจจับสแปม กำหนดลักษณะของอีเมลเร่งด่วนสำหรับธุรกิจของคุณ หรือกำหนดเส้นทางอีเมลที่ถูกต้องไปยังแผนกที่เหมาะสม

• การวิเคราะห์แบบสำรวจ: จัดทำแบบสำรวจความคิดเห็นของพนักงาน หรือลูกค้า และค้นหาแนวโน้มโดยอัตโนมัติ

• ระบบต้อนรับอัตโนมัติ: หรือที่เรียกว่า AI Reception ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการต้อนรับลูกค้า ด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การตอบคำถามอัตโนมัติ การบันทึกข้อความอัตโนมัติ โอนสายไปยังบุคคลปลายทางอัตโนมัติ เป็นต้น

ซึ่งการใช้บริการ AI Reception มีประโยชน์อย่างมาก เพราะจะช่วยให้การทำธุรกิจของคุณง่ายขึ้น อย่างบริการจาก dIA ที่ทำงานร่วมกับเทคโนโลยี NLP อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้งานต้อนรับลูกค้าด้วยระบบ AI มีศักยภาพ รวดเร็ว และแม่นยำมากยิ่งขึ้น สร้างความพึงพอใจให้ลูกค้า เหมาะกับธุรกิจที่หลากหลาย