คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

“คอมพิวเตอร์ควรได้รับการขนานนามว่าฉลาด หากสามารถหลอกให้มนุษย์เชื่อว่าเป็นมนุษย์”

– อลัน ทัวริง
ขอบเขตทั้งหมดของปัญญาประดิษฐ์นั้นขึ้นอยู่กับเครื่องจักรที่สามารถ 'เข้าใจ' และ 'ตอบสนอง' ต่อมนุษย์ได้ ซึ่งเป็นไปไม่ได้หากไม่มีความสามารถของเครื่องจักรในการโต้ตอบกับมนุษย์ด้วยภาษาธรรมชาติเหมือนมนุษย์คนอื่นๆ นอกจากนี้ ความเข้าใจไม่ได้เกี่ยวข้องกับการแลกเปลี่ยนข้อมูลและข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นการแลกเปลี่ยนอารมณ์ ความรู้สึก ความคิด และเจตนา เครื่องจักรสามารถทำได้หรือไม่? คำตอบคือยืนยันและไม่น่าแปลกใจอีกต่อไป อะไรคือเทคโนโลยีที่น่าอัศจรรย์ที่ช่วยให้ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรเป็นไปอย่างราบรื่น? เป็นความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติคืออะไร?

การเข้าใจภาษาธรรมชาติเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ดำเนินการวิเคราะห์เนื้อหา เมตาดาต้าแบบข้อความ และสร้างเนื้อหาสรุปด้วยภาษามนุษย์ที่เป็นธรรมชาติ ตรงกันข้ามกับกระบวนการสร้างภาษาธรรมชาติ NLG จัดการกับอินพุตในรูปแบบของข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ในรูปแบบของข้อความธรรมดา ในขณะที่เครื่องมือทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติจะประมวลผลข้อความหรือเสียงที่เป็นภาษาธรรมชาติ และสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมโดยการสรุป แก้ไข หรือสร้างเสียงตอบกลับ
พวกเขากล่าวว่าข้อมูลคือน้ำมันใหม่ – จริงหรือไม่?

การเข้าใจภาษาธรรมชาติกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นคำที่ใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งรวมถึงการเข้าใจภาษาธรรมชาติและการสร้างภาษาธรรมชาติพร้อมกับเทคนิคอื่นๆ มากมายที่เกี่ยวข้องกับการแปลและวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติด้วยเครื่องเพื่อดำเนินการคำสั่งบางอย่าง

ตัวอย่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีอยู่ทุกหนทุกแห่งและเราใช้มันในชีวิตประจำวันของเราโดยไม่รู้ตัว คุณรู้หรือไม่ว่าข้อความสแปมถูกแยกออกจากอีเมลของคุณอย่างไร หรือการพิมพ์แบบแก้ไขอัตโนมัติและคาดเดาที่ช่วยประหยัดเวลาของเราได้มาก มันเกิดขึ้นได้อย่างไร? มันเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติทั้งหมด นี่คือตัวอย่างบางส่วนของเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย:

• ผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะ – เราทุกคนคุ้นเคยกับ Siri และ Cortana ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์มือถือเหล่านี้ทำงาน นำเสนอบริการ ด้วยการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ การรับรู้ตำแหน่ง และความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลออนไลน์ที่หลากหลาย ถือเป็นความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างไม่ต้องสงสัย
• การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ – หากต้องการอ่านคำอธิบายรูปภาพที่สวยงามบน Instagram หรืออ่านการอัปเดตบน Facebook เราทุกคนต่างก็ใช้คำสั่ง 'see Translation' อย่างน้อยหนึ่งครั้ง และบริการแปลภาษาของ Google ช่วยในสถานการณ์เร่งด่วนหรือบางครั้งเพื่อเรียนรู้คำศัพท์ใหม่ไม่กี่คำ เหล่านี้คือตัวอย่างทั้งหมดของการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ โดยที่เครื่องแปลภาษาต่างๆ จะให้เราแปลจากภาษาธรรมชาติหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง
• การรู้จำเสียง - การ แปลงคำพูดเป็นข้อมูลเป็นตัวอย่างของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ มันถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์หลายประการ เช่น การเขียนตามคำบอกใน Microsoft Word, เสียงไบโอเมตริกซ์, ส่วนต่อประสานผู้ใช้เสียง ฯลฯ
• การคำนวณเชิงอารมณ์ – ไม่ใช่แค่การฝึกอบรมความฉลาดทางอารมณ์สำหรับเครื่องจักร พวกเขาเรียนรู้ที่จะเข้าใจอารมณ์ ความรู้สึก ความคิดที่จะโต้ตอบกับคุณอย่างมีมนุษยธรรมมากขึ้น
• การสร้างภาษา ธรรมชาติ – เครื่องมือสร้างภาษาธรรมชาติจะสแกนข้อมูลที่มีโครงสร้าง ทำการวิเคราะห์ และสร้างข้อมูลในรูปแบบข้อความที่สร้างในภาษาธรรมชาติ
• ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ – ตามที่ได้อธิบายไว้ข้างต้น โปรแกรมจะสแกนเนื้อหาที่เขียนด้วยภาษาธรรมชาติ และสร้างข้อความสรุปสั้นๆ ที่เข้าใจได้

เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติที่มีอยู่ในปัจจุบัน

Natural Language Processing เกี่ยวข้องกับภาษามนุษย์ในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติที่สุดและแบบเรียลไทม์ ตามที่ปรากฏในเนื้อหาโซเชียลมีเดีย อีเมล หน้าเว็บ ทวีต คำอธิบายผลิตภัณฑ์ บทความในหนังสือพิมพ์ และเอกสารการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ฯลฯ ใน หลากหลายภาษา ธุรกิจจำเป็นต้องติดตามดูเนื้อหาทั้งหมดนี้อย่างต่อเนื่อง ต่อไปนี้คือผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติยอดนิยมบางส่วนที่ช่วยพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพในงานที่น่ากลัวนี้

• Wolfram – Wolfram Alpha เป็นเอ็นจิ้นคำตอบที่พัฒนาโดย Wolfram Alpha LLC (สาขาย่อยของ Wolfram Research) เป็นบริการออนไลน์ที่ให้คำตอบสำหรับคำถามที่เป็นข้อเท็จจริงโดยการคำนวณคำตอบจาก "ข้อมูลที่รวบรวม" ที่มาจากภายนอก
• ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ – ชุดเครื่องมือภาษา ธรรมชาติหรือที่เรียกว่า NLTK เป็นชุดโปรแกรมที่ใช้สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติเชิงสัญลักษณ์และเชิงสถิติ (NLP) สำหรับภาษาอังกฤษ มันถูกเขียนด้วยภาษาโปรแกรม Python และได้รับการพัฒนาโดย Steven Bird และ Edward Loper จาก University of Pennsylvania
• Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP เป็นไปป์ไลน์ NLP ที่ใช้คำอธิบายประกอบซึ่งมีการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติหลัก การแจกแจงพื้นฐานจัดเตรียมไฟล์โมเดลสำหรับการวิเคราะห์ภาษาอังกฤษ แต่เอ็นจิ้นสามารถทำงานร่วมกับโมเดลสำหรับภาษาอื่นได้
• GATE (สถาปัตยกรรมทั่วไปสำหรับวิศวกรรมข้อความ) – มีงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย เป็นซอฟต์แวร์สำหรับผู้ใหญ่ที่ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ มานานกว่า 15 ปี
• Apache openNLP – Apache OpenNLP เป็นชุดเครื่องมือที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลข้อความภาษาธรรมชาติ มันเขียนด้วยภาษาจาวาและผลิตโดยมูลนิธิซอฟต์แวร์ Apache ให้บริการเช่น tokenizers, chucking, parsing, ส่วนหนึ่งของการแท็กคำพูด, การแบ่งประโยค ฯลฯ

การประยุกต์ใช้ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ดังที่เราได้เห็นแล้ว การเข้าใจภาษาธรรมชาติโดยพื้นฐานแล้วไม่มีอะไรเลยนอกจากความเข้าใจในการอ่านเครื่องอัจฉริยะ ตอนนี้เรามาดูอย่างใกล้ชิดว่ามีการใช้อย่างไรเพื่อส่งเสริมประสิทธิภาพและความถูกต้อง ในขณะที่ประหยัดเวลาและความพยายามของทรัพยากรบุคคล ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้ดีขึ้น

• การรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล – เพื่อให้สามารถให้บริการได้ดี ธุรกิจต้องรู้ว่าคาดหวังอะไรจากพวกเขา ข้อมูลเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้าไม่ใช่ข้อมูลที่เป็นตัวเลข เช่น ยอดขายหรืองบการเงิน เป็นแบบปลายเปิดและข้อความหนัก สำหรับบริษัทต่างๆ ในการระบุรูปแบบและแนวโน้มตลอด ข้อมูลนี้และการดำเนินการตามช่องว่างหรือข้อมูลเชิงลึกที่ระบุ มีความสำคัญต่อการอยู่รอดและการเติบโต มีบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ตระหนักว่าการใช้โซลูชันการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติให้ประโยชน์อย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลเมตา เช่น คำติชมของลูกค้าและบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ การเข้าใจภาษาธรรมชาติในกรณีดังกล่าวพิสูจน์ให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพและแม่นยำมากกว่าวิธีการดั้งเดิม เช่น การเขียนโค้ดด้วยมือ ช่วยให้เสียงของลูกค้าเข้าถึงคุณได้ชัดเจนขึ้นและเร็วขึ้น ซึ่งนำไปสู่การวางกลยุทธ์อย่างมีประสิทธิภาพและนำไปปฏิบัติอย่างมีประสิทธิผล
• การตรวจสอบชื่อเสียง – ความคิดเห็นของลูกค้าเป็นเพียงส่วนเล็กๆ เมื่อเปรียบเทียบกับความรู้สึกที่แท้จริงของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์ ในฐานะลูกค้า เราแทบจะไม่มีส่วนร่วมในการตอบแบบสำรวจความคิดเห็นของลูกค้า ความรู้สึกของลูกค้าที่แท้จริงส่วนใหญ่จึงติดอยู่กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ข่าวสาร บล็อกโพสต์ แชท และการอัปเดตโซเชียลมีเดียมีข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งมีความเป็นธรรมชาติมากกว่า และสามารถใช้เพื่อรับรู้ความรู้สึก 'ที่แท้จริง' ของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์เพื่อความเข้าใจภาษาธรรมชาติช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สแกนผ่านข้อมูลที่กระจัดกระจายและทำการอนุมานในทางปฏิบัติได้
• การบริการลูกค้า – การเข้าใจภาษาธรรมชาติสามารถสื่อสารกับบุคคลที่ไม่ได้รับการฝึกฝนและสามารถเข้าใจเจตนาของพวกเขาได้ NLU สามารถเข้าใจความหมายแม้ว่าจะมีข้อผิดพลาดบางอย่างของมนุษย์ เช่น การออกเสียงผิดหรือเปลี่ยนตัวอักษรหรือคำ นอกจากนี้ยังใช้อัลกอริธึมที่แบ่งคำพูดของมนุษย์ออกเป็น ontology แบบมีโครงสร้าง และแยกแยะความหมาย เจตนา อารมณ์ และสาระสำคัญของคำพูดของมนุษย์ เป้าหมายที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของ NLU คือการสร้างแชทบอทหรือบอทโต้ตอบของมนุษย์ที่สามารถสื่อสารกับมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยดูแล มีผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ต่างๆ เช่น Nuance ซึ่งเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับลูกค้าอยู่แล้ว
• การซื้อขายอัตโนมัติ – ระบบอัตโนมัติในการซื้อขาย ในตลาดทุนไม่ใช่ปรากฏการณ์ใหม่อีกต่อไป ขณะนี้มีผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มมากมายที่วิเคราะห์การเคลื่อนไหวของตลาด โปรไฟล์ของอุตสาหกรรม และความแข็งแกร่งทางการเงินของบริษัท และออกแบบรูปแบบการซื้อขายตามการวิเคราะห์ทางเทคนิค เครื่องมือทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติขั้นสูงที่สแกนผ่านแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น งบการเงิน รายงาน ข่าวการตลาด เป็นพื้นฐานของระบบการซื้อขายอัตโนมัติ
• Market Intelligence – “คู่แข่งกำลังทำอะไร?” เป็นหนึ่งในข้อมูลที่สำคัญที่สุดที่ธุรกิจต้องการแบบเรียลไทม์ ข้อมูลมีอิทธิพลต่อตลาด การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ ออกแบบและออกแบบพลวัตของตลาดใหม่ตลอดเวลา การติดตามสถานะของอุตสาหกรรมอย่างใกล้ชิดเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ แต่ช่องทางการเผยแพร่เนื้อหาในปัจจุบัน (ฟีด RSS, โซเชียลมีเดีย, อีเมล) สร้างข้อมูลมากมายจนยากขึ้นเรื่อยๆ ที่จะดูเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างดังกล่าว , เนื้อหาจากหลายแหล่ง ตลาดการเงินเริ่มใช้เครื่องมือทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติอย่างจริงจังเพื่อติดตามการแลกเปลี่ยนข้อมูลในตลาดและช่วยให้เข้าถึงได้ทันที

เนื่องจากการทำงานที่หลากหลายดังกล่าวดำเนินการโดยโปรแกรมการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ความสำคัญในด้านการค้า ธุรกิจ การพาณิชย์และอุตสาหกรรมจึงเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เป็นวิธีที่ชาญฉลาดในการเรียนรู้โปรแกรมการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติเพื่อให้แน่ใจว่าตัวคุณเองจะประสบความสำเร็จในอาชีพการงาน
ความแตกต่างระหว่าง Data Science, Machine Learning และ Big Data!

วิธีที่ดีที่สุดที่จะเรียนรู้ความเข้าใจภาษาธรรมชาติคืออะไร?

วิธีที่ดีที่สุดในการเตรียมตัวสำหรับอนาคตที่สดใสในความพยายามทางเทคโนโลยีคือการเข้าใจอัลกอริทึมของปัญญาประดิษฐ์ Post Graduate Diploma in Machine Learning และ AI โดย UpGrad เปิดโอกาสให้ได้เรียนรู้แนวความคิด เช่น Neural Networks, Natural Language Processing, Graphical Models และ Reinforcement Learning ลักษณะที่โดดเด่นที่สุดของหลักสูตรนี้คือการสนับสนุนด้านอาชีพ และการให้คำปรึกษาในอุตสาหกรรมซึ่งจะช่วยให้คุณเตรียมตัวสำหรับการแข่งขันที่รุนแรงในอุตสาหกรรมภายในงานจริงของคุณ เรามาเรียนรู้การใช้ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เช่น NLKT กัน โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อผลิตนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความรอบรู้และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีความรู้ทางคณิตศาสตร์อย่างละเอียด ความเชี่ยวชาญในเครื่องมือ/ภาษาที่เกี่ยวข้อง และความเข้าใจในอัลกอริธึมและแอปพลิเคชันที่ล้ำสมัย
เริ่มการเตรียมตัวในวันนี้เพื่อวันพรุ่งนี้ที่ดีกว่า!

เรียนรู้หลักสูตร ML จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เป็นผู้นำการปฏิวัติเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI

สมัครโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่อง & NLP