การสร้างภาษาธรรมชาติ: เรื่องเด่นที่คุณต้องรู้

จากมุมมองทางภาษาศาสตร์ ภาษาถูกสร้างขึ้นเพื่อความอยู่รอดของมนุษย์ การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพช่วยให้มนุษย์ดึกดำบรรพ์ล่าสัตว์ รวบรวม และเอาตัวรอดเป็นกลุ่ม ซึ่งหมายความว่าภาษามีความจำเป็นในการดำเนินกิจกรรมทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการอยู่รอดไม่เพียง แต่ยังมีชีวิตที่มีความหมายของมนุษย์อีกด้วย เมื่อมนุษย์พัฒนาขึ้นทักษะวรรณกรรมของพวกเขาก็เช่นกัน ตั้งแต่สคริปต์รูปภาพไปจนถึงสคริปต์สากลที่ได้รับการพัฒนามาอย่างดี เรามีความก้าวหน้าที่น่าประทับใจ อันที่จริง ความก้าวหน้าที่น่าทึ่งดังกล่าวที่เครื่องที่มนุษย์พัฒนาขึ้นในขณะนี้สามารถอ่านข้อมูล เขียนข้อความ และไม่ใช่ในเครื่อง ภาษาไบนารี แต่เป็นภาษาสนทนาที่แท้จริง การสร้างภาษาธรรมชาติทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้

การสร้างภาษาธรรมชาติคืออะไร?

ภาษาธรรมชาติเป็นหน่อของปัญญาประดิษฐ์ เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล ตีความ ระบุข้อมูลสำคัญโดยอัตโนมัติ และจำกัดให้เหลือข้อความง่ายๆ เพื่อทำให้การตัดสินใจทางธุรกิจง่ายขึ้น เร็วขึ้น และแน่นอน ถูกกว่า มันกระทืบตัวเลขและร่างการบรรยายสำหรับคุณ

ความแตกต่างของการสร้างภาษาธรรมชาติมีอะไรบ้าง?

1. การสร้างภาษาธรรมชาติขั้นพื้นฐาน:

   รูปแบบพื้นฐานของ NLG จะแปลงข้อมูลเป็นข้อความผ่านฟังก์ชันที่เหมือน Excel ตัวอย่างเช่น จดหมายเวียนที่เปลี่ยนตัวเลขเป็นภาษา

2. เทมเพลตการสร้างภาษาธรรมชาติ:

   ในเครื่องมือ NGL ประเภทนี้ ผู้ใช้จะเรียกการออกแบบเทมเพลตเนื้อหาและตีความผลลัพธ์ ระบบเทมเพลทถูกจำกัดความสามารถในการสแกนแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง ทำการวิเคราะห์ขั้นสูง

3. การสร้างภาษาธรรมชาติขั้นสูง:

   เป็นวิธีที่ 'ฉลาดที่สุด' ในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยจะประมวลผลข้อมูลตั้งแต่ต้นและแยกตามความสำคัญของข้อมูลสำหรับผู้ชมกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง จากนั้นจึงเขียนคำบรรยายพร้อมข้อมูลที่เกี่ยวข้องในโทนการสนทนา ตัวอย่างเช่น หากนักวิเคราะห์ข้อมูลต้องการทราบว่าผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ เป็นอย่างไรในตลาด เครื่องมือ NLG ขั้นสูงจะเขียนรายงานโดยแยกข้อมูลเฉพาะผลิตภัณฑ์ที่จำเป็นเท่านั้น

เราต้องการการสร้างภาษาธรรมชาติจริงๆหรือ?

อุปกรณ์จำนวนหนึ่งเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ ขนาดใหญ่ อุปกรณ์ทั้งหมดเหล่านี้กำลังสร้างข้อมูลด้วยความเร็วสูงซึ่งนำไปสู่การสร้าง Big Data แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่มนุษย์จะวิเคราะห์ ตีความ และดึงการแทรกแซงที่มีเหตุผลจากข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ นอกจากการวิเคราะห์ข้อมูลและการตีความที่ถูกต้องแล้ว ความจำเป็นในการใช้ทรัพยากรให้เกิดประโยชน์สูงสุด การลดต้นทุนและการบริหารเวลาจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจสมัยใหม่ที่จะอยู่รอด เติบโต และเจริญรุ่งเรือง การสร้างภาษาตามธรรมชาติช่วยให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในคราวเดียว
นอกจากนี้ เมื่อเครื่องจักรสามารถทำงานประจำเหล่านี้ได้อย่างถูกต้องและแม่นยำ ดังนั้น ทรัพยากรบุคคลอันมีค่าสามารถดื่มด่ำกับกิจกรรมที่ต้องใช้นวัตกรรม ความคิดสร้างสรรค์ และการแก้ปัญหา

การสร้างภาษาธรรมชาติจะฆ่างานหรือไม่?

ประการแรก เครื่องมือสร้างภาษาธรรมชาติไม่สามารถเขียนคำบรรยายได้ทุกประเภท ใช้สำหรับสร้างข้อความตามข้อมูลเท่านั้น การเขียนเชิงสร้างสรรค์ เนื้อหาที่มีส่วนร่วมนั้นไม่ได้พัฒนาขึ้นโดยทักษะการวิเคราะห์เท่านั้น แต่ด้วยความช่วยเหลือจากการมีส่วนร่วมทางอารมณ์ที่สำคัญ ความหลงใหลของแต่ละบุคคล ทักษะ ความสามารถในการตอบสนองเงื่อนไขที่ซับซ้อนในรูปแบบที่เรียบง่ายไม่สามารถแทนที่ได้ นอกจากนี้ ในการหาเหตุผลเข้าข้างตนเองของข้อความที่สร้างโดยเครื่องมือสร้างภาษาธรรมชาติ การแทรกแซงของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญ
Natural Language Generation เป็นเพียงการเสริมงานและเสริมสร้างชีวิตของพนักงานด้วยการปลดปล่อยพวกเขาจากงานรอง Alain Kaeser ผู้ก่อตั้ง Yseop ยอมรับอย่างถูกต้องว่า-

“การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งต่อไปจะเป็นการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์และระบบอัตโนมัติของงานความรู้และงานซ้ำๆ เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์”

ทำไมคุณถึงต้องรู้จัก Natural Language Generation?

งานวิจัยที่ได้รับมอบหมายจาก Forrester Research คาดการณ์ว่าการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มขึ้น 300% ในปี 2560 เมื่อเทียบกับปี 2559 ตลาดปัญญาประดิษฐ์จะเติบโตจาก 8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2559 เป็นมากกว่า 47 พันล้านดอลลาร์ในปี 2563 จากรายงานนี้ นิตยสาร Forbes ได้มาถึง ขึ้นพร้อมกับรายชื่อ 'สิบเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ร้อนแรงที่สุด ' ที่จะครองตลาดในอนาคตอันใกล้นี้ การสร้างภาษาตามธรรมชาติเป็นหนึ่งในนั้นและคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก

ตัวอย่างและการประยุกต์ใช้การสร้างภาษาธรรมชาติ

เทคนิคการสร้างภาษาธรรมชาติถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ตามความต้องการ Healthcare-Pharma, บริการธนาคาร, การตลาดดิจิทัล…มีอยู่ทุกที่!
ตั้งแต่การรายงานกองทุนในด้านการเงินและการรายงานการวิเคราะห์แคมเปญทางการตลาดไปจนถึงการแจ้งเตือนลูกค้าส่วนบุคคลสำหรับการเตรียมแดชบอร์ดในการขายและการบำรุงรักษาการบริการลูกค้า จะใช้เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทุกแผนกในองค์กร มาดูกันว่า NLG มีแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายในแผนกต่างๆ อย่างไร:

• การตลาด – ความรับผิดชอบหลักสองประการของแผนกการตลาดคือการออกแบบกลยุทธ์การตลาดและดำเนินการวิจัยตลาด กิจกรรมทั้งสองนี้ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอย่างมาก และในโลกปัจจุบันของข้อมูลขนาดใหญ่นั้นมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เครื่องมือสร้างภาษาธรรมชาติสามารถช่วยคุณสแกนข้อมูลขนาดใหญ่ วิเคราะห์ข้อมูล และเขียนรายงานให้คุณภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง
• การขาย – รายงานการวิเคราะห์การขายระบุถึงแนวโน้มของปริมาณการขายของบริษัทในช่วงระยะเวลาหนึ่ง รายงานการวิเคราะห์การขายให้ความกระจ่างเกี่ยวกับปัจจัยที่ส่งผลต่อการขาย เช่น ฤดูกาล กลยุทธ์ของคู่แข่ง ความพยายามในการโฆษณา ฯลฯ ผู้จัดการใช้รายงานการวิเคราะห์การขายเพื่อรับทราบโอกาสทางการตลาดและพื้นที่ที่สามารถเพิ่มปริมาณได้ รายงานเหล่านี้อิงจากข้อมูลจำนวนมหาศาลเท่านั้น โปรแกรมสร้างภาษาธรรมชาติช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในการสแกนข้อมูลด้วยตนเอง ค้นหาแนวโน้ม และเขียนรายงาน เมื่อคุณป้อนข้อมูลเข้าแล้ว จะดูแลกิจกรรมเหล่านี้ทั้งหมด
• การธนาคารและการเงิน – อาจเป็นแผนกการเงินขององค์กรหรือวาณิชธนกิจ รายงานทางการเงินที่ระบุสถานะทางการเงินของบริษัทจำเป็นต้องเขียนและส่งไปยังผู้ถือหุ้น นักลงทุน หน่วยงานจัดอันดับ หน่วยงานราชการ ฯลฯ งบการเงินทั่วไป เช่น งบดุล งบกระแสเงินสด งบกำไรขาดทุน ฯลฯ เต็มไปด้วยตัวเลข และผู้อ่านชอบที่จะเข้าใจงบเหล่านี้อย่างรวดเร็ว ซอฟต์แวร์ Natural Language Generation จะสแกนข้อความเหล่านี้และนำเสนอข้อมูลนี้ในรูปแบบข้อความที่เรียบง่าย แทนที่จะเป็นรูปแบบการบัญชีที่ซับซ้อน
• การดูแลสุขภาพและการแพทย์ – เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้มีการใช้เครื่องมือสร้างภาษาธรรมชาติเพื่อสรุปเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ การวิจัยเพิ่มเติมในด้านนี้กำลังเปิดประตูสู่การตัดสินใจทางการแพทย์อย่างรอบคอบสำหรับผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ นอกจากนี้ยังใช้ในการสื่อสารกับผู้ป่วย ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมการรับรู้ผู้ป่วยในอินเดีย ตาม รายงาน ของ NCBI ข้อมูลที่รวบรวมได้จากการวิจัยทางการแพทย์ เช่น โรคในการดำเนินชีวิตชนิดใดที่น่ากลัวที่สุด หรือพฤติกรรมประเภทใดที่ดีต่อสุขภาพ สามารถสรุปได้ในภาษาง่ายๆ สำหรับผู้ป่วย ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อแพทย์ในการให้คำแนะนำ

และนี่เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็ง การใช้งานเครื่องมือ NLG แพร่หลายไปแล้วและพร้อมที่จะก้าวไปสู่ระดับที่สูงขึ้นในอนาคต

เทคนิคการสร้างภาษาธรรมชาติ – วิธีการเริ่มต้น

ระบบการสร้างภาษาธรรมชาติที่ได้รับการขัดเกลาจำเป็นต้องใส่ข้อมูลบางแง่มุมของการวางแผนและการผสมผสานข้อมูลเพื่อให้เครื่องมือ NLG สามารถสร้างข้อความที่ดูเป็นธรรมชาติและน่าสนใจ ขั้นตอนทั่วไปของการสร้างภาษาธรรมชาติตามที่ Dale และ Reiter เสนอไว้ในหนังสือ 'Building Natural Language Generation Systems' ได้แก่:

1. การกำหนดเนื้อหา:

   ในขั้นตอนนี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องตัดสินใจว่าจะนำเสนอข้อมูลประเภทใดโดยใช้ดุลยพินิจของตนในส่วนที่เกี่ยวกับความเกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจว่าข้อมูลประเภทใดที่ผู้ค้าหุ้นต้องการทราบ เทียบกับข้อมูลประเภทใดที่ตัวแทนจำหน่ายในตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ต้องการทราบ

2. โครงสร้างเอกสาร:

   ในขั้นตอนนี้ ผู้ใช้จะต้องตัดสินใจเกี่ยวกับลำดับ รูปแบบของเนื้อหา และเทมเพลตที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจสั่งซื้อหุ้นขนาดใหญ่ หุ้นกลาง และหุ้นขนาดเล็ก ขณะที่เขียนบรรยายเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของหุ้นในตลาดหุ้น

3. การรวม:

   ไม่มีการทำซ้ำเป็นกฎพื้นฐานของการเขียนรายงานใดๆ เพื่อให้ง่ายและปรับปรุงความสามารถในการอ่าน การผสานประโยค การละเว้นคำซ้ำ วลี ฯลฯ อยู่ภายใต้ขั้นตอนนี้ ตัวอย่างเช่น หากซอฟต์แวร์ NLG กำลังเขียนรายงานเกี่ยวกับการขาย และไม่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในด้านปริมาณการขายในช่วงสองสามเดือน มีโอกาสที่ซอฟต์แวร์ NLG อาจเขียนย่อหน้าที่ซ้ำกันโดยไม่มีข้อมูลสำคัญ จากนั้นคุณจะต้องย่อให้สั้นลงเพื่อไม่ให้ยาวและน่าเบื่อ

4. ตัวเลือกภาษา:

   ตัดสินใจว่าจะใช้คำใดเพื่ออธิบายแนวคิดเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ตัดสินใจว่าจะใช้คำว่า 'ปานกลาง' หรือ 'ปานกลาง' ในขณะที่อธิบายการเปลี่ยนแปลง

ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างภาษาธรรมชาติ

มีผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์มากมายที่พร้อมช่วยคุณในการเริ่มต้นสร้างภาษาธรรมชาติ Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop เป็นที่นิยม คุณสามารถตัดสินใจตามอุตสาหกรรมที่คุณดำเนินการอยู่ สำหรับแผนกที่คุณจะปรับใช้เครื่องมือ ลักษณะที่แน่นอนของการสร้างรายงาน ฯลฯ ให้เราดูว่าโปรแกรมเหล่านี้เสนอความช่วยเหลือประเภทใดให้กับธุรกิจ

• Yseop: ซอฟต์แวร์ Natural Language Generation ของ Yseop Compose ช่วยให้สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้โดยการอธิบายข้อมูลเชิงลึกในภาษาธรรมดา Yseop Compose เป็นซอฟต์แวร์สร้างภาษาธรรมชาติหลายภาษาเพียงตัวเดียวและเป็นสากลอย่างแท้จริง
• Amazon Polly: เป็นซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนข้อความเป็นคำพูดที่สมจริง ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันที่พูดได้ และสร้างหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ที่ใช้คำพูดได้ใหม่ทั้งหมด
• Arria: Arria NLG Platform เป็นแพลตฟอร์มที่ผสานรวมเทคนิคล้ำสมัยในการวิเคราะห์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ โดยจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย และเขียนรายงานที่ปรับแต่งและดำเนินการได้โดยอัตโนมัติเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นภายในข้อมูลนั้น โดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ ในระดับกว้างใหญ่และรวดเร็ว
• ปากกาขนนก: เป็นแพลตฟอร์ม NLG ขั้นสูงที่เข้าใจเจตนาของผู้ใช้และทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อนำเสนอคำบรรยายอัจฉริยะ—เรื่องราวอัตโนมัติที่เต็มไปด้วยข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับผู้ชม
• Synthesys: เป็นหนึ่งในผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ NLG ยอดนิยมที่สแกนผ่านข้อมูลทั้งหมดและเน้นที่บุคคลสำคัญ สถานที่ องค์กร กิจกรรม และข้อเท็จจริงที่กำลังพูดคุยกัน แก้ไขประเด็นที่เน้น และกำหนดสิ่งที่สำคัญ เชื่อมต่อจุดต่างๆ เข้าด้วยกัน และค้นหาว่าอะไรคือจุดสุดท้าย รูปภาพ หมายถึง โดยเปรียบเทียบกับโอกาส ความเสี่ยง และความผิดปกติที่ผู้ใช้กำลังมองหา

เครื่องมือสร้างภาษาธรรมชาติทำให้การวิเคราะห์เป็นอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือ Business Intelligence แทนที่จะสร้างแผนภูมิและตาราง เครื่องมือ NLG จะตีความข้อมูลและร่างการวิเคราะห์ในรูปแบบลายลักษณ์อักษรที่สื่อสารได้อย่างแม่นยำถึงสิ่งสำคัญที่ต้องรู้ เครื่องมือเหล่านี้ทำการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเป็นประจำ ขจัดความพยายามที่จำเป็นในการร่างรายงานและแรงงานที่มีทักษะที่จำเป็นในการวิเคราะห์และตีความผลลัพธ์
พวกเขากล่าวว่าข้อมูลคือน้ำมันใหม่ – จริงหรือไม่?

อะไรคือแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดในการเรียนรู้การสร้างภาษาธรรมชาติ?

Gartner บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำคาดการณ์ว่าบริษัทส่วนใหญ่จะจ้าง Chief Data Officer ภายในปี 2019 ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่ จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องตัดสินใจว่าข้อมูลใดสามารถเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ ขับเคลื่อนประสิทธิภาพ และปรับปรุงการจัดการความเสี่ยง นี่จะเป็นความรับผิดชอบของเจ้าหน้าที่ข้อมูล ด้วยความต้องการในวิชาชีพที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก ไม่มีเวลาใดที่ดีไปกว่านี้แล้วในการเรียนรู้เกี่ยวกับการสร้างภาษาธรรมชาติ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์
แม้ว่าการสร้างภาษาธรรมชาติจะมีขอบเขตกว้างใหญ่ แต่ก็มีโปรแกรมการศึกษาที่ครอบคลุมเพียงไม่กี่หลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อฝึกผู้สมัครให้พร้อมในอนาคต อย่างไรก็ตาม ด้วยวิสัยทัศน์ที่ยอดเยี่ยม UpGrad จึงเสนอ หลักสูตร PG Diploma in Machine Learning และ AI ร่วมกับ IIIT-Bangalore ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะสูงในอินเดียเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก เปิดโอกาสให้คุณเรียนรู้จากคอลเลกชันกรณีศึกษาที่ครอบคลุม ซึ่งคัดเลือกมาโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม เพื่อให้คุณเข้าใจในเชิงลึกว่าการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมต่างๆ เช่น โทรคมนาคม รถยนต์ การเงิน และอื่นๆ อย่างไร
คุณกำลังรออะไรอยู่? อย่าปล่อยโอกาสอันยอดเยี่ยมนี้ไป เริ่มสำรวจวันนี้เลย!

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