ปัญญาประดิษฐ์ กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราวางแผนและสร้างเนื้อหา นอกจากนี้ยังส่งผลต่อวิธีที่ผู้คนค้นพบเนื้อหา ตั้งแต่สิ่งที่พวกเขาค้นหาใน Google ไปจนถึงสิ่งที่พวกเขารับชมบน Netflix
ที่สำคัญกว่านั้น สำหรับนักการตลาดเนื้อหา มันช่วยให้ทีมเติบโตได้โดยการสร้างเนื้อหาบางประเภทโดยอัตโนมัติและวิเคราะห์เนื้อหาปัจจุบันเพื่อปรับปรุงสิ่งที่คุณนำเสนอและตรงกับความตั้งใจของลูกค้ามากขึ้น
มีชิ้นส่วนเคลื่อนไหวหลายอย่างใน AI และ เรียนรู้เครื่อง กระบวนการ คุณเคยถามคำถามกับผู้ช่วยอัจฉริยะ (เช่น Siri หรือ Alexa) หรือไม่?
คำตอบน่าจะเป็น "ใช่" ซึ่งแสดงว่าคุณคุ้นเคยกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติในระดับหนึ่งแล้ว (NLP)
ทัวริงอลัน เป็นชื่อที่ช่างเทคนิคทุกคนเคยได้ยิน การทดสอบทัวริงที่เป็นที่รู้จักกันดีนั้นคิดค้นขึ้นครั้งแรกในปี 1950 โดยอลัน ทัวริง นักคณิตศาสตร์และนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ชื่อดัง
เขาอ้างในงานของเขา เครื่องจักรคอมพิวเตอร์และหน่วยสืบราชการลับ ว่าเครื่องจักรนั้นฉลาดเกินจริงถ้ามันสามารถพูดคุยกับบุคคลและหลอกให้เขาคิดว่าเขากำลังคุยกับมนุษย์
ซึ่งทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับเทคโนโลยี NLP ระบบ NLP ที่มีประสิทธิภาพจะสามารถเข้าใจคำถามและบริบท วิเคราะห์ เลือกแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และตอบในภาษาที่ผู้ใช้จะเข้าใจ
มาตรฐานระดับโลกสำหรับการทำงานเกี่ยวกับข้อมูลให้เสร็จสิ้น ได้แก่ ปัญญาประดิษฐ์และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง แล้วภาษามนุษย์ล่ะ?
สาขาการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
แต่เนื่องจากทั้งสามมีความรับผิดชอบต่างกัน จึงต้องหลีกเลี่ยงความสับสน หลายคนเชื่อว่าพวกเขาเข้าใจแนวคิดเหล่านี้อย่างครบถ้วน
เนื่องจากชื่อภาษาธรรมชาติมีอยู่แล้วในชื่อ สิ่งเดียวที่ทำคือการประมวลผล ทำความเข้าใจ และผลิตมันขึ้นมา เราตัดสินใจว่าอาจเป็นประโยชน์ที่จะเจาะลึกลงไปอีกเล็กน้อย แม้ว่าเราจะพบวลีเหล่านี้ที่ใช้สลับกันบ่อยเพียงใด
ดังนั้น เรามาเริ่มด้วยการดูแต่ละอย่างกันอย่างใกล้ชิด
การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?
ภาษาธรรมชาติใดๆ ถือเป็นข้อความรูปแบบอิสระโดยคอมพิวเตอร์ ตามมาว่าในขณะที่ป้อนข้อมูลไม่มีคำหลักคงที่ที่ตำแหน่งที่แน่นอน นอกจากจะไม่มีโครงสร้างแล้ว ภาษาธรรมชาติยังมีตัวเลือกการแสดงออกที่หลากหลายอีกด้วย ใช้สามวลีเหล่านี้เป็นภาพประกอบ:
- อากาศวันนี้เป็นอย่างไรบ้าง
- วันนี้มีโอกาสฝนตกไหม?
- วันนี้จำเป็นต้องนำร่มมาด้วยหรือไม่?
ทุกข้อความเหล่านี้ถามเกี่ยวกับการพยากรณ์อากาศสำหรับวันนี้ ซึ่งเป็นตัวหารร่วม
ในฐานะมนุษย์ เราสามารถเห็นการเชื่อมต่อพื้นฐานเหล่านี้เกือบจะในทันทีและดำเนินการอย่างเหมาะสม
อย่างไรก็ตามนี่คือไฟล์ ความท้าทายสำหรับคอมพิวเตอร์ เนื่องจากทุกอัลกอริธึมต้องการอินพุตเพื่อให้เป็นไปตามรูปแบบเฉพาะ และคำสั่งทั้งสามมีโครงสร้างและรูปแบบที่แตกต่างกัน
และสิ่งต่าง ๆ จะยากขึ้นในไม่ช้าถ้าเราพยายามจัดกฎสำหรับชุดคำแต่ละคำในภาษาธรรมชาติทุกภาษาเพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ NLP ก้าวเข้าสู่ภาพในสถานการณ์นี้
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งพยายามที่จะ แบบจำลองภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ ข้อมูลที่มีต้นกำเนิดมาจากภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์
นอกจากนี้ NLP ยังเน้นที่การใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกในขณะที่ประมวลผลข้อมูลที่ป้อนโดยมนุษย์จำนวนมาก มักใช้ในปรัชญา ภาษาศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ระบบสารสนเทศ และการสื่อสาร
ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ การวิเคราะห์ไวยากรณ์ การรู้จำคำพูด การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และสาขาย่อยอื่นๆ ของ NLP เป็นเพียงส่วนน้อย การประมวลผลภาษาธรรมชาติจะเปลี่ยนเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมหรือข้อความที่มีโครงสร้างเพื่อให้ใช้งานได้
เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้หมายถึงอะไรเมื่อพวกเขาพูดอะไร มันสร้างอัลกอริทึมและฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล
มันทำงานโดยการจัดกลุ่มเอนทิตีที่แตกต่างกันเพื่อระบุตัวตน (เรียกว่าการรู้จำเอนทิตี) และโดยการจดจำรูปแบบคำ เทคนิคการเล็มมา, โทเคนไนเซชั่น, และการแยกจากกันถูกใช้เพื่อค้นหารูปแบบคำ
การดึงข้อมูล การจดจำเสียง การติดแท็กบางส่วนของคำพูด และการแยกวิเคราะห์เป็นเพียงส่วนหนึ่งของงานที่ NLP ทำ
ในโลกแห่งความเป็นจริง NLP ถูกใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้าง ontology, การสร้างแบบจำลองภาษา, การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นการแยกหัวข้อ การรู้จำชื่อเอนทิตี การติดแท็กส่วนของคำพูด การแยกการเชื่อมต่อ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการตอบคำถามอัตโนมัติ
ความเข้าใจภาษาธรรมชาติคืออะไร?
ส่วนน้อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติคือความเข้าใจภาษาธรรมชาติ หลังจากที่ภาษาถูกทำให้เข้าใจง่ายขึ้นแล้ว ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์จะต้องเข้าใจ อนุมานความหมาย และอาจทำการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยซ้ำ
ข้อความเดียวกันสามารถมีได้หลายความหมาย หลายวลีสามารถมีความหมายเหมือนกัน หรือความหมายสามารถเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์
อัลกอริธึมของ NLU ใช้วิธีการคำนวณเพื่อประมวลผลข้อความจากแหล่งต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจข้อความที่ป้อน ซึ่งสามารถเป็นพื้นฐานได้พอๆ กับการรู้ว่าวลีนั้นหมายถึงอะไร หรือซับซ้อนพอๆ กับการตีความการสนทนาระหว่างบุคคลสองคน
ข้อความของคุณจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่เครื่องอ่านได้ ด้วยเหตุนี้ NLU จึงใช้เทคนิคการคำนวณเพื่อถอดรหัสข้อความและสร้างผลลัพธ์
สามารถใช้ NLU ได้ในหลายสถานการณ์ เช่น การทำความเข้าใจการสนทนาระหว่างคนสองคน การกำหนดว่าบางคนรู้สึกอย่างไรกับสถานการณ์บางอย่าง และสถานการณ์อื่นๆ ที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มีสี่ระดับภาษาที่จะเข้าใจ NLU:
- ไวยากรณ์: นี่คือกระบวนการในการพิจารณาว่ามีการใช้ไวยากรณ์อย่างเหมาะสมหรือไม่และประกอบประโยคอย่างไร ตัวอย่างเช่น ต้องคำนึงถึงบริบทและไวยากรณ์ของประโยคเพื่อพิจารณาว่าเหมาะสมหรือไม่
- ความหมาย: เมื่อเราตรวจสอบข้อความ จะมีความแตกต่างของความหมายตามบริบท เช่น กริยาอายุ หรือการเลือกคำระหว่างบุคคลสองคน บิตข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้โดยอัลกอริทึม NLU เพื่อให้ผลลัพธ์จากสถานการณ์ใด ๆ ที่สามารถใช้คำพูดเดียวกันได้
- การแก้ความกำกวมของคำศัพท์: เป็นกระบวนการในการหาความหมายของแต่ละคำในวลี ขึ้นอยู่กับบริบท มันให้คำที่มีความหมาย
- การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ: ช่วยในการทำความเข้าใจการตั้งค่าและวัตถุประสงค์ของงาน
NLU มีความสำคัญต่อ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพราะพวกเขาขาดความสามารถในการดึงความหมายจากเทคโนโลยี เช่น แชทบ็อตและซอฟต์แวร์รู้จำคำพูด
ท้ายที่สุดแล้ว ผู้คนคุ้นเคยกับการสนทนากับบอทที่เปิดใช้งานคำพูด ในทางกลับกัน คอมพิวเตอร์ไม่ได้มีความสะดวกสบายแบบนี้
นอกจากนี้ NLU ยังสามารถรับรู้อารมณ์และคำหยาบคายในคำพูดได้มากเท่าที่คุณจะทำได้ นี่หมายความว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถตรวจสอบรูปแบบเนื้อหาต่างๆ ได้อย่างมีประโยชน์และจัดประเภทข้อความโดยใช้ความสามารถของ NLU
NLG ทำงานตรงข้ามกับความเข้าใจภาษาธรรมชาติโดยตรง ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดระเบียบและทำความเข้าใจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อแปลงเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ ต่อไป มากำหนด NLG และสำรวจวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ในกรณีการใช้งานจริง
การสร้างภาษาธรรมชาติคืออะไร?
การประมวลผลภาษาธรรมชาติยังรวมถึงการผลิตภาษาธรรมชาติด้วย คอมพิวเตอร์สามารถเขียนโดยใช้การผลิตภาษาธรรมชาติ แต่ความเข้าใจภาษาธรรมชาติมุ่งเน้นไปที่การอ่านเพื่อความเข้าใจ
ด้วยการใช้ข้อมูลบางอย่าง NLG จะสร้างคำตอบเป็นลายลักษณ์อักษรในภาษามนุษย์ บริการแปลงข้อความเป็นคำพูด สามารถใช้เพื่อแปลงข้อความนี้เป็นคำพูด
เมื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจัดหาข้อมูลให้กับระบบ NLG ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างคำบรรยายที่สามารถเข้าใจได้ผ่านบทสนทนา
โดยพื้นฐานแล้ว NLG จะแปลงชุดข้อมูลเป็นภาษาที่เราทั้งคู่เข้าใจ ซึ่งเรียกว่าภาษาธรรมชาติ เพื่อให้สามารถให้ผลลัพธ์ที่ได้รับการศึกษาอย่างรอบคอบและแม่นยำในขอบเขตสูงสุดที่เป็นไปได้ NLG จึงได้รับประสบการณ์ของมนุษย์ในชีวิตจริง
วิธีนี้ ซึ่งสืบย้อนไปถึงงานเขียนของ Alan Turing บางส่วนที่เราได้พูดคุยกันไปแล้วนั้น มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการโน้มน้าวใจมนุษย์ว่าคอมพิวเตอร์กำลังสนทนากับพวกเขาในลักษณะที่เป็นไปได้และเป็นธรรมชาติ โดยไม่คำนึงถึงหัวข้อที่อยู่ในมือ
องค์กรสามารถใช้ NLG เพื่อสร้างการบรรยายเชิงสนทนาที่ทุกคนในบริษัทสามารถใช้ได้
NLG ซึ่งใช้บ่อยที่สุดสำหรับแดชบอร์ดข่าวกรองธุรกิจ การผลิตเนื้อหาแบบอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถช่วยได้มากสำหรับมืออาชีพที่ทำงานในแผนกต่างๆ เช่น การตลาด ทรัพยากรบุคคล การขาย และเทคโนโลยีสารสนเทศ
NLU และ NGL มีบทบาทอย่างไรใน NLP
NLP สามารถใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ ปัญญาประดิษฐ์ ผู้เชี่ยวชาญในการแปลงชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถแปลเป็นคำพูดและข้อความได้ พวกเขายังสามารถสร้างการตอบกลับที่เหมาะสมตามบริบทสำหรับคำถามที่คุณถาม (ลองนึกถึงผู้ช่วยเสมือนเช่น Siri และ Alexa อีกครั้ง)
แต่ NLU และ NLG เหมาะสมกับ NLP ที่ไหน
แม้ว่าพวกเขาจะมีบทบาทต่างกัน แต่สาขาวิชาทั้งสามนี้มีสิ่งหนึ่งที่เหมือนกัน นั่นคือ ทั้งหมดเกี่ยวข้องกับภาษาธรรมชาติ ดังนั้นความแตกต่างระหว่างทั้งสามคืออะไร?
พิจารณาด้วยวิธีนี้: ในขณะที่ NLU มุ่งหวังที่จะเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้ NLP จะระบุข้อมูลที่สำคัญที่สุดและจัดเป็นสิ่งต่างๆ เช่น ข้อความและตัวเลข
มันสามารถช่วยในการสื่อสารที่เข้ารหัสที่เป็นอันตรายได้ ในทางกลับกัน NLG ใช้การรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อสร้างเรื่องราวที่เราสามารถตีความได้ว่ามีความหมาย
อนาคตของ NLP
แม้ว่า NLP จะมีการใช้งานเชิงพาณิชย์มากมายในปัจจุบัน แต่ธุรกิจจำนวนมากพบว่าเป็นการยากที่จะนำไปใช้ในวงกว้าง
สาเหตุส่วนใหญ่เกิดจากปัญหาต่อไปนี้: ปัญหาหนึ่งที่มักส่งผลกระทบต่อองค์กรคือข้อมูลล้นเกิน ซึ่งทำให้ยากสำหรับพวกเขาในการระบุว่าชุดข้อมูลใดมีความสำคัญท่ามกลางปริมาณข้อมูลจำนวนมากที่ดูเหมือนไม่มีที่สิ้นสุด
นอกจากนี้ เพื่อที่จะใช้ NLP อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรมักต้องการวิธีการและอุปกรณ์บางอย่างที่ช่วยให้พวกเขาสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลได้
สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด NLP บอกเป็นนัยว่าบริษัทต่างๆ ต้องการเครื่องจักรที่ทันสมัยหากต้องการจัดการและเก็บรักษาคอลเลกชั่นข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ที่ใช้ NLP
แม้จะมีอุปสรรคที่ขัดขวางไม่ให้บริษัทจำนวนมากนำ NLP มาใช้ แต่ดูเหมือนว่าองค์กรเดียวกันนี้จะยอมรับ NLP, NLU และ NLG ในท้ายที่สุด เพื่อให้หุ่นยนต์ของพวกเขาสามารถรักษาปฏิสัมพันธ์และการสนทนาที่เหมือนจริงเหมือนมนุษย์ได้
ความหมายและไวยากรณ์เป็นสองสาขาย่อยของการวิจัย NLP ที่ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก
สรุป
โดยคำนึงถึงสิ่งที่เราได้พูดคุยกันจนถึงตอนนี้: การกำหนดความหมายให้กับเสียงและการเขียน NLU จะอ่านและเข้าใจภาษาธรรมชาติ และ NLG พัฒนาและส่งออกภาษาใหม่โดยใช้เครื่องจักร
NLU ใช้ภาษาเพื่อดึงข้อมูลในขณะที่ NLG ใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจาก NLU เพื่อสร้างภาษาธรรมชาติ
ระวังผู้เล่นรายใหญ่ในอุตสาหกรรมไอที เช่น Apple, Google และ Amazon ให้ลงทุนใน NLP ต่อไปเพื่อให้พวกเขาสามารถ พัฒนาระบบ ที่เลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์
เขียนความเห็น