การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP ที่เรียกคำเต็มว่า Natural Language Processing เป็นสาขาย่อยของวิชาภาษาศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และปัญญาประดิษฐ์ ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีการของโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลภาษาธรรมชาติจำนวนมาก
ขอบคุณภาพประกอบจาก Think Palm
เป้าหมายคือคอมพิวเตอร์ที่สามารถ “เข้าใจ” เนื้อหาในเอกสาร รวมถึงความแตกต่างตามบริบทของภาษาภายใน เทคโนโลยีสามารถดึงข้อมูลปกติและข้อมูลเชิงลึกที่อยู่ในเอกสารได้อย่างถูกต้อง รวมทั้งจัดหมวดหมู่และจัดระเบียบเอกสารด้วยตัวมันเอง
ความท้าทายในการประมวลผลภาษาธรรมชาติมักเกี่ยวข้องกับการรู้จำคำพูด ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และการสร้างภาษาธรรมชาติ
– เราจะอธิบายความหมายของ NLP ได้อย่างไร?
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP เป็นองค์ประกอบส่วนย่อยของ AI และเป็นการเรียนรู้ของเครื่องมือที่เน้นเฉพาะในการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ได้
ทุกครั้งที่คุณถามคำถามกับ Alexa เธอจะใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจบริบทของสิ่งที่พูด จากนั้นเธอก็จะทำงานเพื่อกำหนดการตอบสนองที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้
ขอบคุณภาพประกอบจาก MEDIUM.COM
การตอบสนองที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้ทำให้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง เพราะโดยพื้นฐานแล้วมันทำหน้าที่เป็นส่วนประสานระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์เพื่อทำการเชื่อมโยงช่องว่างระหว่างกัน
NLP ขับเคลื่อนทุกอย่างตั้งแต่ Serge Engine ของ Google ไปจนถึง Chatbot เชิงพาณิชย์ และเมื่อมันทำได้ดี คุณจะไม่สังเกตเห็นด้วยซ้ำว่ามี NLP ทำงานนี้อยู่
ผู้คนมักจะลืมว่า Algorithms ของ AI และ ML จะไม่ทำงานหากไม่มี NLP เชื่อมโยงให้ หากเปรียบ AI และ ML เป็นเครื่องยนต์ที่อยู่ใต้ฝากระโปรงหน้าของรถยนต์ในอนาคต NLP ก็คือการจุดระเบิดให้เครื่องยนต์ทำงาน
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP เป็นส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร โดยพื้นฐานแล้วมันทำให้เราทั้งคู่สามารถพูดภาษาเดียวกันได้
การทำหน้าที่เป็น Interface จึงมีความสำคัญเนื่องจาก AI และ ML จะทำงานได้ก็ต่อเมื่อมันมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลเท่านั้น การประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจคำพูดและลายมือของมนุษย์ได้
– ความสามารถในการแปลของ NLP
เราสามารถใช้ NLP เพื่อนำข้อมูลจากแหล่งหนึ่งมาแปลเป็นข้อมูลที่แหล่งอื่น ๆสามารถอ่านได้ความสามารถในการแปลเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ คือสิ่งที่ทำให้การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีความสำคัญพอๆ กับปัญญาประดิษฐ์และ Machine Learning พวกมันทั้งหมดทำงานร่วมกันเป็นอย่างดีเพื่อสร้างระบบนิเวศอัจฉริยะที่เทคโนโลยีต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันและเพื่อสนับสนุนซึ่งกันและกัน
ขอบคุณภาพประกอบจาก IT Chronicles
ในปี 2010 การเรียนรู้แบบแทนค่าและวิธีการ Machine Learning แบบโครงข่ายประสาทเชิงลึกเริ่มแพร่หลายในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ส่วนหนึ่งเป็นผลจากผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่าเทคนิคดังกล่าวล้ำสมัยในงานภาษาธรรมชาติมาก เช่น ในการสร้างแบบจำลองภาษา การแยกวิเคราะห์ และอื่นๆ อีกมากมาย
สิ่งนี้มีความสำคัญมากขึ้นในด้านการแพทย์และการดูแลสุขภาพ โดยมีการใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์และบันทึกข้อความในบันทึกสุขภาพแบบอิเล็กทรอนิกส์ที่มนุษย์ไม่สามารถเข้าถึงได้ สำหรับใช้เพื่อการศึกษาเมื่อต้องการปรับปรุงการดูแลสุขภาพในเชิงลึก
ในอนาคตมีแนวโน้มที่เราจะเห็นการผสมผสานของ AI, ML และ NLP ที่ทรงพลังยิ่งขึ้นกว่าปัจจุบันมาก
#gadgetมาใหม่ #อัพเดทโลกไซเบอร์ #NLP
