การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

กระบวนการภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณที่มุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์กับภาษาของมนุษย์ (ธรรมชาติ) NLP เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ด้วยวิธีที่มีความหมายและมีประโยชน์

NLP สามารถแบ่งออกกว้างๆ ได้เป็น 2 ประเภทหลักๆ คือ

1. ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)
2. การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

กระบวนการเหล่านี้แยกภาษาธรรมชาติและภาษามนุษย์ออกจากภาษาคอมพิวเตอร์หรือภาษาโปรแกรมโดยมุ่งเน้นไปที่ความแตกต่าง บริบท และความแปรปรวนของการสื่อสารของมนุษย์

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติคือวิธีที่ AI เข้าใจข้อความหรือคำพูด คำว่า "เข้าใจ" อาจเป็นคำเรียกที่ผิดเล็กน้อย เนื่องจากคอมพิวเตอร์ไม่เข้าใจอะไรเลย แต่สามารถประมวลผลข้อมูลเข้าในลักษณะที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่เหมาะสมกับมนุษย์ได้

ภาษาเป็นเรื่องยากที่จะอธิบายอย่างละเอียดอย่างฉาวโฉ่ แม้ว่าคุณจะจัดการบันทึกคำศัพท์และกฎเกณฑ์ของเวอร์ชันมาตรฐานของภาษาใดๆ ก็ตาม แต่ก็ยังมีความซับซ้อน เช่น ภาษาถิ่น คำสแลง การเสียดสี บริบท และการเปลี่ยนแปลงของสิ่งเหล่านี้เมื่อเวลาผ่านไป

วิธีการเข้ารหัสตามตรรกะจะพังทลายลงอย่างรวดเร็วเมื่อเผชิญกับความซับซ้อนนี้ ตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมา นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้พัฒนาวิธีการทางสถิติสำหรับ AI เพื่อทำความเข้าใจข้อความเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูดอย่างแม่นยำมากขึ้น

การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการสร้างภาษากำลังได้รับความสนใจมากขึ้น ในความเป็นจริง ส่วนข้อความของ generative AI เป็นรูปแบบหนึ่งของการสร้างภาษาธรรมชาติ

NLG ในปัจจุบันเป็นเกมการทายผลที่ซับซ้อนมาก แทนที่จะเข้าใจกฎของไวยากรณ์โดยเนื้อแท้ โมเดล AI แบบกำเนิดจะพ่นข้อความออกมาทีละคำผ่านแบบจำลองความน่าจะเป็นที่พิจารณาบริบทของการตอบสนอง เนื่องจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในปัจจุบันได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อความจำนวนมาก ผลลัพธ์จึงมักกลายเป็นคำพูดของมนุษย์ที่ดี แม้ว่าบางครั้งเนื้อหาจะปิดอยู่ก็ตาม (เพิ่มเติมในภายหลัง)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติทำงานอย่างไร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจภาษามนุษย์ ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดของขั้นตอนหลัก:

การวิเคราะห์คำศัพท์

ขั้นแรก อินพุตจะถูกแบ่งออกเป็นชิ้นเล็กๆ ที่เรียกว่าโทเค็นโทเค็นอาจเป็นคำเดี่ยวๆ ส่วนของคำ หรือวลีสั้นๆ

ตัวอย่างเช่น “cooked” อาจกลายเป็นสองสัญลักษณ์ “cook” และ “ed” เพื่อแยกความหมายและกาลของคำกริยาแยกกัน ในขณะที่ “ฮอทดอก” อาจเป็นโทเค็นเดียวเนื่องจากทั้งสองคำรวมกันมีความหมายที่แตกต่างกัน

การวิเคราะห์เชิงวากยสัมพันธ์

ขั้นตอนนี้มุ่งเน้นไปที่โครงสร้างของโทเค็น และปรับให้เข้ากับกรอบงานไวยากรณ์

ตัวอย่างเช่น ในประโยค “แพทปรุงฮอทดอกสำหรับทุกคน” โมเดลระบุว่า “cooked” เป็นกริยากาลที่ผ่านมา “ฮอทดอก” เป็นประธานโดยตรง และ “ทุกคน” เป็นประธานทางอ้อม

การวิเคราะห์ความหมาย

ความหมายเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจความหมายของคำ กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลรับรู้ถึงเจตนาของผู้พูด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคำหรือวลีสามารถตีความได้แตกต่างออกไป

ในประโยคตัวอย่าง เนื่องจากหัวเรื่องทางอ้อมบ่งชี้ว่ามีคนหลายคน จึงไม่น่าเป็นไปได้ที่แพทจะปรุงฮอทด็อกตัวเดียว ดังนั้นนางแบบจะเข้าใจความหมายของคำว่า "หนึ่งฮอทดอกต่อคน"

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER)

ชื่อมีคุณสมบัติพิเศษในภาษาต่างๆ ไม่ว่าจะฝึกโดยปริยายหรือโดยชัดแจ้ง โมเดล AI จะสร้างรายการยาวๆ ในหลายประเภท ตั้งแต่ชื่อเครือร้านอาหารฟาสต์ฟู้ดไปจนถึงเดือนของปี

NER ระบุสิ่งเหล่านี้จากโทเค็นเดียวหรือหลายโทเค็นเพื่อปรับปรุงความเข้าใจในบริบท ในกรณีของ “Pat” จุดข้อมูลที่น่าสังเกตจุดหนึ่งคือเพศโดยนัยนั้นไม่ชัดเจน

อีกแง่มุมหนึ่งของ NER ก็คือช่วยให้เครื่องมือแปลหลีกเลี่ยงความกระตือรือร้นมากเกินไป วันที่และชื่อประเทศควรจะแปล แต่ชื่อบุคคลและชื่อบริษัทโดยปกติไม่ควรแปล (ชื่อแพทไม่ควรแปลตรงตัวว่าเป็นการแตะเบาๆ ด้วยมือที่เปิดกว้าง)

การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ

ระยะนี้พิจารณาว่าจะเป็นไปตามความหมายที่แท้จริงของคำ หรือมีปัจจัยต่างๆ เช่น สำนวน การเสียดสี หรือความหมายเชิงปฏิบัติอื่นๆ

ในประโยคตัวอย่าง “ทุกคน” หมายถึงทุกคนในโลกอย่างแท้จริง อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาบริบทของการทำอาหารคนเดียว ไม่น่าเป็นไปได้อย่างยิ่งที่แพทจะย่างและแจกจ่ายแฟรงค์แปดพันล้านแฟรงค์ AI จะตีความคำว่า "ทุกคนภายในฉากหนึ่ง" แทน

การบูรณาการวาทกรรม

ขั้นตอนนี้อธิบายถึงความหมายที่ดำเนินไปตลอดการสนทนาหรือเอกสารทั้งหมด หากประโยคถัดไปคือ “เธองีบหลับ” นางแบบจะคิดว่า “เธอ” หมายถึงแพท และทำให้ความคลุมเครือทางเพศชัดเจนขึ้นในกรณีที่เกิดเรื่องขึ้นอีกครั้ง

การประยุกต์การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประยุกต์ใช้ NLP ที่สำคัญมีดังนี้

การประมวลผลข้อความ

เมื่อใดก็ตามที่คอมพิวเตอร์ตีความข้อความที่ป้อน NLP จะทำงาน แอปพลิเคชันเฉพาะบางประการ ได้แก่:

• ความช่วยเหลือในการเขียน: เครื่องมืออย่าง Grammarly ใช้ NLP เพื่อให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการเขียนของคุณ รวมถึงการตรวจตัวสะกด การแก้ไขไวยากรณ์ และการปรับโทนเสียง ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Grammarly ใช้ NLP ในส่วนถัดไป
• การวิเคราะห์ความรู้สึก: NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถประเมินอารมณ์ความรู้สึกเบื้องหลังข้อความได้ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับบริษัทในการทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์ การแสดง หรือบริการ ซึ่งอาจมีอิทธิพลต่อการขายและการมีส่วนร่วม
• เครื่องมือค้นหา: ด้วยการวิเคราะห์ความหมายที่อยู่เบื้องหลังข้อความค้นหาของคุณ เครื่องมือค้นหาสามารถนำเสนอผลลัพธ์ได้แม้ว่าจะไม่มีสิ่งที่คุณพิมพ์ก็ตาม สิ่งนี้ใช้กับการค้นหาเว็บเช่น Google และประเภทอื่น ๆ เช่นโซเชียลมีเดียและไซต์ช็อปปิ้ง
• เติมข้อความอัตโนมัติ: ด้วยการเปรียบเทียบสิ่งที่คุณพิมพ์ไปแล้วกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของสิ่งที่คนอื่น (และคุณ) พิมพ์ในอดีต NLP สามารถคาดเดาได้หนึ่งหรือหลายครั้งว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป
• การจัดหมวดหมู่: การใช้ NLP ทั่วไปอีกประการหนึ่งคือการจัดหมวดหมู่อินพุตที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น NLP สามารถกำหนดแง่มุมของผลิตภัณฑ์และบริการของบริษัทที่จะได้รับการพิจารณาในการทบทวน

การสร้างข้อความ

เมื่อโมเดล NLP เข้าใจข้อความที่ได้รับแล้ว ก็สามารถตอบสนองได้ บ่อยครั้งที่ผลลัพธ์จะเป็นข้อความด้วย

• การเขียนใหม่: เครื่องมืออย่างไวยากรณ์วิเคราะห์ข้อความเพื่อแนะนำการปรับปรุงความชัดเจน น้ำเสียง และสไตล์ Grammarly ยังใช้ NLP เพื่อปรับความซับซ้อนของข้อความสำหรับกลุ่มเป้าหมาย มองเห็นช่องว่างของบริบท ระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง และอื่นๆ
• การสรุป: หนึ่งในความสามารถที่น่าสนใจที่สุดของ AI เจนเนอเรชั่นปัจจุบันคือการลดขนาดข้อความขนาดใหญ่ให้เหลือเพียงสาระสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นบันทึกการประชุมหรือหัวข้อที่รู้จากการฝึกอบรม สิ่งนี้ใช้ประโยชน์จากความสามารถในการเก็บข้อมูลจำนวนมากไว้ในหน่วยความจำระยะสั้น เพื่อให้สามารถมองบริบทที่กว้างขึ้นและค้นหารูปแบบได้
• บทความข่าว: บางครั้งมีการใช้ AI เพื่อดึงข้อมูลพื้นฐานและสร้างบทความทั้งหมด ตัวอย่างเช่น เมื่อพิจารณาสถิติต่างๆ เกี่ยวกับเกมเบสบอล มันสามารถเขียนเรื่องราวที่อธิบายเส้นทางของเกมและการแสดงของผู้เล่นหลายคนได้
• วิศวกรรมพร้อมท์: ในการใช้เมตาของ AI นั้น NLP สามารถสร้างพร้อมต์เพื่อสั่ง AI อื่นได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีบัญชี ChatGPT แบบชำระเงินและขอให้สร้างรูปภาพ มันจะเพิ่มข้อความของคุณด้วยข้อมูลเพิ่มเติมและคำแนะนำที่ส่งไปยังโมเดลการสร้างรูปภาพ DALL-E

การประมวลผลคำพูด

การแปลงภาษาพูดเป็นข้อความทำให้เกิดความท้าทาย เช่น สำเนียง เสียงพื้นหลัง และรูปแบบการออกเสียง NLP ปรับปรุงกระบวนการนี้อย่างมีนัยสำคัญโดยใช้ข้อมูลตามบริบทและความหมายเพื่อทำให้การถอดเสียงมีความแม่นยำมากขึ้น

• การถอดเสียงสด: ในแพลตฟอร์มเช่น Zoom หรือ Google Meet NLP ช่วยให้การถอดเสียงแบบเรียลไทม์เพื่อปรับข้อความที่ผ่านมาตามบริบทใหม่จากคำพูดที่กำลังดำเนินอยู่นอกจากนี้ยังช่วยในการแบ่งคำพูดออกเป็นคำที่แตกต่างกัน
• ระบบตอบรับด้วยเสียงแบบโต้ตอบ (IVR): ระบบโทรศัพท์ที่โดยทั่วไปใช้โดยฝ่ายบริการลูกค้าของบริษัทขนาดใหญ่ใช้ NLP เพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่คุณขอความช่วยเหลือ

การแปลภาษา

NLP มีความสำคัญอย่างยิ่งในการแปลข้อความระหว่างภาษาต่างๆ โดยให้บริการทั้งผู้ใช้ทั่วไปและนักแปลมืออาชีพ นี่คือประเด็นสำคัญบางประการ:

• การใช้งานในชีวิตประจำวัน: NLP ช่วยให้ผู้คนเรียกดู แชท ศึกษา และเดินทางโดยใช้ภาษาต่างๆ โดยให้คำแปลที่ถูกต้อง
• การใช้งานระดับมืออาชีพ: นักแปลมักใช้การแปลด้วยเครื่องสำหรับฉบับร่างเบื้องต้น และปรับปรุงด้วยความเชี่ยวชาญทางภาษาของตนแพลตฟอร์มเฉพาะทางนำเสนอหน่วยความจำคำแปลเพื่อรักษาคำศัพท์ที่สอดคล้องกันสำหรับสาขาเฉพาะ เช่น การแพทย์หรือกฎหมาย
• การปรับปรุงความแม่นยำในการแปล: การให้บริบทมากขึ้น เช่น ประโยคเต็มหรือย่อหน้า สามารถช่วยให้โมเดล NLP สร้างคำแปลที่แม่นยำยิ่งขึ้นมากกว่าวลีสั้นๆ หรือคำเดี่ยวๆ

ประวัติโดยย่อของ NLP

ประวัติความเป็นมาของ NLP สามารถแบ่งออกเป็น 3 ยุคหลักๆ ได้แก่ ยุคที่อิงกฎเกณฑ์ ยุควิธีการทางสถิติ และการปฏิวัติการเรียนรู้เชิงลึก แต่ละยุคสมัยได้นำการเปลี่ยนแปลงมาสู่วงการนี้

แนวทางตามกฎ (ทศวรรษ 1950)

โปรแกรม NLP แรกเริ่มในทศวรรษ 1950 อาศัยกฎตายตัว โปรแกรมเหล่านี้ทำงานได้ดีกับไวยากรณ์ง่ายๆ แต่ในไม่ช้าก็เผยให้เห็นถึงความท้าทายในการสร้างกฎเกณฑ์ที่ครอบคลุมสำหรับทั้งภาษา ความซับซ้อนของน้ำเสียงและบริบทในภาษามนุษย์ทำให้แนวทางนี้ใช้แรงงานเข้มข้นและไม่เพียงพอ

วิธีการทางสถิติ (ทศวรรษ 1980)

ในคริสต์ทศวรรษ 1980 นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เริ่มพัฒนาแบบจำลองที่ใช้วิธีการทางสถิติเพื่อค้นหารูปแบบในกลุ่มข้อความขนาดใหญ่ แนวทางนี้ใช้ประโยชน์จากความน่าจะเป็นมากกว่ากฎเกณฑ์ในการประเมินปัจจัยนำเข้าและสร้างผลลัพธ์ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความแม่นยำ ยืดหยุ่น และใช้งานได้จริงมากขึ้น เป็นเวลาสามทศวรรษที่ความก้าวหน้าใน NLP ส่วนใหญ่ได้รับแรงผลักดันจากการปรับปรุงที่เพิ่มขึ้นในพลังการประมวลผลและขนาดของชุดข้อมูลการฝึกอบรม

การเรียนรู้เชิงลึก (กลางปี ​​2010 ถึงปัจจุบัน)

ตั้งแต่กลางทศวรรษ 2010 การเรียนรู้เชิงลึกได้ปฏิวัติ NLP เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ สร้าง และแปลภาษามนุษย์ด้วยความแม่นยำที่น่าทึ่ง ซึ่งมักจะเหนือกว่าประสิทธิภาพของมนุษย์ในงานเฉพาะด้าน

ความก้าวหน้าที่สำคัญสองประการได้ขับเคลื่อนความก้าวหน้านี้:

1. ข้อมูลการฝึกอบรมมากมาย: นักวิจัยได้ควบคุมข้อมูลอันกว้างขวางที่สร้างโดยอินเทอร์เน็ตตัวอย่างเช่น โมเดลอย่าง GPT-4 ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อความที่เทียบเท่ากับหนังสือมากกว่าหนึ่งล้านเล่ม ในทำนองเดียวกัน Google แปลภาษาอาศัยคลังเนื้อหาการแปลแบบขนานจำนวนมหาศาล
2. โครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูง: แนวทางใหม่ได้ปรับปรุงโครงข่ายประสาทเทียม ทำให้พวกเขาสามารถประเมินอินพุตชิ้นใหญ่ขึ้นแบบองค์รวมในขั้นต้น โครงข่ายประสาทเทียมและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องสามารถจัดการประโยคหรือย่อหน้าสั้น ๆ ได้ สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้าในปัจจุบัน โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่าความสนใจ สามารถประมวลผลได้หลายย่อหน้าหรือแม้แต่ทั้งหน้า บริบทที่ขยายออกไปนี้ช่วยเพิ่มโอกาสในการเข้าใจความหมายได้อย่างถูกต้อง เช่นเดียวกับความเข้าใจของมนุษย์

Grammarly ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างไร

Grammarly ใช้การผสมผสานระหว่างระบบที่อิงกฎและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยผู้เขียน วิธีการตามกฎจะเน้นที่ข้อผิดพลาดตามวัตถุประสงค์มากกว่า เช่น การสะกดและไวยากรณ์ สำหรับงานที่ต้องพิจารณาตามที่เห็นสมควร เช่น โทนเสียงและสไตล์ ระบบจะใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ทั้งสองประเภทนี้มักจะทำงานร่วมกัน โดยมีระบบที่เรียกว่าแกนดัล์ฟ (เช่น “คุณไม่สามารถผ่านได้”) เป็นตัวกำหนดข้อเสนอแนะที่จะนำเสนอต่อผู้ใช้ Alice Kaiser-Schatzlein นักภาษาศาสตร์เชิงวิเคราะห์ที่ Grammarly อธิบายว่า "การประเมินตามกฎส่วนใหญ่อยู่ในขอบเขตของความถูกต้อง ในขณะที่แบบจำลองมักจะใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงประเภทที่เป็นอัตวิสัยมากกว่า"

เสียงตอบรับจากผู้ใช้ทั้งแบบรวมและแบบรายบุคคล ก่อให้เกิดแหล่งข้อมูลที่สำคัญสำหรับการปรับปรุงแบบจำลองของ Grammarly Gunnar Lund นักภาษาศาสตร์เชิงวิเคราะห์อีกคนอธิบายว่า “เราปรับแต่งข้อเสนอแนะตามสิ่งที่ผู้คนยอมรับหรือปฏิเสธในอดีต” ความคิดเห็นนี้จะไม่ระบุตัวตนและนำไปใช้อย่างองค์รวมเพื่อปรับแต่งและพัฒนาคุณสมบัติใหม่ เพื่อให้มั่นใจว่าเครื่องมือจะปรับให้เข้ากับสไตล์การเขียนที่หลากหลายในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัว

จุดแข็งของ Grammarly อยู่ที่การให้ความช่วยเหลือคุณภาพสูงทันทีบนแพลตฟอร์มต่างๆ ตามที่ Lund กล่าวไว้ อินเทอร์เฟซผลิตภัณฑ์เป็นส่วนสำคัญในการทำให้พลังของ AI เข้าถึงได้: “Grammarly ให้ความช่วยเหลือได้ทันที… ส่งมอบ NLP ใน UI ที่รวดเร็วและใช้งานง่าย” การเข้าถึงและการตอบสนองนี้เป็นประโยชน์ต่อทุกคนที่เขียนเป็นภาษาอังกฤษ โดยเฉพาะผู้พูดภาษาอังกฤษที่ไม่ใช่เจ้าของภาษา

ขั้นตอนต่อไปคือการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ นอกเหนือจากคำแนะนำที่ผู้ใช้ยอมรับและปฏิเสธ ดังที่ Kaiser-Schatzlein กล่าวว่า "เราต้องการให้ผลิตภัณฑ์ของเราผลิตงานเขียนที่มีการรับรู้บริบทมากขึ้นและสะท้อนถึงรสนิยมและสำนวนส่วนตัวของนักเขียน... เรากำลังพยายามทำให้ภาษาดูเหมือนคุณมากขึ้น"

หมายเหตุบรรณาธิการ: Grammarly ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของคุณเป็นอย่างมาก ใช้มาตรการที่เข้มงวดเช่นการเข้ารหัสและการกำหนดค่าเครือข่ายที่ปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา

กรณีการใช้งานในอุตสาหกรรม

NLP กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมด้วยการทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และประสบการณ์ผู้ใช้ในด้านการดูแลสุขภาพ บริการด้านกฎหมาย การค้าปลีก การประกันภัย และการบริการลูกค้า ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานที่สำคัญบางส่วนในภาคส่วนเหล่านี้

ดูแลสุขภาพ

ซอฟต์แวร์การถอดเสียงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของเวลาที่จำกัดของแพทย์กับผู้ป่วยแต่ละรายได้อย่างมาก แทนที่จะใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการพิมพ์ข้อความเผชิญหน้า พวกเขาสามารถพึ่งพาแอปเพื่อถอดเสียงการสนทนาที่เป็นธรรมชาติกับผู้ป่วยได้ NLP อีกชั้นหนึ่งสามารถสรุปการสนทนาและจัดโครงสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น อาการ การวินิจฉัย และแผนการรักษา

ถูกกฎหมาย

เครื่องมือ NLP สามารถค้นหาฐานข้อมูลทางกฎหมายสำหรับกรณีกฎหมาย กฎเกณฑ์ และแบบอย่างทางกฎหมายที่เกี่ยวข้อง ช่วยประหยัดเวลาและปรับปรุงความแม่นยำในการวิจัยทางกฎหมาย ในทำนองเดียวกัน พวกเขาสามารถปรับปรุงกระบวนการค้นพบ ค้นหารูปแบบและรายละเอียดในเอกสารหลายพันรายการที่มนุษย์อาจพลาดไป

ขายปลีก

ผู้ขายใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึก โดยดูบทวิจารณ์ของลูกค้าและคำติชมบนเว็บไซต์ของตนและทางอินเทอร์เน็ตเพื่อระบุแนวโน้ม ผู้ค้าปลีกบางรายยังได้เริ่มเปิดเผยการวิเคราะห์นี้แก่ผู้ซื้อ โดยสรุปปฏิกิริยาของผู้บริโภคต่อคุณลักษณะต่างๆ ของผลิตภัณฑ์จำนวนมาก

ประกันภัย

การเรียกร้องมักเกี่ยวข้องกับเอกสารที่กว้างขวาง NLP สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากรายงานของตำรวจ บันทึกของแพทย์ตลอดอายุ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ มากมายเพื่อช่วยให้เครื่องจักรและ/หรือมนุษย์ตัดสินได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

บริการลูกค้า

การให้การสนับสนุนลูกค้านั้นมีราคาแพง และบริษัทต่างๆ ได้ปรับใช้แชทบอท แผนผังโทรศัพท์ตอบสนองด้วยเสียง และเครื่องมือ NLP อื่นๆ มานานหลายทศวรรษเพื่อลดปริมาณการรับข้อมูลของพนักงานที่ต้องจัดการโดยตรง Generative AI ซึ่งสามารถดึงทั้ง LLM และการปรับแต่งเฉพาะของบริษัท ทำให้มีประโยชน์มากขึ้น บอทที่ใช้ NLP ในปัจจุบันมักจะเข้าใจความแตกต่างในคำถามของลูกค้า ให้คำตอบที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น และแม้แต่แสดงออกด้วยน้ำเสียงที่ปรับแต่งให้เหมาะกับแบรนด์ที่พวกเขาเป็นตัวแทน

ประโยชน์ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

NLP มีแอปพลิเคชั่นมากมายที่ช่วยยกระดับชีวิตประจำวันและการโต้ตอบกับเทคโนโลยีของเราอย่างมีนัยสำคัญ รวมถึง:

• การค้นหาข้อมูล: เครื่องมือค้นหาเกือบทั้งหมด ตั้งแต่ Google ไปจนถึงแคตตาล็อกห้องสมุดในพื้นที่ของคุณ ใช้ NLP เพื่อค้นหาเนื้อหาที่ตรงกับความต้องการของคุณ หากไม่มีผลลัพธ์จะถูกจำกัดให้ตรงกับสิ่งที่คุณพิมพ์ทุกประการ
• การเข้าถึง: NLP เป็นรากฐานของวิธีที่คอมพิวเตอร์สามารถอ่านออกเสียงสิ่งต่าง ๆ สำหรับผู้มีความบกพร่องทางการมองเห็น หรือแปลงคำพูดสำหรับผู้ที่มีปัญหาในการได้ยิน
• การแปลทุกวัน: บริการแปลทันทีฟรีและมีคุณภาพสูงทำให้ข้อมูลของโลกเข้าถึงได้มากขึ้น ไม่ใช่แค่การแปลงข้อความเป็นข้อความเท่านั้น เทคโนโลยีการแปลด้วยภาพและเสียงช่วยให้คุณเข้าใจสิ่งที่คุณเห็นและได้ยิน แม้ว่าคุณจะไม่ทราบวิธีเขียนภาษาก็ตาม
• การสื่อสารที่ได้รับการปรับปรุง: ไวยากรณ์เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมว่า NLP สามารถเพิ่มความชัดเจนในการเขียนได้อย่างไร ด้วยการให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องกับบริบท Grammarly ช่วยให้ผู้เขียนเลือกคำที่สื่อความหมายที่ต้องการได้ดีขึ้น นอกจากนี้ หากนักเขียนประสบปัญหาบล็อกของนักเขียน ความสามารถ AI ของ Grammarly สามารถช่วยให้พวกเขาเริ่มต้นด้วยการเสนอคำแนะนำหรือแนวคิดในการเริ่มต้นเขียน

ความท้าทายของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

แม้ว่า NLP จะให้ประโยชน์มากมาย แต่ก็ยังนำเสนอความท้าทายที่สำคัญหลายประการที่ต้องแก้ไข ได้แก่:

• อคติและความยุติธรรม: โมเดล AI ไม่รู้ว่าถูกหรือผิดโดยธรรมชาติ และข้อมูลการฝึกอบรมมักประกอบด้วยอคติในอดีต (และปัจจุบัน) ที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์
• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: เป็นที่รู้กันว่าแชทบอทและ AI เจนเนอเรชันอื่น ๆ รั่วไหลข้อมูลส่วนบุคคล NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์ประมวลผลและรวบรวมข้อมูลที่สำคัญได้ง่ายมาก มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกโจรกรรมและแม้กระทั่งการแจกจ่ายโดยไม่ได้ตั้งใจ
• ยังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ: NLP มักจะเข้าใจผิด โดยเฉพาะกับคำพูด ระบบ NLP ส่วนใหญ่ไม่ได้บอกคุณว่ามีความมั่นใจเพียงใดในการคาดเดา ดังนั้นในกรณีที่ความถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ ต้องแน่ใจว่ามีการตรวจสอบโดยมนุษย์ที่มีข้อมูลครบถ้วน คำแปล การถอดเสียง ฯลฯ
• ภาษาหางยาว: การวิจัย NLP มีส่วนแบ่งอย่างมากในภาษาอังกฤษ และส่วนที่เหลือส่วนใหญ่อยู่ในบริบทของการแปลมากกว่าการวิเคราะห์ภายในภาษา มีอุปสรรคหลายประการในการปรับปรุง NLP ที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการค้นหาข้อมูลการฝึกอบรมที่เพียงพอ
• การปลอมแปลงอย่างล้ำลึกและการใช้ในทางที่ผิดอื่นๆ: แม้ว่ามนุษย์จะมีการปลอมแปลงเอกสารตั้งแต่เริ่มเขียน ความก้าวหน้าใน NLP ช่วยให้สร้างเนื้อหาปลอมได้ง่ายขึ้นมากและหลีกเลี่ยงการตรวจพบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งของปลอมสามารถปรับแต่งให้เข้ากับบริบทและรูปแบบการเขียนของแต่ละบุคคลได้

อนาคตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การทำนายอนาคตของ AI นั้นเป็นงานที่ยากอย่างฉาวโฉ่ แต่ต่อไปนี้เป็นแนวทางบางประการที่ต้องระวัง:

• การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ: โมเดลจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับคุณเพื่อให้เข้าใจบริบท ความชอบ และความต้องการของคุณได้ดียิ่งขึ้น แง่มุมที่ยุ่งยากประการหนึ่งของการผลักดันนี้คือการเคารพกฎหมายความเป็นส่วนตัวและการตั้งค่าส่วนบุคคล เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลของคุณยังคงปลอดภัย ให้ใช้เครื่องมือที่มุ่งมั่นในการสร้างนวัตกรรมที่มีความรับผิดชอบและการพัฒนา AI เท่านั้น
• หลายภาษา: นอกเหนือจากการแปล เทคนิคใหม่ ๆ จะช่วยให้โมเดล AI ทำงานในหลายภาษาโดยมีความเชี่ยวชาญไม่มากก็น้อย
• ความหลากหลาย: นวัตกรรม AI ล่าสุดสามารถรับอินพุตหลายรูปแบบพร้อมกันทั้งข้อความ วิดีโอ เสียง และรูปภาพ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถพูดคุยเกี่ยวกับรูปภาพหรือวิดีโอได้ และโมเดลจะเข้าใจสิ่งที่คุณพูดในบริบทของสื่อ
• การประมวลผล Edge ที่เร็วขึ้น: “edge” ในกรณีนี้หมายถึงอุปกรณ์มากกว่าในระบบคลาวด์ ชิปและซอฟต์แวร์ใหม่จะช่วยให้โทรศัพท์และคอมพิวเตอร์ประมวลผลภาษาโดยไม่ต้องส่งข้อมูลกลับไปกลับมายังเซิร์ฟเวอร์ การประมวลผลภายในเครื่องนี้ทั้งรวดเร็วและปลอดภัยยิ่งขึ้น Grammarly เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางใหม่ที่น่าตื่นเต้นนี้ โดยทีมงานของเรากำลังทำงานเกี่ยวกับการประมวลผล AI ระดับอุปกรณ์บน Gemini Nano ของ Google แล้ว

บทสรุป

โดยสรุป NLP เป็นสาขาที่สำคัญและก้าวหน้าใน AI และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ NLP ได้เปลี่ยนแปลงแอปพลิเคชันในการประมวลผลข้อความ การรู้จำเสียง การแปล และการวิเคราะห์ความรู้สึก โดยจัดการกับความซับซ้อน เช่น บริบทและความแปรปรวน แม้จะมีความท้าทายต่างๆ เช่น อคติ ความเป็นส่วนตัว และความแม่นยำ แต่อนาคตของ NLP ก็มีความก้าวหน้าในด้านการปรับแต่งส่วนบุคคล ความสามารถหลายภาษา และการประมวลผลหลายรูปแบบ ซึ่งจะส่งผลต่อเทคโนโลยีและอุตสาหกรรมต่างๆ ต่อไป