Natural Language Processing กำลังก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในการปฏิวัติการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ มันคืออะไรไปหาคำตอบกัน
Natural Language Processing หรือ เป็นความสามารถของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการเข้าใจภาษามนุษย์ทั้งการพูดและเขียน ซึ่งถือเป็นส่วนหนึ่งของ AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ โดย NLP มีประวัติยาวนานกว่า 50 ปี โดยมีรากฐานมาจากด้านภาษาศาสตร์ มีการประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างแพร่หลาย ทั้งในสาขาการแพทย์ เครื่องมือค้นหา ไปจนถึงการวิเคราะห์ทางธุรกิจ ซึ่งล้วนอาศัยเทคนิคต่างๆ ของ NLP ในการทำความเข้าใจโครงสร้างและความหมายของข้อความ
คุณอาจสนใจ:
Natural Language Processing (NLP) คืออะไร
Natural Language Processing หรือ NLP คือความสามารถของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการทำความเข้าใจภาษามนุษย์ทั้งการพูดและการเขียน ซึ่งเรียกว่าภาษาธรรมชาติ โดย NLP ถือเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI)
NLP มีมานานกว่า 50 ปีและมีรากฐานมาจากด้านภาษาศาสตร์ มีการประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างหลากหลายในหลายสาขา รวมถึงการวิจัยทางการแพทย์ เครื่องมือค้นหา และ Business Intelligence
NLP ใช้แนวทางแบบกฎหรือการเรียนรู้ของ Machine Learning เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างและความหมายของข้อความ มีบทบาทในแชทบอท ผู้ช่วยเสียง โปรแกรมสแกนข้อความ แอปแปลภาษา และซอฟต์แวร์องค์กรที่ช่วยในการดำเนินงาน เพิ่มผลผลิต และทำให้กระบวนการต่างๆ ง่ายขึ้น
NLP ทำงานอย่างไร
NLP ใช้เทคนิคต่างๆ มากมายเพื่อให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาธรรมชาติได้เหมือนมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นภาษาพูดหรือเขียน NLP สามารถใช้ AI เพื่อรับข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริง ประมวลผล และทำความเข้าใจในแบบที่คอมพิวเตอร์เข้าใจได้ เช่นเดียวกับที่มนุษย์มีตัวรับรู้ที่แตกต่างกัน เช่น หูเพื่อฟัง ตาเพื่อมอง คอมพิวเตอร์ก็มีโปรแกรมสำหรับอ่านและไมโครโฟนสำหรับรับเสียง และเหมือนกับที่มนุษย์มีสมองเพื่อประมวลผลข้อมูลเข้า คอมพิวเตอร์ก็มีโปรแกรมสำหรับประมวลผลข้อมูลด้วยเช่นกัน ในขั้นตอนหนึ่งของการประมวลผล ข้อมูลป้อนเข้าจะถูกแปลงเป็นรหัสที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้
การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีสองขั้นตอนหลัก ได้แก่ การเตรียมข้อมูลก่อนการประมวลผล (Data Preprocessing) และการพัฒนาอัลกอริทึม (Algorithm Development)
การเตรียมข้อมูลก่อนการประมวลผลเกี่ยวข้องกับการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูลข้อความเพื่อให้เครื่องจักรสามารถวิเคราะห์ได้ การเตรียมข้อมูลจะทำให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้และเน้นลักษณะเด่นในข้อความที่อัลกอริทึมสามารถทำงานด้วยได้ ซึ่งมีหลายวิธีในการทำ ได้แก่
- Tokenization: แทนที่ข้อมูลละเอียดอ่อนด้วยข้อมูลที่ไม่ละเอียดอ่อนหรือโทเค็น (Token) เช่นใช้ในการปกป้องข้อมูลบัตรเครดิตในธุรกรรมการชำระเงิน
- Stop Word Removal: ลบคำกริยานามต่างๆที่ไม่ให้ข้อมูลสำคัญออก เพื่อให้เหลือแต่คำที่มีความหมายมากที่สุด
- Lemmatization and Stemming: จัดกลุ่มคำที่มีรูปแบบการผันของคำเดียวกัน เช่น คำว่า “walking” จะถูกลดรูปเป็น “walk”
- Part-of-speech Tagging: ติดป้ายกำกับว่าคำนั้นๆ เป็นคำนาม กริยา หรือคำคุณศัพท์
เมื่อข้อมูลผ่านการเตรียมแล้ว ก็จะพัฒนาอัลกอริทึมมาประมวลผลข้อมูล ซึ่ง NLP มีอัลกอริทึมหลายประเภท แต่ 2 ประเภทหลักที่นิยมใช้กันได้แก่
- Rule-based System: ใช้กฎภาษาที่ออกแบบมาอย่างประณีต ซึ่งมีการใช้ตั้งแต่แรกเริ่มพัฒนา NLP
- Machine Learning-based System: ใช้อัลกอริทึม Machine Learning แบบ Statistical ซึ่งเรียนรู้ที่จะทำภารกิจตามข้อมูลที่ใช้ฝึก และปรับปรุงวิธีเมื่อประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติม จะใช้ Machine Learning, Deep Learning และ Neural Network ผสมผสานกัน เพื่อให้ได้กฎของตัวเองผ่านการประมวลผลและเรียนรู้ซ้ำ ๆ
ทำไม NLP ถึงสำคัญ
ธุรกิจใช้ข้อมูลไม่มีโครงสร้างจำนวนมากที่เป็นข้อความ และต้องการวิธีประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลส่วนใหญ่ที่สร้างขึ้นออนไลน์และเก็บไว้ในฐานข้อมูล เป็นภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ ซึ่งจนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ ธุรกิจยังไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่ง NLP สามารถช่วยในส่วนนี้ได้
ประโยชน์ของ NLP เช่น ช่วยระบบค้นหาเข้าใจบริบทของคำ และสามารถเชื่อมโยงคำได้ เช่น รู้ว่า cloud computing คือหน่วยเดียวกัน cloud เป็นรูปย่อของ cloud computing และ SLA คือตัวย่อในอุตสาหกรรม สำหรับ service-level agreement สิ่งเหล่านี้คืององค์ประกอบที่คลุมเครือซึ่งมักปรากฏในภาษาของมนุษย์ ที่อัลกอริทึม Machine Learning ในอดีตแปลความหมายได้ไม่ดี แต่ปัจจุบันด้วยการปรับปรุง Deep Learning และวิธี Machine Learning อัลกอริทึมสามารถตีความหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยขยายขอบเขตและความลึกของข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ได้
เทคนิคและวิธีการของ NLP
Syntax Analysis และ Semantic Analysis เป็นสองเทคนิคหลักที่ใช้ใน NLP
Syntax หมายถึงการจัดเรียงคำในประโยคให้มีความหมายทางไวยากรณ์ NLP ใช้ Syntax เพื่อประเมินความหมายจากภาษาตามหลักไวยากรณ์ เทคนิค Syntax ใน NLP ได้แก่
- Parsing: การวิเคราะห์ไวยากรณ์ของประโยค เช่น ประโยค “The dog barked” เมื่อผ่าน parsing จะแยกเป็น dog = คำนาม, barked = คำกริยา
- Word Segmentation: การนำข้อความมาแยกเป็นคำ เช่น เอกสารที่เขียนมือสแกนเข้าคอมพิวเตอร์ อัลกอริทึมจะวิเคราะห์หน้าและรู้ว่าคำถูกแบ่งด้วยช่องว่าง
- Sentence Breaking: วางขอบเขตประโยคในข้อความขนาดใหญ่ เช่น The dog barked. I woke up. อัลกอริทึมจะใช้จุดเป็นตัวแบ่งประโยค
- Morphological Segmentation: แบ่งคำออกเป็นส่วนย่อยที่เรียกว่า morphemes เช่นคำ untestably แบ่งเป็น un, test, able, ly
- Stemming: แบ่งคำที่มีการผันให้กลับไปเป็นรูปคำเดิม เช่น barked ก็ย้อนกลับไปเป็น bark
Semantics เกี่ยวกับการใช้และความหมายของคำ NLP นำอัลกอริทึมมาใช้เพื่อทำความเข้าใจความหมายและโครงสร้างของประโยค เทคนิค Semantic ได้แก่
- Word Sense Disambiguation: หาความหมายของคำจากบริบท เช่น คำว่า pen ใน “The pig is in the pen” จะหมายถึงพื้นที่ล้อมรั้ว ไม่ใช่ปากกา
- Named Entity Recognition (NER): ระบุคำที่สามารถจัดเป็นกลุ่มได้ เช่น วิเคราะห์บทความข่าวและระบุทุกครั้งที่มีการพูดถึงบริษัทหรือสินค้าใดๆ
- Natural Language Generation (NLG): ใช้ฐานข้อมูลในการกำหนดความหมายของคำและสร้างข้อความใหม่ เช่น เขียนสรุปผลจากแพลตฟอร์ม Business Intelligence
เครื่องมือ Open Source ยอดนิยมสำหรับ NLP ได้แก่ Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim และ NLP Architect โดย Intel
NLP ใช้ทำอะไรได้บ้าง
ฟังก์ชั่นหลักและงาน NLP ที่อัลกอริทึม NLP ทำได้แก่
- Text Classification: กำหนดป้ายกำกับให้ข้อความเพื่อจัดหมวดหมู่ เช่นใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) และการตรวจจับเจตนา (Intent Detection)
- Text Extraction: สรุปย่อข้อความและค้นหาข้อมูลสำคัญ เช่น Keyword Extraction ดึงคำที่สำคัญที่สุดออกมา และ Entity Recognition สกัดชื่อคน สถานที่ และเอนทิตี้อื่นๆ จากข้อความ
- Machine Translation: แปลภาษาโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์
- Natural Language Generation: วิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติตามข้อมูลนั้น เช่น GPT-3
ฟังก์ชันข้างต้นถูกใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น
- วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าจาก social media
- ส่วนบริการลูกค้าอัตโนมัติ เช่น ใช้ระบบจดจำเสียงเพื่อเข้าใจสิ่งที่ลูกค้าพูดและส่งสายไปยังส่วนที่เกี่ยวข้อง
- แปลภาษาอัตโนมัติ เช่น Google Translate, Bing Translator
- วิเคราะห์ข้อมูลงานวิจัยและวิชาการจำนวนมาก
- วิเคราะห์และจัดหมวดหมู่ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ เพื่อคาดการณ์และป้องกันโรค
- ตรวจจับการคัดลอก เช่น Copyleaks, Grammarly
- พยากรณ์หุ้นและวิเคราะห์การซื้อขาย
- ใช้ในการสรรหาบุคลากร เพื่อลดเวลาในการคัดเลือกผู้สมัคร
- ทำงานด้านกฎหมายแบบอัตโนมัติ เช่น ค้นคว้า ระบุปัญหา และสรุปคดี
- ตรวจจับสแปม โดยใช้ NLP จำแนกข้อความที่มีลักษณะเป็นสแปมหรือฟิชชิ่ง
ประโยชน์ของ NLP
ประโยชน์หลักของ NLP คือช่วยปรับปรุงวิธีการสื่อสารระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ การทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ ทำให้การโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์เป็นเรื่องง่ายและเป็นธรรมชาติมากขึ้น นอกจากนี้ยังมีประโยชน์อื่นๆ เช่น
- เพิ่มความถูกต้องและประสิทธิภาพในการจัดทำเอกสาร
- ทำให้ใช้แชทบอตในการบริการลูกค้าได้
- สามารถสรุปย่อข้อความที่ซับซ้อนให้อ่านง่ายขึ้นโดยอัตโนมัติ
- วิเคราะห์ข้อมูลแบบมีและไม่มีโครงสร้าง
- ทำให้ผู้ช่วยส่วนบุคคลอย่าง Alexa เข้าใจภาษาพูดได้
- วิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ได้ง่ายขึ้น
- ทำให้เข้าใจ Lead Generation, Social Media Posts, แบบสำรวจและรีวิวได้ดีขึ้น
- ให้ข้อมูลเชิงลึกจาก Analytics ที่เดิมทีเข้าถึงไม่ได้เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่มาก
ความท้าทายของ NLP
ความท้าทายของ NLP ส่วนใหญ่เกิดจากความจริงที่ว่าภาษาธรรมชาติมีวิวัฒนาการตลอดเวลาและค่อนข้างกำกวม ได้แก่
- ความแม่นยำ: คอมพิวเตอร์ต้องการให้มนุษย์สื่อสารด้วยภาษาโปรแกรมที่แน่นอน ชัดเจน และมีโครงสร้างแน่นอน แต่คำพูดของมนุษย์มักจะกำกวม ขึ้นกับตัวแปรที่ซับซ้อนหลายอย่างเช่น สแลง สำเนียงท้องถิ่น และบริบททางสังคม
- น้ำเสียงและการเน้นคำพูด: เช่น NLP อาจไม่เข้าใจการใช้ภาษาแบบนามธรรมได้ดีนัก ไม่ค่อยจับอารมณ์เสียดสีได้ เพราะขึ้นกับการใช้คำและบริบทในบทสนทนา นอกจากนี้ประโยคอาจมีความหมายเปลี่ยนไปตามจังหวะการเน้นคำในการพูด หรือแตกต่างกันไปตามสำเนียง
- การใช้ภาษาที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา: แม้จะมีกฎทางภาษา แต่ก็ไม่ได้ตายตัวและเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา
- อคติ: ระบบ NLP อาจมีอคติหากกระบวนการสะท้อนอคติในข้อมูลที่ใช้ฝึก
วิวัฒนาการของ NLP
NLP พัฒนามาจากศาสตร์หลายแขนง ทั้งวิทยาการคอมพิวเตอร์และภาษาศาสตร์คำนวณ ย้อนกลับไปถึงกลางศตวรรษที่ 20 โดยมีความก้าวหน้าสำคัญดังนี้
- ยุค 1950: Alan Turing พัฒนา Turing Test เพื่อตรวจสอบว่าคอมพิวเตอร์มีความฉลาดหรือไม่ ทดสอบความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติ
- ยุค 1950 – 1990: NLP ส่วนใหญ่ใช้วิธี Rule-based ด้วยกฎที่นักภาษาศาสตร์สร้างขึ้นเพื่อกำหนดวิธีที่คอมพิวเตอร์จะประมวลผลภาษา มีการทดลอง Georgetown-IBM สาธิตการแปลภาษาอัตโนมัติ แปลประโยคภาษารัสเซียเป็นภาษาอังกฤษได้กว่า 60 ประโยค ในยุค 80 – 90 มีการพัฒนา rule-based parsing, morphology, semantic และ NLU รูปแบบอื่นๆ
- ยุค 1990: แนวทางแบบ top-down, language-first ในการประมวลผล NLP ถูกแทนที่ด้วยแนวทางเชิงสถิติ เพราะความก้าวหน้าทางคอมพิวเตอร์ทำให้สามารถพัฒนาเทคโนโลยี NLP ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากคอมพิวเตอร์ทำงานได้เร็วขึ้นและสามารถสร้างกฎตามสถิติทางภาษาโดยไม่ต้องใช้นักภาษาศาสตร์มากำหนดกฎทั้งหมด NLP ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงเป็นกระแสหลักในยุคนี้ และเปลี่ยนจากแนวทางที่นักภาษาศาสตร์เป็นหลักมาเป็นแนวทางที่วิศวกรเป็นหลัก โดยอาศัยหลักการทางวิทยาศาสตร์ที่หลากหลาย
- ยุค 2000 – 2020: NLP เติบโตอย่างมากทั้งในแง่ความนิยมและการประยุกต์ใช้จริง มีการศึกษากระบวนการ NLP โดยใช้อัลกอริทึม Machine Learning แบบไม่มีผู้กำกับดูแล (Unsupervised) และกึ่งกำกับดูแล (Semi-supervised) NLP ถูกนำมาใช้ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันอื่นๆ เช่น แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน ปัจจุบันวิธีการทำ NLP จะผสมผสานระหว่างภาษาศาสตร์ดั้งเดิมและวิธีการทางสถิติ
สรุป
NLP มีบทบาทสำคัญในเทคโนโลยีและวิธีที่มนุษย์มีปฏิสัมพันธ์กับมัน และแม้จะมีความท้าทาย แต่คาดว่าเมื่อมีแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น NLP จะแม่นยำ เข้าถึงได้ง่าย และเกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมมากขึ้นในอนาคต และจะยังคงเป็นส่วนสำคัญทั้งในอุตสาหกรรมและชีวิตประจำวันของเราต่อไป
คุณอาจสนใจ:
- Generative AI คืออะไร
- Generative Pre-Trained Transformer คืออะไร
- Machine Learning คืออะไร
- Natural Language Processing (NLP) คืออะไร
แหล่งอ้างอิง:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
- https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
