การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร

บริษัท ต่างๆใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับงานอัตโนมัติหลายอย่างเช่น:

• เพื่อประมวลผล วิเคราะห์ และจัดเก็บเอกสารขนาดใหญ่
• เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า หรือบันทึกของคอลเซ็นเตอร์
• เพื่อเรียกใช้ Chatbot สำหรับการบริการลูกค้าแบบอัตโนมัติ
• เพื่อตอบคำถามเกี่ยวกับใคร-อะไร-เมื่อไหร่-ที่ไหน
• เพื่อจัดประเภทและแยกข้อความ

ธุรกิจต่าง ๆ ใช้ซอฟต์แวร์และเครื่องมือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อลดความซับซ้อน ทำให้เป็นอัตโนมัติ และปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้อง สามารถดูตัวอย่างได้ดังต่อไปนี้

การปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

ธุรกิจในภาคการประกันภัย กฎหมาย และการดูแลสุขภาพจะประมวลผล จัดเรียง และเรียกเอกสารสำคัญๆ จำนวนมาก เช่น เวชระเบียน ข้อมูลทางการเงิน และข้อมูลส่วนตัว แทนที่จะตรวจสอบด้วยตนเอง บริษัทจะใช้เทคโนโลยี NLP เพื่อเรียบเรียงข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลและปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ยกตัวอย่างเช่น Chisel AI จะช่วยให้ผู้ให้บริการประกันภัยดึงหมายเลขกรมธรรม์ วันหมดอายุ และคุณลักษณะของลูกค้าต่าง ๆ จากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างด้วย Amazon Comprehend

ความผูกพันของลูกค้า

เทคโนโลยี NLP ช่วยให้ Chatbot และ Voicebot มีความเหมือนมนุษย์มากขึ้นเมื่อพูดคุยกับลูกค้า ธุรกิจใช้ Chatbot เพื่อขยายขีดความสามารถในการให้บริการลูกค้าและคุณภาพ ในขณะที่ยังรักษาต้นทุนการดำเนินงานให้น้อยที่สุด PubNub ซึ่งสร้างซอฟต์แวร์ Chatbot ใช้ Amazon Comprehend เพื่อแนะนำฟังก์ชันการแชทที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นสำหรับลูกค้าทั่วโลก T-Mobile ใช้ NLP เพื่อระบุคำหลัก ๆ ในข้อความของลูกค้าและให้คำแนะนำเป็นส่วนบุคคล มหาวิทยาลัยโอคลาโฮมาสเตตใช้ Q&A Chatbot Solution เพื่อตอบคำถามของนักศึกษาโดยใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง

การวิเคราะห์ทางธุรกิจ

นักการตลาดใช้เครื่องมือ NLP อย่าง Amazon Comprehend และ Amazon Lex เพื่อเข้าใจถึงความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของบริษัท โดยการสแกนวลีที่เฉพาะเจาะจง พวกเขาสามารถวัดอารมณ์และความรู้สึกของลูกค้าในฟึดแบ็กที่เป็นลายลักษณ์อักษร ตัวอย่างเช่น Success KPI นำเสนอโซลูชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ช่วยให้ธุรกิจมุ่งเน้นไปยังเป้าหมายในการวิเคราะห์ความรู้สึก และช่วยให้ศูนย์ติดต่อได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้จากการวิเคราะห์การโทร

เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรืองาน NLP จะแบ่งข้อความหรือคำพูดของมนุษย์ออกเป็นส่วนเล็ก ๆ ที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้ง่าย ความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความทั่วไปใน NLP แสดงไว้ด้านล่าง

การติดแท็กประเภทคำ

เป็นกระบวนการที่ซอฟต์แวร์ NLP ติดแท็กคำแต่ละคำในประโยคตามการใช้งานตามบริบท เช่น คำนาม กริยา คำคุณศัพท์ หรือคำวิเศษณ์ ซึ่งจะช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจว่าคำสร้างความสัมพันธ์ที่มีความหมายระหว่างกันอย่างไร

แก้ความกำกวมของคำศัพท์

คำบางคำอาจมีความหมายต่างกันเมื่อใช้ในสถานการณ์ที่แตกต่าง ยกตัวอย่างเช่น คำว่า “ค้างคาว” หมายถึงสิ่งต่าง ๆ ในประโยคต่อไปนี้

• ค้างคาวเป็นสิ่งมีชีวิตที่ออกหากินเวลากลางคืน
• ผู้เล่นเบสบอลใช้ไม้ตีลูกบอลตีลูก

ด้วยการแก้ความกำกวมของคำศัพท์ ซอฟต์แวร์ NLP จะระบุความหมายที่ตั้งใจไว้ของคำ ไม่ว่าจะโดยการฝึกโมเดลภาษาหรือการอ้างอิงถึงคำจำกัดความในพจนานุกรม

การจดจำเสียงพูด

การจดจำเสียงพูดจะเปลี่ยนข้อมูลเสียงเป็นข้อความ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งคำออกเป็นส่วนเล็ก ๆ และทำความเข้าใจการสำเนียงคำสยองเสียงและการใช้ไวยากรณ์ที่ไม่ได้มาตรฐานในการสนทนาในชีวิตประจำวัน งานหลักของการจดจำเสียงพูดคือการถอดเสียง ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้บริการการถอดเสียงพูดเป็นข้อความ เช่น Amazon Transcribe

การแปลภาษาด้วยเครื่อง

ซอฟต์แวร์แปลภาษาด้วยคอมพิวเตอร์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อแปลงข้อความหรือคำพูดจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งโดยที่ยังคงความถูกต้องตามบริบท บริการของ AWS ที่รองรับการแปลภาษาด้วยเครื่องคือ Amazon Translate

การรับรู้ชื่อเอนทิตี

กระบวนการนี้จะระบุชื่อที่ไม่ซ้ำกันของผู้คน สถานที่ เหตุการณ์ บริษัท และอื่นๆ ซอฟต์แวร์ NLP ใช้การรับรู้ชื่อเฉพาะเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างชื่อเฉพาะต่าง ๆ ในประโยค

ลองพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้: “เจนไปเที่ยวพักผ่อนไปฝรั่งเศสและเธอดื่มด่ำกับอาหารท้องถิ่น”

ซอฟต์แวร์ NLP ระบุ “Jane” และ “France” เป็นหน่วยงานพิเศษในประโยค สามารถขยายผลได้ด้วยการใช้ความละเอียดในการอ้างอิง โดยพิจารณาว่ามีการใช้คำที่ต่างกันเพื่ออธิบายชื่อเฉพาะเดียวกันหรือไม่ ในตัวอย่างข้างต้นทั้ง “เจน” และ “เธอ” ชี้ไปที่คนเดียวกัน

การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นวิธีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตีความอารมณ์ที่ถ่ายทอดโดยข้อมูลที่เป็นข้อความ ซอฟต์แวร์ NLP วิเคราะห์ข้อความสำหรับคำหรือวลีที่แสดงความไม่พอใจ ความสุข ความสงสัย ความเสียใจ และอารมณ์ที่ซ่อนเร้นอื่นๆ

โดยทั่วไป การใช้งาน NLP จะเริ่มต้นด้วยการรวบรวมและเตรียมข้อมูลข้อความหรือคำพูดที่ไม่มีโครงสร้างจากแหล่งที่มาในคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์ แบบสำรวจ อีเมล หรือแอปพลิเคชันของกระบวนการทางธุรกิจภายใน

กระบวนการก่อนการประมวลผล

ซอฟต์แวร์ NLP ใช้เทคนิคของกระบวนการก่อนการประมวลผล เช่น Tokenization Stemming Lemmatization และทำการลบ Stop Word ออก เพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการใช้งานด้านต่างๆ

นี่คือคำอธิบายของเทคนิคเหล่านี้:

• Tokenization จะแบ่งประโยคออกเป็นแต่ละหน่วยของคำหรือวลี
• Stemming และ Lemmatization จะลดความซับซ้อนของคำโดยทำให้เป็นรากศัพท์ ตัวอย่างเช่น กระบวนการเหล่านี้เปลี่ยนคำว่า “เริ่มต้น” เป็น “เริ่ม”
• การลบ คำหยุด (Stop Word) ออกนั้นก็เพื่อให้แน่ใจว่าคำที่ไม่เพิ่มความหมายให้กับประโยค เช่น คำว่า “สำหรับ” และ “ด้วย” ได้ถูกลบออกไป

การฝึกอบรม

นักวิจัยใช้ข้อมูลของกระบวนการก่อนการประมวลผลและแมชชีนเลิร์นนิงในการฝึกอบรมโมเดล NLP เพื่อดำเนินการเฉพาะตามข้อมูลต้นฉบับที่ให้ไว้ ในการฝึกอบรมอัลกอริทึม NLP ต้องป้อนซอฟต์แวร์ด้วยตัวอย่างข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มความแม่นยำให้กับอัลกอริทึม

การนำไปใช้จริงและการอนุมาน

ผู้เชี่ยวชาญ AI จากนั้นนำโมเดลไปใช้หรือรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีอยู่ โมเดล NLP ได้รับอินพุตและคาดการณ์เอาต์พุตสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะที่โมเดลได้รับการออกแบบมาสำหรับ คุณสามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน NLP บนข้อมูลสดและรับเอาต์พุตที่ต้องการได้