top of page
Asset 2x20.png

รู้จักเทคโนโลยี NLP ตัวช่วยในการสื่อสารระหว่างคอมพิวเตอร์กับมนุษย์


อย่างที่เรารู้กันว่า AI นั้นสามารถเรียนรู้ คิด วิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลต่าง ๆ ได้ไม่ต่างจากมนุษย์ เรื่องภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารก็เป็นหนึ่งในเส้นทางที่ AI ได้แตกแขนงไปเช่นกัน จนเกิดเป็นวิทยาการอีกแขนงหนึ่งที่ชื่อว่า ‘Natural Language Processing’ หรือ NLP แล้วเทคโนโลยีนี้คืออะไร? มีประโยชน์อย่างไร? วันนี้ Backyard จะพาทุกคนรู้จักกับ NLP ไปพร้อม ๆ กันในบทความนี้


Natural Language Processing หรือ NLP คืออะไร?

‘การประมวลผลภาษาธรรมชาติ’ หรือ Natural Language Processing (NLP) คือหนึ่งในวิทยาการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ Artificial Intelligence (AI) ซึ่งถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติ ซึ่งไม่ใช่แค่เฉพาะภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกันเท่านั้น แต่ยังครอบคลุมไปถึงภาษาของสิ่งมีชีวิตต่าง ๆ ด้วย เช่น สุนัข แมว เป็นต้น หลายคนคงเคยเห็นข่าวเกี่ยวกับเครื่องแปลภาษาน้องหมาน้องแมวกันมาบ้างใช่มั้ย นั่นก็เป็นส่วนหนึ่งของ NLP เหมือนกันนะ


วิธีการทำงานโดยย่อของ NLP

NLP จะทำงานโดยการแปลงข้อความหรือประโยคในภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกันให้เป็นส่วนย่อย ๆ หรือชิ้นเล็ก ๆ ที่ง่ายต่อการทำความเข้าใจของคอมพิวเตอร์ก่อน ซึ่งสุดท้ายแล้วส่วนย่อย ๆ เหล่านั้นจะอยู่ในรูปแบบของตัวเลข (หรือถ้าละเอียดลงไปอีกหน่อยก็คือจะอยู่ในรูปแบบของเวกเตอร์) จากนั้นจึงวิเคราะห์แต่ละชิ้นส่วนว่าการรวมตัวกันขององค์ประกอบนี้มีความสัมพันธ์กันในรูปแบบใด เช่น คำว่า “บริษัท” กับ “แบ็คยาร์ด” และคำว่า “แบ็คยาร์ด” กับ “จำกัด” นั้นมีการปรากฏลำดับก่อนหลังอย่างไร เป็นต้น โดยใช้อัลกอริทึมหรือกระบวนการทางคณิตศาสตร์หรือกระบวนการทางภาษาต่าง ๆ เข้ามาช่วย สุดท้ายเราจะได้รูปแบบที่เป็นตัวแทนของความสัมพันธ์ทั้งหมด หรือที่เรียกว่า “แบบจำลอง” (Model) นั่นเอง


ประโยชน์ของ NLP

หลายคนอาจสงสัยว่า NLP มีประโยชน์อย่างไร? Backyard ขออธิบายแบบนี้คือเมื่อระบบคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกันแล้วนั้น คอมพิวเตอร์จะสามารถตีความและใช้งานภาษานั้น ๆ เพื่อสื่อสารกับมนุษย์ได้ไม่ต่างจากที่มนุษย์ใช้ภาษาพูดคุยกันเอง

อาจมีคนสงสัยต่อว่าแล้วคนเราจะสื่อสารกับระบบคอมพิวเตอร์ไปเพื่ออะไร? Backyard ขอพูดโดยรวมว่าเพื่อเพิ่มความสะดวกสบายในการทำบางสิ่งบางอย่างนั่นเอง เราขอให้คุณลองนึกถึง Siri ของ Apple หรือ Bixby ของ Samsung ดูสิ เพราะจริง ๆ แล้วคุณอาจเคยได้ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในชีวิตประจำวันอยู่แล้วด้วยซ้ำ เช่น สั่ง Siri ให้กดโทรหาแฟนขณะที่คุณกำลังขับรถอยู่ หรือในขณะที่คุณอาบน้ำอยู่ ก็สามารถสั่ง Bixby ให้เปิดเพลงโปรดให้ได้โดยไม่ต้องยื่นมือเปียก ๆ มาจับโทรศัพท์ เป็นต้น นอกจากนี้ยังมีงานหลายประเภทที่เราสามารถทำให้ง่ายขึ้นได้โดยใช้ NLP เช่น Chatbot, Autocorrection, Speech Recognition, Language Translator, Social Media Monitoring, Email Filtering และอีกมากมาย

สรุปได้ว่า NLP ถือเป็นเทคโนโลยีที่สร้างขึ้นมาเพื่อปิดช่องว่างในการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์อย่างแท้จริง และเราสามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการทำงานของ NLP ไปใช้งานและต่อยอดอย่างอื่นได้อีกมากมาย


5 รูปแบบหลัก ๆ ของการนำ NLP ไปใช้งาน

1. Text Classification

เป็นการจำแนกประเภทข้อความหรือชุดการสื่อสารต่าง ๆ เพื่อจัดป็นหมวดหมู่ตามบริบทที่เราสนใจ เช่น การแยกประเภทข่าวสาร (News Classification) หากเรามีบทความที่พูดถึง Donald Trump เอกสารชิ้นนี้ก็จะถูกจัดอยู่ในหมวดหมู่การเมือง ส่วน Cristiano Ronaldo จะถูกจัดในหมวดกีฬา มัสตาร์ดอยู่ในหมวดอาหาร และ Lisa Blackpink อยู่ในหมวดหมู่บันเทิง เป็นต้น ซึ่งหากเราต้องการให้ NLP สามารถทำงานในรูปแบบนี้ได้นั้น เราก็จำเป็นต้องสร้างแบบจำลองของ NLP โดยการใช้ชุดฝึกสอน (Training Set) ก่อน หรือพูดง่าย ๆ คือต้องมีแบบเรียนให้คอมพิวเตอร์เข้าใจก่อน มันจึงจะสามารถสร้างแบบจำลองในการจำแนกเอกสารตามรูปแบบที่เรากำหนดได้


2. Topic Discovery and Modeling

เป็นการจัดหมวดหมู่เอกสารจำนวนมากแบบอัตโนมัติ โดยที่เรามีหน้าที่เพียงแค่กำหนด จำนวนหมวดหมู่ที่อยากให้แบ่ง และจำนวนของคำที่เป็นตัวแทนของแต่ละหมวดหมู่เท่านั้น ที่เหลือคือสามารถปล่อยให้เป็นหน้าที่ของอัลกอริธึมในการจำแนกและจัดกลุ่มได้เลย นั่นเป็นเหตุผลที่เราเรียกมันว่า “ระบบอัตโนมัติ” ยังไงล่ะ

ยกตัวอย่างเช่น เรามีข่าวของคู่แข่งจำนวน 1,000 ข่าว แล้วเราต้องการแยกหมวดหมู่ของข่าว ๆ นั้น เราสามารถกำหนดได้ว่าต้องการแบ่งออกเป็น 4 กลุ่ม โดยแต่ละกลุ่มมีตัวแทน 3 คำ ระบบก็อาจจะแบ่งออกมาได้ดังตัวอย่างนี้

กลุ่มที่ 1 เกี่ยวข้องกับโปรโมชั่น ราคา และแพ็กเกจ

กลุ่มที่ 2 เกี่ยวข้องกับเครื่องซักผ้า เครื่องใช้ไฟ้า และตู้เย็น

กลุ่มที่ 3 เกี่ยวข้องกับผู้บริหาร หุ้น และการเงิน

กลุ่มที่ 4 เกี่ยวข้องกับการบริการ Call center และการรับประกัน เป็นต้น

อยากให้คุณลองคิดดูสิว่าหากต้องใช้คนมาคัดแยกเอกสารทีละชิ้น ทีละหน้าแบบนั้นคงใช้ระยะเวลานานมากทีเดียว แต่หากเรามี NLP รูปแบบนี้ก็จะช่วยลดระยะเวลาไปได้เยอะเลยล่ะ


3. Document Summarization

เป็นการสรุปใจความสำคัญของบทความหรือเอกสารต่าง ๆ เช่น การสรุปบทความยาว ๆ ให้เหลือเพียง 2-3 ประโยค เป็นต้น ทำให้เราสามารถเข้าใจบริบทของเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว และอาจนำข้อมูลนี้ไปใช้ในการตัดสินใจทำบางสิ่งบางอย่างได้ทันที


4. Sentiment Analysis

เป็นการตรวจหาความรู้สึก อารมณ์ มุมมอง ความคิดเห็น หรือเจตนาที่อยู่เบื้องหลังข้อความหรือคำพูดหรือรูปแบบการสื่อสารต่าง ๆ โดยมีอยู่ 3 ลักษณะ ได้แก่ เป็นบวก เป็นลบ และเป็นกลาง

ยกตัวอย่างเช่น ร้านอาหารชื่อดังที่มีสาขาทั่วประเทศมีเว็บไซต์สำหรับสั่งอาหารออนไลน์ และลูกค้าสามารถแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับบริการหรือสินค้าได้ โดยมีลูกค้า 3 ท่านได้มาเขียนรีวิวดังต่อไปนี้

ลูกค้าท่านที่ 1 : ผมชอบไก่ทอดมากเลย อร่อยมาก = เป็นบวก

ลูกค้าท่านที่ 2 : มันบดรสชาติแย่มาก! = เป็นลบ

ลูกค้าท่านที่ 3 : วันนี้ผมไปซื้อพิซซ่าที่ร้านมา = เป็นกลาง


5. Machine Translation

เป็นการแปลข้อความจากภาษาของมนุษย์จากภาษาหนึ่งให้เป็นอีกภาษาหนึ่ง เช่น Google Translate


ตัวอย่างเทคโนโลยี NLP

  • GPT-3 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดในโลก ณ ปัจจุบัน สิ่งที่ GPT-3 สามารถทำได้นั้นมีมากมาย เช่น

    • การเขียนบทกลอนภาษาอังกฤษด้วยสไตล์การประพันธ์แบบ William Shakespeare

    • การตอบคำถามเชิงปรัญชาเกี่ยวกับลัทธิ Stoicism ในบทสนทนาเสมือนระหว่าง Tim Ferriss นักจัดพอดแคสต์ชื่อดังชาวอเมริกัน กับ Marcus Aurelius จักรพรรดิของอาณาจักรโรมัน

    • การเขียนโค้ดตามรายละเอียดที่เราต้องการ เช่น สร้างโค้ด Javascript ในการออกแบบหน้าตาของส่วนประกอบเว็บไซต์แต่ละชิ้น

  • Virtual Assistant เช่น Siri จาก Apple, Bixby จาก Samsung, Alexa จาก Amazon เป็นต้น ที่สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้งานได้อย่างเป็นธรรมชาติ

  • Google Translate เครื่องมือแปลภาษาที่สามารถแปลได้มากกว่า 100 ภาษา

  • Grammarly ซึ่งเป็น Writing Assistant ช่วยตรวจสอบไวยากรณ์ การสะกดคำ การคัดลอกผลงานทางวิชาการหรือวรรณกรรม (Plagiarism) รวมถึงรูปแบบการเขียนเพื่อให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์การใช้งาน

  • Project Debater นักโต้วาที AI จาก IBM ที่สามารถอภิปรายโต้ตอบกับมนุษย์ได้แม้แต่ในหัวข้อที่ยากและซับซ้อน

  • ฟังก์ชั่น Search ของ Search Engine ต่าง ๆ เช่น Google, Bing และ Yahoo ที่ใช้กันทั่วโลก หรือ Naver ของเกาหลี, Baidu ของจีน และ Yandex ของรัสเซีย เป็นต้น ที่พยายามทำให้การค้นหามีความเป็นธรรมชาติ สามารถใช้ภาษาพูดค้นหาได้เลย และผลการค้นหาก็เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ผู้ใช้งานต้องการค้นหามากที่สุด

อ้างอิงข้อมูลจาก

Commentaires


bottom of page