การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คืออะไร? ตัวช่วยในการสื่อสารระหว่างคอมพิวเตอร์กับมนุษย์

รู้จักกับ Natural Language Processing (NLP) คืออะไร การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิเตอร์หรือ AI เข้าใจภาษามนุษย์ในบริบทต่าง ๆ ได้

Table of Contents

• Natural Language Processing หรือ NLP คืออะไร?

• NLP ทำงานเบื้องต้นอย่างไร?

• ประโยชน์ของ NLP มีอะไรบ้าง?

• ข้อจำกัดของ NLP ที่ควรรู้มีอะไรบ้าง?

• รูปแบบหลักของการนำ NLP ไปใช้งานมีอะไรบ้าง?

• ตัวอย่างเทคโนโลยี NLP มีอะไรบ้าง?

• คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Natural Language Processing (NLP)

Key Takeaways

• Natural Language Processing (NLP) คือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และสื่อสารภาษามนุษย์ได้ ทั้งในรูปแบบข้อความและเสียง โดยอาศัยการเรียนรู้ผ่าน Machine Learning และประมวลผลภาษาเช่นเดียวกับมนุษย์

• NLP เป็นรากฐานของหลายเทคโนโลยีที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน เช่น ผู้ช่วยเสียงอย่าง Siri, Alexa และ Google Assistant ระบบแปลภาษา Google Translate โปรแกรมตรวจไวยากรณ์อย่าง Grammarly และแชตบอทต่าง ๆ

อย่างที่เราทราบกันดีว่า AI นั้นเรียนรู้ วิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลได้ใกล้เคียงกับมนุษย์ หนึ่งในความสามารถสำคัญของ AI คือการเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้ในการสื่อสาร ซึ่งเป็นจุดกำเนิดของศาสตร์ที่เรียกว่า Natural Language Processing (NLP) หรือ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เทคโนโลยี NLP ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ไม่ว่าจะเป็นการพูดคุย การแปลภาษา การสรุปข้อความ หรือการตอบคำถามอัตโนมัติ วันนี้ Backyard จะพาทุกคนมาทำความรู้จักกันว่า Natural Language Processing (NLP) คืออะไร และมีประโยชน์อย่างไรต่อชีวิตประจำวันและโลกของธุรกิจในยุคดิจิทัล

Natural Language Processing หรือ NLP คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ Natural Language Processing (NLP) คือ หนึ่งในวิทยาการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ Artificial Intelligence (AI) ซึ่งถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติ โดยไม่จำกัดเฉพาะภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกันเท่านั้น แต่ยังครอบคลุมไปถึงภาษาของสิ่งมีชีวิตต่าง ๆ ด้วย เช่น สุนัข แมว เป็นต้น หลายคนคงเคยเห็นข่าวเกี่ยวกับเครื่องแปลภาษาน้องหมาน้องแมวกันมาบ้าง นั่นก็เป็นส่วนหนึ่งของ NLP เช่นกัน

NLP ทำงานเบื้องต้นอย่างไร?

NLP จะทำงานโดยการแปลงข้อความหรือประโยคในภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกันให้เป็นส่วนย่อย ๆ หรือชิ้นเล็ก ๆ ที่ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจง่ายขึ้น 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 มีอะไรบ้าง?

1. ช่วยให้มนุษย์สื่อสารกับคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้น

NLP เป็นเทคโนโลยีที่เปิดโอกาสให้มนุษย์สื่อสารกับคอมพิวเตอร์ด้วยภาษาธรรมชาติ แทนการใช้รหัสหรือคำสั่งโปรแกรม เช่น การพูดคุยกับผู้ช่วยเสียงอย่าง Siri, Alexa หรือ Google Assistant ที่ฟังคำสั่ง และโต้ตอบได้อย่างเป็นธรรมชาติ นอกจากนี้ยังปรับใช้ในระบบแชตบอทได้อย่างมีสิทธิภาพ ทำให้การสื่อสารระหว่างผู้ใช้งานกับคอมพิวเตอร์สะดวกสบายยิ่งขึ้น

2. เพิ่มความสะดวกและประสิทธิภาพในการทำงาน

NLP ช่วยให้องค์กรลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยอัตโนมัติ เช่น สรุปเนื้อหาเอกสาร ตรวจไวยากรณ์อัตโนมัติ จัดประเภทอีเมล หรือกรองข้อมูลในระบบ CRM เช่น โปรแกรมอย่าง Grammarly หรือระบบ Auto-reply ในอีเมลใช้ NLP วิเคราะห์และตอบสนองต่อข้อความได้แบบเรียลไทม์ ช่วยลดเวลาและลดความผิดพลาดในการทำงาน

3. สนับสนุนการตัดสินใจด้วยข้อมูลเชิงลึก

การนำข้อมูลจำนวนมากมาสรุปและนำไปตัดสินใจ ถือเป็นหนึ่งในประโยชน์ของ NLP ด้วยการแปลงข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รีวิวสินค้า โพสต์ในโซเชียล หรือคอมเมนต์ลูกค้า ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่ใช้ประกอบการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้า (Sentiment Analysis) เพื่อให้ธุรกิจปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้ามากขึ้น

4. ลดการข้อจำกัดทางภาษา

การแปลภาษาอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เช่น Google Translate หรือ DeepL ช่วยให้ผู้คนจากต่างภาษาและวัฒนธรรมสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ราบรื่นขึ้น ทั้งยังนำไปใช้ในธุรกิจระหว่างประเทศ การศึกษา และการแพทย์ เพื่อแปลข้อมูลได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น ลดข้อจำกัดในการสื่อสารและการแบ่งกันข้อมูลความรู้

5. ปิดช่องว่างระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยี

NLP ถือเป็นสะพานที่เชื่อมมนุษย์เข้ากับเทคโนโลยีดิจิทัลอย่างแท้จริง เพราะทำให้การโต้ตอบกับระบบคอมพิวเตอร์เป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติ ไม่ว่าจะเป็นการถามคำถาม ค้นหาข้อมูล หรือสั่งงานผ่านเสียง เทคโนโลยีนี้ช่วยลดระยะห่างระหว่างคนกับคอมพิวเตอร์ ทำให้ผู้ใช้งานทุกระดับเข้าถึงระบบอัจฉริยะได้ง่ายขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางเทคนิค

ข้อจำกัดของ NLP ที่ควรรู้มีอะไรบ้าง?

1. ความกำกวม อารมณ์แฝง และบริบททางภาษา

ถึงแม้ว่า NLP จะเข้าใจโครงสร้างประโยคได้ดี แต่ยังมีข้อจำกัดในการตีความ นัยหรือเจตนาของผู้พูด เช่น ประโยคประชด เสียดสี หรืออารมณ์แฝงที่ต้องอาศัยบริบททางสังคมและวัฒนธรรม เช่น "สุดยอดเลยนะ” อาจเป็นคำชมหรือคำประชดก็ได้ ขึ้นอยู่กับน้ำเสียงและสถานการณ์ ซึ่งยังเป็นความท้าทายที่ระบบ NLP ยังต้องพัฒนาต่อไป

2. อคติจากข้อมูลที่ใช้ฝึก NLP

เทคโนโลยี NLP มักเรียนรู้จากข้อมูลทางภาษาขนาดใหญ่ที่มนุษย์สร้างขึ้น หากข้อมูลเหล่านั้นมีอคติทางเพศ เชื้อชาติ หรือความคิดเห็น โมเดลก็อาจสะท้อนอคติเหล่านั้นออกมาโดยไม่ตั้งใจ เช่น การให้ค่ากับคำบางคำที่สื่อถึงเพศหญิงหรือชายไม่เท่ากัน ก่อนฝึกระบบ NLP จึงควรตรวจสอบความเป็นกลางและความเหมาะสมของข้อมูลเสียก่อน

3. คำศัพท์เฉพาะทางอาจทำให้ความแม่นยำน้อยลง

เมื่อเจอคำศัพท์ทางเทคนิคที่ใช้งานเฉพาะทาง เช่น ศัพท์แพทย์ วิศวกรรม กฎหมาย หรือศัพท์เทคนิคในอุตสาหกรรมเฉพาะ NLP ทั่วไปอาจไม่เข้าใจ หรือแปลความหมายคลาดเคลื่อนได้ เช่น คำว่า Code Blue ในบริบทโรงพยาบาล หมายถึง เหตุฉุกเฉินทางการแพทย์ ไม่ใช่ “รหัสสีน้ำเงิน” ดังนั้น การฝึกโมเดลให้เข้าใจบริบทเฉพาะทาง (Fine-tuning) จึงจำเป็นต่อผลลัพธ์ที่แม่นยำ

Robotic Process Automation (RPA) ถือเป็นอีกระบบที่คอมพิวเตอร์จำลองการทำงานของมนุษย์ด้วยกฎเกณฑ์ ช่วยจัดการงานซ้ำ ๆ และกระบวนการที่มีรูปแบบชัดเจนในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับองค์กรที่สนใจระบบ RPA อ่านต่อเพิ่มเติมได้ที่ RPA 101 : ทำความรู้จักกับ RPA คืออะไร ใช้กับงานไหน ทำไมต้องมี

รูปแบบหลักของการนำ NLP ไปใช้งานมีอะไรบ้าง?

1. Text Classification การจัดประเภทข้อความตามบริบท

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 การจัดหมวดหมู่เอกสารอัตโนมัติ

Topic Discovery and Modeling เป็นการจัดหมวดหมู่เอกสารจำนวนมากแบบอัตโนมัติ โดยที่เรามีหน้าที่เพียงแค่กำหนด จำนวนหมวดหมู่ที่อยากให้แบ่ง และจำนวนของคำที่เป็นตัวแทนของแต่ละหมวดหมู่เท่านั้น ที่เหลือก็ปล่อยให้เป็นหน้าที่ของอัลกอริธึมในการจำแนกและจัดกลุ่มได้เลย ซึ่งเป็นที่มาของคำว่าระบบอัตโนมัตินั่นเอง

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

ลองคิดดูสิว่าหากต้องใช้คนมาคัดแยกเอกสารทีละชิ้น ทีละหน้าแบบนั้นคงใช้ระยะเวลานานมากทีเดียว แต่หากเรามี NLP รูปแบบนี้ก็จะช่วยให้ทำงานได้รวดเร็วมากขึ้น และยังลดข้อผิดพลาดจากความเหนื่อยล้าของมนุษย์อีกด้วย

3. Document Summarization การสรุปใจความสำคัญ

Document Summarization เป็นการสรุปใจความสำคัญของบทความหรือเอกสารต่าง ๆ เช่น การสรุปบทความยาว ๆ ให้เหลือเพียง 2-3 ประโยค ทำให้เราเข้าใจบริบทของเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว และอาจนำข้อมูลนี้ไปใช้ในการตัดสินใจทำบางสิ่งบางอย่างได้ทันที

4. Sentiment Analysis การวิเคราะห์เจตนาที่อยู่ในการสื่อสาร

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 การแปลภาษาต่าง ๆ

Machine Translation เป็นการแปลข้อความจากภาษาของมนุษย์จากภาษาหนึ่งให้เป็นอีกภาษาหนึ่ง เช่น Google Translate

ตัวอย่างเทคโนโลยี NLP มีอะไรบ้าง?

ประเภท NLP	ตัวอย่างการใช้งานจริง
Text Classification (การจัดประเภทข้อความ)	ระบบกรองอีเมลสแปม (Spam Filtering) การจัดหมวดหมู่ข่าว (News Categorization) การจำแนกคำร้องเรียนของลูกค้าในระบบ CRM
Topic Discovery & Modeling (การค้นหาและจำแนกหัวข้อ)	วิเคราะห์ความคิดเห็นบนโซเชียลเพื่อค้นหาประเด็นที่ถูกพูดถึงมากที่สุด ช่วยนักข่าวหรือทีมนโยบายหาหัวข้อที่สังคมสนใจจากโพสต์หรือบทความนับหมื่น วิเคราะห์หัวข้อเอกสารงานวิจัยหรือรายงานภายในองค์กร
Document Summarization (การสรุปเนื้อหาอัตโนมัติ)	สรุปข่าวประจำวันอัตโนมัติ สรุปบทสนทนาในการประชุม (Meeting Minutes) ระบบช่วยแพทย์สรุปเวชระเบียนจากการบันทึกการรักษา
Sentiment Analysis (การวิเคราะห์อารมณ์ / ความรู้สึก)	วิเคราะห์รีวิวสินค้าและบริการใน Shopee, Lazada, Google Review วิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้าจาก Social Media เพื่อติดตามภาพลักษณ์แบรนด์ วิเคราะห์ความพึงพอใจของพนักงานในแบบสอบถาม
Machine Translation (การแปลภาษาอัตโนมัติ)	Google Translate, DeepL, Microsoft Translator ระบบแปลเอกสารอัตโนมัติในบริษัทข้ามชาติ ระบบช่วยสื่อสารระหว่างแพทย์กับผู้ป่วยต่างชาติในโรงพยาบาล

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Natural Language Processing (NLP)

1. NLP คืออะไร?

NLP (Natural Language Processing) คือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจการด้วยภาษามนุษย์ได้ เช่น ภาษาไทยหรือภาษาอังกฤษ ทั้งในรูปแบบข้อความและเสียง เพื่อให้คอมพิวเตอร์อ่าน วิเคราะห์ และตอบกลับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ

2. NLP ทำงานอย่างไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จะประมวลผลภาษาโดยแยกโครงสร้างของประโยค ทำความเข้าใจความหมาย และวิเคราะห์บริบทของคำ เพื่อให้คอมพิวเตอร์ตีความและตอบกลับได้ถูกต้อง เช่น การเข้าใจคำถาม การแปล หรือการวิเคราะห์อารมณ์ของข้อความ

3. ตัวอย่างการใช้งานของ NLP มีอะไรบ้าง?

ตัวอย่างการใช้งานของ NLP พบได้ทั้งในชีวิตประจำวัน เช่น ระบบแปลภาษาอย่าง Google Translate หรือ DeepL ผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะอย่าง Siri, Alexa, และ Google Assistant โปรแกรมตรวจไวยากรณ์อย่าง Grammarly รวมถึงแชตบอทตอบคำถามลูกค้า นอกจากนี้ยังใช้ในงานสรุปบทความหรือเอกสารอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าใจข้อมูลได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

4. NLP ต่างจาก AI อย่างไร?

NLP (Natural Language Processing) ต่างจาก AI (Artificial Intelligence) ตรงที่ AI เป็นแนวคิดกว้างที่ครอบคลุมการเรียนรู้และการตัดสินใจของคอมพิวเตอร์ เช่น การมองเห็นภาพ การวางแผน หรือการคาดการณ์ ส่วน NLP เป็นความรู้แขนงหนึ่งของ AI ที่เน้นเฉพาะการทำให้เครื่องเข้าใจภาษาของมนุษย์เท่านั้น

5. NLP กับ LLM ต่างกันอย่างไร?

NLP เป็นศาสตร์ที่คอมพิวเตอร์ใช้ประมวลผลภาษามนุษย์ ส่วน LLM (Large Language Model) เช่น GPT-4, Claude หรือ PaLM คือโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ถูกฝึกจากข้อมูลภาษาจำนวนมาก เพื่อให้ทำงานด้าน NLP ได้อย่างหลากหลาย เช่น เขียน สรุป แปล หรือสนทนาได้อย่างเป็นธรรมชาติ

สนใจนำ RPA และ AI เข้ามาใช้ในองค์กร?

Backyard พร้อมให้คำแนะนำการใช้ระบบ Automation และ AI ภายในองค์กรอย่างมืออาชีพ พร้อมออกแบบ RPA (Robotic Process Automation) อย่าง BYpass RPA ให้เหมาะกับการทำงานของแต่ละองค์กรโดยเฉพาะ สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่

BYpass RPA

ติดต่อเรา

ติดตามข่าวสาร Backyard ได้ที่…

📍โทร. 02-853-9131 (ในเวลาทำการ 10.00-18.00 น. วันจันทร์-วันศุกร์)

📍https://linktr.ee/backyard.group

📍Linkedin: www.linkedin.com/company/backyardth

📍Facebook: www.facebook.com/backyardTH

📍Youtube: www.youtube.com/@BackyardGroup

อ้างอิงข้อมูลจาก

• https://www.etda.or.th/th/Useful-Resource/AI-Toolkits-for-Business.aspx

• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/12/understanding-text-classification-in-nlp-with-movie-review-example-example/#:~:text=NLP%20system%20needs%20to%20understand,sequence%20labeling%2C%20and%20speech%20reorganization.

• https://www.lexalytics.com/technology/categorization/

• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/05/topic-modelling-in-natural-language-processing/

• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/nlp-sentiment-analysis/

• https://bigdata.go.th/movements/articles/gpt-3-and-future-employment/