ການປະມວນຜົນພາສາ (Natural Language Processing ຫຼື NLP)

ການປະມວນຜົນພາສາ (NLP) ແມ່ນສາຂາຍ່ອຍໜຶ່ງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ເນັ້ນໃສ່ການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງຄອມພິວເຕີ ແລະ ພາສາມະນຸດ. ມັນລວມເອົາການພັດທະນາເຕັກນິກ ແລະ ອັນກໍລິທຶມເພື່ອໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດເຂົ້າໃຈ, ວິເຄາະ ແລະ ສ້າງພາສາໄດ້. ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ NLP ແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການສື່ສານລະຫວ່າງມະນຸດ ແລະ ຄອມພິວເຕີເປັນໄປຢ່າງທຳມະຊາດຄືກັບຄົນລົມກັນໃຫ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.

NLP ປະກອບດ້ວຍຂັ້ນຕອນຕ່າງໆເຊັ່ນ ການແຍກວິເຄາະຄຳສັບ (tokenization), ການໝາຍປ້າຍຊະນິດຄຳ (part-of-speech tagging), ການວິເຄາະໄວຍາກອນ (syntactic analysis), ການເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍ (semantic understanding) ແລະ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ (sentiment analysis). ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ອາໄສເຄື່ອງມືທາງດ້ານສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning) ແລະ ການຮຽນຮູ້ແບບ Deep Learning ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ຄວາມ.

ມີຫລາຍຮູບແບບຂອງກການນໍາໃຊ້ NLP ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ລວມມີ:

ການແປພາສາ: NLP ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາລະບົບການແປພາສາອັດຕະໂນມັດ ທີ່ສາມາດແປຂໍ້ຄວາມຈາກພາສາໜຶ່ງເປັນອີກພາສາໜຶ່ງໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ຖືກຕ້ອງ. ນີ້ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສຳລັບການສື່ສານ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ.
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ: NLP ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອລະບຸ ແລະ ທຳຄວາທເຂົ້າໃຈອາລົມ ຫຼື ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ສະແດງອອກໃນຂໍ້ຄວາມ. ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກສາມາດຊ່ວຍອົງກອຮ, ທຸລະກິດ ແລະ ລັດຖະບານ ໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມຄິດເຫັນຂອງປະຊາຊົນຊົນ ຫຼື ຜູ້ໃຊ້ງານ ກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນ, ບໍລິການ ຫຼື ນະໂຍບາຍທີ່ສື່ສານອອກໄປໄດ້.
Chatbots ແລະ ຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນຕົວແບບຈຳລອງ: NLP ເປັນພື້ນຖານໃຫ້ກັບ chatbots ແລະ ຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນຕົວແບບຈຳລອງ ເຊັ່ນ Siri, Google assistant ແລະ Alexa. ມັນສາມາດເຂົ້າໃຈຄຳຖາມທີ່ເປັນພາສາ, ສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ແລະ ປະຕິບັດວຽກງານຕ່າງໆຕາມການຮ້ອງຂໍຂອງເຮົາໄດ້.
ການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ: ອັນກໍລິທຶມ NLP ສາມາດດຶງຄຸນລັກສະນະໃຈຄວາມສຳຄັນຈາກເອກະສານຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ສ້າງບົດສະຫຼຸບທີ່ກະທັດຮັດໄດ້. ສິ່ງນີ້ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍໃນຍຸກສະໄໝຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ, ເມື່ອຄົນເຮົາຖືກທັບຖົມດ້ວຍຂໍ້ມູນຂ່າວສານມະຫາສານໃນປັດຈຸບັນ.
ການວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນ: ບໍລິສັດຕ່າງໆໃຊ້ NLP ເພື່ອວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າຈາກບົດຄວາມຕ່າງໆ, ໂພສໃນໂຊຊຽວມີເດຍ ແລະ ການສຳຫຼວດ. ມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາລະບຸຈຸດແຂງ ແລະ ຂົງເຂດທີ່ຕ້ອງການປັບປຸງ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ມີຂໍ້ມູນເປັນໂຕຊັບພອດ.

ໃນຊີວິດປະຈຳວັນ ເຮົາພົບເຫັນ NLP ໃນຫຼາຍຮູບແບບ, ຕົວຢ່າງ ເມື່ອເຮົາໃຊ້ Google ເພື່ອຊອກຫາ ມັນຈະນຳໃຊ້ NLP ເພື່ອເຂົ້າໃຈຄຳຖາມທາງພາສາຂອງພວກເຮົາ ແລະ ສະໜອງຜົນການຊອກຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ແອັບແປພາສາ ເຊັ່ນ Google Translate ແລະ iTranslate ກໍ່ໃຊ້ NLP ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການແປພາສາສາມາດແປໄດ້ໃນຕອນນັ້ນໆ. ລະບົບການປ້ອນຂໍ້ຄວາມດ້ວຍສຽງໃນສະມາດໂຟນ ແລະ ລົດຍັງຖືກຂັບເຄື່ອນໂດຍ NLP, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດໂຕ້ຕອບ ແລະ ບັນທຶກໂດຍບໍ່ຕ້ອງພິມ.

NLP ໄດ້ມີການພັດທະນາຫຼາຍໃນຊ່ວງຫຼາຍປີຜ່ານມາ, ແຕ່ກໍ່ຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງຕ້ອງໄດ້ແກ້ໄຂ. ພາສາມະນຸດມີຄວາມສັບສົນ, ມີຄວາມໝາຍສອງແງ່ສອງງ່າມ ແລະ ຕ້ອງອາໄສບໍລິບົດໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຍາກສຳລັບຄອມພິວເຕີໃນການເຂົ້າໃຈໄດ້ຢ່າງສົມບູນແບບ. ນອກຈາກນັ້ນ ພາສາ ແລະ ສຳນວນພາສາຖືກພັດທະນາຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ. ດັ່ງນັ້ນ NLP ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢູ່ສະເໝີ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ ຄວາມກ້າວໜ້າໃນສາຍ AI ແລະ ການປະມວນຜົນຄອມພິວເຕີ, NLP ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນແປງວິທີການໂຕ້ຕອບກັບຄອມພິວເຕີ ແລະ ເພີ່ມການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນສຳລັບທຸກຄົນໄດ້ດີຍິ່ງຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.