Scalenut กลายเป็น G2 Fall Leader 2022 - ประเภทการสร้างเนื้อหา

ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเรามากขึ้น อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงการเข้าใจภาษามนุษย์ เทคโนโลยียังไม่ใช่จุดที่จะสามารถให้คำตอบทั้งหมดแก่เราได้

ตั้งแต่ทศวรรษ 1950 เป็นต้นมา คอมพิวเตอร์และภาษาได้ทำงานร่วมกันตั้งแต่การรับข้อมูลอย่างง่ายไปจนถึงข้อความที่ซับซ้อน Alan Turing เป็นผู้ทำการทดสอบ Turing เพื่อดูว่าเครื่องจักรมีความฉลาดเพียงพอหรือไม่

นั่นเป็นเหตุผลที่บริษัทต่างๆ ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลจากข้อความ

ด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML), NLU (ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ), NLP ((การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) และ NLG (การสร้างภาษาธรรมชาติ) มีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการ

นอกจากนี้ NLU และ NLG เป็นส่วนหนึ่งของ NLP ที่มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เทคโนโลยีเหล่านี้ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อกำหนดความหมายของข้อความ ซึ่งนำไปใช้ได้หลายวิธี

ดังนั้น อะไรคือความแตกต่างระหว่าง NLU และ NLP? เพื่อให้เข้าใจสิ่งนี้ ก่อนอื่นเราต้องรู้ว่าคำศัพท์แต่ละคำหมายถึงอะไรและชี้แจงความกำกวมใดๆ

ในบทความบล็อกนี้ เราได้เน้นความแตกต่างระหว่าง NLU และ NLP และทำความเข้าใจความแตกต่าง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติพัฒนามาจากภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อจำลองข้อมูลภาษาธรรมชาติของมนุษย์

นอกจากนี้ NLP ยังประมวลผลข้อมูลของมนุษย์จำนวนมากและมุ่งเน้นไปที่การใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก

มักใช้ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ระบบสารสนเทศ ภาษาศาสตร์ การสื่อสาร และปรัชญา

NLP มีฟิลด์ย่อยมากมาย รวมถึงภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ การวิเคราะห์ไวยากรณ์ การรู้จำเสียง การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และอื่นๆ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติทำงานโดยการนำข้อความที่ไม่มีโครงสร้างมาแปลงเป็นรูปแบบที่ถูกต้องหรือข้อความที่มีโครงสร้าง มันทำงานโดยการสร้างอัลกอริทึมและฝึกโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมากที่วิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้หมายถึงอะไรเมื่อพวกเขาพูดอะไรบางอย่าง

มันทำงานโดยการรวมและระบุเอนทิตีต่างๆ เข้าด้วยกัน (การจดจำชื่อเอนทิตี) และการระบุรูปแบบคำ รูปแบบของคำถูกระบุโดยใช้วิธีการเช่น tokenization, stemming และ lemmatization

NLP ทำหน้าที่ต่างๆ เช่น การแยกวิเคราะห์ การรู้จำเสียง การติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด และการดึงข้อมูล

ในโลกแห่งความเป็นจริง NLP ใช้สำหรับการสรุปข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก การแยกหัวข้อ การรู้จำชื่อเอนทิตี การติดแท็กบางส่วนของคำพูด การแยกความสัมพันธ์ การแตกรากศัพท์ การทำเหมืองข้อความ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การสร้างแบบจำลองภาษา และงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษา

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติคืออะไร?

NLU เป็นส่วนย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ที่ใช้การวิเคราะห์ความหมายของข้อความเพื่อทำความเข้าใจความหมายของประโยค

เป็นไปได้ว่าข้อความเดียวกันสามารถมีความหมายได้หลายคำ คำต่างๆ อาจมีความหมายเดียวกัน หรือความหมายอาจเปลี่ยนไปตามสถานการณ์

อัลกอริทึมของ NLU ประมวลผลข้อความจากแหล่งต่างๆ โดยใช้วิธีการคำนวณเพื่อเข้าถึงความเข้าใจบางอย่างของข้อความอินพุต ซึ่งทำได้ง่ายเพียงแค่ทำความเข้าใจว่าประโยคนั้นพูดอะไร หรือซับซ้อนเท่ากับการทำความเข้าใจบทสนทนาระหว่างคนสองคน

มันแปลงข้อความของคุณเป็นรูปแบบที่เครื่องอ่านได้

ตัวอย่างเช่น เป็นกระบวนการรับรู้และเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูดในโพสต์บนโซเชียลมีเดีย

ดังนั้น NLU จึงใช้วิธีการคำนวณเพื่อทำความเข้าใจข้อความและสร้างผลลัพธ์

สามารถใช้ NLU ได้หลายวิธี รวมทั้งการทำความเข้าใจบทสนทนาระหว่างคนสองคน การทำความเข้าใจว่าใครบางคนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับสถานการณ์เฉพาะ และสถานการณ์อื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน

มีสามระดับทางภาษาที่จะเข้าใจ NLU:

• ไวยากรณ์: นี่คือกระบวนการทำความเข้าใจวิธีการสร้างประโยคและถ้าใช้ไวยากรณ์อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น เพื่อทำความเข้าใจว่าประโยคใดสมเหตุสมผลหรือไม่ จะต้องพิจารณาในบริบทและวิเคราะห์ไวยากรณ์ของประโยคนั้น
• ความหมาย: เมื่อเราดูข้อความที่มีรายละเอียดความหมายเชิงบริบท เช่น น้ำเสียงหรือการเลือกใช้คำระหว่างคนสองคน ข้อมูลเหล่านี้ยังสามารถใช้สำหรับอัลกอริทึม NLU เพื่อสร้างผลลัพธ์จากบริบทที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่พูดชิ้นเดียวกัน
• การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ: ช่วยให้เข้าใจบริบทและสิ่งที่ข้อความพยายามบรรลุ
• การ แก้ความกำกวมของคำ เป็นกระบวนการกำหนดความหมายของคำในประโยค มันให้ความหมายคำตามบริบทของมัน

เราต้องการทั้ง NLP & NLU หรือไม่

ใช่ NLU และ NLP ทำงานร่วมกัน นอกจากนี้ คำว่า NLP และ NLU ยังใช้แทนกันได้

พวกเขาทำงานร่วมกันเพื่อสร้างโมเดล NLP ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ตัวอย่างที่พบบ่อยคือการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งใช้ทั้งอัลกอริทึม NLP และ NLU เพื่อระบุความหมายทางอารมณ์ที่อยู่เบื้องหลังข้อความ

แม้ว่าทั้ง NLP และ NLU จะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็มีจุดมุ่งหมายที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม NLP & NLU เป็นเทคนิคการขุดข้อมูลที่แตกต่างกัน

การเข้าใจภาษาธรรมชาติคือกระบวนการที่เครื่องตีความข้อความค้นหาหรือคำขอของผู้ใช้ และใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก การติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด การจัดประเภทหัวเรื่อง และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เพื่อสรุปเจตนาของผู้ใช้

แบบจำลอง NLP ได้รับการออกแบบมาเพื่ออธิบายความหมายของประโยค ในขณะที่แบบจำลอง NLU ได้รับการออกแบบมาเพื่ออธิบายความหมายของข้อความในแง่ของแนวคิด ความสัมพันธ์ และคุณลักษณะ

NLP vs NLU: ความแตกต่างคืออะไร?

ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง NLU และ NLP คือ NLP มุ่งเน้นไปที่การสร้างอัลกอริทึมเพื่อจดจำและเข้าใจภาษาธรรมชาติ ในขณะที่ NLU มุ่งเน้นไปที่ความหมายของประโยค

ข้อแตกต่างอีกประการหนึ่งคือ NLP แบ่งและประมวลผลภาษา ในขณะที่ NLU ให้ความเข้าใจภาษา

ทั้ง NLU และ NLP ใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ซึ่งหมายความว่าพวกเขาฝึกโมเดลของตนโดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้อยู่ที่วิธีการทำ

ข้อแตกต่างระหว่าง NLU และ NLP ก็คือ NLU ให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ความรู้สึกมากกว่า การวิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อกำหนดโทนอารมณ์ของข้อความ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเข้าใจภาษาธรรมชาติไม่ได้เป็นเพียงการฝึกอบรมชุดข้อมูลเท่านั้น คอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึม NLP เพื่อตรวจจับรูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก

NLU ตระหนักดีว่าภาษาเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งประกอบขึ้นจากองค์ประกอบหลายอย่าง เช่น การเคลื่อนไหว การจดจำสีหน้า เป็นต้น นอกจากนี้ NLU ยังช่วยให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถอนุมานวัตถุประสงค์จากภาษาได้ แม้ว่าภาษาเขียนหรือภาษาพูดจะมีข้อบกพร่องก็ตาม

กรณีการใช้งาน NLP และ NLU

มีเพียง 20% ของข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตที่เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและใช้สำหรับการวิเคราะห์ ส่วนที่เหลืออีก 80% เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งไม่สามารถนำมาใช้คาดการณ์หรือพัฒนาอัลกอริทึมได้

นั่นคือสิ่งที่เทคนิค NLP และ NLU ทำงานร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่า AI สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลได้ ทั้ง NLP และ NLU พัฒนามาจากสาขาวิชาต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ ภาษาศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้เข้าใจข้อความได้ง่าย

เครื่องจักรช่วยค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจะช่วยให้ผู้คนเข้าใจความหมายของข้อมูลนั้น นี่คือวิธีการใช้งานกรณีการใช้งาน NLP & NLU ในปัจจุบัน

กรณีการใช้งานทั่วไปของ NLP & NLU ได้แก่:

1. ผู้ช่วยส่วนตัว (Siri, Alexa และ Google Home)

2. การจดจำรูปภาพและวิดีโอ

3. การกลั่นกรองเนื้อหา

4. การวิเคราะห์ความรู้สึก

NLP และ NLU เข้าด้วยกัน

NLP และ NLU ทำงานร่วมกันเพื่อช่วยแก้ปัญหาต่างๆ ทั้งคู่ให้ประโยชน์ที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับบริษัทที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI

เสาหลักสองประการของ NLP คือการวิเคราะห์วากยสัมพันธ์และการวิเคราะห์ความหมาย

เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจข้อดีของ NLP และ NLU ร่วมกัน ลองมาดูกรณีการใช้งานบางส่วน:

ในปี 2560 LinkedIn ได้ขยายความสามารถด้าน AI โดยผสานรวม NLP & NLU เข้ากับแพลตฟอร์มของตน

สิ่งนี้ทำให้สามารถจัดหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ที่สนใจหัวข้อเฉพาะได้ สิ่งนี้ทำให้ LinkedIn สามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และทำให้พวกเขาได้รับประโยชน์มากขึ้นจากแพลตฟอร์มของตน

NLP & NLU ทำงานในอุตสาหกรรมต่างๆ ร่วมกัน:

1. การเงินและการธนาคาร

2. สื่อและความบันเทิง

3. รัฐบาลและการดูแลสุขภาพ

4. การค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค

5. ยานยนต์และการขนส่ง

อนาคตของภาษาธรรมชาติคืออะไร?

ตามเป้าหมายในการสร้างแชทบอทที่สามารถสนทนากับมนุษย์ได้ นักวิจัยกำลังพัฒนาแชทบอทที่สามารถประมวลผลภาษาธรรมชาติได้

เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างตัวแทนอัจฉริยะที่จะสามารถเข้าใจคำพูดของมนุษย์และตอบสนองตามนั้น

นั่นเป็นเหตุผลที่ NLU, NLP และ NLG ทำงานร่วมกัน ในความเป็นจริง การรวมกันของ NLU และ NLG ทำให้เกิดระบบ NLP

อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายมากมายรออยู่ข้างหน้าสำหรับ NLP และ NLU ในอนาคต หนึ่งในความท้าทายหลักคือการสอนให้ระบบ AI โต้ตอบกับมนุษย์อย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) AI: การฝึกอบรมข้อมูล

เพื่อให้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงของคุณเกิดประโยชน์สูงสุด คุณต้องเข้าใจว่า ML ทำงานอย่างไร มีขั้นตอนที่แตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับการฝึกอบรมระบบ ML: การเก็บข้อมูล วิศวกรรมคุณลักษณะ และการสร้างแบบจำลอง

อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ใช้ข้อมูลมากกว่าที่มนุษย์ใช้แก้ปัญหา ดังนั้นคอมพิวเตอร์จึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่มนุษย์จะเข้าใจได้เหมือนกับมนุษย์ แม้จะมีข้อมูลทั้งหมดที่มนุษย์มีอยู่ เราก็ยังขาดข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกของเรา

ดังนั้นเราจึงต้องการกฎที่ฝังตัวของ AI ใน NLP เพื่อประมวลผลด้วยแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สรุป NLP กับ NLU

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี NLP และ NLU ถูกนำมาใช้ในรูปแบบต่างๆ มากมาย แต่มักจะเชื่อมโยงกัน หากคุณกำลังสร้างแอปที่จะมีฟังก์ชันแชท คำสองคำนี้น่าจะคุ้นเคยกับคุณ

ทั้ง NLU และ NLP มีบทบาทสำคัญในการเข้าใจภาษามนุษย์

ความแตกต่างระหว่าง NLP คือ NLP สามารถทำงานกับข้อมูลประเภทใดก็ได้ ในขณะที่ NLU เป็นส่วนย่อยของ NLP และจำกัดเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง NLU สามารถใช้วันที่และเวลาเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาได้ ในขณะที่ NLP ไม่สามารถทำได้

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าแม้ว่าทั้ง NLP และ NLU จะใช้สำหรับแอปการสนทนา แต่ก็มีการใช้งานของตัวเองเช่นกัน

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: NLU หรือ NLP อันไหนดีกว่ากัน

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนว่าข้อใดดีกว่า: NLU หรือ NLP อย่างไรก็ตาม การฝึกอบรมทั้งสองประเภทนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับบุคคลที่ต้องการพัฒนาทักษะการสื่อสาร

NLP ย่อมาจาก Neuro-Linguistic Programming และเป็นประเภทของการฝึกอบรมที่ช่วยให้ผู้คนเรียนรู้วิธีเปลี่ยนวิธีคิดและสื่อสารเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย

NLU ย่อมาจากความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และเป็นประเภทของการฝึกอบรมที่ช่วยให้ผู้คนเรียนรู้วิธีทำความเข้าใจและตีความภาษาที่ใช้รอบตัวพวกเขา

การฝึกอบรมทั้งสองประเภทมีประสิทธิภาพสูงในการช่วยให้บุคคลพัฒนาทักษะการสื่อสาร แต่มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างพวกเขา NLP ให้การฝึกอบรมเชิงลึกมากกว่า NLU และยังมุ่งเน้นไปที่การสอนผู้คนถึงวิธีการใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมภาษาประสาทในชีวิตประจำวันของพวกเขา

ถาม NLU ในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

การเข้าใจภาษาธรรมชาติเป็นส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงที่ช่วยให้แมชชีนเรียนรู้วิธีทำความเข้าใจและตีความภาษาที่ใช้รอบตัว การฝึกอบรมประเภทนี้อาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะการสื่อสาร เนื่องจากจะช่วยให้เครื่องจักรสามารถประมวลผลและเข้าใจคำพูดของมนุษย์ในแบบที่มนุษย์สามารถทำได้

ถาม NLG เป็นส่วนย่อยของ NLP หรือไม่

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) และการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) ล้วนเกี่ยวข้องกันแต่คนละประเด็น NLU และ NLG เป็นส่วนประกอบของ NLP ในระดับสูง

ถาม ทำไม NLU ถึงยากกว่า NLG

NLU ถอดรหัสข้อมูลตามกฎไวยากรณ์ บริบทที่พูด และกำหนดเจตนาและตัวตน ข้อความสร้างโดย NLG ตามข้อมูลที่มีโครงสร้าง