NLP กับ NLU: จากการทำความเข้าใจภาษาไปจนถึงการประมวลผล

ปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเรามากขึ้น อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงการทำความเข้าใจภาษามนุษย์ เทคโนโลยียังไม่ถึงจุดที่สามารถให้คำตอบทั้งหมดแก่เราได้

ตั้งแต่ปี 1950 คอมพิวเตอร์และภาษาได้ทำงานร่วมกันตั้งแต่การรับข้อมูลง่ายๆ ไปจนถึงข้อความที่ซับซ้อน อลัน ทัวริงเป็นผู้ทำการทดสอบทัวริงเพื่อทราบว่าเครื่องจักรนั้นฉลาดเพียงพอหรือไม่

นั่นเป็นเหตุผลที่บริษัทต่างๆ ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลจากข้อความ

ด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML), NLU (การเข้าใจภาษาธรรมชาติ), NLP ((การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) และ NLG (การสร้างภาษาธรรมชาติ) มีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจว่าผู้ใช้ต้องการอะไร

นอกจากนี้ NLU และ NLG เป็นส่วนหนึ่งของ NLP ที่มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เทคโนโลยีเหล่านี้ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อกำหนดความหมายของข้อความ ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้หลายวิธี

ดังนั้นความแตกต่างระหว่าง NLU และ NLP คืออะไร? เพื่อทำความเข้าใจสิ่งนี้ ก่อนอื่นเราต้องรู้ว่าคำศัพท์แต่ละคำย่อมาจากอะไร และชี้แจงความคลุมเครือ

ในบทความบล็อกนี้ เราได้เน้นถึงความแตกต่างระหว่าง NLU และ NLP และทำความเข้าใจความแตกต่าง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติมีวิวัฒนาการมาจากภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ

นอกจากนี้ NLP ยังประมวลผลข้อมูลของมนุษย์จำนวนมากและมุ่งเน้นไปที่การใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก

นิยมใช้ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ระบบสารสนเทศ ภาษาศาสตร์ การสื่อสาร และปรัชญา

NLP มีหลายสาขาย่อย รวมถึงภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ การวิเคราะห์ไวยากรณ์ การรู้จำคำพูด การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และอื่นๆ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติทำงานโดยนำข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและแปลงเป็นรูปแบบที่ถูกต้องหรือข้อความที่มีโครงสร้าง ทำงานโดยการสร้างอัลกอริธึมและฝึกโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมากที่วิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้หมายถึงอะไรเมื่อพวกเขาพูดอะไร

มันทำงานโดยการรวมและระบุเอนทิตีต่างๆ เข้าด้วยกัน (การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ) และการระบุรูปแบบคำ รูปแบบคำถูกระบุโดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น tokenization, stemming และ lemmatization

NLP ทำหน้าที่ต่างๆ เช่น การแยกวิเคราะห์ การรู้จำคำพูด การแท็กบางส่วนของคำพูด และการดึงข้อมูล

ในโลกแห่งความเป็นจริง NLP ถูกใช้สำหรับการสรุปข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก การแยกหัวข้อ การรู้จำชื่อเอนทิตี การติดแท็กคำพูดบางส่วน การดึงความสัมพันธ์ การแยกส่วนข้อความ การขุดข้อความ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการตอบคำถามอัตโนมัติ ตลอดจนประชากร ontology , การสร้างแบบจำลองภาษา และงานอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษา

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติคืออะไร?

NLU เป็นชุดย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ที่ใช้การวิเคราะห์ความหมายของข้อความเพื่อทำความเข้าใจความหมายของประโยค

เป็นไปได้ว่าข้อความเดียวกันสามารถมีหลายความหมาย คำที่ต่างกันสามารถมีความหมายเหมือนกัน หรือความหมายสามารถเปลี่ยนแปลงได้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์

อัลกอริทึมของ NLU ประมวลผลข้อความจากแหล่งต่างๆ โดยใช้วิธีการคำนวณเพื่อให้เข้าใจข้อความที่ป้อนเข้ามา ซึ่งง่ายพอๆ กับการทำความเข้าใจสิ่งที่ประโยคพูดหรือซับซ้อนพอๆ กับการทำความเข้าใจบทสนทนาระหว่างคนสองคน

มันแปลงข้อความของคุณให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องอ่านได้

ตัวอย่างเช่น เป็นกระบวนการรับรู้และเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูดในโพสต์โซเชียลมีเดีย

ดังนั้น NLU จึงใช้วิธีคำนวณเพื่อทำความเข้าใจข้อความและให้ผลลัพธ์

สามารถใช้ NLU ได้หลายวิธี รวมถึงการทำความเข้าใจบทสนทนาระหว่างคนสองคน การทำความเข้าใจว่าคนๆ หนึ่งรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับสถานการณ์หนึ่งๆ และสถานการณ์อื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน

มีสามระดับภาษาที่จะเข้าใจ NLU:

• วากยสัมพันธ์: นี่คือกระบวนการทำความเข้าใจว่าประโยคถูกสร้างขึ้นอย่างไรและไวยากรณ์ถูกใช้อย่างถูกต้องหรือไม่ ตัวอย่างเช่น เพื่อให้เข้าใจว่าประโยคมีความสมเหตุสมผลหรือไม่ จะต้องพิจารณาในบริบทและวิเคราะห์ไวยากรณ์ของประโยค
• ความหมาย: เมื่อเราดูข้อความที่มีรายละเอียดความหมายตามบริบท เช่น น้ำเสียงหรือการเลือกคำระหว่างคนสองคน ข้อมูลเหล่านี้ยังสามารถใช้สำหรับอัลกอริธึม NLU เพื่อสร้างผลลัพธ์จากบริบทที่เป็นไปได้ทั้งหมดซึ่งมีคำพูดเดียวกัน
• การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ: ช่วยให้เข้าใจบริบทและสิ่งที่ข้อความพยายามบรรลุ
• การ แก้ความกำกวมของ Word เป็นกระบวนการกำหนดความหมายของคำในประโยค มันให้ความหมายของคำตามบริบท

เราต้องการทั้ง NLP และ NLU หรือไม่

ใช่ NLU และ NLP ทำงานร่วมกัน นอกจากนี้ คำว่า NLP และ NLU ยังใช้แทนกันได้

พวกเขาทำงานร่วมกันเพื่อสร้างแบบจำลอง NLP ที่ซับซ้อนมากขึ้น ตัวอย่างทั่วไปของสิ่งนี้คือการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งใช้ทั้งอัลกอริธึม NLP และ NLU เพื่อกำหนดความหมายทางอารมณ์ที่อยู่เบื้องหลังข้อความ

แม้ว่า NLP และ NLU จะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็มีจุดมุ่งหมายต่างกัน อย่างไรก็ตาม NLP & NLU เป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกัน

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติเป็นกระบวนการที่เครื่องตีความคำค้นหาหรือคำขอของผู้ใช้ และใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก การติดแท็กคำพูดบางส่วน การจัดหมวดหมู่หัวเรื่อง และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เพื่อสรุปเจตนาของผู้ใช้

แบบจำลอง NLP ได้รับการออกแบบมาเพื่ออธิบายความหมายของประโยค ในขณะที่แบบจำลอง NLU ได้รับการออกแบบมาเพื่ออธิบายความหมายของข้อความในแง่ของแนวคิด ความสัมพันธ์ และคุณลักษณะ

NLP กับ NLU: อะไรคือความแตกต่าง?

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง NLU และ NLP คือ NLP มุ่งเน้นไปที่การสร้างอัลกอริธึมเพื่อจดจำและเข้าใจภาษาธรรมชาติ ในขณะที่ NLU เน้นที่ความหมายของประโยค

ความแตกต่างอีกประการหนึ่งคือ NLP แบ่งและประมวลผลภาษา ในขณะที่ NLU ให้ความเข้าใจภาษา

ทั้ง NLU และ NLP ใช้การเรียนรู้ภายใต้การดูแล ซึ่งหมายความว่าพวกเขาฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างระหว่างพวกเขาอยู่ที่วิธีการทำ

ความแตกต่างอีกประการระหว่าง NLU และ NLP คือ NLU มุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นมากกว่า การวิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อกำหนดโทนอารมณ์ของข้อความ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติและภาษาเข้าใจภาษาธรรมชาติไม่ได้เป็นเพียงเกี่ยวกับการฝึกอบรมชุดข้อมูลเท่านั้น คอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึม NLP เพื่อตรวจจับรูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก

NLU ตระหนักดีว่าภาษาเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่าง เช่น การเคลื่อนไหว การจดจำการแสดงออกทางสีหน้า เป็นต้น นอกจากนี้ NLU ยังช่วยให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถอนุมานจุดประสงค์จากภาษาได้ แม้ว่าภาษาเขียนหรือภาษาพูดจะมีข้อบกพร่องก็ตาม

กรณีใช้ NLP & NLU

ข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตเพียง 20% เท่านั้นที่เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและใช้สำหรับการวิเคราะห์ ส่วนที่เหลืออีก 80% เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งไม่สามารถใช้ในการทำนายหรือพัฒนาอัลกอริธึมได้

นั่นคือจุดที่เทคนิค NLP และ NLU ทำงานร่วมกันเพื่อให้แน่ใจว่า AI สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากได้ ทั้ง NLP และ NLU ได้พัฒนามาจากสาขาวิชาต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ ภาษาศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้เข้าใจข้อความได้ง่าย

เครื่องจักรช่วยค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งช่วยให้ผู้คนเข้าใจความหมายของข้อมูลนั้น นี่คือลักษณะการใช้งานกรณีการใช้งาน NLP & NLU ในปัจจุบัน

กรณีการใช้งานทั่วไปของ NLP & NLU ได้แก่:

1. ผู้ช่วยส่วนตัว (Siri, Alexa และ Google Home)

2. การจดจำรูปภาพและวิดีโอ

3. การกลั่นกรองเนื้อหา

4. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

NLP และ NLU ร่วมกัน

NLP และ NLU ทำงานร่วมกันเพื่อช่วยแก้ปัญหาต่างๆ ทั้งสองให้ประโยชน์ที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับบริษัทที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI

สองเสาหลักของ NLP คือการวิเคราะห์วากยสัมพันธ์และการวิเคราะห์เชิงความหมาย

เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจข้อดีของ NLP และ NLU ร่วมกัน มาดูกรณีการใช้งานบางกรณี:

ในปี 2560 LinkedIn ได้ขยายความสามารถด้าน AI ด้วยการรวม NLP & NLU เข้ากับแพลตฟอร์มของพวกเขา

ซึ่งช่วยให้สามารถจัดเตรียมเนื้อหาที่เกี่ยวข้องให้กับผู้ที่สนใจในหัวข้อเฉพาะ สิ่งนี้ทำให้ LinkedIn สามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และทำให้พวกเขาได้รับประโยชน์จากแพลตฟอร์มของตนมากขึ้น

NLP & NLU ทำงานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ร่วมกัน:

1. การเงินและการธนาคาร

2. สื่อและความบันเทิง

3. ภาครัฐและการดูแลสุขภาพ

4. ขายปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค

5. ยานยนต์และการขนส่ง

อนาคตของภาษาธรรมชาติจะเป็นอย่างไร?

ตามเป้าหมายในการสร้างแชทบอทที่สามารถสนทนากับมนุษย์ได้ นักวิจัยกำลังพัฒนาแชทบอทที่สามารถประมวลผลภาษาธรรมชาติได้

เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างตัวแทนอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจคำพูดของมนุษย์และตอบสนองตามนั้น

นั่นคือเหตุผลที่ NLU, NLP และ NLG ทำงานร่วมกัน อันที่จริง การรวมกันของ NLU และ NLG ทำให้เกิดระบบ NLP

อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายมากมายสำหรับ NLP & NLU ในอนาคต หนึ่งในความท้าทายหลักคือการสอนระบบ AI ถึงวิธีการโต้ตอบกับมนุษย์

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) AI: การฝึกอบรมข้อมูล

เพื่อให้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องของคุณเกิดประโยชน์สูงสุด สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่า ML ทำงานอย่างไร มีขั้นตอนที่แตกต่างกันสองสามขั้นตอนสำหรับการฝึกอบรมระบบ ML ได้แก่ การเก็บข้อมูล วิศวกรรมคุณลักษณะ และการสร้างแบบจำลอง

อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ใช้ข้อมูลมากกว่าที่มนุษย์ใช้ในการแก้ปัญหา ดังนั้นคอมพิวเตอร์จึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเข้าใจเหมือนมนุษย์ แม้จะมีข้อมูลทั้งหมดที่มนุษย์มี แต่เราก็ยังขาดข้อมูลมากมายเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกของเรา

ดังนั้น เราจึงต้องการกฎที่ฝังตัวของ AI ใน NLP เพื่อประมวลผลด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

NLP กับ NLU อย่างย่อ

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี NLP และ NLU ถูกนำมาใช้ในรูปแบบต่างๆ มากมาย แต่มักจะเชื่อมโยงกัน หากคุณกำลังสร้างแอปที่มีฟังก์ชันการแชท คุณน่าจะคุ้นเคยกับคำศัพท์สองคำนี้

ทั้ง NLU และ NLP มีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจภาษามนุษย์

ความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้คือ NLP สามารถทำงานกับข้อมูลได้เกือบทุกชนิด ในขณะที่ NLU เป็นส่วนย่อยของ NLP และจำกัดเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง NLU สามารถใช้วันที่และเวลาเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาได้ ในขณะที่ NLP ไม่สามารถทำได้

สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าแม้ว่าทั้ง NLP และ NLU จะใช้สำหรับแอปการสนทนา แต่ก็มีประโยชน์ของตัวเองเช่นกัน

คำถามที่พบบ่อย

ถาม อันไหนดีกว่า: NLU หรือ NLP

ไม่มีคำตอบที่แน่ชัดว่าอันไหนดีกว่า: NLU หรือ NLP อย่างไรก็ตาม การฝึกอบรมทั้งสองประเภทนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะการสื่อสาร

NLP ย่อมาจากการเขียนโปรแกรมภาษาศาสตร์เกี่ยวกับระบบประสาทและเป็นประเภทของการฝึกอบรมที่ช่วยให้ผู้คนเรียนรู้วิธีเปลี่ยนวิธีคิดและสื่อสารเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย

NLU ย่อมาจากความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และเป็นการฝึกอบรมประเภทหนึ่งที่ช่วยให้ผู้คนเรียนรู้วิธีทำความเข้าใจและตีความภาษาที่ใช้รอบตัวพวกเขา

การฝึกอบรมทั้งสองประเภทมีประสิทธิภาพสูงในการช่วยให้บุคคลพัฒนาทักษะการสื่อสารของตน แต่มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างพวกเขา NLP มีการฝึกอบรมเชิงลึกมากกว่า NLU และยังเน้นการสอนผู้คนถึงวิธีใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมภาษาศาสตร์เกี่ยวกับระบบประสาทในชีวิตประจำวัน

ถาม NLU ในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

การเข้าใจภาษาธรรมชาติเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้เครื่องเรียนรู้วิธีทำความเข้าใจและตีความภาษาที่ใช้รอบตัว การฝึกอบรมประเภทนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งต่อบุคคลที่ต้องการพัฒนาทักษะการสื่อสาร เนื่องจากช่วยให้เครื่องประมวลผลและเข้าใจคำพูดของมนุษย์ในแบบที่มนุษย์สามารถทำได้

ถาม NLG เป็นส่วนย่อยของ NLP หรือไม่

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) และการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) ล้วนแต่เป็นประเด็นที่เกี่ยวข้องกัน NLU และ NLG เป็นส่วนประกอบของ NLP ในระดับสูง

ถาม ทำไม NLU ถึงยากกว่า NLG

NLU จะถอดรหัสข้อมูลตามกฎไวยากรณ์ บริบทที่มีการกล่าว และกำหนดเจตนาและเอนทิตี ข้อความถูกสร้างขึ้นโดย NLG ตามข้อมูลที่มีโครงสร้าง