รู้จักกับเทคโนโลยี NLP ตัวช่วยสำคัญของธุรกิจในยุค Next normal

เทคโนโลยี NLP หรือ Natural language processing เป็นเทรนด์เทคโนโลยีที่กำลังเติบโตทั้งในด้าน IT และธุรกิจ จากรายงานสำรวจล่าสุดได้มีการคาดการณ์ว่าดตลาดของเทคโนโลยี NLP นั้นจะเติบโตจาก 11.6 พันล้านดอลล่าร์สหรัฐไปถึง 35.1 พันล้านดอลล่าร์สหรัฐภายในปี 2026 นี้ โดยตัวเลขการเติบโตนี้เป็นเรื่องที่ดี นั่นคือซอฟต์แวร์ต่างๆที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีเทคโนโลยี NLP เพิ่มเข้ามานั้น เช่น แชทบอท จะสามารถเข้าถึงผู้คนจำนวนมากได้ง่ายมากกว่าเครื่องมือ search engine ทั่วไปเพียงอย่างเดียว

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการนำ NLP ไปใช้กับธุรกิจจะทำให้ธุรกิจ หรือองค์กรของคุณเข้าใจ และตระหนักถึงประโยชน์ทั้งหมดของ AI ในภาพรวม และสามารถนำไปเชื่อมโยงกับเป้าหมายในการทำงานของพนักงานในทุกระดับได้ดียิ่งขึ้น ในบทความนี้ AI GEN จะพามาทำความรู้จักกับเทคโนโลยี NLP กันอย่างละเอียด พร้อมตัวอย่างการนำไปใช้งานกับธุรกิจเพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจของคุณ

เทคโนโลยี NLP คืออะไร

Natural language processing หรือ NLP เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือให้เฉพาะเจาะจงกว่านั้นเป็นสาขาหนึ่งของเทคโนโลยี AI  ที่เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถที่จะเข้าใจข้อความ และคำพูดได้เหมือนกับที่มนุษย์ทำได้

เทคโนโลยี NLP ได้รวมภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (computational linguistics) หรือโมเดลจำลองแบบ ruled-base ของภาษามนุษย์ เข้ากับโมเดลทางสถิติ, machine learning และ deep learning เมื่อรวมทั้งหมดนี้เข้าด้วยกันด้วยเทคโนโลยี NLP จะทำให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลภาษาที่อยู่ในรูปของข้อความ และเสียง และสามารถเข้าใจความหมายได้อย่างสมบูรณ์ พร้อมเข้าใจเจตนาและความรู้สึกของผู้พูด หรือผู้เขียนได้เช่นกัน

NLP ขับเคลื่อนให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปเป็นอีกภาษาหนึ่ง, ตอบรับคำสั่งที่พูด และสรุปจำนวนข้อความที่มีอยู่เป็นจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วแบบเรียลไทม์ เป็นโอกาสที่ดีที่คุณจะได้มีปฏิสัมพันธ์กับ NLP ผ่านทางรูปแบบต่างๆ เช่น ระบบ GPS ที่ทำงานด้วยเสียง ผู้ช่วยดิจิทัลต่างๆ ซอฟต์แวร์ที่แปลงจากคำพูดเป็นข้อความ แชทบอทที่ให้บริการลูกค้า และสิ่งอำนวยความสะดวกอื่นๆให้กับผู้บริโภค ในขณะเดียวกันเทคโนโลยี NLP เองนั้นได้มีบทบาทสำคัญกับธุรกิจมากขึ้นในการช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการดำเนินธุรกิจ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน และลดความซับซ้อนของกระบวนการที่สำคัญทางธุรกิจ

ความสามารถของเทคโนโลยี NLP

ภาษาของมนุษย์เต็มไปด้วยความกำกวมจึงทำให้เป็นเรื่องที่ยากมากที่จะเขียนซอฟต์แวร์ที่สามารถแปลความของข้อความ หรือเสียงที่ต้องการจะสื่อให้ได้อย่างแม่นยำ คำพ้องเสียง การเสียดสี สำนวน การเปรียบเทียบ ไวยากรณ์ และข้อยกเว้นการใช้งาน รูปแบบต่างๆ ในโครงสร้างประโยค สิ่งเหล่านี้เป็นเพียงความผิดปกติเพียงเล็กน้อยของภาษาที่ขนาดมนุษย์เองนั้นยังต้องใช้เวลาหลายปีในการเรียนรู้ แต่โปรแกรมเมอร์ต้องสอนให้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยภาษาธรรมชาติให้รู้จัก และเข้าใจได้อย่างแม่นยำตั้งแต่เริ่มต้น ถ้าแอปพลิเคชันเหล่านั้นจะเป็นประโยชน์

งานของ NLP หลายๆงานจะช่วยย่อยข้อความ และเสียงของมนุษย์ในรูปแบบที่จะช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจถึงสิ่งที่นำเข้ามา งานเหล่านี้บางส่วนมีดังต่อไปนี้

• Speech recognition : หรือที่เรียกว่า speech-to-text เป็นหน้าที่ในการแปลงข้อมูลเสียงให้เป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของข้อความได้อย่างน่าเชื่อถือ speech recognition เป็นสิ่งที่จำเป็นในแอปพลิเคชันใดก็ตามที่สามารถสั่งงานด้วยเสียงได้ หรือตอบคำถามที่พูด เรื่องที่ท้าทายสำหรับ speech recognition คือรูปแบบในการพูดของแต่ละบุคคลจะแตกต่างกันออกไปด้วยความรวดเร็ว การปะติดปะต่อคำด้วยการเน้นเสียงและน้ำเสียงที่แตกต่างกันด้วยสำเนียงที่แตกต่างกัน และมักจะใช้ไวยากรณ์ที่ไม่ถูกต้องในการพูด
• Part of speech tagging : เป็นกระบวนการในการระบุชนิดของคำของคำแต่ละคำ หรือส่วนของข้อความตามการใช้งาน และบริบท ชนิดของคำเป็นการระบุว่าคำว่า “ทำ” เป็นคำกริยาในประโยค “ฉันทำเครื่องบินกระดาษ”
• Word sense disambiguation : เป็นการเลือกความหมายของคำที่ประกอบไปด้วยความหมายที่หลากหลายโดยการใช้กระบวนการการวิเคราะห์ในเชิงความหมาย (semantic analysis) ที่จะตัดสินได้ว่าคำที่เหมาะสมกับบริบทนั้นๆมากที่สุดควรจะเป็นคำไหน
• Named entity recognition : หรือ NEM กระบวนการในการหาตำแหน่ง และแปะป้ายชื่อเฉพาะของสิ่งต่าง ๆ ที่อยู่ในเอกสาร เช่น ชื่อคน ชื่อองค์กร สถานที่ ตัวเลข จำนวนเงิน วันเวลา ตัวอย่างเช่น NEM จะระบุว่า “กรุงเทพมหานคร” เป็นสถานที่ หรือ “สมชาย” เป็นชื่อคน เป็นต้น
• Co-reference resolution : เป็นหน้าที่ในการระบุว่าถ้า และเมื่อไหร่ที่สองคำนั้นอ้างถึงสิ่งสิ่งเดียวกัน ตัวอย่างที่พบบ่อยที่สุด คือการกำหนดบุคคลหรือวัตถุที่สรรพนามอ้างถึง และเกี่ยวข้องกับการอุปมาอุปไมย หรือข้อความที่ใช้ในสำนวนเช่นกัน
• Sentiment analysis : การพยายามที่จะดึงข้อมูลที่อยู่ภายในใจของแต่ละบุคคล ไม่ว่าจะเป็นทัศนคติ ความรู้สึก การเหน็บแนม ความสับสัน หรือความสงสัย จากข้อความต่างๆ
• Natural language generation : ในบางครั้งจะถูกอธิบายว่าเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามของ Speech recognition เป็นหน้าที่ในการใส่ข้อมูลที่เป็นโครงสร้างให้เป็นภาษาของมนุษย์

ตัวอย่างการนำเทคโนโลยี NLP ไปใช้งานทางธุรกิจ

NLP เป็นเทคโนโลยีขับเคลื่อนสำคัญที่อยู่เบื้องหลังของความอัจฉริยะของคอมพิวเตอร์ที่นำไปใช้งานได้จริงมากมายหลายเคส และนี่คือตัวอย่างของการนำ NLP ไปใช้งานจริงในธุรกิจ

• การตรวจจับสแปม : คุณอาจจะนึกไม่ถึงว่าเทคโนโลยี NLP สามารถใช้ในการตรวจจับสแปมได้ แต่เทคโนโลยีการตรวจจับสแปมที่ดีที่สุดนั้นใช้ความสามารถของ NLP ในการจัดแบ่งประเภทของข้อความตามจุดมุ่งหมาย หรือ text classification เพื่อที่จะสแกนอีเมลที่ใช้ภาษาที่มักระบุว่าเป็นสแปม หรือการหลอกหลวง ตัวชี้วัดเหล่านี้สามารถใช้ได้กับการใช้วงเงินเกินกำหนด การใช้ไวยากรณ์ที่ไม่ถูกต้อง การใช้ภาษาข่มขู่ การสะกดชื่อบริษัทผิด และอื่นๆ โดยการตรวจจับสแปมถือเป็นหนึ่งในปัญหาที่เทคโนโลยี NLP สามารถแก้ไขให้ได้
• เครื่องแปลภาษา : Google translate เป็นตัวอย่างหนึ่งของเทคโนโลยี NLP ที่มีการใช้งานกันอย่างกว้างขวาง การใช้คอมพิวเตอร์ในการแปลภาษาที่มีประโยชน์สูงสุดเป็นมากกว่าการหาคำในอีกภาษามาใช้แทน การแปลภาษาที่มีประสิทธิภาพนั้นจะต้องสื่อถึงความหมาย และลักษณะของน้ำเสียงของภาษาที่ถูกป้อนเข้ามาได้ และสามารถแปลให้เป็นอีกภาษาที่ต้องการโดยยังคงไว้ด้วยความหมาย และผลกระทบที่ต้องการจะสื่อออกมาได้ เครื่องมือในการแปลภาษานั้นมีความก้าวหน้าที่ดีในแง่ของความแม่นยำ วิธีการที่ดีที่สุดที่ใช้ในการทดสอบเครื่องมือการแปลภาษานั้นคือให้แปลข้อความเป็นภาษาหนึ่ง และให้แปลกลับไปเป็นภาษาต้นฉบับอีกครั้ง
• ผู้ช่วยเสมือน และแชทบอท : ผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri ของ Apple และ Alexa ของ Amazon ใช้การรู้จำเสียงเพื่อจำแพทเทิร์นเสียงในการใช้คำสั่งเสียง และใช้ Natural language generation เพื่อตอบสนองด้วยการกระทำที่เหมาะสม หรือคอมเม้นท์ที่เป็นประโยชน์ แชทบอทใช้เวทมนตร์ในแบบเดียวกันในการตอบสนองกับข้อความที่ถูกพิมพ์เข้ามา สิ่งที่ดีที่สุดคือผู้ช่วยเสมือนและแชทบอทสามารถรู้ถึงบริบทจากข้อความที่คนส่งเข้ามาได้ และใช้บริบทเหล่านั้นในการให้คำตอบได้ดียิ่งขึ้น หรือให้ทางเลือกได้เมื่อเวลาผ่านไป การพัฒนาขั้นต่อไปของการนำผู้ช่วยเสมือนและแชทบอทไปใช้งานคือการตอบคำถาม ความสามารถในการตอบคำถามที่ไม่ว่าจะคาดหวังหรือไม่ก็ตามจะสามารถตอบคำถามที่เกี่ยวข้อง และเป็นประโยชน์ได้ด้วยคำพูดของพวกเขาเอง ซึ่งสิ่งเหล่านี้ทำให้ AI-Powered Chatbot มีความแตกต่างจากแชทบอททั่วไปที่มีอยู่ในตลาด
• การวิเคราะห์ความรู้สึกในโซเชียลมีเดีย : NLP ได้กลายเป็นเครื่องมือทางธุรกิจที่สำคัญที่ใช้ในการหาข้อมูลเชิงลึกจากโซเชียลมีเดีย การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถวิเคราะห์การใช้ภาษาที่อยู่ในโพสต์ในโซเชียลมีเดีย การตอบสนอง การรีวิว และอื่นๆ เพื่อที่จะดึงทัศนคติ และอารมณ์ที่ตอบสนองต่อสินค้า โปรโมชั่น และการจัดอีเว้นท์ของบริษัท โดยข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการออกแบบสินค้า การออกแบบแคมเปญโฆษณา และอื่นๆได้อีกมากมาย
• การสรุปข้อความ : การสรุปข้อความใช้เทคนิค NLP ในการย่อยข้อมูลของข้อความดิจิทัลที่มีอยู่เป็นจำนวนมาก และทำการสรุป และทำเป็นดัชนี ฐานข้อมูลที่ค้นหาได้ หรือสำหรับผู้อ่านที่ไม่มีเวลาในการอ่านข้อความทั้งหมด การใช้งานการสรุปข้อความที่ดีที่สุดจะมีการใช้การให้เหตุผลเชิงความหมาย และ natural language generation (NLG) เพื่อเพิ่มบริบทที่เป็นประโยชน์  และข้อสรุปที่เป็นประโยชน์ในการสรุปข้อความ โดยวิธีการใช้งานนี้ได้เป็นฟีเจอร์หลักของ AI-Powered Knowledge management เพื่อให้การจัดการองค์ความรู้ขององค์กรเป็นเรื่องที่สะดวก และง่ายมาก

ถึงเวลาที่จะนำ NLP ไปใช้กับธุรกิจของคุณ

เทคโนโลยี NLP เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่จะเข้าช่วยให้การใช้ชีวิต และการทำธุรกิจเป็นเรื่องที่สะดวกสบายมากยิ่งขึ้น ด้วยความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำทำให้ธุรกิจสามารถนำประยุกต์ใช้กับการทำงานได้หลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นการใช้แชทบอทในการให้บริการตอบคำถามลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว และแม่นยำ การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า จนถึงการสรุปข้อความที่มีอยู่เป็นจำนวนมากให้สามารถค้นหาได้ง่ายมากยิ่งขึ้น เหล่านี้ล้วนแต่มาเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้กับธุรกิจ อีกทั้งสร้างความแตกต่างให้กับธุรกิจได้อีกด้วย

หากธุรกิจต้องการจะนำเทคโนโลยี NLP ไปประยุกต์ใช้ภายในองค์กร ผู้เชี่ยวชาญของ AI GEN ยินดีให้คำปรึกษาตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน การออกแบบระบบ จนถึงการนำ NLP ไปใช้ให้ประสบผลสำเร็จ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่