ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນຫຍັງ?

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແມ່ນລະບຽບວິໄນ ປັນຍາປະດິດ ເຊິ່ງເນັ້ນໃສ່ການພົວພັນລະຫວ່າງມະນຸດກັບຄອມພິວເຕີຜ່ານພາສາຂອງມະນຸດ. ການນໍາໃຊ້ປະສົມປະສານຂອງພາສາ, ສະຖິຕິແລະເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, NLP ສຸມໃສ່ການວິເຄາະ, ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການສ້າງພາສາທໍາມະຊາດໃນວິທີການອັດຕະໂນມັດ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາຢ່າງລະອຽດວ່າວິທີການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນຫຍັງ, ຄວາມສໍາຄັນແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ.

1. ແນະນໍາການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ: ຄໍານິຍາມ ແລະຈຸດປະສົງ

ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແມ່ນພາກສະຫນາມຂອງການສຶກສາທີ່ສຸມໃສ່ການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງຄອມພິວເຕີແລະພາສາຂອງມະນຸດ. ຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນເພື່ອໃຫ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃຈ, ຕີຄວາມຫມາຍແລະສ້າງຂໍ້ຄວາມແລະຄໍາເວົ້າໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການຂອງມະນຸດ. NLP ກວມເອົາຫຼາຍໆແອັບພລິເຄຊັນ, ຕັ້ງແຕ່ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າຈົນເຖິງການແປເຄື່ອງ ແລະ chatbots.

NLP ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະເຕັກນິກສະຖິຕິເພື່ອປະມວນຜົນ ແລະວິເຄາະຂໍ້ຄວາມຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ແລະແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ກໍານົດຮູບແບບແລະປະຕິບັດວຽກງານພາສາເຊັ່ນການວິເຄາະ syntactic ແລະ semantic. ນອກຈາກນັ້ນ, NLP ຍັງລວມເອົາພາສາສາດການຄິດໄລ່, ເຊິ່ງຮັບຜິດຊອບໃນການສ້າງກົດລະບຽບແລະລະບົບທີ່ເປັນທາງການເພື່ອເປັນຕົວແທນແລະການຈັດການພາສາຂອງມະນຸດ.

ປະຈຸບັນ, NLP ມີບົດບາດພື້ນຖານໃນຫຼາຍຂົງເຂດຂອງເຕັກໂນໂລຢີ. ຕົວຢ່າງ, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາເພື່ອວິເຄາະການສອບຖາມແລະສະແດງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ໃນ virtual assistants ເຊັ່ນ Siri ແລະ Alexa ເພື່ອເຂົ້າໃຈແລະຕອບຄໍາຖາມໃນພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະ ໃນເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ ເພື່ອກວດຫາແນວໂນ້ມ ແລະຄວາມຄິດເຫັນຂອງຜູ້ໃຊ້. NLP ຍັງມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສະກັດຂໍ້ມູນ, ການຜະລິດສະຫຼຸບອັດຕະໂນມັດ, ແລະອື່ນໆອີກ.

2. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນມື້ນີ້

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ໃນມື້ນີ້ແມ່ນກວ້າງຂວາງແລະກວມເອົາຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈາກອຸດສາຫະກໍາເຕັກໂນໂລຢີຈົນເຖິງຢາ, ລວມທັງການສຶກສາແລະການຕະຫຼາດ. ຫນຶ່ງໃນການນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍຂອງ NLP ແມ່ນການແປພາສາອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປຸງແຕ່ງແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ຄວາມໃນພາສາຕ່າງໆ, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການສື່ສານລະຫວ່າງຄົນທີ່ມີວັດທະນະທໍາແລະພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເທກໂນໂລຍີນີ້ຍັງຖືກນໍາໃຊ້ໃນຜູ້ຊ່ວຍ virtual, ເຊັ່ນ Siri ຫຼື Alexa, ເຊິ່ງມີຄວາມສາມາດແປແລະຕອບຄໍາຖາມໃນພາສາທໍາມະຊາດ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ NLP ແມ່ນການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນລາຍລັກອັກສອນຈໍານວນຫລາຍແລະສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກພວກມັນ. ນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດການແພດ, ບ່ອນທີ່ບັນທຶກທາງການແພດແລະການສຶກສາວິທະຍາສາດສາມາດວິເຄາະເພື່ອກໍານົດຮູບແບບແລະເຮັດໃຫ້ການວິນິດໄສທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ນອກຈາກນີ້ໃນພາກສະຫນາມຂອງການຕະຫຼາດ, NLP ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນຂອງລູກຄ້າກ່ຽວກັບ ເຄືອຂ່າຍທາງສັງຄົມ ແລະກໍານົດແນວໂນ້ມແລະຄວາມມັກ.

ສຸດທ້າຍ, NLP ຍັງມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນການສຶກສາ. ຕົວຢ່າງ, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາລະບົບການສອນອັດສະລິຍະທີ່ສາມາດໃຫ້ຄໍາຄິດເຫັນສ່ວນບຸກຄົນໃຫ້ກັບນັກຮຽນ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດວິເຄາະຄວາມຜິດພາດຂອງນັກຮຽນທົ່ວໄປ ແລະໃຫ້ຄໍາອະທິບາຍທີ່ປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງນັກຮຽນແຕ່ລະຄົນ. ນອກຈາກນັ້ນ, NLP ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອັດຕະໂນມັດການວິເຄາະແລະໃຫ້ຄະແນນ essays ແລະການຕອບຄໍາຖາມເປີດ, ຊ່ວຍປະຢັດເວລາຂອງການສຶກສາ.

3. ສິ່ງທ້າທາຍຕົ້ນຕໍໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແມ່ນສາຂາຂອງ intelligence artificial ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງຄອມພິວເຕີແລະພາສາຂອງມະນຸດ. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຄືບຫນ້າ, NLP ຍັງປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ຈໍາກັດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຕົນ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນສາມສິ່ງທ້າທາຍຕົ້ນຕໍໃນພາກສະຫນາມ NLP:

1. ພາສາທໍາມະຊາດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ

ພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນບໍ່ມີຄວາມຊັດເຈນ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກສໍາລັບຄອມພິວເຕີທີ່ຈະປະມວນຜົນ. ຄໍາສັບຕ່າງໆແລະປະໂຫຍກສາມາດມີຄວາມຫມາຍຫຼາຍຂື້ນກັບສະພາບການທີ່ພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້. ສິ່ງທ້າທາຍນີ້ແມ່ນເອີ້ນວ່າ "ຄວາມບໍ່ສະຫງົບ." ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ເຕັກນິກຕ່າງໆໄດ້ຖືກພັດທະນາ, ເຊັ່ນການນໍາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທາງສະຖິຕິແລະຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຊ່ວຍກໍານົດຄວາມຫມາຍທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ສຸດຂອງຄໍາສັບຫຼືປະໂຫຍກໃນສະພາບການໃດຫນຶ່ງ.

2. ຄວາມປ່ຽນແປງທາງດ້ານພາສາສາດ

ພາສາທໍາມະຊາດແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກຜູ້ເວົ້າກັບຜູ້ເວົ້າແລະຈາກພາກພື້ນຫາພາກພື້ນ. ການປ່ຽນແປງທາງພາສານີ້ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະສ້າງແບບຈໍາລອງແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ເຮັດວຽກ ປະສິດທິຜົນ ສໍາລັບພາສາແລະພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍເພີ່ມເຕີມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງການສະແດງອອກແລະໂຄງສ້າງທາງໄວຍາກອນທີ່ໃຊ້ໃນວັດທະນະທໍາແລະຊຸມຊົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ຕ້ອງສຸມໃສ່ການເກັບລວບລວມແລະການຜະລິດຂໍ້ມູນພາສາທີ່ເປັນຕົວແທນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການພັດທະນາເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງທີ່ດັດແປງແລະປ່ຽນແປງໄດ້.

3. ເຂົ້າໃຈສະພາບການ

ເຂົ້າໃຈສະພາບການໃນ ທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ ພາສາທໍາມະຊາດເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການປຸງແຕ່ງປະສິດທິພາບ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຈັບເອົາສະພາບການຂອງມະນຸດ, ລວມທັງອາລົມ, ຄວາມຕັ້ງໃຈ, ແລະຄວາມແຕກຕ່າງກັນ, ຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້ກໍ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນ. ແບບຈໍາລອງ NLP ຈະຕ້ອງສາມາດຕີຄວາມຫມາຍແລະເກັບກໍາຄວາມຫມາຍທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆແລະປະໂຫຍກ, ບໍ່ວ່າຈະຢູ່ໃນການສົນທະນາດ້ວຍຄໍາເວົ້າ, ໃນຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນຫຼືໃນສື່ຕ່າງໆ. ເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍນີ້, ເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງຂໍ້ຄວາມແບບພິເສດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈ semantic ແລະການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກແມ່ນໄດ້ຖືກພັດທະນາເພື່ອໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກເຊິ່ງແລະຖືກຕ້ອງກວ່າກ່ຽວກັບສະພາບການ.

4. ວິທີການ ແລະ ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຊ້ໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ໃຊ້ວິທີການຕ່າງໆແລະສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອວິເຄາະແລະເຂົ້າໃຈພາສາຂອງມະນຸດ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດປຸງແຕ່ງແລະສ້າງຂໍ້ຄວາມໃນລັກສະນະອັດຕະໂນມັດ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບາງວິທີການທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດແລະສູດການຄິດໄລ່ໃນ NLP:

1. Tokenization: ມັນແມ່ນຂະບວນການຂອງການແບ່ງຂໍ້ຄວາມເປັນຫົວຫນ່ວຍນ້ອຍທີ່ເອີ້ນວ່າ tokens. ໂທເຄັນສາມາດເປັນຄຳສັບ, ວະລີ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ຕົວລະຄອນບຸກຄົນ. ຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບວຽກງານ NLP ຫຼາຍ, ຍ້ອນວ່າມັນສະຫນອງພື້ນຖານສໍາລັບການວິເຄາະແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ຄວາມ.

2. ການຕິດສະຫຼາກໄວຍະກອນ: ມັນປະກອບດ້ວຍການມອບຫມາຍປ້າຍໃຫ້ແຕ່ລະ token ໃນຂໍ້ຄວາມຕາມປະເພດໄວຍາກອນຂອງມັນ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍານົດວ່າຄໍາສັບໃດຫນຶ່ງແມ່ນຄໍານາມ, verb, adjective, ແລະອື່ນໆ. ການຕິດແທໍກໄວຍະກອນແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການແຍກວິເຄາະ, ການຮັບຮູ້ນິຕິບຸກຄົນ, ແລະການຂັດຂວາງ lexical.

3. ການວິເຄາະ Syntactic: ມັນຮັບຜິດຊອບໃນການວິເຄາະໂຄງສ້າງໄວຍາກອນຂອງປະໂຫຍກເພື່ອເຂົ້າໃຈ syntax ຂອງມັນ. ໃຊ້ເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນການວິເຄາະຄວາມເພິ່ງພາອາໄສຫຼືຕົ້ນໄມ້ອົງປະກອບເພື່ອກໍານົດຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆແລະລໍາດັບຊັ້ນຂອງມັນ. ການວິເຄາະ syntactic ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ແລະການສ້າງພາສາທໍາມະຊາດ.

5. ເຄື່ອງມືແລະຊັບພະຍາກອນສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ

ໃນພາກນີ້, ບາງເຄື່ອງມືແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ຈະຖືກນໍາສະເຫນີ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນໃນການປະຕິບັດວຽກງານເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມແລະອື່ນໆ ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກອື່ນໆ ໃນຂອບເຂດຂອງ PLN. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນໄດ້ອະທິບາຍສັ້ນໆບາງສ່ວນຂອງເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດແລະເປັນທີ່ນິຍົມໃນພາກສະຫນາມນີ້:

• SpaCy: ມັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python NLP ທີ່ສະຫນອງຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ຄວາມ. SpaCy ມີຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານເຊັ່ນ: ການຕິດສະຫຼາກບາງສ່ວນຂອງສຽງ, ການຮັບຮູ້ຫນ່ວຍງານທີ່ມີຊື່, ແລະການຂັດຂວາງຄວາມຫມາຍຂອງຄໍາສັບ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຮູບແບບທີ່ກໍາຫນົດເອງເພື່ອປັບໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບວຽກງານສະເພາະ.
• NLTK: ເຄື່ອງມືພາສາທໍາມະຊາດ (NLTK) ແມ່ນຊຸດຂອງຫ້ອງສະຫມຸດແລະໂຄງການສໍາລັບການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດໃນ Python. ມັນສະຫນອງການເຮັດວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງເຄື່ອງມືສໍາລັບ tokenization, tagging ໄວຍະກອນ, ການສະກັດເອົາລໍາຕົ້ນ, ການແບ່ງສ່ວນປະໂຫຍກ, ແລະການສ້າງຟັງຄໍາ.
• Gensim: ມັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ຖືກອອກແບບເພື່ອປະມວນຜົນແລະວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະປະຕິບັດການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້, ດັດສະນີເອກະສານ, ແລະວຽກງານການດຶງຂໍ້ມູນ. Gensim ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປະມວນຜົນທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງຂໍ້ຄວາມຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນພາກສະຫນາມ NLP.

6. ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ vs. ການຮັບຮູ້ສຽງ: ຄວາມແຕກຕ່າງແລະຄວາມຄ້າຍຄືກັນ

ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແລະການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແມ່ນສອງຂົງເຂດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແຕ່ແຕກຕ່າງກັນໃນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ. NLP ໝາຍເຖິງວິທີທີ່ຄອມພິວເຕີປະມວນຜົນ ແລະເຂົ້າໃຈພາສາຂອງມະນຸດ, ໃນຂະນະທີ່ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າເນັ້ນໃສ່ຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການຮັບຮູ້ ແລະປ່ຽນຄຳເວົ້າໃຫ້ເປັນຂໍ້ຄວາມ.

ຫນຶ່ງໃນຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແມ່ນ modus operandi. ໃນຂະນະທີ່ NLP ອີງໃສ່ສູດການຄິດໄລ່ແລະເຕັກນິກສະເພາະເພື່ອວິເຄາະສະພາບການ, ຄວາມຫມາຍແລະໄວຍາກອນຂອງພາສາຂອງມະນຸດ, ການຮັບຮູ້ຄໍາເວົ້າແມ່ນສຸມໃສ່ການກໍານົດແລະຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຮູບແບບສຽງເພື່ອປ່ຽນເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນ. ຂະບວນການທັງສອງກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເຕັກນິກການປະມວນຜົນສັນຍານ, ແຕ່ມີວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະການຮັບຮູ້ຄໍາເວົ້າຍັງມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ໂດດເດັ່ນ. ທັງສອງສາຂານີ້ໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊັ່ນເຄືອຂ່າຍ neural ແລະຕົວແບບພາສາ, ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ທັງສອງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຕິດສະຫຼາກແລະຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຂອງພວກເຂົາໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມຫຼືບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ.

7. ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ

ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແມ່ນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ສຸມໃສ່ການວິເຄາະແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພາສາຂອງມະນຸດໂດຍຄອມພິວເຕີ. ໂດຍຜ່ານສູດການຄິດໄລ່ແລະແບບຈໍາລອງ, ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຕີຄວາມຫມາຍແລະສ້າງຂໍ້ຄວາມໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບສິ່ງທີ່ມະນຸດຈະເຮັດ.

ເພື່ອປະຕິບັດການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ມີຂັ້ນຕອນແລະເຕັກນິກຕ່າງໆທີ່ສາມາດປະຕິບັດຕາມ. ຫນ້າທໍາອິດ, tokenization ແມ່ນສໍາຄັນ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍການແບ່ງຂໍ້ຄວາມເປັນຫນ່ວຍນ້ອຍ, ເຊັ່ນຄໍາສັບຫຼືປະໂຫຍກສັ້ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ຄວາມແມ່ນປະຕິບັດ, ເຊິ່ງລວມມີການກໍາຈັດເຄື່ອງຫມາຍວັກຕອນ, ຕົວອັກສອນພິເສດ, ແລະຄໍາທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະ.

ຫຼັງຈາກການເຮັດຄວາມສະອາດ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍການກໍານົດວ່າຂໍ້ຄວາມມີຄວາມ ໝາຍ ໃນທາງບວກ, ລົບຫຼືເປັນກາງ. ການວິເຄາະນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ການຈັດປະເພດຄໍາສັບແລະປະໂຫຍກຕາມຄວາມຫມາຍຂອງຄວາມຮູ້ສຶກຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເຕັກນິກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້, ເຊັ່ນ: ການກໍານົດຕົວຕົນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຊື່ຂອງຄົນ, ສະຖານທີ່ຫຼືບໍລິສັດຖືກຮັບຮູ້ໃນຂໍ້ຄວາມ.

8. ຜົນກະທົບຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາ

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດໃຊ້ປະໂຍດຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງພະລັງງານຂອງພາສາຂອງມະນຸດເພື່ອປັບປຸງຜະລິດຕະພັນແລະການບໍລິການຂອງພວກເຂົາ. ຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງວ່າ PLN ກໍາລັງຫັນປ່ຽນຂະແຫນງການຕ່າງໆແນວໃດແລະຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນແມ່ນຫຍັງ.

ໃນພາກສະຫນາມຂອງ ການບໍລິການລູກຄ້າ, PLN ໄດ້ປະຕິວັດວິທີທີ່ບໍລິສັດພົວພັນກັບ ລູກຄ້າຂອງທ່ານ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ລະບົບ NLP ຂັ້ນສູງ, ທຸລະກິດສາມາດອັດຕະໂນມັດວຽກງານເຊັ່ນ: ການຈັດປະເພດແບບສອບຖາມ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະສ້າງຄໍາຕອບອັດຕະໂນມັດ. ນີ້ປັບປຸງຂະບວນການບໍລິການລູກຄ້າແລະປັບປຸງຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ.

ໃນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບ, NLP ໄດ້ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປັບປຸງການວິເຄາະແລະວິນິດໄສພະຍາດ. ລະບົບ NLP ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງການແພດຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສຸຂະພາບຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການຊ່ວຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, NLP ຍັງມີປະໂຫຍດໃນການພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກດ້ານສຸຂະພາບເຊັ່ນ chatbots ທີ່ສາມາດໃຫ້ຄໍາຕອບທັນທີຕໍ່ກັບຄໍາຖາມສຸຂະພາບທົ່ວໄປ.

9. ອະນາຄົດຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ: ແນວໂນ້ມ ແລະທັດສະນະ

ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ໄດ້ພັດທະນາຢ່າງປະທັບໃຈແລະເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫມ່ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ. ແນວໂນ້ມໃນປະຈຸບັນແລະຄວາມສົດໃສດ້ານໃນອະນາຄົດສໍາລັບ NLP ສັນຍາວ່າອະນາຄົດທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນສໍາລັບລະບຽບວິໄນທີ່ເຕີບໂຕຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງນີ້. ນີ້ແມ່ນບາງທ່າອ່ຽງຫຼັກທີ່ຕ້ອງລະວັງ.

ເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເລິກແລະເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນການປະຕິວັດພາກສະຫນາມຂອງ NLP. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ algorithms ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈແລະສ້າງພາສາທໍາມະຊາດ. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຍັງໄດ້ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ແກ່ການພັດທະນາຂອງຜູ້ຊ່ວຍ virtual ແລະ chatbots ທີ່ສາມາດປະຕິບັດວຽກງານພາສາທໍາມະຊາດທີ່ສັບສົນ.

ສຸມໃສ່ການປະມວນຜົນພາສາຕາມບໍລິບົດ: ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນປັດຈຸບັນສຸມໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາໃນສະພາບການຂອງມັນ. ຮູບແບບພາສາທີ່ອີງໃສ່ບໍລິບົດ, ເຊັ່ນ GPT-3, ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈໃນການສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ສອດຄ່ອງກັນແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ. ວິທີການນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອປັບປຸງການສື່ສານລະຫວ່າງມະນຸດແລະເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກແລະການສ້າງຂໍ້ຄວາມ.

10. ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ ແລະຄວາມສໍາພັນຂອງມັນກັບພາສາສາດຄອມພິວເຕີ

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແມ່ນສາຂາຂອງການສຶກສາທີ່ຊອກຫາວິທີສອນຄອມພິວເຕີໃຫ້ເຂົ້າໃຈ, ຕີຄວາມຫມາຍ, ແລະສ້າງພາສາຂອງມະນຸດ. ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະຊັດເຈນ. ໃນຄວາມ ໝາຍ ນີ້, ພາສາສາດການຄິດໄລ່ແມ່ນສຸມໃສ່ການອອກແບບຂອງສູດການຄິດໄລ່ແລະເຄື່ອງມືທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງເຕັກນິກ NLP.

ເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງ NLP ແລະ ພາສາສາດການຄຳນວນ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າ ພາສາສາດການຄຳນວນໃຫ້ພື້ນຖານທິດສະດີທີ່ຈຳເປັນເພື່ອພັດທະນາລະບົບ NLP ແລະ ສູດການຄິດໄລ່. ບາງບັນຫາທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດທີ່ແກ້ໄຂໃນພາກສະຫນາມນີ້ລວມມີການແຍກວິເຄາະ, ການແປພາສາດ້ວຍເຄື່ອງ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ແລະການສ້າງຂໍ້ຄວາມ.

ກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໃນ NLP ແລະພາສາສາດຄອມພິວເຕີ້, ມີຫຼາຍທາງເລືອກທີ່ມີຢູ່. ບາງສ່ວນຂອງທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດປະກອບມີຫ້ອງສະຫມຸດແລະກອບເຊັ່ນ NLTK, SpaCy, ແລະ OpenNLP. ເຄື່ອງ​ມື​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ອະ​ນຸ​ຍາດ​ໃຫ້ NLP ແລະ​ປະ​ກອບ​ອາ​ຊີບ​ພາ​ສາ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ເພື່ອ​ພັດ​ທະ​ນາ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ​ແລະ​ຕົວ​ແບບ​ຂອງ​ ວິທີການປະສິດທິພາບ, ການນໍາໃຊ້ algorithms ທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາພາສາທໍາມະຊາດຕ່າງໆ.

11. ພາລະບົດບາດຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ

ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການພັດທະນາລະບົບການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ. ຜ່ານການວິເຄາະແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພາສາຂອງມະນຸດ, NLP ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດແປຂໍ້ຄວາມຈາກພາສາຫນຶ່ງໄປຫາອີກພາສາຫນຶ່ງໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊັດເຈນແລະທໍາມະຊາດຫຼາຍຂຶ້ນ.

ເພື່ອບັນລຸການແປພາສາເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຄຸນນະພາບ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງສົມທົບເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຫນຶ່ງໃນວິທີການທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນການແປພາສາສະຖິຕິ, ເຊິ່ງໃຊ້ຕົວແບບໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍເພື່ອສ້າງການແປພາສາ. ວິທີການອື່ນແມ່ນການແປພາສາຕາມກົດລະບຽບ, ບ່ອນທີ່ກົດລະບຽບໄວຍາກອນແລະພາສາສາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດການແປພາສາ.

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດໃນການແປພາສາເຄື່ອງຈັກຍັງປະກອບມີການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືແລະຊັບພະຍາກອນສະເພາະ. ຕົວຢ່າງ, corpora ຂະໜານ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍບົດເລື່ອງທີ່ສອດຄ່ອງກັນໃນຫຼາຍພາສາ, ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແລະປັບປຸງຮູບແບບການແປພາສາດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມີເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: ການຈັດຮຽງອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຈັດລໍາດັບຄໍາສັບຕ່າງໆໃນພາສາຕ່າງໆໂດຍອັດຕະໂນມັດເພື່ອຄວາມສະດວກໃນການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການແປພາສາ. ເຄື່ອງມື ແລະຊັບພະຍາກອນເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະຄ່ອງແຄ້ວຂອງການແປດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ.

12. ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດສໍາລັບຄວາມຮູ້ສຶກແລະການວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນ

ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ສໍາລັບຄວາມຮູ້ສຶກແລະການວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນແມ່ນພື້ນທີ່ທີ່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເຕັກນິກການຄໍານວນພາສາສາດເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນຄວາມຮູ້ສຶກຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ຄວາມ.

ຂື້ນເຮືອ ບັນຫານີ້, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້ສາມາດປະຕິບັດຕາມ:

• ການ​ເກັບ​ກໍາ​ຂໍ້​ມູນ​: ຂັ້ນຕອນທໍາອິດແມ່ນເພື່ອເກັບກໍາຊຸດຂອງຂໍ້ມູນປ້າຍຊື່ທີ່ປະກອບດ້ວຍຄວາມຮູ້ສຶກແລະຄວາມຄິດເຫັນມີຄວາມສົນໃຈ. ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດໄດ້ຮັບຜ່ານແຫຼ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນສື່ສັງຄົມ, ການສໍາຫຼວດອອນໄລນ໌, ຫຼືການທົບທວນຄືນຜະລິດຕະພັນ.
• ການປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມກ່ອນ: ຕໍ່ໄປ, ຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ເກັບກໍາຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນາໄມແລະປົກກະຕິ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຖອນຕົວລະຄອນທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ, ການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວພິມນ້ອຍ, ການຖອນຄໍາຢຸດ, ແລະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການ stemming ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄໍາສັບຕ່າງໆໃນຮູບແບບພື້ນຖານຂອງພວກເຂົາ.
• ການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດ: ເມື່ອຂໍ້ຄວາມໄດ້ຖືກປຸງແຕ່ງກ່ອນ, ລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຕ້ອງໄດ້ຮັບການສະກັດອອກສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ. ນີ້ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກເຊັ່ນ: ຖົງຄໍາສັບ, n-grams, ຫຼືຮູບແບບການເປັນຕົວແທນຂອງຄໍາສັບເຊັ່ນ Word2Vec ຫຼື GloVe.

ໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ, ຫຼາຍໆວິທີຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊັ່ນ: ການຈັດປະເພດເສັ້ນຊື່, ປ່າສຸ່ມ ຫຼື ເຄືອຂ່າຍ neural, ສາມາດຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງທີ່ສາມາດຄາດເດົາຄວາມຮູ້ສຶກ ແລະ ຄວາມຄິດເຫັນໃນບົດເລື່ອງໃໝ່ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະປະເມີນການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບໂດຍໃຊ້ metrics ເຊັ່ນ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສົມບູນແລະ F1-score. ນອກຈາກນັ້ນ, ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຕື່ມອີກ, ເຕັກນິກຂັ້ນສູງເຊັ່ນຕົວແບບພາສາທີ່ອີງໃສ່ຕົວປ່ຽນເຊັ່ນ BERT ຫຼື GPT-3 ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້.

13. ຈັນຍາບັນ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານກົດໝາຍໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແມ່ນສາຂາຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ຊອກຫາວິທີການສອນເຄື່ອງຈັກເພື່ອເຂົ້າໃຈແລະປຸງແຕ່ງພາສາຂອງມະນຸດ. ເນື່ອງຈາກເຕັກໂນໂລຢີນີ້ສືບຕໍ່ກ້າວຫນ້າແລະຖືກປະຕິບັດໃນການນໍາໃຊ້ທີ່ຫລາກຫລາຍ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະພິຈາລະນາບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນແລະສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານກົດຫມາຍທີ່ເກີດຂື້ນໃນການນໍາໃຊ້ຂອງມັນ.

ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍດ້ານຈັນຍາບັນຕົ້ນຕໍໃນ NLP ແມ່ນຄວາມລໍາອຽງໃນແບບຂໍ້ມູນແລະພາສາ. ແບບຈໍາລອງ NLP ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່, ແລະຖ້າຂໍ້ມູນນີ້ມີອະຄະຕິເຊັ່ນ: ຄວາມລໍາອຽງທາງເຊື້ອຊາດ ຫຼືເພດ, ຮູບແບບຕ່າງໆຈະໄດ້ຮັບພວກມັນເຊັ່ນກັນ. ນີ້ສາມາດນໍາໄປສູ່ການແຜ່ຂະຫຍາຍແລະການຂະຫຍາຍຂອງ stereotypes ແລະການຈໍາແນກ. ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະພັດທະນາແລະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກເພື່ອກໍານົດແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃນຂໍ້ມູນ NLP ແລະແບບຈໍາລອງ.

ນອກເຫນືອຈາກຄວາມລໍາອຽງ, ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ສໍາຄັນອີກຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມປອດໄພໃນ NLP. ເມື່ອນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ເຊັ່ນການສົນທະນາສົນທະນາ, ອີເມວຫຼືບັນທຶກທາງການແພດ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະບໍ່ໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍໂດຍບໍ່ມີການຍິນຍອມເຫັນດີ. ການປະຕິບັດມາດຕະການຄວາມປອດໄພທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງບຸກຄົນແລະປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນການພັດທະນາແລະການນໍາໃຊ້ລະບົບ NLP.

14. ບົດສະຫຼຸບກ່ຽວກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ ແລະ ຜົນກະທົບຕໍ່ສັງຄົມ

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ຢູ່ໃນສັງຄົມ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາກ້າວໄປສູ່ຍຸກດິຈິຕອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, NLP ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ເພື່ອປັບປຸງການສື່ສານລະຫວ່າງມະນຸດແລະເຄື່ອງຈັກ.

NLP ໄດ້ເປີດໃຊ້ການພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະເຄື່ອງມືທີ່ປັບປຸງປະສິດທິພາບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງໃນວຽກງານເຊັ່ນ: ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສະກັດຂໍ້ມູນແລະການສ້າງເນື້ອຫາ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາພົວພັນກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຊອກຫາຂໍ້ມູນ, ຕິດຕໍ່ສື່ສານແລະການຕັດສິນໃຈ.

ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຄືບຫນ້າ, PLN ຍັງສະເຫນີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງ. ພາສາແລະວັດທະນະທໍາແມ່ນປັດໃຈທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິຜົນຂອງ NLP algorithms. ນອກຈາກນັ້ນ, ມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ NLP, ເຊັ່ນ: ຄວາມລໍາອຽງຂອງຂໍ້ມູນແລະການລວບລວມຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ. ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂເພື່ອຮັບປະກັນການນໍາໃຊ້ PLN ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະຈັນຍາບັນເພື່ອຜົນປະໂຫຍດຂອງສັງຄົມ.

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນລະບຽບວິໄນທີ່ຕັ້ງຢູ່ຈຸດຕັດກັນຂອງພາສາສາດແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອພັດທະນາລະບົບຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈແລະສ້າງພາສາຂອງມະນຸດໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ໂດຍຜ່ານເຕັກນິກແລະສູດການຄິດໄລ່, ພວກເຮົາຊອກຫາການວິເຄາະແລະສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກບົດເລື່ອງທີ່ຂຽນຫຼືເວົ້າ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ການສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະລະບົບອັດສະລິຍະທີ່ສ້າງຄວາມສະດວກໃນການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງມະນຸດແລະເຄື່ອງຈັກ.

ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ຄົ້ນຫາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ຈາກລະດັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການວິເຄາະພາສາເພື່ອການນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ການຜະລິດສະຫຼຸບ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແລະການຕອບແບບສອບຖາມອັດຕະໂນມັດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ກວມເອົາເຕັກນິກຕົ້ນຕໍທີ່ໃຊ້, ເຊັ່ນ: ການຕິດແທໍກ grammatical, ການວິເຄາະ syntactic, ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງ lexical ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາ.

ໃນຂະນະທີ່ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດມີຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນຊຸມປີທີ່ຜ່ານມາ, ສິ່ງທ້າທາຍແລະຂໍ້ຈໍາກັດຍັງຄົງຢູ່. ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບຄວາມຫມາຍ, ການແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະການປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງທາງພາສາແລະສະພາບການແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າສືບຕໍ່ເຮັດວຽກເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງລະບົບເຫຼົ່ານີ້.

ໃນສັ້ນ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດຢືນເປັນພື້ນທີ່ທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນຂອງການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາທີ່ສັນຍາວ່າຈະປະຕິວັດວິທີທີ່ພວກເຮົາຕິດຕໍ່ສື່ສານກັບເຄື່ອງຈັກ. ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈແລະສ້າງພາສາຂອງມະນຸດ, ມັນປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການເສີມຂະຫຍາຍການພົວພັນລະຫວ່າງມະນຸດແລະເຕັກໂນໂລຢີ, ເປີດໂອກາດທີ່ກວ້າງຂວາງໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຊ່ວຍເຫຼືອ virtual, ການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະອື່ນໆ. ໃນຂະນະທີ່ເຕັກນິກການປັບປຸງແລະສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆໄດ້ຖືກເອົາຊະນະ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນແນ່ໃຈວ່າຈະສືບຕໍ່ເຕີບໂຕແລະຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາພົວພັນກັບໂລກດິຈິຕອນ.