บทช่วยสอน NPM ของ Node.js: วิธีสร้าง ขยาย และเผยแพร่โมดูล
เจมส์ ฮาร์ทแมน
⚡ สรุปอย่างชาญฉลาด
การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และจัดการกับภาษาของมนุษย์ เช่น ภาษาอังกฤษหรือภาษาฮินดี ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับงานต่างๆ เช่น การแปล การสรุปความ การระบุชื่อเฉพาะ การจดจำเสียงพูด และการวิเคราะห์ความรู้สึก
การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาของ ปัญญาประดิษฐ์ นั่นคือเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และจัดการภาษาของมนุษย์ เช่น ภาษาอังกฤษหรือภาษาฮินดี เพื่อวิเคราะห์และดึงความหมายออกมา NLP ช่วยให้นักพัฒนาจัดระเบียบและโครงสร้างความรู้เพื่อทำงานต่างๆ เช่น การแปล การสรุป การระบุชื่อเอนทิตี การวิเคราะห์ความสัมพันธ์tracการแบ่งกลุ่มคำ การรู้จำเสียงพูด และการแบ่งกลุ่มตามหัวข้อ
ประวัติ NLP
ต่อไปนี้คือเหตุการณ์สำคัญในประวัติศาสตร์ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:
- 1950: NLP เริ่มต้นขึ้นเมื่ออลัน ทัวริงตีพิมพ์บทความชื่อ “เครื่องจักรคำนวณและสติปัญญา”
- 1950: ในระยะแรกมีการพยายามสร้างระบบแปลภาษาอัตโนมัติระหว่างภาษารัสเซียและภาษาอังกฤษ
- 1960: งานของชอมสกีและคนอื่นๆ เกี่ยวกับทฤษฎีภาษาเชิงรูปธรรมและไวยากรณ์เชิงกำเนิดได้พัฒนาวงการนี้ให้ก้าวหน้าไปอีกขั้น
- 1990: แบบจำลองเชิงความน่าจะเป็นและแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้กลายเป็นมาตรฐานไปแล้ว
- 2000: ข้อมูลทั้งที่เป็นคำพูดและข้อความจำนวนมหาศาลได้ถูกนำมาเผยแพร่
NLP ทำงานอย่างไร?
ก่อนที่เราจะเรียนรู้วิธีการทำงานของ NLP เรามาทำความเข้าใจกันก่อนว่ามนุษย์ใช้ภาษาอย่างไร ในแต่ละวัน เราพูดคำพูดนับพันคำที่ผู้อื่นตีความเพื่อทำสิ่งต่างๆ มากมาย เราคิดว่าเป็นการสื่อสารที่เรียบง่าย แต่คำพูดมีความหมายลึกซึ้งกว่านั้นมาก มีบริบทบางอย่างเสมอที่เราได้รับจากสิ่งที่เราพูดและวิธีที่เราพูด NLP ในปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การปรับระดับเสียง แต่จะดึงเอาแบบแผนตามบริบทมาใช้แทน
ตัวอย่าง:
Man is to woman as king is to __________? Meaning(king) - meaning(man) + meaning(woman) = ? The answer is: queen
ในที่นี้ เราสามารถเชื่อมโยงความสัมพันธ์ได้ง่ายๆ เพราะผู้ชายคือเพศชาย และผู้หญิงคือเพศหญิง ในทำนองเดียวกัน กษัตริย์คือเพศชาย และราชินีคือเพศหญิง
ตัวอย่าง:
Is king to kings as queen is to _______? The answer is: queens
ในที่นี้ เราเห็นคำสองคำ คือ king และ kings โดยคำหนึ่งเป็นเอกพจน์และอีกคำหนึ่งเป็นพหูพจน์ ดังนั้น เมื่อคำว่า queen ปรากฏขึ้น ก็จะสัมพันธ์กับ queens โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นคู่เอกพจน์-พหูพจน์เช่นกัน
คำถามสำคัญที่สุดคือ: เรารู้ได้อย่างไรว่าคำต่างๆ หมายความว่าอย่างไร? คำตอบคือ เราเรียนรู้สิ่งนี้ผ่านประสบการณ์ คำถามต่อไปคือ คอมพิวเตอร์จะรู้สิ่งเดียวกันได้อย่างไร? เราจำเป็นต้องป้อนข้อมูลให้เพียงพอเพื่อให้เครื่องจักรเรียนรู้ผ่านประสบการณ์ เราสามารถป้อนรายละเอียดต่างๆ เช่น:
- สมเด็จพระนางเจ้าฯ พระบรมราชินีนาถ.
- พระราชดำรัสของสมเด็จพระราชินีนาถระหว่างการเสด็จเยือนอย่างเป็นทางการ
- มงกุฎของสมเด็จพระราชินีนาถเอลิซาเบธ
- พระบรมราชินีนาถ
- พระราชินีทรงใจกว้าง
จากตัวอย่างข้างต้น เครื่องจักรเข้าใจความหมายของคำว่า "ราชินี" จากนั้นเครื่องจักรจะสร้างเวกเตอร์คำ โดยเวกเตอร์คำจะถูกสร้างขึ้นโดยใช้คำรอบข้าง
เครื่องจักรสร้างเวกเตอร์เหล่านี้ขึ้นมาโดยการเรียนรู้จากชุดข้อมูลหลายชุด โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง เช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก และสร้างเวกเตอร์ของแต่ละคำจากคำรอบข้าง สูตรคือ:
vector(king) - vector(man) + vector(woman) = vector(?)
ซึ่งก็คือการดำเนินการทางพีชคณิตอย่างง่ายกับเวกเตอร์คำ ซึ่งเครื่องจะตอบว่า "ควีน"
ส่วนประกอบของเอ็นแอลพี
องค์ประกอบหลัก 5 ประการของการประมวลผลภาษาธรรมชาติในปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่:
- การวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยาและคำศัพท์
- การวิเคราะห์วากยสัมพันธ์
- การวิเคราะห์ความหมาย
- บูรณาการวาทกรรม
- การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ
ส่วนประกอบของเอ็นแอลพี
การวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยาและคำศัพท์
การวิเคราะห์คำศัพท์ครอบคลุมคำศัพท์ที่รวมถึงคำและสำนวนต่างๆ โดยจะวิเคราะห์ ระบุ และอธิบายโครงสร้างของคำ รวมถึงการแบ่งข้อความออกเป็นย่อหน้า ประโยค และคำ มีการวิเคราะห์คำแต่ละคำแยกเป็นส่วนประกอบ และแยกสัญลักษณ์ที่ไม่ใช่คำ เช่น เครื่องหมายวรรคตอน ออกจากคำเหล่านั้น
การวิเคราะห์วากยสัมพันธ์
โดยทั่วไปแล้ว คำถือเป็นหน่วยที่เล็กที่สุดของไวยากรณ์ ไวยากรณ์หมายถึงหลักการและกฎเกณฑ์ที่ควบคุมโครงสร้างประโยคของแต่ละภาษา ไวยากรณ์ให้ความสำคัญกับการเรียงลำดับคำอย่างถูกต้อง ซึ่งส่งผลต่อความหมายของคำ ไวยากรณ์เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์คำในประโยคโดยการติดตามโครงสร้างทางไวยากรณ์และแปลงคำเหล่านั้นให้เป็นโครงสร้างที่แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างคำเหล่านั้น
การวิเคราะห์ความหมาย
การวิเคราะห์ความหมายคือโครงสร้างที่สร้างขึ้นโดยตัววิเคราะห์ไวยากรณ์ซึ่งกำหนดความหมาย ส่วนประกอบนี้จะแปลงลำดับคำเชิงเส้นเป็นโครงสร้างและแสดงให้เห็นว่าคำเหล่านั้นมีความสัมพันธ์กันอย่างไร การวิเคราะห์ความหมายมุ่งเน้นเฉพาะความหมายตามตัวอักษรของคำ วลี และประโยคเท่านั้นtracโดยพิจารณาความหมายจากพจนานุกรมจากบริบทที่กำหนด ตัวอย่างเช่น “แนวคิดสีเขียวไร้สี” จะถูกปฏิเสธโดยการวิเคราะห์ความหมาย เพราะคำอธิบายนั้นไม่สมเหตุสมผล
บูรณาการวาทกรรม
การบูรณาการบทสนทนาหมายถึงความเข้าใจในบริบท ความหมายของประโยคใดประโยคหนึ่งขึ้นอยู่กับประโยครอบข้าง และยังส่งผลต่อความหมายของประโยคถัดไปอีกด้วย ตัวอย่างเช่น คำว่า “that” ในประโยค “He wanted that” ขึ้นอยู่กับบริบทบทสนทนาก่อนหน้า
การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ
การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติเกี่ยวข้องกับเนื้อหาการสื่อสารและสังคมโดยรวมและผลกระทบต่อการตีความ หมายถึงการดึงเอาความหมายของการใช้ภาษาในสถานการณ์ต่างๆ ออกมา ในการวิเคราะห์นี้ จุดสนใจหลักอยู่ที่สิ่งที่พูดออกมาและตีความใหม่ให้ตรงกับสิ่งที่ต้องการจะสื่อ ตัวอย่างเช่น “ปิดหน้าต่างหน่อยได้ไหม?” ควรตีความว่าเป็นคำขอ ไม่ใช่คำสั่ง การวิเคราะห์เชิงปฏิบัติช่วยให้ผู้ใช้ค้นพบความหมายที่ตั้งใจไว้โดยการใช้ชุดกฎที่บ่งบอกถึงบทสนทนาแบบร่วมมือกัน
NLP และระบบการเขียน
รูปแบบการเขียนของภาษาเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ใช้ในการกำหนดแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลข้อความเบื้องต้น ระบบการเขียนอาจเป็นดังนี้:
- โลโกกราฟิก: สัญลักษณ์จำนวนมากใช้แทนคำต่างๆ เช่น ภาษาญี่ปุ่นและภาษาจีนกลาง
- ระบบพยางค์: สัญลักษณ์แต่ละตัวแทนพยางค์
- เรียงตามตัวอักษร: สัญลักษณ์แต่ละตัวแทนเสียงต่างๆ
ระบบการเขียนส่วนใหญ่ใช้ระบบพยางค์หรือระบบตัวอักษร แม้แต่ภาษาอังกฤษ ซึ่งมีระบบการเขียนที่ค่อนข้างง่ายโดยใช้ตัวอักษรโรมัน ก็ยังใช้สัญลักษณ์ภาพ ซึ่งรวมถึงตัวเลขอาหรับ สัญลักษณ์สกุลเงิน ($, £) และสัญลักษณ์พิเศษอื่นๆ ซึ่งก่อให้เกิดความท้าทายดังต่อไปนี้:
- Extracการตีความความหมาย (อรรถศาสตร์) จากข้อความนั้นเป็นเรื่องท้าทาย
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขึ้นอยู่กับคุณภาพของชุดข้อมูล หากขอบเขตของข้อมูลกว้างขวางมาก การทำความเข้าใจบริบทก็จะทำได้ยาก
- มีความขึ้นอยู่กับชุดอักขระและภาษา
วิธีนำ NLP ไปใช้
ต่อไปนี้คือวิธีที่นิยมใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:
การเรียนรู้ของเครื่อง: กระบวนการเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยแบบจำลองจะมุ่งเน้นไปที่กรณีที่พบบ่อยที่สุดโดยอัตโนมัติ เมื่อเราเขียนกฎด้วยมือ มักจะไม่ถูกต้องเนื่องจากข้อผิดพลาดของมนุษย์
อนุมานทางสถิติ: NLP สามารถใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการอนุมานทางสถิติได้ ซึ่งช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่งได้แม้ว่าจะมีคำหรือโครงสร้างที่ไม่คุ้นเคยอยู่ด้วยก็ตาม
ตัวอย่าง NLP
ปัจจุบัน เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลาย ต่อไปนี้คือเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้กันทั่วไป:
การดึงข้อมูลและการค้นหาบนเว็บ: GoogleYahoo, Bing และอื่นๆ เครื่องมือค้นหา เทคโนโลยีการแปลภาษาอัตโนมัติของพวกเขานั้นอิงตามโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งช่วยให้อัลกอริธึมสามารถอ่านข้อความบนหน้าเว็บ ตีความหมาย และแปลเป็นภาษาอื่นได้
การแก้ไขไวยากรณ์: เทคนิค NLP ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในซอฟต์แวร์ประมวลผลคำ เช่น MS Word สำหรับการตรวจสอบการสะกดคำและไวยากรณ์
การตอบคำถาม: ผู้ใช้พิมพ์คำหลักเพื่อถามคำถามด้วยภาษาธรรมชาติ
การสรุปข้อความ: นี่คือกระบวนการสรุปข้อมูลสำคัญจากแหล่งข้อมูลเพื่อสร้างเวอร์ชันที่สั้นลง
การแปลด้วยเครื่อง: นี่คือการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการแปลข้อความหรือคำพูดจากภาษาธรรมชาติหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง
การวิเคราะห์ความรู้สึก: NLP ช่วยให้บริษัทต่างๆ วิเคราะห์รีวิวสินค้าจำนวนมาก และช่วยให้ลูกค้าสามารถแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับสินค้าชิ้นใดชิ้นหนึ่งได้
อนาคตของ NLP
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติที่มนุษย์อ่านได้นั้นเป็นปัญหาใหญ่ที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ มันแทบจะเหมือนกับการแก้ปัญหาหลักของปัญญาประดิษฐ์และทำให้คอมพิวเตอร์ฉลาดเท่ามนุษย์เลยทีเดียว
- ด้วยความช่วยเหลือของ NLP เครื่องจักรในอนาคตจะสามารถเรียนรู้จากข้อมูลออนไลน์และนำไปประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงได้ แม้ว่าในด้านนี้ยังคงต้องมีการพัฒนาอีกมากก็ตาม
- เนเชอรัล Language Toolชุดอุปกรณ์ หรือ NLTK ยังคงมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ
- เมื่อรวมกับการสร้างภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์จะสามารถรับและให้ข้อมูลหรือข้อมูลที่เป็นประโยชน์และมีทรัพยากรมากขึ้น
ภาษาธรรมชาติกับภาษาคอมพิวเตอร์
ต่อไปนี้คือความแตกต่างหลักระหว่างภาษาธรรมชาติและภาษาคอมพิวเตอร์:
| พารามิเตอร์ | ภาษาธรรมชาติ | ภาษาคอมพิวเตอร์ |
|---|---|---|
| ความคลุมเครือ | พวกมันมีความคลุมเครือในธรรมชาติ | ได้รับการออกแบบมาให้มีความชัดเจนและไม่คลุมเครือ |
| ความฟุ่มเฟือย | ภาษาธรรมชาติมีการใช้ความซ้ำซ้อนอย่างมาก | ภาษาทางการมีความซ้ำซ้อนน้อยกว่า |
| ความเป็นมา | ภาษาธรรมชาติประกอบด้วยสำนวนและคำอุปมา | ภาษาทางการหมายความตรงตามตัวอักษร |
ข้อดีของเอ็นแอลพี
- ผู้ใช้สามารถถามคำถามเกี่ยวกับเรื่องใดก็ได้และรับการตอบกลับโดยตรงภายในไม่กี่วินาที
- ระบบ NLP ให้คำตอบสำหรับคำถามต่างๆ ด้วยภาษาธรรมชาติ
- ระบบ NLP ให้คำตอบที่แม่นยำ โดยไม่มีข้อมูลที่ไม่จำเป็นหรือไม่พึงประสงค์
- ความแม่นยำของคำตอบจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่ให้ไว้ในคำถาม
- NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์สื่อสารกับมนุษย์ในภาษาของตนเอง และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษา
- โปรแกรมนี้ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางภาษาได้มากกว่ามนุษย์ โดยไม่เหนื่อยล้า และด้วยวิธีการที่เป็นกลางและสม่ำเสมอ
- มันช่วยจัดโครงสร้างแหล่งข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบอย่างมาก
ข้อเสียของเอ็นแอลพี
- ภาษาการสอบถามที่ซับซ้อน: ระบบอาจไม่สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องได้หากคำถามนั้นเขียนไม่ชัดเจนหรือคลุมเครือ
- ระบบนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้งานเฉพาะอย่างเท่านั้น ไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับขอบเขตและปัญหาใหม่ๆ ได้เนื่องจากฟังก์ชันการทำงานที่จำกัด
- ระบบ NLP อาจขาดส่วนติดต่อผู้ใช้ที่มีคุณสมบัติที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับระบบได้มากขึ้น
