การทำความเข้าใจภาษา (Language Understanding) เป็นกระบวนการในสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจความหมายและโครงสร้างของข้อความในภาษามนุษย์ได้ ไม่ว่าจะเป็นการทำความเข้าใจคำศัพท์ ประโยค หรือข้อความที่ซับซ้อนในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อให้สามารถสื่อสาร ตีความ และตอบสนองต่อข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

องค์ประกอบสำคัญของการทำความเข้าใจภาษา

การทำความเข้าใจภาษาประกอบด้วยการทำงานหลายขั้นตอน ดังนี้:

1. การแยกโครงสร้างประโยค (Syntactic Analysis):

   • เป็นการวิเคราะห์โครงสร้างทางไวยากรณ์ของข้อความเพื่อดูว่าคำหรือวลีต่าง ๆ ในประโยคสัมพันธ์กันอย่างไร

   • ตัวอย่างเช่น การระบุประเภทของคำ (Parts of Speech Tagging) เช่น คำนาม (Noun), กริยา (Verb), คำคุณศัพท์ (Adjective)

   • การสร้างโครงสร้างต้นไม้ไวยากรณ์ (Syntax Tree) เพื่อตรวจสอบโครงสร้างและรูปแบบของประโยค

2. การวิเคราะห์ความหมาย (Semantic Analysis):

   • เป็นการทำความเข้าใจความหมายเชิงลึกของคำและประโยค รวมถึงการระบุความสัมพันธ์ระหว่างคำ เช่น การหาความหมายของคำว่า "Bank" ว่าเป็น "ธนาคาร" หรือ "ริมฝั่ง" ตามบริบท

   • ใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น Named Entity Recognition (NER) เพื่อระบุชื่อคน สถานที่ องค์กร หรือเวลาจากข้อความ

3. การวิเคราะห์บริบท (Contextual Analysis):

   • การพิจารณาความหมายของคำหรือข้อความตามบริบท ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ทั้งข้อความก่อนหน้าและข้อความตามหลัง

   • การใช้โมเดลภาษาที่มีบริบท เช่น BERT หรือ Transformer Model ที่สามารถเข้าใจความหมายเชิงลึกจากบริบทของข้อความในหลาย ๆ มิติ

4. การทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ (Intent Recognition):

   • การทำความเข้าใจว่าผู้พูดหรือผู้เขียนต้องการสื่ออะไร เช่น การระบุวัตถุประสงค์ของคำพูดว่าต้องการสอบถามข้อมูล ต้องการแนะนำ หรือต้องการแสดงความเห็น

   • มักใช้ในระบบ Chatbot หรือ Voice Assistant เพื่อทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้และตอบสนองได้อย่างถูกต้อง

5. การแก้ปัญหาการอ้างอิง (Coreference Resolution):

   • การทำความเข้าใจว่าคำหรือวลีที่อ้างถึง (เช่น "เขา", "เธอ", "มัน") หมายถึงใครหรืออะไรในข้อความ

   • ตัวอย่างเช่น ในประโยค "สุภาพสตรีซื้อกระเป๋าใหม่ เธอชอบมันมาก" คำว่า "เธอ" หมายถึง "สุภาพสตรี" และคำว่า "มัน" หมายถึง "กระเป๋า"

6. การทำความเข้าใจความหมายโดยนัย (Pragmatic Analysis):

   • การวิเคราะห์ความหมายแฝงหรือความหมายโดยนัยในข้อความ ซึ่งขึ้นอยู่กับบริบทและความรู้เบื้องหลัง

   • เช่น ประโยคว่า “ที่นี่หนาวมาก” อาจไม่ได้หมายถึงการบอกอุณหภูมิ แต่เป็นการบอกใบ้ว่าต้องการให้ปิดหน้าต่าง

ตัวอย่างการทำความเข้าใจภาษา

สมมุติว่าเรามีประโยคว่า:

“แมวตัวนั้นไล่จับหนู และมันก็หนีเข้าไปในรู”

• การวิเคราะห์ไวยากรณ์ (Syntax Analysis): แบ่งคำว่า “แมว” เป็นคำนาม, “ไล่จับ” เป็นกริยา, “หนู” เป็นกรรม, และวลีต่าง ๆ ว่าอยู่ในความสัมพันธ์แบบใด

• การวิเคราะห์ความหมาย (Semantic Analysis): ทำความเข้าใจว่า “แมว” หมายถึงสัตว์ชนิดหนึ่ง และ “หนู” เป็นสัตว์ที่แมวมักไล่ล่า

• การแก้ปัญหาการอ้างอิง (Coreference Resolution): คำว่า “มัน” ในประโยคที่สอง หมายถึง “หนู” ซึ่งเป็นการแก้ปัญหาการอ้างอิงในข้อความ

วิธีการและเทคนิคที่ใช้ใน Language Understanding

1. Rule-based Approach (การใช้กฎ):

   • ใช้กฎเกณฑ์ที่กำหนดขึ้นมาเพื่อแยกแยะโครงสร้างและความหมายของประโยค

   • เช่น การเขียนกฎไวยากรณ์แบบ Context-Free Grammar (CFG)

2. Machine Learning Approaches:

   • การใช้โมเดลทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจภาษา เช่น โมเดลการจำแนก (Classification Model) เพื่อทำ Named Entity Recognition (NER)

   • การใช้ Deep Learning และ Neural Networks เช่น RNN, LSTM และ Transformer ในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์และบริบทของข้อความ

3. Pre-trained Language Models:

   • ใช้โมเดลภาษาที่ถูกฝึกมาก่อนแล้ว เช่น BERT, GPT, RoBERTa ซึ่งมีความสามารถในการทำความเข้าใจบริบทและความหมายเชิงลึก

   • โมเดลเหล่านี้จะช่วยให้การวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความทำได้อย่างแม่นยำมากขึ้น โดยเฉพาะในประโยคที่ซับซ้อน

สรุป

การทำความเข้าใจภาษา (Language Understanding) เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและต้องใช้การวิเคราะห์หลายระดับ ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานไปจนถึงความหมายเชิงลึก ทั้งนี้ ความเข้าใจภาษาที่ดีจะช่วยให้ระบบ AI สามารถสื่อสารและโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การสร้างภาษา (Language Generation) หรือการสร้างข้อความในภาษาธรรมชาติ (Natural Language Generation: NLG) เป็นกระบวนการหนึ่งในสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างข้อความหรือประโยคในภาษามนุษย์ได้อย่างถูกต้องและสอดคล้องกับความหมายตามบริบท โดยกระบวนการนี้จะเริ่มจากข้อมูลดิบที่ไม่ใช่ข้อความ (เช่น ข้อมูลตัวเลข ตาราง หรือข้อมูลเชิงโครงสร้าง) และสร้างเป็นข้อความที่มนุษย์สามารถอ่านและเข้าใจได้ง่าย

ขั้นตอนการทำงานของการสร้างภาษา (Language Generation)

กระบวนการ NLG สามารถแบ่งออกเป็นหลายขั้นตอนหลักดังนี้:

1. การกำหนดข้อมูลนำเข้า (Content Determination):

   • เลือกข้อมูลที่สำคัญและจำเป็นต้องแสดงจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่

   • ตัวอย่างเช่น ในการสร้างรายงานประจำวัน ระบบจะต้องเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ยอดขายประจำวัน ยอดสินค้าคงคลัง หรือแนวโน้มการขาย

2. การจัดโครงสร้างข้อมูล (Document Planning):

   • จัดโครงสร้างข้อมูลที่เลือกมาให้อยู่ในลำดับที่เหมาะสม เช่น การกำหนดหัวข้อ วรรคตอน และลำดับของข้อมูลที่ต้องการแสดง

   • การกำหนดว่าเนื้อหาใดควรกล่าวถึงก่อนและเนื้อหาใดควรตามมา เช่น การเรียงลำดับจากข้อมูลที่สำคัญที่สุดไปยังข้อมูลรอง

3. การกำหนดประโยค (Sentence Planning):

   • กำหนดโครงสร้างของประโยค เช่น การเลือกคำเชื่อม (Connective Words) หรือการจัดเรียงคำในประโยคให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติ

   • การใช้คำที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ รวมถึงการหลีกเลี่ยงคำซ้ำหรือการใช้คำฟุ่มเฟือย

4. การสร้างประโยค (Surface Realization):

   • แปลงโครงสร้างข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของประโยคภาษามนุษย์ เช่น การสร้างประโยคที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และความหมาย

   • ตัวอย่างเช่น การแปลงจากโครงสร้างข้อมูลเชิงตัวเลขว่า “ยอดขายวันนี้เพิ่มขึ้น 15%” เป็นประโยคว่า “วันนี้ยอดขายของเราสูงขึ้นถึง 15% เมื่อเทียบกับวันก่อน”

5. การตรวจสอบความถูกต้องและความสอดคล้อง (Post-processing and Refinement):

   • ตรวจสอบและปรับปรุงข้อความให้เหมาะสม รวมถึงการหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อน หรือแก้ไขคำผิดเพื่อให้ประโยคดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น

   • การแก้ไขโครงสร้างประโยคให้ลื่นไหลและเข้าใจง่าย เช่น การใช้คำเชื่อมที่เหมาะสมในแต่ละบริบท

รูปแบบการสร้างภาษาที่ใช้บ่อย

1. Template-based Generation (การสร้างโดยใช้แม่แบบ):

   • ใช้รูปแบบประโยคที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (Templates) และแทนที่ค่าตัวแปรด้วยข้อมูลจริง เช่น

   • ตัวอย่างเช่น ในรายงานสภาพอากาศ “วันนี้อุณหภูมิอยู่ที่ {temperature} องศาเซลเซียส และมีฝนตกในช่วง {time}” โดยระบบจะแทนค่าอุณหภูมิและเวลาจากข้อมูลจริง

2. Rule-based Generation (การสร้างโดยใช้กฎ):

   • ใช้กฎทางไวยากรณ์หรือกฎเชิงตรรกะที่กำหนดไว้เพื่อสร้างประโยคตามรูปแบบที่ต้องการ

   • เหมาะกับการสร้างประโยคที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น การเขียนสรุปบทความหรือการสร้างเนื้อหาที่มีการเปลี่ยนแปลงตามเงื่อนไขต่าง ๆ

3. Statistical Models (การใช้โมเดลทางสถิติ):

   • ใช้การสร้างประโยคโดยการคำนวณความน่าจะเป็นของคำต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้นในบริบทนั้น ๆ (เช่น การใช้ n-gram หรือ Hidden Markov Models)

   • ตัวอย่างเช่น การคำนวณความน่าจะเป็นของการเกิดประโยค "วันนี้อากาศร้อน" เมื่อให้คำว่า "วันนี้" เป็นคำนำหน้า

4. Neural Network-based Generation (การสร้างด้วยโครงข่ายประสาทเทียม):

   • ใช้โมเดลประสาทเทียม (Neural Networks) โดยเฉพาะโมเดลที่ใช้กันบ่อยคือ Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), และ Transformer

   • การใช้โมเดลภาษาที่ผ่านการฝึกมาก่อนแล้ว เช่น GPT, BERT, และ T5 ซึ่งสามารถสร้างข้อความที่ซับซ้อนและเป็นธรรมชาติมากขึ้น

การประยุกต์ใช้งานของการสร้างภาษา

การสร้างภาษามีการใช้งานในหลากหลายบริบทดังนี้:

1. การสร้างบทความหรือรายงานอัตโนมัติ (Automated Report Generation):

   • ใช้ในการสร้างรายงานทางธุรกิจ รายงานทางการเงิน หรือบทวิเคราะห์ต่าง ๆ

   • ตัวอย่างเช่น การสร้างรายงานผลประกอบการของบริษัทจากข้อมูลเชิงตัวเลขและกราฟ

2. การตอบคำถามอัตโนมัติ (Question Answering):

   • การสร้างคำตอบที่เหมาะสมตามคำถามที่ผู้ใช้ถาม เช่น การถามคำถามในระบบ FAQ หรือ Chatbot

   • เช่น เมื่อถามว่า “สภาพอากาศในกรุงเทพวันนี้เป็นอย่างไร” ระบบจะตอบว่า “วันนี้กรุงเทพมีฝนตกหนักและอุณหภูมิอยู่ที่ 30 องศาเซลเซียส”

3. การสร้างข้อความใน Chatbot (Chatbot Response Generation):

   • การสร้างบทสนทนาที่สมจริงในการตอบโต้กับผู้ใช้ โดยพยายามสร้างประโยคให้มีลำดับเนื้อหาที่เหมาะสมและดูเป็นธรรมชาติ

   • การใช้โมเดลอย่าง GPT-3 หรือ GPT-4 ในการสร้างบทสนทนาที่ดูคล้ายมนุษย์มากยิ่งขึ้น

4. การสร้างเนื้อหาโฆษณา (Content Creation and Advertisement):

   • การสร้างเนื้อหาสำหรับโฆษณา บทความ หรือคำอธิบายสินค้าในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ เช่น การเขียนคำโปรยหรือรายละเอียดสินค้าที่น่าสนใจ

5. การสรุปเนื้อหา (Text Summarization):

   • การสรุปเนื้อหาจากข้อความยาว ๆ ให้อยู่ในรูปแบบสั้น ๆ แต่ยังคงความหมายสำคัญไว้ เช่น การสรุปบทความข่าว บทวิจารณ์ หรือเอกสารวิชาการ

6. การแปลภาษา (Machine Translation):

   • การแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง โดยยังคงความหมายและบริบทไว้ เช่น การแปลภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ

   • ตัวอย่างโมเดลที่ใช้ในการแปลภาษา เช่น Google Translate หรือโมเดล Transformer ที่พัฒนาสำหรับการแปลภาษาโดยเฉพาะ

ความท้าทายของการสร้างภาษา

• ความสอดคล้องของบริบท (Context Consistency): การสร้างประโยคที่มีความสอดคล้องในบริบทระยะยาว

• ความหลากหลายของรูปแบบการเขียน (Stylistic Diversity): การสร้างข้อความให้มีรูปแบบที่หลากหลายและไม่ซ้ำซาก

• ความหมายเชิงลึก (Deep Semantics): การสร้างข้อความที่สามารถสะท้อนความหมายเชิงลึก เช่น อารมณ์ ความรู้สึก หรือการประชดประชันได้

การสร้างภาษาที่ดีนั้นต้องสามารถสื่อสารได้ชัดเจน เป็นธรรมชาติ และสามารถนำข้อมูลที่ซับซ้อนมาสร้างเป็นข้อความที่เข้าใจง่ายเพื่อตอบโจทย์การใช้งานในบริบทต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การเตรียมข้อมูล (Preprocessing) เป็นขั้นตอนแรกและสำคัญในกระบวนการทำงานของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) เพื่อทำให้ข้อมูลในรูปแบบข้อความ (Text Data) สามารถนำไปวิเคราะห์หรือใช้งานในโมเดลการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเตรียมข้อมูลจะช่วยจัดการข้อมูลดิบ (Raw Data) ที่มักมีความไม่สะอาดหรือมีความซับซ้อนสูง ให้กลายเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน สามารถนำไปใช้งานต่อได้

วัตถุประสงค์ของการเตรียมข้อมูล

• การทำให้ข้อมูลมีรูปแบบที่เหมาะสมกับการวิเคราะห์และการทำงานของโมเดล

• การลดความซับซ้อนและปัญหาต่าง ๆ ในข้อความ เช่น คำซ้ำ ข้อมูลไม่จำเป็น หรือคำสะกดผิด

• การทำความสะอาดและปรับปรุงข้อมูลเพื่อให้ได้คุณภาพสูงสุดในการเรียนรู้ของโมเดล

กระบวนการและเทคนิคในขั้นตอนการเตรียมข้อมูล

การเตรียมข้อมูลใน NLP ประกอบด้วยหลายขั้นตอน ดังนี้:

1. การทำความสะอาดข้อความ (Text Cleaning):

   • เป็นขั้นตอนพื้นฐานในการจัดการข้อความให้มีรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ โดยการลบหรือปรับแก้ข้อมูลที่ไม่จำเป็น เช่น

     • ลบช่องว่างที่เกินมา

     • ลบเครื่องหมายวรรคตอน (Punctuation) เช่น จุด คอมมา หรือเครื่องหมายคำถาม

     • ลบสัญลักษณ์พิเศษ (@, #, $, %, ฯลฯ)

     • ลบอิโมจิ (Emoji) หรือสัญลักษณ์ที่ไม่ใช่ตัวอักษร

   • ตัวอย่าง: ประโยคว่า “Hello!!! How are you? 😊 #happy” จะถูกเปลี่ยนเป็น “Hello How are you happy”

2. การแปลงข้อความให้เป็นตัวพิมพ์เล็ก (Lowercasing):

   • การแปลงตัวอักษรทุกตัวในข้อความให้เป็นตัวพิมพ์เล็กทั้งหมด เพื่อให้การวิเคราะห์ทำได้ง่ายขึ้นและไม่เกิดความสับสนระหว่างคำที่ใช้ตัวพิมพ์ใหญ่และตัวพิมพ์เล็ก

   • ตัวอย่าง: “Today Is A Beautiful Day” แปลงเป็น “today is a beautiful day”

3. การตัดคำและการแยกคำ (Tokenization):

   • เป็นการแยกประโยคหรือข้อความออกเป็นคำย่อย ๆ หรือ “Token” ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลที่เล็กที่สุดที่สามารถนำไปประมวลผลได้ เช่น การแยกคำในภาษาไทยหรือการแยกคำในประโยคภาษาอังกฤษ

   • ตัวอย่าง: “แมวตัวนั้นกำลังนอนอยู่บนหลังคา” จะแยกออกเป็น [“แมว”, “ตัว”, “นั้น”, “กำลัง”, “นอน”, “อยู่”, “บน”, “หลังคา”]

4. การลบคำที่ไม่สำคัญ (Stop Words Removal):

   • การลบคำที่พบได้บ่อยแต่มีความหมายเชิงข้อมูลต่ำ เช่น คำเชื่อม (and, or, but), คำสรรพนาม (he, she, it) หรือคำอื่น ๆ ที่ไม่ส่งผลต่อความหมายหลัก

   • ตัวอย่างเช่น การลบคำว่า “และ”, “ว่า”, “ซึ่ง” ในภาษาไทย หรือ “the”, “is”, “at” ในภาษาอังกฤษ

   • การลบ Stop Words จะช่วยลดความซ้ำซ้อนและทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเน้นที่คำสำคัญมากขึ้น

5. การลดรูปคำ (Stemming):

   • เป็นการลดรูปของคำให้เหลือเพียงรูปแบบพื้นฐานของคำนั้น ๆ โดยไม่สนใจรูปการผันต่าง ๆ เช่น การเปลี่ยนคำในรูป Past Tense หรือ Plural Form กลับไปเป็นรูปแบบพื้นฐาน

   • ตัวอย่าง: คำว่า “running”, “runs” จะถูกลดรูปเป็น “run”

   • วิธีนี้ใช้ในการลดความซ้ำซ้อนของคำและทำให้การวิเคราะห์คำมีความแม่นยำมากขึ้น

6. การทำ Lemmatization (การแยกรากคำ):

   • เป็นการแยกคำให้กลับไปเป็นรากศัพท์ (Root Word) โดยพิจารณาจากโครงสร้างไวยากรณ์และความหมายของคำด้วย

   • ตัวอย่าง: คำว่า “better” จะถูกแปลงเป็น “good” หรือคำว่า “children” จะถูกแปลงเป็น “child”

   • การทำ Lemmatization จะให้ความแม่นยำสูงกว่า Stemming เนื่องจากคำนึงถึงความหมายและบริบทในประโยค

7. การแปลงคำเป็นเวกเตอร์ (Word Embedding):

   • เป็นการแปลงคำหรือประโยคให้เป็นเวกเตอร์เชิงตัวเลข (Numerical Vector) ที่สามารถนำไปใช้ในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ได้

   • ตัวอย่างวิธีการแปลงคำ เช่น Bag-of-Words (BoW), TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) หรือการใช้ Word Embeddings เช่น Word2Vec, GloVe, และ BERT

   • เวกเตอร์จะช่วยให้โมเดลสามารถทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำและบริบทได้ดีขึ้น

8. การแปลงข้อความให้เป็นข้อมูลตัวเลข (Text-to-Numeric Transformation):

   • เป็นการแปลงคำหรือข้อความให้อยู่ในรูปแบบที่โมเดลการเรียนรู้สามารถเข้าใจได้ เช่น การนับจำนวนคำในข้อความ, การแปลงคำให้เป็นเวกเตอร์ หรือการเข้ารหัส (Encoding) คำในรูปแบบต่าง ๆ

   • เทคนิคที่ใช้บ่อยคือ One-Hot Encoding, TF-IDF และ Word Embedding

9. การจัดการกับคำที่มีความถี่ต่ำ (Handling Rare Words):

   • คำที่มีความถี่ในการปรากฏต่ำอาจไม่ช่วยให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำ และอาจทำให้โมเดลเกิดความซับซ้อนเกินไป

   • วิธีการจัดการเช่น การแทนที่คำที่หายากด้วยคำว่า “<UNK>” (Unknown Token) หรือการลบคำเหล่านั้นออกไป

10. การตรวจหาคำผิดและการแก้ไข (Spell Correction):

    • การตรวจหาข้อผิดพลาดในการสะกดคำและแก้ไขให้ถูกต้อง เช่น การแก้คำว่า “grame” เป็น “game”

    • การทำ Spell Correction จะช่วยให้ข้อความมีความสอดคล้องและนำไปใช้งานได้แม่นยำมากขึ้น โดยเฉพาะในระบบที่ต้องพึ่งพาคำศัพท์ที่มีความแม่นยำสูง เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็นในโซเชียลมีเดีย

การเตรียมข้อมูลในภาษาไทย

ภาษาไทยมีความท้าทายในการเตรียมข้อมูลมากกว่าภาษาอื่น ๆ เนื่องจาก:

• ไม่มีการเว้นวรรคระหว่างคำ ทำให้การตัดคำ (Tokenization) เป็นเรื่องที่ซับซ้อน

• รูปประโยคและความหมายอาจเปลี่ยนแปลงไปตามบริบท เช่น คำว่า “รัก” ในภาษาไทยอาจเป็นคำนามหรือกริยาก็ได้

• การใช้คำซ้ำหรือการเล่นคำ (เช่น “หวานเจี๊ยบ” หรือ “สวยมาก ๆ”) ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกมากกว่าภาษาอื่น ๆ

เครื่องมือที่ใช้ในการเตรียมข้อมูล

• NLTK (Natural Language Toolkit): ใช้สำหรับภาษาอังกฤษและการเตรียมข้อมูลพื้นฐาน เช่น การตัดคำ การลบ Stop Words

• spaCy: ใช้สำหรับการทำ Named Entity Recognition (NER), การตัดคำ, และการทำ Lemmatization ในหลายภาษา

• Scikit-learn: ใช้สำหรับการแปลงข้อมูลเชิงตัวเลข เช่น TF-IDF, One-Hot Encoding

• Stanford NLP: ใช้สำหรับการวิเคราะห์ไวยากรณ์และการจัดโครงสร้างประโยค

• PyThaiNLP: เครื่องมือเฉพาะทางสำหรับภาษาไทย ใช้ในการตัดคำ และการจัดการข้อมูลที่มีความซับซ้อนในภาษาไทย

สรุป

การเตรียมข้อมูล (Preprocessing) เป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้ข้อความสามารถแปลงเป็นข้อมูลเชิงตัวเลขหรือข้อมูลเชิงโครงสร้างที่โมเดลสามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ กระบวนการนี้ไม่เพียงแต่ทำความสะอาดข้อมูล แต่ยังช่วยเน้นคำหรือประโยคสำคัญ ทำให้ข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่โมเดลมีคุณภาพสูงขึ้น และเพิ่มความแม่นยำในการทำงานของโมเดลในทุกขั้นตอนของ NLP

การดึงลักษณะสำคัญ (Feature Extraction) เป็นขั้นตอนที่สำคัญในกระบวนการทำงานของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเป็นการแปลงข้อมูลดิบในรูปแบบข้อความให้อยู่ในรูปแบบของข้อมูลเชิงตัวเลข (Numerical Data) หรือเวกเตอร์ (Vector) ที่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์หรือสร้างโมเดลการเรียนรู้ได้ง่ายขึ้น

วัตถุประสงค์ของการดึงลักษณะสำคัญ

• แปลงข้อมูลข้อความให้อยู่ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและวิเคราะห์ได้

• สกัดลักษณะสำคัญที่แสดงถึงเนื้อหาและความหมายของข้อมูล เช่น ความถี่ของคำ ความสัมพันธ์ระหว่างคำ หรือโครงสร้างของประโยค

• ลดความซับซ้อนของข้อมูลและเลือกเฉพาะข้อมูลที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์

• เพิ่มความแม่นยำของโมเดลการเรียนรู้ด้วยการใช้ข้อมูลเชิงลักษณะที่สื่อความหมายได้ดี

เทคนิคและวิธีการดึงลักษณะสำคัญใน NLP

มีหลายวิธีในการดึงลักษณะสำคัญจากข้อความ ซึ่งขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ ดังนี้:

1. Bag-of-Words (BoW)

• เป็นวิธีการพื้นฐานในการดึงลักษณะสำคัญ โดยการนับความถี่ของแต่ละคำที่ปรากฏในข้อความ โดยไม่สนใจลำดับหรือโครงสร้างของคำในประโยค

• ขั้นตอนการทำงาน:

  1. สร้างรายการคำทั้งหมดที่พบในเอกสาร

  2. นับจำนวนครั้งที่คำแต่ละคำปรากฏในเอกสาร

  3. แปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ที่แสดงความถี่ของคำในเอกสารนั้น ๆ

• ตัวอย่าง: ถ้ามีสองประโยคคือ “แมวกินปลา” และ “ปลากินแมว” ระบบจะนับความถี่ของคำว่า “แมว” และ “ปลา” ในแต่ละประโยค และแปลงเป็นเวกเตอร์

• ข้อเสีย: BoW ไม่สามารถจับบริบทหรือความหมายของประโยคได้ เพราะสนใจแค่ความถี่ของคำเท่านั้น

2. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)

• เป็นวิธีการที่พัฒนามาจาก BoW โดยคำนึงถึงความถี่ของคำในเอกสารเดียวกันและในทุกเอกสารในชุดข้อมูล เพื่อบ่งบอกถึงความสำคัญของคำในบริบทนั้น ๆ

• สูตรการคำนวณ:

  • TF: ความถี่ของคำในเอกสาร = จำนวนครั้งที่คำปรากฏในเอกสาร ÷ จำนวนคำทั้งหมดในเอกสารนั้น

  • IDF: ความถี่ผกผันของคำในเอกสารทั้งหมด = log(จำนวนเอกสารทั้งหมด ÷ จำนวนเอกสารที่มีคำนั้น)

  • TF-IDF Score = TF × IDF

• คำที่มีค่า TF-IDF สูงจะเป็นคำที่มีความสำคัญสูงในเอกสาร แต่พบได้ไม่บ่อยในเอกสารอื่น

• ข้อดี: ช่วยเน้นคำสำคัญที่มีความหมายเฉพาะในเอกสารนั้น ๆ และลดน้ำหนักของคำที่มีความถี่สูงทั่วไป เช่น “the” หรือ “is”

3. Word Embeddings

• เป็นการแปลงคำให้เป็นเวกเตอร์เชิงตัวเลขที่แสดงถึงความสัมพันธ์เชิงความหมายของคำ โดยคำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะถูกแปลงให้อยู่ในเวกเตอร์ที่มีความใกล้เคียงกัน

• ตัวอย่างของ Word Embedding:

  • Word2Vec: สร้างเวกเตอร์โดยใช้บริบทของคำ (Context) โดยมีสองรูปแบบคือ Skip-gram และ Continuous Bag-of-Words (CBOW)

  • GloVe (Global Vectors for Word Representation): ใช้การนับความถี่ของคำในบริบททั้งหมดเพื่อสร้างเวกเตอร์

  • FastText: พัฒนาจาก Word2Vec โดยแปลงคำเป็นเวกเตอร์พร้อมกันกับการพิจารณา Subword (ส่วนย่อยของคำ)

• ข้อดี: เวกเตอร์ที่ได้สามารถจับความสัมพันธ์ระหว่างคำ เช่น คำว่า “King - Man + Woman” จะให้เวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกับคำว่า “Queen”

4. Document Embeddings (Sentence and Document Level)

• เป็นการแปลงทั้งประโยคหรือเอกสารให้เป็นเวกเตอร์เดียวที่แสดงถึงความหมายเชิงบริบทของประโยคหรือเอกสารทั้งหมด

• เทคนิคที่ใช้:

  • Doc2Vec: แปลงทั้งเอกสารให้เป็นเวกเตอร์โดยการคำนึงถึงบริบทของคำในเอกสารนั้น ๆ

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): เป็นโมเดลที่ใช้โครงสร้างแบบ Transformer และสามารถสร้างเวกเตอร์ที่คำนึงถึงความหมายเชิงบริบทของประโยคหรือเอกสารได้ดีมาก

  • Universal Sentence Encoder (USE): สร้างเวกเตอร์ที่สามารถนำไปเปรียบเทียบระหว่างประโยคหรือเอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ

5. N-gram Model

• เป็นการแปลงประโยคให้เป็นกลุ่มคำที่มีความยาว n คำต่อเนื่องกัน โดย n สามารถเป็นค่าใดก็ได้ เช่น

  • Unigram (1-gram): แสดงคำเดียว เช่น “แมว”, “นอน”

  • Bigram (2-gram): แสดงคำสองคำติดกัน เช่น “แมวนอน”, “นอนบน”

  • Trigram (3-gram): แสดงคำสามคำติดกัน เช่น “แมวนอนบน”, “นอนบนหลังคา”

• การใช้ N-gram ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อความคำนึงถึงลำดับคำและความสัมพันธ์ระยะใกล้ในประโยคได้ดีขึ้น

6. Parts of Speech Tagging (POS Tagging)

• เป็นการระบุประเภทของคำในประโยค เช่น คำนาม (Noun), คำกริยา (Verb), คำคุณศัพท์ (Adjective) เพื่อช่วยให้โมเดลสามารถทำความเข้าใจโครงสร้างและหน้าที่ของคำในประโยคได้ดีขึ้น

• ตัวอย่าง: ประโยค “แมวตัวนั้นกำลังกินปลา” จะถูกระบุว่า:

  • แมว (Noun), ตัว (Classifier), กำลัง (Adverb), กิน (Verb), ปลา (Noun)

7. Named Entity Recognition (NER)

• เป็นการระบุชื่อเฉพาะ (Named Entity) ในข้อความ เช่น ชื่อคน (Person), สถานที่ (Location), องค์กร (Organization) หรือเวลา (Date)

• ตัวอย่าง: ประโยคว่า “บริษัท Google ก่อตั้งที่เมือง Mountain View” จะถูกระบุเป็น “บริษัท [Google] (Organization)” และ “เมือง [Mountain View] (Location)”

• การทำ NER ช่วยดึงข้อมูลสำคัญในข้อความเพื่อใช้งานในงานการวิเคราะห์เชิงข้อมูล หรือการจัดกลุ่มข้อมูลได้ง่ายขึ้น

8. Dependency Parsing

• เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของคำในประโยคเพื่อสร้างโครงสร้างต้นไม้ (Parse Tree) ซึ่งแสดงถึงความสัมพันธ์เชิงไวยากรณ์ เช่น คำว่า “แมว” เป็นประธาน, “กิน” เป็นกริยา และ “ปลา” เป็นกรรม

• การใช้ Dependency Parsing ช่วยให้การทำความเข้าใจความหมายเชิงโครงสร้างในประโยคซับซ้อนมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์ประโยคยาว ๆ หรือการทำ Coreference Resolution

9. Latent Semantic Analysis (LSA) และ Latent Dirichlet Allocation (LDA)

• เป็นวิธีการวิเคราะห์เพื่อหาเนื้อหาแฝง (Latent Topic) ในเอกสารหรือชุดข้อมูล

• LSA: ใช้การแยกองค์ประกอบ (Singular Value Decomposition: SVD) เพื่อหาโครงสร้างแฝงในเอกสาร

• LDA: ใช้ความน่าจะเป็นในการจัดกลุ่มคำที่มีความสัมพันธ์กันให้อยู่ในหัวข้อเดียวกัน (Topic)

• เหมาะกับการจัดกลุ่มเอกสาร หรือการระบุหัวข้อที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล

การเลือกใช้เทคนิคการดึงลักษณะสำคัญ

การเลือกเทคนิคการดึงลักษณะสำคัญขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและความต้องการ เช่น

• หากเป็นการวิเคราะห์ข้อความพื้นฐาน สามารถใช้ BoW หรือ TF-IDF

• หากต้องการจับความหมายเชิงลึก สามารถใช้ Word Embeddings อย่าง Word2Vec หรือ BERT

• หากต้องการวิเคราะห์ระดับเอกสารหรือประโยค ใช้ Document Embeddings หรือ Sentence Embeddings

สรุป

การดึงลักษณะสำคัญ (Feature Extraction) เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการแปลงข้อมูลข้อความให้มีความหมายและสามารถนำไปวิเคราะห์ได้ โดยมีเทคนิคที่หลากหลาย ตั้งแต่การนับความถี่ของคำไปจนถึงการใช้โมเดลเชิงลึกในการจับความสัมพันธ์เชิงบริบท การเลือกวิธีการที่เหมาะสมจะช่วยให้การวิเคราะห์และการสร้างโมเดลการเรียนรู้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นและสามารถแก้ปัญหาได้อย่างแม่นยำมากขึ้น