8 เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติในปี 2566

Natural Language Processing (NLP) เป็นแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์กับภาษามนุษย์ ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจ ตีความ และตอบสนองต่อภาษามนุษย์ ทำให้สามารถสื่อสารและโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยีได้อย่างราบรื่น NLP มีบทบาทสำคัญในแอปพลิเคชันต่างๆ ตั้งแต่แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนไปจนถึงการแปลภาษาและการวิเคราะห์ความรู้สึก

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความก้าวหน้าที่สำคัญใน AI ได้นำไปสู่การพัฒนาเครื่องมือ AI อันทรงพลังสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งควบคุมความสามารถของการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และโครงข่ายประสาทเทียม เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ได้ปฏิวัติการประมวลผลภาษา ทำให้ธุรกิจ นักวิจัย และนักพัฒนาสามารถดึงข้อมูลเชิงลึก ทำงานอัตโนมัติ และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ได้ง่ายขึ้น

ในบทความนี้ เราจะสำรวจรายชื่อเครื่องมือ AI สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมหาศาล ดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึก การแปลภาษา การสรุปข้อความ และอื่นๆ อีกมากมาย เข้าร่วมกับเราในการเดินทางครั้งนี้เพื่อค้นพบเครื่องมือ AI ที่ล้ำสมัยสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งกำลังเปลี่ยนโฉมวิธีที่เราโต้ตอบกับเครื่องจักร และปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่สำหรับการประมวลผลภาษาในอนาคต

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์ มันเกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลองที่ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ในแบบที่มีความหมายและมีประโยชน์

เทคโนโลยี NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์ประมวลผล วิเคราะห์ และหาความหมายจากข้อมูลภาษาธรรมชาติจำนวนมาก รวมถึงข้อความและคำพูด มันเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น:

1. การวิเคราะห์ข้อความ: NLP สามารถวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง รวมถึงการระบุเอนทิตี (ชื่อ สถานที่ องค์กร) การวิเคราะห์ความรู้สึก (พิจารณาความรู้สึกเชิงบวกหรือเชิงลบ) และจัดหมวดหมู่ข้อความตามหัวข้อ
2. การแปลภาษา: NLP ใช้ในระบบการแปลด้วยเครื่องที่สามารถแปลข้อความหรือคำพูดจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งได้โดยอัตโนมัติ
3. การรู้จำเสียง: เทคโนโลยี NLP ทำให้เครื่องสามารถแปลงภาษาพูดเป็นข้อความเขียน ทำให้สามารถโต้ตอบด้วยเสียงกับคอมพิวเตอร์และผู้ช่วยเสมือนได้
4. แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน: NLP เป็นองค์ประกอบหลักในการพัฒนาแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อข้อความค้นหาและคำสั่งในภาษาธรรมชาติ
5. การสร้างข้อความ: แบบจำลอง NLP สามารถใช้เพื่อสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ เช่น แบบจำลองภาษาที่สามารถเขียนบทความหรือตอบคำถามตามข้อมูลที่ป้อนเข้า
6. การสรุปข้อความ: สามารถใช้ NLP เพื่อสรุปข้อความขนาดใหญ่ให้เป็นบทสรุปที่สั้นและกระชับได้โดยอัตโนมัติ

เป้าหมายของ NLP คือการลดช่องว่างระหว่างการสื่อสารของมนุษย์และความเข้าใจของเครื่องจักร ทำให้มนุษย์โต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้นและในทางกลับกัน ด้วยความก้าวหน้าในแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก NLP ได้เห็นความก้าวหน้าที่สำคัญ ทำให้สามารถประมวลผลภาษาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นและเข้าใจภาษาธรรมชาติได้ NLP มีแอปพลิเคชันมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการสนับสนุนลูกค้า การดูแลสุขภาพ การเงิน การตลาด และอื่นๆ ซึ่งความสามารถในการประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์มีความสำคัญสูงสุด

อ่านเพิ่มเติม: 10 เครื่องมือสำคัญสำหรับนักพัฒนาส่วนหน้า

การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติในการวิเคราะห์ข้อมูล

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง ต่อไปนี้คือการใช้หลักบางประการของ NLP ในการวิเคราะห์ข้อมูล:

1. การวิเคราะห์ความรู้สึก: NLP สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ และข้อมูลข้อความอื่นๆ เพื่อกำหนดความรู้สึก (เชิงบวก เชิงลบ เป็นกลาง) ที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการเฉพาะ ข้อมูลนี้ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจการรับรู้และความรู้สึกของลูกค้า
2. การจัดประเภทข้อความ: NLP สามารถจัดหมวดหมู่ข้อมูลข้อความเป็นคลาสหรือหัวข้อที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ พบแอปพลิเคชันในการติดแท็กเนื้อหา การจัดหมวดหมู่ข่าว และการสร้างแบบจำลองหัวข้อ
3. Named Entity Recognition (NER): NLP สามารถระบุและจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อ เช่น ชื่อบุคคล องค์กร สถานที่ และวันที่ภายในข้อมูลข้อความ NER ช่วยในการดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและอำนวยความสะดวกในการค้นหาความรู้
4. การสรุปข้อความ: สามารถใช้เทคนิค NLP เพื่อสร้างบทสรุปที่สั้นกระชับของเอกสารข้อความที่มีความยาวโดยอัตโนมัติ ทำให้นักวิเคราะห์สามารถเข้าใจประเด็นสำคัญและข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว
5. การวิเคราะห์คำพูด: สามารถใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์การโทรติดต่อฝ่ายบริการลูกค้าที่บันทึกไว้ และดึงข้อมูลที่มีค่า เช่น ความรู้สึกของลูกค้า ปัญหาที่เกิดซ้ำ และแนวโน้ม โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าสำหรับการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
6. Text Mining: NLP สามารถใช้สำหรับการขุดข้อความเพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ ช่วยให้องค์กรสามารถระบุหัวข้อที่เกิดขึ้นใหม่และดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง
7. การสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ: NLP ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ สิ่งนี้ทำให้กระบวนการค้นหาและเข้าถึงข้อมูลง่ายขึ้น ทำให้เข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค
8. การแปลภาษา: การแปลภาษาที่ขับเคลื่อนด้วย NLP ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลหลายภาษา อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลข้ามภาษาและการตัดสินใจ
9. การสร้างรายงานอัตโนมัติ: สามารถใช้ NLP เพื่อสร้างรายงานและสรุปโดยอัตโนมัติตามผลการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในกระบวนการรายงาน

NLP ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ประโยชน์จากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างควบคู่ไปกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมและแม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยการรวม NLP เข้ากับเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิม องค์กรสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่และทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อ่านเพิ่มเติม: คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับกฎหมายและข้อบังคับทางอีเมล

นี่คือ 8 เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

1. API ภาษาธรรมชาติของ Google Cloud

NLP API บนระบบคลาวด์โดย Google ที่มีการวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำเอนทิตี และการจัดประเภทเนื้อหา Google Cloud Natural Language API เป็นบริการบนคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งนำเสนอโดย Google ซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ช่วยให้นักพัฒนาดึงข้อมูลเชิงลึกและความหมายจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่พัฒนาโดย Google

คุณสมบัติที่สำคัญของ Google Cloud Natural Language API ได้แก่:

1. การวิเคราะห์ความรู้สึก: API สามารถกำหนดความรู้สึกของชิ้นส่วนของข้อความ โดยระบุว่าข้อความนั้นแสดงความรู้สึกเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง
2. การจดจำเอนทิตี: สามารถระบุและจัดประเภทเอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ วันที่ และอื่นๆ ภายในข้อความ
3. การวิเคราะห์ไวยากรณ์: API สามารถวิเคราะห์โครงสร้างทางไวยากรณ์ของประโยค โดยให้ข้อมูลเกี่ยวกับส่วนของคำพูด ความสัมพันธ์ทางไวยากรณ์ และการพึ่งพาระหว่างคำ
4. การจัดประเภทเนื้อหา: สามารถจัดประเภทเอกสารเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจำนวนมาก
5. การตรวจจับภาษา: API สามารถตรวจจับภาษาของเอกสารข้อความโดยอัตโนมัติ ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อความได้หลายภาษา
6. การวิเคราะห์ความคิดเห็นของเอนทิตี: สามารถระบุความรู้สึกที่เกี่ยวข้องกับเอนทิตีเฉพาะที่กล่าวถึงในข้อความ

Google Cloud Natural Language API ได้รับการออกแบบมาให้ใช้งานง่าย ปรับขยายได้ และเข้าถึงได้ผ่าน RESTful API สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันและบริการต่างๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลข้อความและเพิ่มความเข้าใจในภาษาธรรมชาติ

นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จาก Google Cloud Natural Language API สำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า การจดจำเอนทิตีในข้อมูลโซเชียลมีเดีย การจัดหมวดหมู่เนื้อหาสำหรับบทความข่าว และอื่นๆ เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับธุรกิจและนักพัฒนาที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

อ่านเพิ่มเติม: ตัวตรวจสอบการลอกเลียนแบบยอดนิยมสำหรับเนื้อหาที่สร้างโดย AI

2. ความเข้าใจในภาษาธรรมชาติของ IBM Watson

เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม IBM Watson AI โดยมีความสามารถด้าน NLP เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การแยกคำหลัก และการวิเคราะห์อารมณ์ IBM Watson Natural Language Understanding เป็นบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อนซึ่งให้บริการโดย IBM Watson ซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถวิเคราะห์และดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลแบบข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นโดยอิงจากข้อมูลที่เป็นข้อความ

คุณลักษณะสำคัญของ IBM Watson Natural Language Understanding ได้แก่:

1. การวิเคราะห์ความคิดเห็น: บริการสามารถวิเคราะห์ข้อความเพื่อระบุความรู้สึกที่แสดงออกมา ไม่ว่าจะเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจความคิดเห็นและปฏิกิริยาของลูกค้าได้
2. การจดจำเอนทิตี: สามารถระบุและจัดประเภทเอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ และอื่นๆ ภายในข้อมูลข้อความ ให้ข้อมูลที่มีค่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการค้นพบความรู้
3. การวิเคราะห์แนวคิดและหมวดหมู่: บริการสามารถระบุแนวคิดและจัดหมวดหมู่ข้อความเป็นโดเมนหรือหัวข้อที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ช่วยในการจัดระเบียบเนื้อหาและการวิเคราะห์
4. การวิเคราะห์อารมณ์: สามารถตรวจจับอารมณ์ที่แสดงในข้อความ เช่น ความสุข ความเศร้า ความโกรธ หรือความกลัว ช่วยให้ธุรกิจสามารถวัดการตอบสนองทางอารมณ์จากลูกค้าหรือผู้ใช้ได้
5. การวิเคราะห์ไวยากรณ์และความหมาย: IBM Watson Natural Language Understanding สามารถดำเนินการวิเคราะห์วากยสัมพันธ์และความหมาย เปิดเผยโครงสร้างทางไวยากรณ์และความหมายของประโยค
6. การสกัดคำหลัก: บริการนี้สามารถแยกแนวคิดหลักและคำหลักจากข้อมูลข้อความ อำนวยความสะดวกในการดึงข้อมูลและการสรุป

IBM Watson Natural Language Understanding เป็นบริการ NLP ที่ครอบคลุมและปรับแต่งได้ ซึ่งให้เครื่องมือที่มีประโยชน์แก่นักพัฒนาในการวิเคราะห์ ทำความเข้าใจ และรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่เป็นข้อความ สามารถรวมเข้ากับแอพพลิเคชั่นต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย รวมถึงระบบสนับสนุนลูกค้า การวิจัยตลาด การวิเคราะห์เนื้อหา และการตรวจสอบโซเชียลมีเดีย

อ่านเพิ่มเติม: หลักสูตรการตลาดออนไลน์: 5 วิธีในการสร้างเครือข่ายของคุณให้แข็งแกร่ง

3. การวิเคราะห์ข้อความ Microsoft Azure

บริการ Microsoft Azure ที่มีการวิเคราะห์ความรู้สึก การแยกคีย์วลี และการตรวจจับภาษา Microsoft Azure Text Analytics เป็นบริการบนคลาวด์ที่ทรงพลังซึ่งให้บริการโดย Microsoft Azure ซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ขั้นสูง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถวิเคราะห์ข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมาก

คุณสมบัติที่สำคัญของ Microsoft Azure Text Analytics ได้แก่:

1. การวิเคราะห์ความคิดเห็น: บริการสามารถกำหนดความรู้สึกที่แสดงออกมาเป็นข้อความ โดยระบุว่าเป็นความรู้สึกเชิงบวก เชิงลบ เป็นกลาง หรือผสมกัน สิ่งนี้ทำให้ธุรกิจสามารถประเมินความคิดเห็นและความคิดเห็นของลูกค้าได้
2. Named Entity Recognition (NER): สามารถจดจำและจัดหมวดหมู่เอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ วันที่ และอื่นๆ ภายในข้อมูลข้อความ ช่วยให้ดึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น
3. การตรวจจับภาษา: บริการสามารถตรวจจับภาษาของข้อความที่กำหนดโดยอัตโนมัติ ทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลหลายภาษา
4. การสกัดวลีสำคัญ: สามารถระบุวลีสำคัญและคำศัพท์สำคัญภายในข้อมูลข้อความ ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจหัวข้อหลักและแนวคิดที่กล่าวถึง
5. การเชื่อมโยงเอนทิตี: บริการสามารถเชื่อมโยงเอนทิตีที่รู้จักเข้ากับฐานความรู้ที่เกี่ยวข้อง โดยให้บริบทและข้อมูลเพิ่มเติม
6. การตรวจจับ PII: Microsoft Azure Text Analytics สามารถตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) ในข้อมูลข้อความ ช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
7. โมเดลที่ปรับแต่งได้: นักพัฒนาสามารถฝึกโมเดลแบบกำหนดเองเพื่อปรับแต่งความสามารถในการวิเคราะห์ข้อความให้เหมาะกับอุตสาหกรรมหรือกรณีการใช้งานเฉพาะของตน

Microsoft Azure Text Analytics ได้รับการออกแบบมาให้ใช้งานง่าย ปรับขยายได้ และเข้าถึงได้ผ่าน RESTful API เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและเพิ่มความเข้าใจของลูกค้า

อ่านเพิ่มเติม: ปลั๊กอิน WordPress 10 อันดับแรกสำหรับความสำเร็จของอีคอมเมิร์ซ

4. อเมซอน เข้าใจ

บริการของ AWS ที่ให้คุณสมบัติ NLP เช่น การจดจำเอนทิตี การวิเคราะห์ความรู้สึก และการตรวจจับภาษา Amazon Comprehend เป็นบริการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ให้บริการโดย Amazon Web Services (AWS) มีความสามารถด้าน NLP ที่หลากหลายเพื่อช่วยนักพัฒนาในการวิเคราะห์และดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

คุณสมบัติที่สำคัญของ Amazon Comprehend ได้แก่:

1. การวิเคราะห์ความคิดเห็น: บริการสามารถกำหนดความรู้สึกที่แสดงเป็นข้อความ โดยจำแนกเป็นเชิงบวก ลบ เป็นกลาง หรือผสม สิ่งนี้ทำให้ธุรกิจสามารถเข้าใจความคิดเห็นและความคิดเห็นของลูกค้า
2. Named Entity Recognition (NER): Amazon Comprehend สามารถจดจำและจัดหมวดหมู่เอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ และอื่นๆ ภายในข้อมูลข้อความ ช่วยให้ดึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น
3. การตรวจจับภาษา: บริการสามารถตรวจจับภาษาของข้อความที่กำหนดโดยอัตโนมัติ ทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลหลายภาษา
4. การสกัดวลีสำคัญ: Amazon Comprehend สามารถระบุวลีสำคัญและคำศัพท์สำคัญภายในข้อมูลข้อความ ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจหัวข้อหลักและแนวคิดที่กล่าวถึง
5. การสร้างแบบจำลองหัวข้อ: บริการสามารถจัดกลุ่มเอกสารข้อความเป็นหัวข้อที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจำนวนมาก
6. การวิเคราะห์ไวยากรณ์: Amazon Comprehend สามารถทำการวิเคราะห์วากยสัมพันธ์เพื่อเปิดเผยโครงสร้างทางไวยากรณ์และการพึ่งพาระหว่างคำในประโยค
7. โมเดลที่ปรับแต่งได้: นักพัฒนาสามารถใช้เอนทิตีแบบกำหนดเองของ Amazon Comprehend เพื่อฝึกโมเดลแบบกำหนดเองเพื่อจดจำเอนทิตีเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมหรือกรณีการใช้งานของตน

Amazon Comprehend ได้รับการออกแบบมาให้ใช้งานง่าย ปรับขยายได้ และรวมเข้ากับบริการอื่นๆ ของ AWS สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API อย่างง่าย ทำให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงความสามารถของ NLP เข้ากับแอปพลิเคชันและเวิร์กโฟลว์ของตนได้

บริการค้นหาแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า การจัดหมวดหมู่เนื้อหา การตรวจสอบความรู้สึก และการวิจัยตลาด ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลตามข้อมูลข้อความ

อ่านเพิ่มเติม: การดำเนินการตรวจสอบการช่วยสำหรับการเข้าถึงด้วยตัวตรวจสอบการช่วยสำหรับการเข้าถึง

5. กอดหน้า Transformers

ไลบรารียอดนิยมที่มีโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับงาน NLP ต่างๆ รวมถึงการสร้างข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการแปล Hugging Face Transformers เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สยอดนิยมที่มีโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการสร้างข้อความ การแปล การวิเคราะห์ความรู้สึก การตอบคำถาม และอื่นๆ ได้รับการพัฒนาโดย Hugging Face ซึ่งเป็นบริษัทที่มีชื่อเสียงในด้านการสนับสนุนชุมชน NLP

คุณสมบัติที่สำคัญของ Hugging Face Transformers รวมถึง:

1. แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า: Hugging Face Transformers นำเสนอแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าที่หลากหลายซึ่งได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับงาน NLP ต่างๆ โมเดลเหล่านี้สามารถใช้กับแอปพลิเคชันเฉพาะได้อย่างง่ายดายโดยมีการฝึกอบรมเพียงเล็กน้อย
2. API ที่ใช้งานง่าย: ไลบรารีนำเสนอ API ที่เรียบง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับการอนุมานและสร้างข้อความด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด
3. การทำงานร่วมกันของโมเดล: Hugging Face Transformers รองรับการทำงานร่วมกันระหว่างสถาปัตยกรรมโมเดลต่างๆ เช่น BERT, GPT, RoBERTa และอื่นๆ สิ่งนี้ทำให้นักพัฒนาสามารถสลับระหว่างรุ่นต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
4. การปรับละเอียด: ไลบรารีช่วยให้นักพัฒนาปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าอย่างละเอียดในชุดข้อมูลที่กำหนดเองเพื่อปรับให้เข้ากับงาน NLP เฉพาะและบรรลุประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
5. การแสดงที่ล้ำสมัย: โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าของ Hugging Face Transformers เป็นที่รู้จักจากประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในเกณฑ์มาตรฐานและการแข่งขัน NLP ต่างๆ
6. การสนับสนุนชุมชน: ห้องสมุดมีชุมชนขนาดใหญ่และกระตือรือร้นของนักพัฒนา นักวิจัย และผู้ที่ชื่นชอบ NLP ซึ่งมีส่วนร่วมในการปรับปรุงและขยายห้องสมุด

Hugging Face Transformers ถูกใช้อย่างแพร่หลายในชุมชน NLP และกลายเป็นตัวเลือกที่นักพัฒนาจำนวนมากทำงานเกี่ยวกับการสร้างข้อความ การแปลภาษา การวิเคราะห์อารมณ์ แชทบอท และงาน NLP อื่นๆ คอลเลกชันที่กว้างขวางของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าและ API ที่ใช้งานง่ายทำให้เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการใช้ประโยชน์จากพลังของ NLP สมัยใหม่ในแอปพลิเคชันต่างๆ

6. สปาซี

ไลบรารี NLP แบบโอเพ่นซอร์สที่ให้การประมวลผลข้อความที่มีประสิทธิภาพและคุณสมบัติทางภาษาสำหรับงาน NLP ต่างๆ SpaCy เป็นไลบรารีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) แบบโอเพ่นซอร์สยอดนิยมที่เขียนด้วย Python ได้รับการออกแบบให้รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และพร้อมสำหรับการผลิต ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับงาน NLP ต่างๆ รวมถึงการแท็กส่วนของคำพูด การจดจำชื่อเอนทิตี การแยกวิเคราะห์ไวยากรณ์ และอื่นๆ

คุณสมบัติที่สำคัญของ spaCy รวมถึง:

1. รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ: spaCy เป็นที่รู้จักในด้านความเร็วและประสิทธิภาพ ทำให้เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมากอย่างรวดเร็ว
2. โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า: ห้องสมุดนำเสนอโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับหลายภาษา ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงาน NLP ต่างๆ ได้โดยไม่ต้องฝึกอบรมเพิ่มเติม
3. API ที่ใช้งานง่าย: spaCy มี API ที่ใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงฟังก์ชันการทำงานของ NLP ด้วยโค้ดที่น้อยที่สุด
4. คุณสมบัติทางภาษาศาสตร์: ห้องสมุดนำเสนอคุณสมบัติทางภาษาที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการใช้โทเค็น การแยกส่วนย่อย และการแบ่งประโยค ซึ่งช่วยในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความ
5. การแท็กส่วนของคำพูด: spaCy สามารถกำหนดแท็กส่วนของคำพูดให้กับคำในประโยคได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้การวิเคราะห์วากยสัมพันธ์และการทำความเข้าใจง่ายขึ้น
6. การรู้จำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER): ไลบรารีสามารถระบุและจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อ เช่น บุคคล องค์กร และสถานที่ภายในข้อมูลข้อความ
7. การแยกวิเคราะห์การอ้างอิง: spaCy ดำเนินการแยกวิเคราะห์การอ้างอิงเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทางไวยากรณ์ระหว่างคำในประโยค ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ
8. การปรับแต่ง: นักพัฒนาสามารถปรับแต่งและปรับแต่งโมเดลของ spaCy ในชุดข้อมูลของตนเองเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับงาน NLP เฉพาะ

spaCy ถูกใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมและโดเมนการวิจัยต่างๆ ด้วยความเร็ว ความแม่นยำ และความสะดวกในการใช้งาน เหมาะสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ฝึก NLP ที่มีประสบการณ์ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ยังอ่าน: สุดยอดเว็บซอฟต์แวร์การพิมพ์

7. NLTK (ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ)

ไลบรารีที่ครอบคลุมสำหรับ NLP ใน Python ที่มีเครื่องมือสำหรับโทเค็น การแท็ก และการแยกวิเคราะห์ NLTK (Natural Language Toolkit) เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใน Python ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยนักพัฒนา นักวิจัย และนักการศึกษาในการสร้างแอปพลิเคชัน NLP และดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลทางภาษาศาสตร์

คุณสมบัติที่สำคัญของ NLTK รวมถึง:

1. การประมวลผลข้อความ: NLTK มีฟังก์ชันการประมวลผลข้อความที่หลากหลาย เช่น โทเค็น การเรียงคำ การย่อคำ และการแยกประโยค
2. การแท็กส่วนของคำพูด: ไลบรารีประกอบด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วสำหรับการแท็กส่วนของคำพูด ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดป้ายกำกับคำในประโยคด้วยส่วนของคำพูดที่สอดคล้องกัน
3. การจดจำชื่อเอนทิตี (NER): NLTK นำเสนอความสามารถของ NER ทำให้ผู้ใช้สามารถระบุและจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อ เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ และอื่นๆ ภายในข้อมูลข้อความ
4. การวิเคราะห์ความคิดเห็น: NLTK มีเครื่องมือและแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วสำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็น ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุความรู้สึก (บวก ลบ เป็นกลาง) ที่แสดงในข้อความได้
5. การรวม WordNet: NLTK มีอินเทอร์เฟซไปยัง WordNet ซึ่งเป็นฐานข้อมูลคำศัพท์ขนาดใหญ่ที่ให้คำพ้องความหมาย คำตรงกันข้าม และความสัมพันธ์ทางความหมายระหว่างคำต่างๆ
6. Text Corpora และ Corpora Readers: NLTK มาพร้อมกับคอลเลกชันของ Text Corpora สำหรับภาษาต่างๆ ทำให้เป็นทรัพยากรที่มีค่าสำหรับงาน NLP เฉพาะภาษา
7. ความสอดคล้องและการจัดระเบียบ: NLTK นำเสนอเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ความสอดคล้องและการจัดระเบียบ ช่วยให้ผู้ใช้สำรวจการใช้คำและรูปแบบในข้อความ
8. แหล่งข้อมูลภาษา: NLTK ให้การเข้าถึงข้อมูลและทรัพยากรทางภาษาต่างๆ ทำให้เป็นชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับงานประมวลผลภาษา

NLTK ถูกใช้อย่างกว้างขวางในสถาบันการศึกษาและอุตสาหกรรมสำหรับการวิจัย NLP การสอนแนวคิด NLP และพัฒนาแอปพลิเคชัน NLP มีการบันทึกไว้อย่างดีและได้รับการสนับสนุนจากชุมชนนักพัฒนาและนักวิจัยที่กระตือรือร้น

อ่านเพิ่มเติม: เครื่องมือสร้างการถอดเสียง YouTube ที่ดีที่สุด

8. สแตนฟอร์ดเอ็นแอลพี

ชุดเครื่องมือ NLP ที่พัฒนาโดย Stanford University ให้การสนับสนุนภาษาและงานต่างๆ ลิงค์: Stanford NLP (Natural Language Processing) เป็นชุดเครื่องมือและโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่พัฒนาโดย Stanford NLP Group ประกอบด้วยคอลเลกชันของอัลกอริธึมและโมเดลที่ล้ำสมัยสำหรับงาน NLP ต่างๆ ช่วยให้นักพัฒนามีเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความ

คุณสมบัติที่สำคัญของ Stanford NLP รวมถึง:

1. การแท็กส่วนของคำพูด: Stanford NLP สามารถกำหนดแท็กส่วนของคำพูดให้กับคำในประโยคได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งให้ข้อมูลวากยสัมพันธ์ที่มีค่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ
2. Named Entity Recognition (NER): ชุดเครื่องมือนี้รวมความสามารถของ NER ทำให้ผู้ใช้สามารถระบุและจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อ เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ และอื่นๆ ภายในข้อมูลข้อความ
3. การแยกวิเคราะห์การอ้างอิง: Stanford NLP ดำเนินการแยกวิเคราะห์การอ้างอิงเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทางไวยากรณ์ระหว่างคำในประโยค ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ
4. การวิเคราะห์ความรู้สึก: ชุดโปรแกรมมีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุความรู้สึก (บวก ลบ เป็นกลาง) ที่แสดงในข้อความ
5. Coreference Resolution: Stanford NLP สามารถแก้ไข coreferences ในข้อความ โดยระบุว่าคำสรรพนามใดอ้างถึงเอนทิตีเดียวกันในเอกสาร
6. โทเค็น: ชุดเครื่องมือนี้มีความสามารถในการสร้างโทเค็น โดยแบ่งข้อความออกเป็นแต่ละคำหรือหน่วยย่อยสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม
7. การแปลด้วยเครื่อง: Stanford NLP มีรูปแบบการแปลด้วยเครื่องสำหรับแปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง

Stanford NLP ถูกใช้อย่างแพร่หลายในด้านวิชาการและการวิจัยสำหรับการเปรียบเทียบแบบจำลอง NLP และการศึกษาด้านภาษาศาสตร์ มีฟังก์ชันการทำงาน NLP ที่ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพ ทำให้เป็นชุดเครื่องมือที่มีค่าสำหรับแอปพลิเคชัน NLP ต่างๆ

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Stanford NLP ผ่าน Java หรือ Python API และรวมเข้ากับแอปพลิเคชันสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ

อ่านเพิ่มเติม: รายการเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) 10 อันดับแรก

คลาสการวิเคราะห์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงภาคปฏิบัติ

คลาสการวิเคราะห์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงแบบลงมือปฏิบัติจริงเป็นเซสชันการฝึกอบรมเชิงโต้ตอบและภาคปฏิบัติที่ให้ผู้เข้าร่วมมีประสบการณ์จริงในการใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงกับชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ชั้นเรียนเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้จากประสบการณ์ ทำให้ผู้เข้าร่วมได้รับทักษะและความรู้ที่จำเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ รับข้อมูลเชิงลึก และสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณสมบัติที่สำคัญของคลาสการวิเคราะห์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงแบบลงมือปฏิบัติ ได้แก่:

1. โครงการในโลกแห่งความจริง: ผู้เข้าอบรมทำโครงการข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงตลอดทั้งชั้นเรียน ทำให้สามารถใช้แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจในทางปฏิบัติ
2. แบบฝึกหัดภาคปฏิบัติ: ชั้นเรียนประกอบด้วยแบบฝึกหัดภาคปฏิบัติและกิจกรรมที่เสริมเนื้อหาการเรียนรู้และอนุญาตให้ผู้เข้าร่วมฝึกการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง
3. เครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม: ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลมาตรฐานอุตสาหกรรมและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและซอฟต์แวร์ เช่น Python, R, SQL, TensorFlow หรือ scikit-learn
4. คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ: ผู้สอนและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์แนะนำผู้เข้าร่วมตลอดกระบวนการเรียนรู้ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
5. การทำงานร่วมกันเป็นทีม: กิจกรรมการทำงานร่วมกันกระตุ้นให้ผู้เข้าร่วมทำงานเป็นทีม ส่งเสริมการสื่อสาร การแก้ปัญหา และการเรียนรู้ร่วมกัน
6. การแสดงข้อมูล: ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้วิธีสร้างการแสดงข้อมูลที่น่าสนใจเพื่อสื่อสารข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบอย่างมีประสิทธิภาพ
7. การประเมินโมเดลและการปรับใช้: ชั้นเรียนครอบคลุมเทคนิคการประเมินโมเดลและอภิปรายวิธีการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง
8. กรณีการใช้งานจริง: ผู้เข้าร่วมสำรวจกรณีการใช้งานต่างๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์ความรู้สึก ระบบคำแนะนำ และอื่นๆ

คลาสการวิเคราะห์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงแบบลงมือปฏิบัติจริงเหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ และใครก็ตามที่สนใจสำรวจพลังของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยการรวมแนวคิดเชิงทฤษฎีเข้ากับการใช้งานจริง ชั้นเรียนเหล่านี้ช่วยให้ผู้เข้าร่วมมีทักษะและความมั่นใจในการรับมือกับความท้าทายด้านข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง และสร้างความเป็นเลิศในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

บทสรุปเกี่ยวกับเครื่องมือ AI สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เครื่องมือ AI สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้ปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบและประมวลผลข้อมูลภาษาธรรมชาติ เครื่องมือที่ซับซ้อนเหล่านี้ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก นำเสนอความสามารถที่หลากหลายสำหรับการทำความเข้าใจ วิเคราะห์ และสร้างภาษามนุษย์

ตั้งแต่การวิเคราะห์ความรู้สึกและการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อไปจนถึงการแปลภาษาและการสรุปข้อความ เครื่องมือ AI สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้ธุรกิจ นักวิจัย และนักพัฒนาสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง พวกเขาได้พบการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการบริการลูกค้า การวิจัยตลาด การวิเคราะห์เนื้อหา และการตรวจสอบโซเชียลมีเดีย

เครื่องมือ AI เหล่านี้ทำให้ NLP เป็นประชาธิปไตย ทำให้สามารถเข้าถึงกลุ่มนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในวงกว้างได้ พวกเขาได้ปรับปรุงกระบวนการพัฒนา ทำให้ปรับใช้แอปพลิเคชัน NLP ได้เร็วขึ้น และลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดด้วยตนเองจำนวนมาก

อ่านที่น่าสนใจ:

ปลั๊กอิน WordPress ที่จะทำให้เว็บไซต์ของคุณเป็นมิตรกับมือถือ

WP-Optimize กับ WP Rocket: ปลั๊กอินใดดีที่สุด

ปลั๊กอิน WordPress ที่ดีที่สุดเพื่อช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ Google Core Web Vitals 2023