<a href="https://acp.visai.ai/th">Natural Language Processing (NLP)</a> หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คือ สาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์
(Computer
Science) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสาขาปัญญาประดิษฐ์
หรือ AI ที่เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจข้อความและคำพูดในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์สามารถทำได้
โดย NLP นั้นเกิดจากการผสมผสานทั้งภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ
หรือการสร้างแบบจำลองภาษามนุษย์ตามกฎเข้ากับแบบจำลองทางสถิติ
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งทั้งหมดช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลภาษามนุษย์ในรูปแบบข้อความหรือเสียงพูดได้
นอกจากนี้ NLP ยังอาจหมายถึงตัวซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ที่รับข้อมูลที่เป็นภาษามนุษย์เพื่อนำไปประมวลผลและทำงานบางประเภท
เช่น การใช้แช็ตบ็อตโต้ตอบคำถาม แล้วนำพาลูกค้าไปสู่กระบวนการซื้อ-ขายถัดไป การจำแนกประเภทข้อมูลภาษาที่พบในโมเดล Classification หรือกระทั่งการทำงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่าง ChatGPT ที่ทุกคนคุ้นชินชื่อเป็นอย่างดี

&nbsp;NLP ช่วยงานในชีวิตประจำวันของเราอย่างไรบ้าง

NLP อยู่ทั้งในซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันรอบตัวทุกคนในทุกๆ
วันโดยที่อาจจะไม่รู้ตัว ตัวอย่างเทคโนโลยี NLP ที่พบเจอได้บ่อยๆ เช่น

โมเดลภาษาขนาดใหญ่
โมเดลประเภทนี้จะทำงานที่เกี่ยวข้องกับภาษามนุษย์ได้หลายอย่าง เช่น ตอบคำถาม
จำแนกข้อความ และช่วยร่างเอกสาร ตัวอย่าง Large Language Model ที่มีชื่อเสียง เช่น ChatGPT (จาก OpenAI) และ Bard (จาก Google) นอกจากนี้ ในประเทศไทยก็ได้มีการพัฒนาโมเดลลักษณะนี้เช่นกัน
เช่น WangchanGLM จากสถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC)

โมเดลที่ช่วยกรองแยกเอาข้อความที่เข้าข่ายเป็นสแปมออกจากอีเมลของเรา
โดยโมเดลลักษณะนี้จัดเป็นโมเดลประเภท Text Classification

โมเดลที่คอยตรวจสอบความถูกต้องของไวยากรณ์
โมเดลประเภทนี้แพร่หลายอย่างมากในวงการศึกษา ตัวอย่างที่มีชื่อเสียง เช่น Grammarly

โมเดลที่ช่วยถ่ายความจากข้อความให้อยู่ในโครงสร้างประโยค รวมถึงคำศัพท์ที่ต่างไปจากเดิม โดยคงความหมายเดิมไว้
โมเดลลักษณะนี้ก็ได้รับความนิยมเช่นกันในแวดวงการศึกษา

โมเดลค้นหาข้อมูล ซึ่งช่วยสืบค้นข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต
โดยโมเดลจะประมวลข้อมูลภาษาที่ผู้ใช้งานกรอกเข้าไปในช่องค้นหาแล้วค้นคืนผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับคำค้นหา
ตัวอย่างโมเดลค้นหาที่มีชื่อเสียง เช่น Google Search, Bing, และ Yahoo

โมเดลจำแนกอารมณ์จากข้อความ
ตัวอย่างโมเดลประเภทนี้ได้แก่ โมเดล Sentiment Analysis ที่พัฒนาโดย VISAI ซึ่งสามารถจำแนกอารมณ์ของข้อความออกได้เป็นอารมณ์บวก
กลาง หรือลบ โมเดลนี้สามารถนำไปใช้งาน เพื่อพัฒนาระบบการรับฟังความคิดเห็นของลูกค้าได้ เหมาะกับธุรกิจให้บริการ

นอกเหนือจากการใช้งานด้านบนแล้ว โมเดล NLP ยังมีอีกหลายชนิดที่อยู่รอบตัวทุกคนอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
เพียงแค่คุณเปิดคอมพิวเตอร์ขึ้นมาร่างอีเมลและระบบแสดงผลขึ้นมาว่า คำต่อไปควรเป็นคำว่าอะไร
นี่ก็คือ NLP แล้ว

โมเดล NLP จาก VISTEC
ที่เปิดให้ใช้งานฟรี (Open Source)

สถาบันวิทยาสิริเมธี (VISTEC) เป็นสถาบันที่มุ่งเน้นงานวิจัยเพื่อยกระดับเทคโนโลยีของประเทศไทย
โดย NLP ก็เป็นอีกหนึ่งด้านที่ VISTEC ได้ดำเนินการวิจัยมาอย่างต่อเนื่อง
และมีการพัฒนาโมเดล NLP ที่สามารถทำความเข้าใจภาษาไทยได้จำนวนมาก พร้อมเปิดให้นำไปใช้งานแล้วโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย
(Open Source) ได้แก่

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) ภาษาไทยที่ใหญ่และทันสมัยที่สุดในประเทศที่ตอนนี้มีผู้ดาวน์โหลดไปใช้งานพัฒนาเป็นโมเดลอื่นๆ
แล้วกว่า 1.2 ล้านครั้ง นอกจากนี้ VISTEC ยังมี WangchanGLM โมเดลอัจฉริยะสำหรับตอบคำถาม ซึ่งรองรับได้มากกว่า 50 ภาษา&nbsp;<a href="https://airesearch.in.th/releases/wangchanberta-pre-trained-thai-language-model/">ทดลองใช้งาน WangchanBERTa ที่นี่</a> และ <a href="https://huggingface.co/pythainlp/wangchanglm-7.5B-sft-enth">ทดลองใช้งาน WangchanGLM ที่นี่</a>

โมเดลแปลภาษาด้วยเครื่อง คือเทคโนโลยีที่นำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งโดยไม่ต้องใช้มนุษย์ ปัจจุบันเอไอแปลภาษาด้วยเครื่องถูกนำมาใช้แปลเอกสารอย่างแพร่หลาย
เนื่องจากแปลได้รวดเร็ว และมีต้นทุนการใช้งานต่ำ ช่วยประหยัดเวลาและต้นทุน เมื่อเทียบกับการแปลโดยใช้มนุษย์&nbsp;<a href="https://airesearch.in.th/releases/machine-translation-models/">ทดลองใช้งาน Machine Translation Model ที่นี่</a>

โมเดลจำแนกอารมณ์จากเสียงพูด ซึ่ง VISTEC ได้ร่วมมือกับ AIS ในการพัฒนาขึ้นมาพร้อมกับชุดข้อมูล (Dataset) สำหรับโมเดล โดยโมเดลนี้เหมาะสำหรับการใช้งานกับระบบคอลเซ็นเตอร์เพื่อตรวจสอบอารมณ์ของลูกค้าเพื่อยกระดับการบริการให้ดี

<a href="https://airesearch.in.th/releases/speech-emotion-dataset/">ดาวน์โหลดชุดข้อมูลจำแนกอารมณ์จากเสียงพูดภาษาไทยที่นี่</a>

โมเดลแบ่งคำในวลี หรือประโยคเพื่อให้โมเดลอื่นๆ
นำไปใช้งานได้สะดวกยิ่งขึ้น 
<a href="https://github.com/mrpeerat/OSKut">ทดลองใช้งาน Word Segmentation ที่นี่</a>

5. Speech to Text หรือ Automatic
Speech Recognition (ASR)

โมเดลถอดเสียงพูดเป็นข้อความอัตโนมัติ
โดยสามารถนำไปใช้งานได้หลากหลาย เช่น การถอดคำบรรยายคอร์สเรียนออนไลน์ การทำคำบรรยายข้างใต้หนังหรือคลิปวิดีโอ
และการถอดคำพูดจากบทสนทนาทางโทรศัพท์ 
<a href="https://huggingface.co/airesearch/wav2vec2-large-xlsr-53-th">ทดลองใช้งาน Speech to Text ที่นี่</a>

โมเดลที่จะแปลงคำ
วลี หรือประโยคให้อยู่ในรูปเวกเตอร์ เพื่อให้คอมพิวเตอร์อ่านและประมวลผลต่อได้ โดยสามารถนำไปพัฒนาเป็นโปรแกรมค้นหาด้วยเวกเตอร์ได้ 
<a href="https://github.com/mrpeerat/Thai-Sentence-Vector-Benchmark">ทดลองใช้งาน Thai Sentence Vector
Embedding ที่นี่</a>

โดยปกติแล้ว Named Entity
Recognition (NER) คือโมเดลจดจำและระบุประเภทของคำจากชื่อเฉพาะ เช่น การระบุว่า มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ เป็น “มหาวิทยาลัย” แต่ว่า
NER ของ VISTEC เป็นประเภท Nested ซึ่งมีจุดเด่นคือ สามารถระบุสถานที่จากชื่อได้ด้วย เช่น การระบุว่า มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
เป็น “มหาวิทยาลัย” และสถานตั้งอยู่ที่ “เชียงใหม่” 
<a href="https://github.com/vistec-AI/Thai-NNER.git">ทดลองใช้งาน Thai Nested Named
Entity Recognition ที่นี่</a>

โมเดลสืบค้นข้ามภาษาที่ต่อให้ผู้ใช้งานค้นหาข้อมูลด้วยภาษาหนึ่งก็ยังสามารถเจอผลลัพธ์ที่เป็นภาษาอื่นๆ
ได้อีกด้วย 
<a href="https://github.com/mrpeerat/CL-ReLKT">ทดลองใช้งาน Cross-Lingual Search Model ที่นี่</a>

อีกส่วนหนึ่งของการพัฒนาเทคโนโลยีที่ VISTEC ดำเนินการอยู่ตอนนี้คือ การปรับปรุงให้โมเดลต่างๆ
มีความเชี่ยวชาญกับชุดข้อมูลที่มีความเฉพาะทาง ไม่ว่าจะเป็น ข้อมูลทางการแพทย์
การเงิน และกฎหมาย โดยหวังว่าโมเดลที่มีศักยภาพมากขึ้นจะช่วยสร้างประโยชน์ให้กับสังคมโดยรวม
และยกระดับขีดความสามารถทางด้านเทคโนโลยีของประเทศไทย ซึ่ง VISAI ก็ได้ทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญจาก
VISTEC ในการนำเทคโนโลยี NLP คุณภาพสูงจากงานวิจัยมาประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุด
สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่<a href="https://acp.visai.ai/th">บริการ AI Cloud Platform</a>