บทนำ
ภายในปัญญาประดิษฐ์ (AI) การวิเคราะห์ข้อความเป็นส่วนย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ช่วยให้เครื่องสามารถดึงความหมาย โครงสร้าง และข้อมูลเชิงลึกจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้างได้ องค์กรใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อแปลงคําติชมของลูกค้า ตั๋วสนับสนุน สัญญา และโพสต์บนโซเชียลมีเดียให้เป็นข่าวกรองที่นําไปใช้ได้จริง
เทคนิคในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความมีวิวัฒนาการมาหลายปี ตั้งแต่การคํานวณทางสถิติอย่างง่ายตามความถี่ของคําศัพท์ไปจนถึงแบบจําลองภาษาแบบเวกเตอร์ที่ห่อหุ้มความหมาย กรณีการใช้งานทั่วไปสําหรับการวิเคราะห์ข้อความ ได้แก่:
- การแยกคําสําคัญ: การระบุคําและวลีสําคัญในข้อความ เพื่อช่วยกําหนดหัวข้อและธีมที่กล่าวถึง
- การตรวจหาเอนทิตี: การระบุเอนทิตีที่มีชื่อที่กล่าวถึงในข้อความ ตัวอย่างเช่น สถานที่ บุคคล วันที่ และองค์กร
- การจําแนกข้อความ: การจัดหมวดหมู่เอกสารข้อความตามเนื้อหา ตัวอย่างเช่น การกรองอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่เป็นสแปม
- การวิเคราะห์ความคิดเห็น: รูปแบบเฉพาะของการจําแนกข้อความที่คาดการณ์ความรู้สึกของข้อความ เช่น การจัดหมวดหมู่โพสต์บนโซเชียลมีเดียเป็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ
- การสรุปข้อความ: การลดระดับเสียงของข้อความในขณะที่ยังคงจุดเด่นไว้ ตัวอย่างเช่น การสร้างบทสรุปสั้นๆ หนึ่งย่อหน้าจากเอกสารหลายหน้า
การวิเคราะห์ข้อความเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากภาษามีความซับซ้อน และคอมพิวเตอร์พบว่าเข้าใจยาก ท้ายที่สุดแล้ว เทคนิคการวิเคราะห์ข้อความทั้งหมดขึ้นอยู่กับข้อกําหนดในการดึง ความหมาย จากข้อความภาษาธรรมชาติ
Note
เราตระหนักดีว่าแต่ละคนชอบเรียนรู้ในรูปแบบที่แตกต่างกัน คุณสามารถเลือกที่จะทําโมดูลนี้ให้เสร็จในรูปแบบวิดีโอหรือคุณสามารถอ่านเนื้อหาเป็นข้อความและรูปภาพ ข้อความมีรายละเอียดมากกว่าวิดีโอ ดังนั้นในบางกรณี คุณอาจต้องการอ้างถึงข้อความดังกล่าวเป็นเนื้อหาเสริมในการนําเสนอวิดีโอ