Buckets:
| import{s as Z,n as tt,o as et}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as nt,i as lt,g as m,s,r as N,A as st,h as p,f as n,c as a,j as X,u as b,x as C,k as Y,y as at,a as l,v as d,d as w,t as T,w as E}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as it}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as R,E as mt}from"../chunks/getInferenceSnippets.1837c472.js";function pt(D){let i,M,v,z,r,y,o,H,f,I="ก่อนจะเข้าเนื้อหาส่วนโมเดล Transformer เรามาดูกันในภาพรวมก่อนว่า NLP คืออะไร แล้วทำไมเราต้องศึกษาและเรียนรู้มัน",S,u,k,$,J="NLP เป็นสาขาหนึ่งของวิชาภาษาศาสตร์และวิชาการเรียนรู้ของเครื่องจักร (หรือเรียกว่า machine learning ย่อว่า ML) ที่พยายามจะเข้าใจทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับภาษาที่มนุษย์ใช้สื่อสารกัน เป้าหมายของ NLP ไม่ได้ต้องการแค่จะเข้าใจความหมายของสิ่งที่สื่อสารออกมาเป็นคำ ๆ ไป แต่ต้องการจะเข้าใจบริบทรอบข้างของคำเหล่านั้นด้วย",A,g,K="งานทางด้าน NLP มีตัวอย่างดังต่อไปนี้:",U,c,Q="<li><strong>แยกหมวดหมู่ของประโยคทั้งประโยค</strong>: เข้าใจความรู้สึกผู้เขียนจากข้อความรีวิว, ตรวจสอบว่าอีเมลที่ส่งมาเป็นสแปมหรือไม่, ตรวจสอบว่าประโยคถูกต้องตามหลักไวยากรณ์หรือไม่, หรือเปรียบเทียบความหมายของประโยคสองประโยค</li> <li><strong>แยกหมวดหมู่ของคำในประโยค</strong>: ระบุว่าคำแต่ละคำเป็นองค์ประกอบใดของประโยค (เช่น ประธาน, กริยา, กรรม), หรือระบุว่าคำนี้เป็นชื่อเฉพาะของอะไร (ชื่อคน, ชื่อสถานที่, ชื่อองค์กร)</li> <li><strong>สร้างข้อความ</strong>: เดาคำต่อไปที่จะพิมพ์หลังจากเห็นบางส่วนของข้อความ, เติมคำในช่องที่เว้นว่างไว้</li> <li><strong>หาคำตอบจากข้อความ</strong>: เมื่อส่งคำถามและข้อความยาว ๆ ที่มีคำตอบอยู่ข้างใน ให้หาคำตอบของคำถามนั้นจากข้อความที่ให้มา</li> <li><strong>สร้างประโยคใหม่จากข้อความที่ให้</strong>: แปลข้อความจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง, สรุปข้อความ</li>",j,h,V="NLP เองนั้นก็ไม่ได้จำกัดอยู่ที่ภาษาเขียนอย่างเดียว แต่ยังสามารถใช้แก้ปัญหาทางด้านภาษาพูด(หรือเรียกว่า speech recognition) และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์(หรือเรียกว่า computer vision)ได้ด้วย",q,x,B,P,W="อย่างที่รู้กันว่าคอมพิวเตอร์ไม่ได้ประมวลผลข้อมูลแบบเดียวกับที่มนุษย์ทำ ตัวอย่างเช่น เมื่อเราอ่านข้อความว่า “หิวจัง” เราก็สามารถเข้าใจความหมายได้ไม่ยาก และในทางเดียวกัน เมื่อเราอ่านสองประโยคนี้ “หิวจัง” และ “เสียใจจัง” เราก็สามารถเข้าใจความเหมือนของมันได้อย่างง่ายดาย แต่สำหรับ ML แล้ว การจะเข้าใจสองประโยคนี้ค่อนข้างยากเลยทีเดียว ข้อความที่ใส่ไปนั้นจะถูกนำไปประมวลผลเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ และเนื่องจากภาษาเองก็เป็นเรื่องซับซ้อน เราจึงต้องคิดอย่างรอบคอบว่าจะนำไปประมวลผลอย่างไร มีงานวิจัยมากมายพยายามแสดงวิธีประมวลผลข้อความเหล่านี้ให้ออกมาในรูปแบบต่าง ๆ ซึ่งในบทต่อ ๆ ไป เราจะมาดูกันว่าตัวอย่างวิธีการประมวลผลข้อความเหล่านี้ทำงานกันอย่างไร",F,_,G,L,O;return r=new R({props:{title:"การประมวลผลภาษาธรรมชาติ(หรือเรียกว่า NLP)",local:"การประมวลผลภาษาธรรมชาตหรอเรยกวา-nlp",headingTag:"h1"}}),o=new it({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),u=new R({props:{title:"NLP คืออะไร?",local:"nlp-คออะไร",headingTag:"h2"}}),x=new R({props:{title:"ทำไม NLP ถึงท้าทาย?",local:"ทำไม-nlp-ถงทาทาย",headingTag:"h2"}}),_=new mt({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter1/2.mdx"}}),{c(){i=m("meta"),M=s(),v=m("p"),z=s(),N(r.$$.fragment),y=s(),N(o.$$.fragment),H=s(),f=m("p"),f.textContent=I,S=s(),N(u.$$.fragment),k=s(),$=m("p"),$.textContent=J,A=s(),g=m("p"),g.textContent=K,U=s(),c=m("ul"),c.innerHTML=Q,j=s(),h=m("p"),h.textContent=V,q=s(),N(x.$$.fragment),B=s(),P=m("p"),P.textContent=W,F=s(),N(_.$$.fragment),G=s(),L=m("p"),this.h()},l(t){const e=st("svelte-u9bgzb",document.head);i=p(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),M=a(t),v=p(t,"P",{}),X(v).forEach(n),z=a(t),b(r.$$.fragment,t),y=a(t),b(o.$$.fragment,t),H=a(t),f=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(f)!=="svelte-1gzb5eu"&&(f.textContent=I),S=a(t),b(u.$$.fragment,t),k=a(t),$=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C($)!=="svelte-1v96u7t"&&($.textContent=J),A=a(t),g=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(g)!=="svelte-1xurhb"&&(g.textContent=K),U=a(t),c=p(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),C(c)!=="svelte-tm3z9g"&&(c.innerHTML=Q),j=a(t),h=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(h)!=="svelte-1zp8kc"&&(h.textContent=V),q=a(t),b(x.$$.fragment,t),B=a(t),P=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(P)!=="svelte-1h9n57i"&&(P.textContent=W),F=a(t),b(_.$$.fragment,t),G=a(t),L=p(t,"P",{}),X(L).forEach(n),this.h()},h(){Y(i,"name","hf:doc:metadata"),Y(i,"content",rt)},m(t,e){at(document.head,i),l(t,M,e),l(t,v,e),l(t,z,e),d(r,t,e),l(t,y,e),d(o,t,e),l(t,H,e),l(t,f,e),l(t,S,e),d(u,t,e),l(t,k,e),l(t,$,e),l(t,A,e),l(t,g,e),l(t,U,e),l(t,c,e),l(t,j,e),l(t,h,e),l(t,q,e),d(x,t,e),l(t,B,e),l(t,P,e),l(t,F,e),d(_,t,e),l(t,G,e),l(t,L,e),O=!0},p:tt,i(t){O||(w(r.$$.fragment,t),w(o.$$.fragment,t),w(u.$$.fragment,t),w(x.$$.fragment,t),w(_.$$.fragment,t),O=!0)},o(t){T(r.$$.fragment,t),T(o.$$.fragment,t),T(u.$$.fragment,t),T(x.$$.fragment,t),T(_.$$.fragment,t),O=!1},d(t){t&&(n(M),n(v),n(z),n(y),n(H),n(f),n(S),n(k),n($),n(A),n(g),n(U),n(c),n(j),n(h),n(q),n(B),n(P),n(F),n(G),n(L)),n(i),E(r,t),E(o,t),E(u,t),E(x,t),E(_,t)}}}const rt='{"title":"การประมวลผลภาษาธรรมชาติ(หรือเรียกว่า NLP)","local":"การประมวลผลภาษาธรรมชาตหรอเรยกวา-nlp","sections":[{"title":"NLP คืออะไร?","local":"nlp-คออะไร","sections":[],"depth":2},{"title":"ทำไม NLP ถึงท้าทาย?","local":"ทำไม-nlp-ถงทาทาย","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function ot(D){return et(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ct extends nt{constructor(i){super(),lt(this,i,ot,pt,Z,{})}}export{ct as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 9.31 kB
- Xet hash:
- b74813d2b35bb7238318300daf2e039d5b51c4aa41ccb981b3347be8023e44bc
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.