ใน ep นี้เราจะมาศึกษาอีก Concept นึงที่สำคัญของ NLP คือ Language Model หรือ โมเดลของภาษา ซึ่งถ้าโมเดลของเรามีความสามารถที่จะเข้าใจภาษาโดยภาพรวมได้ดีระดับหนึ่งแล้ว ก็จะส่งผลให้โมเดลนั้นทำงานเฉพาะทาง เช่น Classification, Sentiment Analysis, Machine Translation, Question-Answer ได้ดีขึ้นไปด้วยในตัว
Tag Archives: pythainlp
Part of Speech Tagging คืออะไร และ Named-Entity Recognition / Tagging คืออะไร สอน POS Tagging, NER ภาษาไทย – PyThaiNLP ep.4
งานทาง NLP อีกงาน ที่เป็นเรื่องพื้นฐานสุด ๆ ที่เราต้องเรียนรู้ ก่อนที่จะเข้าใจ ภาษาใด ๆ คือ Part of Speech ส่วนของคำพูด หรือ คำไหนทำหน้าที่อะไรในประโยค เช่น คำนาม กริยา กรรม เมื่อได้คำนามมาแล้ว เราจะมาเรียนรู้ Named-Entity Recognition ทำ Named-Entity Tagging ว่าคำ ๆ นี้ เป็น ชื่อสิ่งที่อยู่ในโลกความเป็นจริงหรือไม่ ประเภทอะไร เช่น ชื่อคน สถานที่ องค์กร
Spell Checker คืออะไร Spell Checker ภาษาไทย ตรวจการสะกดคำภาษาไทย ด้วย PyThaiNLP โปรแกรมตรวจคำผิดภาษาไทย ด้วย Python – PyThaiNLP ep.3
จากใน ep ที่แล้ว เราได้ใช้งาน PyThaiNLP ตัดคำภาษาไทย ตัดข้อความยาว ๆ Tokenization ออกมาเป็น Token เรียบร้อยแล้ว ใน ep นี้ เราจะมาดูว่า แต่ละ Token นั่นสะกดถูกหรือไหม Spellchecker รวมไปถึงแนะนำ และแก้ไขให้ถูกต้อง Spelling Correction ก่อนที่จะนำไปป้อนให้โมเดลในงานวิเคราะห์ทางด้าน NLP ต่อไป
Python ตัดคำภาษาไทย ด้วย PyThaiNLP API ตัดคำ Word Tokenize ภาษาไทย ตัวอย่างการตัดคำภาษาไทย อัลกอริทึม deepcut, newmm, longest, pyicu, attacut – PyThaiNLP ep.2
ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้ หนึ่งในงาน NLP ภาษาไทย ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด เนื่องจากภาษาไทย เป็นภาษาที่เขียนติดกันหมด ไม่มีการเว้นคำด้วย Space เหมือนภาษาอังกฤษ ทำให้การตัดคำภาษาไทย หรือ Tokenization มีความซับซ้อน และ การตัดคำที่ถูกต้องมีความสำคัญ ต่อการนำข้อมูลคำศัพท์ ไปประมวลผลต่อ เช่น Feed เข้าโมเดล Machine Learning, Deep Learning ต่อไป
PyThaiNLP คืออะไร Tutorial สอนใช้งาน PyThaiNLP Library NLP ภาษาไทย สำหรับ Python เบื้องต้น – PyThaiNLP ep.1
ใน ep นี้เราจะมาเรียนรู้ NLP ภาษาไทย กับการเริ่มต้นเรียนรู้การใช้งาน Library NLP ภาษาไทย ที่ดีที่สุดของภาษา Python ในปัจจุบัน คือ PyThaiNLP ที่จะเป็นพื้นฐานในการพัฒนาต่อยอดสร้างโมเดล Machine Learning ที่จะแก้ปัญหาด้าน NLP ที่ซับซ้อนขึ้นต่อไป