# เริ่มต้นกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือความสามารถของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการเข้าใจภาษามนุษย์ทั้งที่พูดและเขียน ซึ่งเรียกว่าภาษาธรรมชาติ เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) NLP มีมานานกว่า 50 ปีและมีรากฐานมาจากสาขาภาษาศาสตร์ ทั้งหมดนี้มุ่งเน้นไปที่การช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ทำงานต่าง ๆ เช่น การตรวจสอบการสะกดคำหรือการแปลภาษาโดยเครื่องจักร มีการใช้งานในโลกจริงหลากหลายในหลายสาขา เช่น การวิจัยทางการแพทย์ เครื่องมือค้นหา และการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ ## หัวข้อภูมิภาค: ภาษาและวรรณกรรมยุโรป และโรงแรมโรแมนติกในยุโรป ❤️ ในส่วนนี้ของหลักสูตร คุณจะได้เรียนรู้หนึ่งในวิธีการใช้งานที่แพร่หลายที่สุดของการเรียนรู้ของเครื่อง: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งมีต้นกำเนิดมาจากภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ หมวดหมู่นี้ของปัญญาประดิษฐ์เป็นสะพานเชื่อมระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรผ่านการสื่อสารด้วยเสียงหรือข้อความ ในบทเรียนเหล่านี้ เราจะเรียนรู้พื้นฐานของ NLP โดยการสร้างบอทสนทนาเล็ก ๆ เพื่อเรียนรู้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องช่วยทำให้การสนทนาเหล่านี้ฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ ได้อย่างไร คุณจะย้อนเวลากลับไปพูดคุยกับเอลิซาเบธ เบนเน็ตต์ และมิสเตอร์ดาร์ซีจากนวนิยายคลาสสิกของเจน ออสเตน **Pride and Prejudice** ที่ตีพิมพ์ในปี 1813 จากนั้นคุณจะเพิ่มพูนความรู้โดยการเรียนรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึกผ่านรีวิวโรงแรมในยุโรป ![หนังสือ Pride and Prejudice และชา](../../../6-NLP/images/p&p.jpg) > ภาพถ่ายโดย Elaine Howlin บน Unsplash ## บทเรียน 1. [แนะนำการประมวลผลภาษาธรรมชาติ](1-Introduction-to-NLP/README.md) 2. [งานและเทคนิคทั่วไปใน NLP](2-Tasks/README.md) 3. [การแปลและการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง](3-Translation-Sentiment/README.md) 4. [การเตรียมข้อมูลของคุณ](4-Hotel-Reviews-1/README.md) 5. [NLTK สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก](5-Hotel-Reviews-2/README.md) ## เครดิต บทเรียนการประมวลผลภาษาธรรมชาติเหล่านี้เขียนขึ้นด้วย ☕ โดย [Stephen Howell](https://twitter.com/Howell_MSFT) --- **ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้