TensorFlow การประมวลผลข้อความ (Text Processing) - การสร้างโมเดลสำหรับการจำแนกข้อความ

# TensorFlow การประมวลผลข้อความ (Text Processing): การสร้างโมเดลสำหรับการจำแนกข้อความ

ในการเริ่มต้นการพัฒนาโลกดิจิทัลของเราในปัจจุบัน ข้อมูลมากมายเกิดขึ้นและถูกรวบรวมเป็นข้อความ (Text) ทุกข้อความมีความหมาย แต่การที่เครื่องจักรจะสามารถเข้าใจความหมายเหล่านั้นได้ต้องอาศัยการประมวลผลและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) หนึ่งในเครื่องมืออันทรงพลังที่นักพัฒนามักใช้ในการทำงานนี้ก็คือ TensorFlow ซึ่งเป็น Framework ที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวางในการสร้างและฝึกฝนโมเดล Machine Learning ทั้งหลาย

การประมวลผลข้อความใน TensorFlow

TensorFlow มีความสามารถที่ดีเยี่ยมในการจัดการข้อความเพื่อวิเคราะห์และแยกแยะข้อมูลซึ่งมีจุดเริ่มต้นจากการแปลงข้อความธรรมดาให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องสามารถอ่านและเข้าใจได้ การแปลงเหล่านี้ทำให้เราสามารถนำข้อความมาประยุกต์ใช้ในงานต่าง ๆ เช่น การจำแนกประเภทของข้อความ (Text Classification) ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุตราสารในข้อความ เช่น การจำแนกว่าอีเมลล์หนึ่งๆ เป็นสแปมหรือไม่

การสร้างโมเดลสำหรับการจำแนกข้อความ

1. นำเข้าข้อมูลและการเตรียมข้อมูล

สำหรับการประมวลผลข้อความบางครั้งข้อมูลจะถูกดึงมาในรูปแบบที่ยังไม่พร้อมใช้งาน การปรับรายละเอียดของข้อมูลเป็นสิ่งที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น การนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ CSV หรือฐานข้อมูล และการแปลงข้อความให้อยู่ในรูปแบบที่สะอาดและสามารถแยกแยะได้โดยง่าย เช่น

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# ตัวอย่างข้อมูล
texts = ['ฉันชอบเรียนรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์', 'พร็อกซิมัลระบบปัญญาประดิษฐ์', 'ภาษาและการเรียนรู้']

# กำหนดจำนวนคำสูงสุดและแปลงคำเป็นตัวเลข
tokenizer = Tokenizer(num_words=100, oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded = pad_sequences(sequences, padding='post')

print(padded)

ในตัวอย่างนี้ ข้อความจะถูกแปลงเป็น sequences ของตัวเลขผ่าน Tokenization และจัดให้อยู่ในรูปแบบที่มีความยาวเท่ากันด้วย pad_sequences ซึ่งทำให้โมเดลประมวลผลข้อความเหล่านี้ได้ง่ายขึ้น

2. สร้างโมเดล

การสร้างโมเดลสามารถทำได้หลากหลายรูปแบบใน TensorFlow เราสามารถใช้งาน Model ของ `Sequential` เพื่อเพิ่มเลเยอร์ (Layers) ที่แต่ละเลเยอร์จะทำการเรียนรู้และแปลงข้อมูลตามลำดับ เช่น

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(100, 16, input_length=5),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()

ในที่นี้ `Embedding` เลเยอร์ใช้สำหรับการสร้าง Representation ของข้อความ, `GlobalAveragePooling1D` ใช้สำหรับการรวมและลดขนาดข้อมูล, `Dense` เลเยอร์ใช้ในการสร้างโมเดลแบบที่ไม่ซับซ้อนมากเพื่อตัดสินใจความหมายในข้อความ

3. การฝึกอบรมโมเดล (Training)

เมื่อโมเดลพร้อมแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการฝึกอบรมโมเดลโดยการใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้ ซึ่งสามารถทำได้ง่ายๆ โดยใช้คำสั่ง `fit` ของ TensorFlow

model.fit(padded, labels, epochs=30, validation_split=0.2)

การใช้ชุดข้อมูลฝึกฝนและทดสอบจะช่วยให้เราสามารถปรับปรุงค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ ของโมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความเที่ยงตรงของผลลัพธ์

4. การวัดผลและปรับปรุงโมเดล

การวัดประสิทธิภาพของโมเดลเป็นสิ่งที่ไม่ควรละเลย โดยหลังจากเทรนแล้วเราสามารถใช้ชุดทดสอบเพื่อวัดว่าโมเดลของเรามีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลแค่ไหน การปรับปรุงโมเดลสามารถทำได้โดยการทดลองใช้เลเยอร์อื่นๆ การเปลี่ยนค่าพารามิเตอร์ หรือการใช้ข้อมูลในรูปแบบอื่น

ติดต่อเข้าร่วมการเรียนรู้

โมเดลสำหรับการจำแนกข้อความที่จัดทำด้วย TensorFlow เป็นเพียงหนึ่งในตัวอย่างของสิ่งที่นักพัฒนาสามารถสร้างขึ้นได้จากการเรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลข้อความ หากคุณสนใจในการศึกษาทักษะด้านการพัฒนาโปรแกรมเพิ่มเติม Expert-Programming-Tutor (EPT) มีหลักสูตรที่หลากหลายและครอบคลุม ไม่ว่าจะเป็นเครือข่าย ประมวลผลข้อมูล หรือการพัฒนา AI เราพร้อมที่จะสร้างผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีรุ่นใหม่ที่พร้อมจะก้าวสู่อนาคตที่เปลี่ยนแปลงไป

ด้วยทักษะและความรู้ที่ถูกต้อง คุณจะสามารถพัฒนาโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงและนำไปประยุกต์ใช้กับการทำงานในโลกจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างสรรค์ซึ่งเป็นสิ่งที่ท้าทายและน่าภาคภูมิใจในวิชาชีพนี้

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/