ការវិភាគមាតិកាតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រ៖ ធ្វើឱ្យយល់អំពីខ្លឹមសារអនឡាញ

• អ្នកនិពន្ធ:
• ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ

  ការទស្សន៍ទាយ Quantumrun
• ខែវិច្ឆិកា 7, 2023

សង្ខេបការយល់ដឹង

ការរៀនម៉ាស៊ីន និង AI កំពុងធ្វើបដិវត្តន៍វិធីដែលយើងវិភាគបរិមាណដ៏ច្រើននៃមាតិកាអនឡាញ។ ការវិភាគខ្លឹមសារតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រ ដែលជាទម្រង់ទូលំទូលាយនៃការវិភាគខ្លឹមសារបែបប្រពៃណី ប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសដូចជា ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងការវិភាគបណ្ដាញសង្គម (SNA) ដើម្បីចាត់ថ្នាក់ និងយល់អំពីទិន្នន័យអ៊ីនធឺណិត។ វាមិនត្រឹមតែជួយក្នុងការដាក់ស្លាកមាតិកាដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ដូចជាពាក្យសម្ដីស្អប់ខ្ពើមប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងផ្តល់នូវការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃចំពោះឧក្រិដ្ឋកម្មហិរញ្ញវត្ថុ កាត់បន្ថយពេលវេលាវិភាគយ៉ាងច្រើន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បច្ចេកវិទ្យានេះក៏បង្កឱ្យមានការព្រួយបារម្ភអំពីការរីករាលដាលនៃមាតិកាក្លែងក្លាយ និងការឃោសនាផងដែរ។ នៅពេលដែលវាវិវឌ្ឍ វាមានផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយ រួមទាំងការបកប្រែភាសាដែលប្រសើរឡើង ការរកឃើញភាពលំអៀង និងវិធានការសុវត្ថិភាពអ៊ីនធឺណិតដែលប្រសើរឡើង។

បរិបទវិភាគមាតិកាតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រ

ការវិភាគមាតិកាតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រ គឺជាកំណែខ្នាតធំនៃការវិភាគខ្លឹមសារ។ ដំណើរការនេះរួមមានការសិក្សាអំពីធាតុផ្សំនៃភាសា ជាពិសេសលក្ខណៈរចនាសម្ព័ន្ធ (ឧទាហរណ៍ ប្រវែងសារ ការចែកចាយអត្ថបទ ឬសមាសធាតុរូបភាពជាក់លាក់) និងប្រធានបទ ឬអត្ថន័យក្នុងទំនាក់ទំនង។ គោលដៅគឺដើម្បីបង្ហាញពីគំរូ និងនិន្នាការដែលអាចជួយ AI ក្នុងការចាត់ថ្នាក់ព័ត៌មានឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង និងផ្តល់តម្លៃឱ្យវា។ ការវិភាគមាតិកាតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រប្រើប្រាស់ AI/ML ដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការតាមរយៈដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងការវិភាគបណ្តាញសង្គម (SNA) ។ 

NLP ត្រូវបានប្រើដើម្បីយល់ពីអត្ថបទនៅលើគេហទំព័រ ខណៈពេលដែល SNA ត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ទំនាក់ទំនងរវាងគេហទំព័រទាំងនេះជាចម្បងតាមរយៈតំណខ្ពស់។ វិធីសាស្រ្តទាំងនេះអាចជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណការនិយាយស្អប់នៅលើប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម និងសិក្សាពីគុណភាពសិក្សា និងការបង្កើតសហគមន៍តាមរយៈការបង្ហោះ មតិយោបល់ និងអន្តរកម្មតាមអ៊ីនធឺណិត។ ជាពិសេស NLP អាចបំបែកអត្ថបទទៅជាពាក្យនីមួយៗ ហើយបន្ទាប់មកវិភាគវាទៅតាមនោះ។ លើសពីនេះ ក្បួនដោះស្រាយនេះអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណពាក្យគន្លឹះ ឬឃ្លាជាក់លាក់នៅក្នុងខ្លឹមសារនៃគេហទំព័រ។ AI ក៏អាចកំណត់ថាតើពាក្យមួយចំនួនត្រូវបានប្រើប្រាស់ញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា និងថាតើវាត្រូវបានប្រើក្នុងបរិបទវិជ្ជមាន ឬអវិជ្ជមានដែរឬទេ។

ផលប៉ះពាល់រំខាន

អ្នកប្រាជ្ញខ្លះប្រកែកថា ដោយសារមាតិកាគេហទំព័រកំពុងកើនឡើងជាលំដាប់ និងកាន់តែមិនមានការរៀបចំ និងមិនមានការគ្រប់គ្រង ត្រូវតែមានវិធីសាស្រ្តស្តង់ដារនៃរបៀបដែល algorithms អាចធ្វើលិបិក្រម និងធ្វើឱ្យយល់បាននូវព័ត៌មានទាំងអស់នេះ។ ខណៈពេលដែលការវិភាគមាតិកាដោយស្វ័យប្រវត្តិតាមរយៈការសរសេរកូដមានរយៈពេលជាច្រើនទសវត្សរ៍មកហើយ ពួកគេភាគច្រើនធ្វើតាមពិធីការហួសសម័យ៖ គ្រាន់តែរាប់ប្រេកង់ពាក្យ និងដំណើរការឯកសារអត្ថបទ។ ការរៀនស៊ីជម្រៅ និង NLP អាចធ្វើអ្វីៗបានច្រើនជាងនេះ ដោយការបណ្តុះបណ្តាល AI ឱ្យយល់អំពីបរិបទ និងការជម្រុញពីក្រោយសារ។ តាមពិត NLP បានទទួលនូវការវិភាគពាក្យ និងការចាត់ថ្នាក់យ៉ាងល្អ ដែលវាបានបង្កើតអ្នកជំនួយការសរសេរនិម្មិត ដែលអាចធ្វើត្រាប់តាមរបៀបដែលមនុស្សរៀបចំពាក្យ និងប្រយោគ។ ជាអកុសល របកគំហើញដូចគ្នាឥឡូវនេះកំពុងត្រូវបានប្រើដើម្បីសរសេរខ្លឹមសារក្លែងក្លាយ ដូចជាអត្ថបទ និងការបង្ហោះដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផ្សព្វផ្សាយការឃោសនា និងព័ត៌មានមិនពិត។

យ៉ាង​ណា​ក៏​ដោយ ការ​វិភាគ​ខ្លឹមសារ​តាម​ទំហំ​បណ្ដាញ​កំពុង​ទទួល​បាន​លទ្ធផល​ល្អ​ក្នុង​ការ​បង្ហាញ​ការ​ស្អប់​ខ្ពើម និង​ការ​និយាយ​ហិង្សា និង​កំណត់​អត្តសញ្ញាណ​តួអង្គ​អាក្រក់​ក្នុង​បណ្ដាញ​សង្គម។ វេទិកាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមទាំងអស់ពឹងផ្អែកលើប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យខ្លឹមសារមួយចំនួនដែលអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណអ្នកដែលផ្សព្វផ្សាយសកម្មភាពខុសច្បាប់ ឬការគំរាមកំហែងតាមអ៊ីនធឺណិត។ ក្រៅពីការសម្របសម្រួលខ្លឹមសារ ការវិភាគតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រអាចបង្កើតទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ដើម្បីជួយឱ្យក្បួនដោះស្រាយកំណត់អត្តសញ្ញាណឧក្រិដ្ឋកម្មហិរញ្ញវត្ថុ ដូចជាការលាងលុយកខ្វក់ ការគេចពន្ធ និងហិរញ្ញប្បទានភេរវកម្ម។ នៅឆ្នាំ 2021 AI បានកាត់បន្ថយពេលវេលាដែលវាត្រូវការដើម្បីវិភាគឧក្រិដ្ឋកម្មហិរញ្ញវត្ថុពី 20 សប្តាហ៍ (ស្មើនឹងអ្នកវិភាគមនុស្សម្នាក់) ទៅ 2 សប្តាហ៍ នេះបើយោងតាមក្រុមហ៊ុនប្រឹក្សា FTI ។ 

ផលប៉ះពាល់នៃការវិភាគមាតិកាតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រ

ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយនៃការវិភាគមាតិកាតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រអាចរួមមាន: 

• ភាពជឿនលឿននៃបច្ចេកវិជ្ជាបកប្រែភាសា ដោយសារមូលដ្ឋានទិន្នន័យដ៏ទូលំទូលាយរបស់ AI នៃពាក្យ និងអត្ថន័យផ្អែកលើវប្បធម៌របស់ពួកគេ។
• ឧបករណ៍ដែលអាចរកឃើញ និងវាយតម្លៃភាពចម្រុះ និងភាពលំអៀងក្នុងការនិយាយ និងប្រភេទខ្លឹមសារផ្សេងទៀត។ មុខងារនេះអាចមានប្រយោជន៍ក្នុងការវាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវនៃ op-eds និងអត្ថបទ។
• ការវិភាគអារម្មណ៍ប្រសើរឡើង ដែលលើសពីការផ្តល់ពាក្យគន្លឹះអវិជ្ជមាន ឬវិជ្ជមានទៅកាន់អត្ថបទ និងចូលទៅក្នុងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ទាំងមូលនៅលើអ៊ីនធឺណិត។
• ពង្រឹងការរកឃើញការវាយប្រហារតាមអ៊ីនធឺណិតដែលមានសក្តានុពល ដោយសារបច្ចេកវិទ្យាអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណពាក្យ និងកូដដែលប្រើដោយពួក Hacker ។
• ការធ្វើលិបិក្រមកាន់តែប្រសើរ និងការរៀបចំខ្លឹមសារធំក្នុងរយៈពេលវែង ដែលអាចមានប្រយោជន៍សម្រាប់រដ្ឋាភិបាល និងបណ្ណសារស្រាវជ្រាវ។

សំណួរដើម្បីផ្តល់យោបល់

• តើអ្វីទៅជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏មានសក្តានុពលផ្សេងទៀតនៃការវិភាគមាតិកាតាមមាត្រដ្ឋានគេហទំព័រក្នុងការសម្របសម្រួលប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម?
• តើ​អ្វី​ទៅ​ជា​ករណី​ប្រើប្រាស់​បច្ចេកវិទ្យា​នេះ​ក្នុង​ឧស្សាហកម្ម​ផ្សេង​ទៀត?