បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះធ្វើការស្ទង់មតិ និងវិភាគអំពីការអនុវត្ត ព្រមទាំងប្រសិទ្ធភាពនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទវិលជុំ (Recurrent Neural Networks - RNN) និងម៉ូដែលអង្គចងចាំរយៈពេលខ្លី-វែង (Long Short-Term Memory - LSTM) នៅក្នុងកិច្ចការដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (Natural Language Processing - NLP)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះរៀបរាប់អំពីទ្រឹស្តី និងស្ថាបត្យកម្មទូទៅរបស់បណ្តាញ RNN ដោយផ្តោតលើដំណើរការបំបែកលំហូរនៃបណ្តាញ ការកែតម្រូវកំហុស និងការប្រើប្រាស់អង្គចងចាំសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យជាស៊េរី។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Feed Forward Neural Networks (FFNN) បណ្តាញសរសៃប្រសាទបញ្ជូនទៅមុខធម្មតា |
ងាយស្រួលយល់ និងអនុវត្តសម្រាប់ការងារចំណាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យទូទៅដែលមិនមានទំនាក់ទំនងគ្នាជាស៊េរី។ | មិនមានអង្គចងចាំ និងមិនអាចវិភាគទិន្នន័យដែលទាក់ទងគ្នាជាបន្តបន្ទាប់ (Sequential data) ដូចជាប្រយោគបានល្អទេ។ | ចាត់ទុកធាតុចូលនិងធាតុចេញទាំងអស់ដាច់ដោយឡែកពីគ្នា ធ្វើឱ្យវាមានកម្រិតទាបសម្រាប់ការងារ NLP ។ |
| Standard Recurrent Neural Network (RNN) បណ្តាញសរសៃប្រសាទវិលជុំស្តង់ដារ |
មានរង្វិលជុំ (Loops) និងអង្គចងចាំខាងក្នុងដែលអាចចាប់យកបរិបទនៃពាក្យមុនៗដើម្បីទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់បាន។ | មានការលំបាកក្នុងការចងចាំព័ត៌មានពីប្រយោគវែងៗ ពោលគឺវាអាចមើលថយក្រោយបានត្រឹមតែពីរបីជំហានប៉ុណ្ណោះ។ | មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ តែមិនសូវច្បាស់លាស់សម្រាប់ប្រយោគវែងខ្លាំងដោយសារការបាត់បង់ព័ត៌មាន។ |
| Long Short-Term Memory (LSTM) based RNN បណ្តាញ RNN ផ្អែកលើអង្គចងចាំរយៈពេលខ្លី-វែង |
មានកោសិកាអង្គចងចាំ (Memory cell) ដែលអាចរក្សាទុកព័ត៌មាននិងបរិបទពីដើមទីនៃប្រយោគវែងៗបានយ៉ាងល្អ។ | ត្រូវការថាមពលកុំព្យូទ័រច្រើនក្នុងការគណនាដោយសារស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញមានភាពស្មុគស្មាញ និងទាមទារទិន្នន័យបង្ហាត់ច្រើន។ | ផ្តល់លទ្ធផលសុក្រឹតខ្ពស់បំផុតសម្រាប់ការងារ NLP ដូចជាការបកប្រែភាសាដោយម៉ាស៊ីន និងការសម្គាល់សម្លេង។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះបានបញ្ជាក់ថាការវិវឌ្ឍនៃ RNN និង LSTM ទាមទារឱ្យមានការប្រើប្រាស់ថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ ជាពិសេសអង្គគណនាក្រាហ្វិក (GPU) រួមទាំងសំណុំទិន្នន័យធំៗដើម្បីបង្ហាត់ម៉ូដែលឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព។
ការសិក្សានេះច្រើនផ្តោតលើសំណុំទិន្នន័យភាសាអង់គ្លេស និងបារាំង (ឧ. កំណាព្យ Shakespeare, ការបកប្រែអង់គ្លេស-បារាំង)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការខ្វះខាតសំណុំទិន្នន័យភាសាខ្មែរ (Khmer Text Corpus) ដែលមានគុណភាព និងទំហំធំ គឺជាឧបសគ្គចម្បងក្នុងការអភិវឌ្ឍម៉ូដែល NLP ឱ្យបានល្អនិងច្បាស់លាស់។
បច្ចេកវិទ្យា RNN និង LSTM មានសារៈសំខាន់ និងមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធឌីជីថលនៅកម្ពុជា ជាពិសេសលើការវិភាគភាសាជាតិ។
ជារួម បើទោះបីជាការចាប់ផ្តើមទាមទារការប្រមូលទិន្នន័យច្រើន ប៉ុន្តែការយកបច្ចេកវិទ្យានេះមកអនុវត្តនឹងជួយជំរុញស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងនវានុវត្តន៍បច្ចេកវិទ្យាភាសាខ្មែរយ៉ាងគំហុក។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Recurrent Neural Network (RNN) | ជាប្រភេទបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលមានរង្វិលជុំ (Loops) អនុញ្ញាតឱ្យវាអាចរក្សាទុកព័ត៌មានពីមុនៗទុកជា 'អង្គចងចាំ' ដើម្បីយកមកវិភាគទិន្នន័យដែលមកជាបន្តបន្ទាប់គ្នា (ដូចជាពាក្យក្នុងប្រយោគ) ធ្វើឱ្យវាអាចយល់ពីបរិបទប្រយោគទាំងមូលបាន។ | វាដូចជាការអានសៀវភៅរឿង ដែលអ្នកយល់អត្ថន័យនៃពាក្យនីមួយៗនៅទំព័រនេះ ដោយផ្អែកលើការចងចាំសាច់រឿងពីទំព័រមុនៗ។ |
| Long Short Term Memory (LSTM) | ជាកោសិកាអង្គចងចាំពិសេសដែលត្រូវដំឡើងបន្ថែមក្នុងបណ្តាញ RNN ដើម្បីជួយឱ្យម៉ាស៊ីនអាចចងចាំព័ត៌មាននិងបរិបទពីអតីតកាលបានយូរ (ឧទាហរណ៍ ពាក្យដើមប្រយោគនៃប្រយោគដ៏វែង) ដោយការពារកុំឱ្យបាត់បង់ឬភ្លេចព័ត៌មានសំខាន់ៗពេលកំពុងធ្វើការវិភាគ។ | វាប្រៀបដូចជាការកត់ត្រាចំណុចសំខាន់ៗដាក់ក្នុងសៀវភៅកំណត់ហេតុ ដើម្បីកុំឱ្យភ្លេចនៅពេលដែលអ្នកត្រូវធ្វើការងារស្មុគស្មាញរយៈពេលយូរ។ |
| Back Propagation Through Time (BPTT) | ជាបច្ចេកទេសសម្រាប់បង្រៀនបណ្តាញ RNN ឱ្យឆ្លាតជាងមុន តាមរយៈការពន្លាបណ្តាញជាស្រទាប់តាមពេលវេលា រួចគណនាស្វែងរកកំហុសត្រឡប់ថយក្រោយវិញ ដើម្បីកែតម្រូវកម្រិតទម្ងន់ទិន្នន័យ (Weights) ធ្វើឱ្យការទស្សន៍ទាយលើកក្រោយកាន់តែត្រឹមត្រូវ។ | វាប្រៀបដូចជាពេលអ្នកធ្វើលំហាត់គណិតវិទ្យាខុស ហើយអ្នកត្រូវពិនិត្យមើលថយក្រោយមួយជំហានម្តងៗ ដើម្បីរកមើលថាតើអ្នកគិតខុសនៅត្រង់ចំណុចណា ទើបអាចកែតម្រូវបាន។ |
| Word embedding layer | ជាដំណើរការបំប្លែងពាក្យពេចន៍ទៅជាតារាងលេខ (ម៉ាទ្រីសទម្ងន់) នៅក្នុងលំហគណិតវិទ្យា ដោយរៀបចំឱ្យពាក្យដែលមានអត្ថន័យស្រដៀងគ្នា ឬប្រើក្នុងបរិបទដូចគ្នា មានទីតាំងនៅក្បែរគ្នា ដើម្បីឱ្យម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រងាយស្រួលយល់ពីទំនាក់ទំនងនៃពាក្យទាំងនោះ។ | ប្រៀបដូចជាការរៀបចំសៀវភៅក្នុងបណ្ណាល័យ ដោយដាក់សៀវភៅដែលមានប្រធានបទស្រដៀងគ្នានៅលើធ្នើរជិតៗគ្នា ដើម្បីងាយស្រួលស្វែងរក។ |
| Encoder Decoder model | ជាទម្រង់ស្ថាបត្យកម្មដែលប្រើប្រាស់បណ្តាញ RNN ពីរស្របគ្នា ដោយផ្នែកទីមួយ (Encoder) មានតួនាទីអាននិងក្ដោបអត្ថន័យនៃប្រយោគដើម ហើយបញ្ជូនទៅផ្នែកទីពីរ (Decoder) ដើម្បីបំប្លែងអត្ថន័យនោះបង្កើតជាប្រយោគថ្មីមួយទៀត ដែលភាគច្រើនប្រើសម្រាប់ការបកប្រែភាសា។ | ដូចជាការស្តាប់នរណាម្នាក់និយាយជាភាសាចិន (Encoder យល់ន័យ) រួចអ្នកបកប្រែប្រាប់ព័ត៌មាននោះទៅមិត្តភក្តិរបស់អ្នកជាភាសាខ្មែរវិញ (Decoder បង្កើតប្រយោគថ្មី)។ |
| Natural Language Processing (NLP) | គឺជាសាខាមួយនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលផ្តល់លទ្ធភាពឱ្យកុំព្យូទ័រអាចអាន យល់ វិភាគ និងទាញយកអត្ថន័យពីភាសារបស់មនុស្ស មិនថាជាទម្រង់អត្ថបទ ឬសម្លេង ដើម្បីអនុវត្តកិច្ចការនានាដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | វាប្រៀបដូចជាការបង្រៀនកុមារតូចម្នាក់ឱ្យចេះស្តាប់សំឡេង ចេះអានសៀវភៅ និងយល់ពីអត្ថន័យនៃពាក្យពេចន៍ដែលមនុស្សចាស់និយាយប្រាស្រ័យទាក់ទងគ្នា។ |
| one-hot vector | ជាវិធីសាស្ត្រសាមញ្ញបំផុតក្នុងការតំណាងពាក្យទៅជាលេខកូដ ដែលពាក្យនីមួយៗត្រូវបានតំណាងដោយវ៉ិចទ័រមួយដែលមានលេខ 1 តែមួយគត់នៅទីតាំងរបស់វា ហើយមានលេខ 0 នៅគ្រប់ទីតាំងផ្សេងទៀតទាំងអស់ក្នុងវចនានុក្រមរបស់ម៉ាស៊ីន។ | ដូចជាការហៅឈ្មោះសិស្សក្នុងថ្នាក់ដែលមានសិស្ស៥០នាក់ បើសិនជាគ្រូហៅចំឈ្មោះអ្នក អ្នកនឹងលើកដៃតំណាងឱ្យលេខ ១ ចំណែកសិស្ស៤៩នាក់ទៀតអង្គុយស្ងៀមតំណាងឱ្យលេខ ០។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
