🔡 การใช้โมเดลภาษาที่อิงกับ “bag of words” ซึ่งมองคำเป็นเพียงหน่วยแยก ๆ โดยไม่สนใจบริบท ทำให้เกิดข้อจำกัดในการทำความเข้าใจความหมายที่แท้จริงของภาษา แนวคิด Bag of Words (BoW) เป็นวิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้กันมานาน โดยมองข้อความเป็นเพียงชุดของคำที่ไม่เรียงลำดับและไม่สนใจความสัมพันธ์เชิงไวยากรณ์ แม้ว่าจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อความเชิงสถิติทำได้ง่าย แต่ก็ถูกวิจารณ์ว่าเป็นการลดทอนความซับซ้อนของภาษาให้เหลือเพียงตัวเลขและความถี่ของคำ บทความนี้ชี้ให้เห็นว่า การใช้ BoW ทำให้โมเดลไม่สามารถเข้าใจ ความหมายเชิงบริบท ได้จริง เช่น คำว่า “bank” อาจหมายถึงธนาคารหรือฝั่งแม่น้ำ แต่ BoW จะไม่สามารถแยกแยะได้หากไม่มีข้อมูลเพิ่มเติม การละเลยบริบทเช่นนี้อาจนำไปสู่การตีความผิดพลาดและผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ นอกจากนี้ ผู้เขียนยังสะท้อนว่า การพึ่งพา BoW เป็นการ “ทำให้ภาษากลายเป็นเศษซาก” เพราะมันไม่สามารถจับความละเอียดอ่อนของการสื่อสารมนุษย์ได้ เช่น อารมณ์ เสียงประชด หรือการเล่นคำ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ภาษามีชีวิตชีวาและทรงพลัง การวิจารณ์นี้จึงเป็นการเรียกร้องให้วงการ NLP มุ่งไปสู่โมเดลที่เข้าใจความหมายเชิงลึกมากขึ้น ในยุคปัจจุบัน แม้ว่าโมเดลใหม่ ๆ อย่าง Transformer และ LLMs จะก้าวข้ามข้อจำกัดของ BoW ไปแล้ว แต่บทความนี้เตือนว่าเรายังต้องระวังไม่ให้การลดทอนภาษากลายเป็นการทำลายความหมายที่แท้จริง เพราะแม้เทคโนโลยีจะก้าวหน้า แต่หากละเลยความซับซ้อนของภาษา ก็อาจทำให้ AI เข้าใจโลกได้เพียงผิวเผิน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ แนวคิด Bag of Words ➡️ มองข้อความเป็นชุดคำที่ไม่เรียงลำดับ ➡️ ใช้ง่ายแต่ไม่สนใจความสัมพันธ์เชิงไวยากรณ์ ✅ ข้อจำกัดของ BoW ➡️ ไม่สามารถเข้าใจความหมายเชิงบริบท เช่น คำที่มีหลายความหมาย ➡️ ลดทอนความซับซ้อนของภาษาเหลือเพียงตัวเลขและความถี่ ✅ การเปรียบเทียบกับโมเดลใหม่ ➡️ Transformer และ LLMs ก้าวข้ามข้อจำกัดของ BoW ➡️ สามารถจับความหมายและบริบทได้ดีกว่า ‼️ คำเตือนจากบทความ ⛔ การลดทอนภาษามากเกินไปอาจทำลายความหมายที่แท้จริง ⛔ AI อาจเข้าใจโลกเพียงผิวเผินหากละเลยความละเอียดอ่อนของภาษา https://www.experimental-history.com/p/bag-of-words-have-mercy-on-us