---
title: "Embedding (NLP) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Embedding_(NLP)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Embedding_(NLP)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 1879
wiki_created_at: 2026-09-06T22:55:26Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:55:26Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:48:19Z
---

# Embedding (NLP) (TH)

**Embedding** (จากภาษาอังกฤษ embedding — "การฝังตัว") คือเทคโนโลยีพื้นฐานในสาขา Machine Learning และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งแปลงวัตถุแบบไม่ต่อเนื่องหรือซับซ้อน (เช่น คำ ประโยค รูปภาพ) ให้กลายเป็น **การแทนค่าด้วยเวกเตอร์เชิงตัวเลข** ที่มีมิติคงที่ เวกเตอร์เหล่านี้หรือที่เรียกว่า embedding จะถูกจัดวางในปริภูมิหลายมิติในลักษณะที่วัตถุซึ่งมีความหมายใกล้เคียงกันจะอยู่ใกล้ชิดกัน

## คำนิยามและแนวคิด

ในเชิงรูปแบบ embedding คือฟังก์ชันการแมป $f:X \rightarrow {\mathbb{R}}^{d}$ โดยที่ $X$ คือปริภูมิต้นทางของวัตถุ (เช่น พจนานุกรมคำ) และ ${\mathbb{R}}^{d}$ คือปริภูมิเวกเตอร์หลายมิติ (ปริภูมิ embedding) ที่มีมิติ $d$ มิติ $d$ มีค่าน้อยกว่าปริภูมิต้นทางอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้การแทนค่าเหล่านี้มีความหนาแน่น (dense)

รากฐานทางทฤษฎีสำหรับการแทนค่าคำด้วยเวกเตอร์คือ **อรรถศาสตร์การกระจาย** ซึ่งระบุว่าความหมายของคำถูกกำหนดโดยบริบทที่ใช้งาน กล่าวคือ คำที่ปรากฏในบริบทที่คล้ายกันจะมีความหมายใกล้เคียงกัน และด้วยเหตุนี้จึงมีการแทนค่าด้วยเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกัน

### หลักการพื้นฐานของ Embedding

- **มิติคงที่:** วัตถุทั้งหมดจะถูกแมปไปยังเวกเตอร์ที่มีความยาวเท่ากัน โดยไม่คำนึงถึงขนาดของข้อมูลต้นทาง (เช่น ความยาวของประโยค)
- **ความใกล้เคียงเชิงความหมาย:** ระยะห่างระหว่างเวกเตอร์ (มักวัดผ่านความคล้ายคลึงเชิงโคไซน์) สะท้อนความใกล้เคียงเชิงความหมายของวัตถุต้นทาง
- **การรองรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์:** เวกเตอร์รักษาความสัมพันธ์เชิงความหมายไว้ ทำให้สามารถทำการดำเนินการทางพีชคณิตกับเวกเตอร์เหล่านั้นได้ ตัวอย่างคลาสสิก: $\text{вектор}(\text{«король»}) - \text{вектор}(\text{«мужчина»}) + \text{вектор}(\text{«женщина»}) \approx \text{вектор}(\text{«королева»})$

## ประวัติและพัฒนาการ

### แนวทางยุคแรก (ทศวรรษ 1980–2000)

แนวคิดแรกของการแทนค่าด้วยเวกเตอร์ปรากฏขึ้นในช่วงทศวรรษ 1980 ในบริบทของการวิจัยเกี่ยวกับ Neural Network วิธีการในยุคแรกอาศัยการวิเคราะห์ทางสถิติของความถี่การปรากฏร่วมกันของคำ

### ยุค Word2Vec (2013)

จุดเปลี่ยนครั้งสำคัญคือการพัฒนา **Word2Vec** โดยทีมงานของ Google ภายใต้การนำของ Tomáš Mikolov ในปี 2013 Word2Vec นำเสนอสถาปัตยกรรมสองแบบที่มีประสิทธิภาพและมีต้นทุนการคำนวณต่ำสำหรับการฝึก embedding ของคำ:

- **CBOW (Continuous Bag of Words):** ทำนายคำกลางจากบริบทที่อยู่รอบข้าง
- **Skip-gram:** ทำนายคำในบริบทจากคำกลาง

Word2Vec กลายเป็นการนำการแทนค่าด้วยเวกเตอร์มาใช้งานยอดนิยมครั้งแรก ซึ่งส่วนหนึ่งเป็นเพราะซอร์สโค้ดแบบเปิดและความเร็วในการทำงานที่สูง

### พัฒนาการของแนวทางทางเลือก

หลังจาก Word2Vec ก็มีโมเดล static embedding อื่นๆ ที่สำคัญตามมา:

- **GloVe (2014):** โมเดลที่พัฒนาขึ้นที่มหาวิทยาลัย Stanford ซึ่งใช้สถิติการปรากฏร่วมกันของคำในระดับโกลบอลสำหรับการฝึกเวกเตอร์
- **FastText (2015):** โมเดลจาก Facebook ที่คำนึงถึงสัณฐานวิทยาของคำ โดยแทนคำแต่ละคำเป็นผลรวมของเวกเตอร์ n-gram ของอักขระ ทำให้สามารถสร้าง embedding ได้แม้กระทั่งสำหรับคำที่ไม่มีอยู่ในพจนานุกรมการฝึก (คำ Out-of-Vocabulary)

### ยุค Transformer และ Contextual Embedding (2018–ปัจจุบัน)

ความก้าวหน้าครั้งสำคัญเกิดขึ้นพร้อมกับการปรากฏของสถาปัตยกรรม transformer และโมเดล BERT (2018) ซึ่งนำไปสู่การเกิดขึ้นของ **contextual embedding** ที่การแทนค่าด้วยเวกเตอร์ของคำขึ้นอยู่กับบริบทที่ใช้งาน ต่างจากการแทนค่าแบบ static ที่คำหนึ่งๆ จะมีเวกเตอร์เดิมในทุกประโยค โมเดล contextual จะสร้าง embedding ที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละบริบทการใช้งาน

## ประเภทของ Embedding

### ตามระดับของการแทนค่า

- **Embedding ระดับคำ:** ประเภทพื้นฐานที่แต่ละคำถูกแทนด้วยเวกเตอร์แยกต่างหาก (Word2Vec, GloVe)
- **Embedding ระดับประโยคและเอกสาร:** แทนวลี ประโยค หรือเอกสารทั้งหมดด้วยเวกเตอร์เดียว (PV-DM, PV-DBOW)
- **Embedding ของผู้ใช้และวัตถุ:** ใช้ในระบบแนะนำเพื่อแทนความสนใจของผู้ใช้และคุณลักษณะของสินค้า

### ตามการคำนึงถึงบริบท

- **Static Embedding:** แต่ละคำจะได้รับเวกเตอร์ที่กำหนดไว้ตายตัวหนึ่งค่า โดยไม่ขึ้นกับบริบท (Word2Vec, GloVe, FastText)
- **Contextual Embedding:** สร้างการแทนค่าที่แตกต่างกันสำหรับคำเดิมตามบริบทที่อยู่ล้อมรอบ ตัวแทนหลักได้แก่:
  - **BERT:** โมเดลแบบสองทิศทางบนพื้นฐาน transformer
  - **ELMo:** โมเดล LSTM แบบสองทิศทาง
  - **RoBERTa, DistilBERT, ALBERT:** ตัวแปรที่ปรับปรุงจาก BERT

### ตามรูปแบบข้อมูล

- **Embedding เชิงข้อความ:** ประเภทที่พบบ่อยที่สุด ครอบคลุมการแทนค่าของคำ ประโยค และเอกสาร
- **Embedding เชิงภาพ:** การแทนค่ารูปภาพสำหรับงานด้าน Computer Vision
- **Multimodal Embedding:** รวมข้อมูลประเภทต่างๆ (ข้อความ รูปภาพ เสียง) เข้าไว้ในปริภูมิเวกเตอร์เดียว ตัวอย่างคือ ImageBind ที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหกรูปแบบข้อมูล

## สถาปัตยกรรมและวิธีการฝึก

### วิธีการแบบดั้งเดิม

- **One-hot encoding:** วิธีการที่ง่ายที่สุด ซึ่งแต่ละคำถูกเข้ารหัสด้วยเวกเตอร์ขนาดเท่าพจนานุกรมโดยมีค่า 1 ในตำแหน่งที่สอดคล้องกัน ข้อเสีย: ความเบาบางสูงและไม่มีข้อมูลเชิงความหมาย
- **Matrix Factorization:** วิธีการลดมิติ (เช่น LSA) ที่นำไปใช้กับเมทริกซ์การปรากฏร่วมกันของคำ

### สถาปัตยกรรม Neural Network

- **Neural Network แบบตื้น:** สถาปัตยกรรม CBOW และ Skip-gram ใน Word2Vec ใช้ Neural Network สองชั้นสำหรับการฝึกอย่างมีประสิทธิภาพ
- **Transformer:** สถาปัตยกรรมที่ปฏิวัติสาขาด้านนี้ด้วยกลไก attention

### แนวทางสมัยใหม่

- **การเรียนรู้ด้วยตนเองแบบ Masked:** BERT ใช้งานการทำนายคำที่ถูกปิดบังเพื่อฝึก contextual representation
- **Contrastive Learning:** วิธีการที่เพิ่มสูงสุดความคล้ายคลึงของคู่ที่ใกล้เคียงกันเชิงความหมาย (คู่บวก) และลดให้น้อยที่สุดความคล้ายคลึงของคู่ที่ห่างไกลกัน (คู่ลบ)

## การประยุกต์ใช้ Embedding

Embedding มีการนำไปประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในหลากหลายสาขา:

### การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

- การค้นหาและการสืบค้นสารสนเทศ: ปรับปรุงคุณภาพของการค้นหาเชิงความหมาย ช่วยให้ค้นหาเอกสารตามความหมายไม่ใช่ตามคำสำคัญ
- การจำแนกข้อความ: การแทนค่าด้วยเวกเตอร์ทำหน้าที่เป็นข้อมูลนำเข้าสำหรับตัวจำแนก เพิ่มความแม่นยำ
- การวิเคราะห์ความรู้สึก: การระบุสีสันทางอารมณ์ของข้อความโดยคำนึงถึงบริบท
- การแปลภาษาด้วยเครื่อง: ปรับปรุงความเข้าใจเชิงความหมายของภาษาต้นทางและภาษาปลายทาง

### ระบบแนะนำ

Embedding ของผู้ใช้และสินค้าเป็นรากฐานของระบบแนะนำแบบส่วนตัว ซึ่งรวมถึง:

- **Collaborative Filtering:** โดยอิงจาก embedding ของพฤติกรรมผู้ใช้
- **Content Filtering:** โดยใช้ embedding ของคุณลักษณะสินค้า

### Computer Vision

- **การจำแนกและการค้นหารูปภาพ:** Convolutional Neural Network และ Vision Transformer สร้าง embedding ของรูปภาพสำหรับการจำแนกและการค้นหาภาพที่คล้ายกันทางสายตา

### ชีวสารสนเทศศาสตร์และการแพทย์

- **การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์:** การวิเคราะห์บันทึกทางคลินิกและการวินิจฉัยโรค
- **การแทนค่าระดับโมเลกุล:** การสร้าง embedding สำหรับการทำนายคุณสมบัติของสารประกอบทางเคมี

## ด้านเทคนิคและการปรับแต่ง

- **วิธีการปรับมิติ:** Matryoshka Representation Learning (MRL) — แนวทางที่เป็นนวัตกรรม ช่วยให้ได้ embedding ที่มีมิติต่างกันจากโมเดลเดียว โดยรวมข้อมูลสำคัญไว้ที่ส่วนต้นของเวกเตอร์
- **การ Quantization ของ Embedding:** การลดความแม่นยำของการแทนค่าตัวเลข (เช่น เหลือ 8 หรือ 4 บิต) เพื่อเร่งความเร็วในการคำนวณและประหยัดหน่วยความจำ
- **การรวมกับฐานข้อมูล:** ฐานข้อมูลเวกเตอร์สมัยใหม่ (เช่น Milvus, Pinecone) และส่วนขยายสำหรับ DBMS แบบดั้งเดิม (เช่น pgvector สำหรับ PostgreSQL) ช่วยให้จัดเก็บและค้นหา embedding ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

## ลิงก์

- การแทนค่าคำด้วยเวกเตอร์ — Wikipedia
- การแทนค่าคำด้วยเวกเตอร์ — NEERC

## เอกสารอ้างอิง

- Mikolov, T. et al. (2013). *Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space*. arXiv:1301.3781.
- Mikolov, T. et al. (2013). *Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality*. arXiv:1310.4546.
- Pennington, J.; Socher, R.; Manning, C. (2014). *GloVe: Global Vectors for Word Representation*. PDF.
- Bojanowski, P. et al. (2017). *Enriching Word Vectors with Subword Information*. arXiv:1607.04606.
- Joulin, A. et al. (2017). *Bag of Tricks for Efficient Text Classification*. arXiv:1607.01759.
- Peters, M. E. et al. (2018). *Deep Contextualized Word Representations*. ACL Anthology.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805.
- Reimers, N.; Gurevych, I. (2019). *Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks*. arXiv:1908.10084.
- Kusupati, A. et al. (2022). *Matryoshka Representation Learning*. arXiv:2205.13147.
- Radford, A. et al. (2021). *Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision*. PMLR 139.
- Girdhar, R. et al. (2023). *ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All*. CVPR 2023.