ความคลุมเครือทางสัทศาสตร์ของ NLP
In NLP Phonological Ambiguity is best described as words that sound the same but have a different meaning. Utilising Phonological Ambiguities forces the brain to think for a moment. It needs to interpret the context of the sentence and place the ambiguity of the Phonological Ambiguity in the right context. As a result the sender of the message made the receiver of it think for a second or so. Take the following example sentence: “I watch you which maybe is a good thing.”. Several things happen in this sentence. Let’s do a little bit of dissecting this sentence. I can be Eye. Watch can be looking or relate to a clock. Which can relate to a Choice or a Female Wizard.
ความคลุมเครือของเครื่องหมายวรรคตอน NLP
ใน NLP ความคลุมเครือของเครื่องหมายวรรคตอนหรือประโยคภาษาสยามเป็นส่วนหนึ่งของแบบจำลองมิลตัน ความคลุมเครือของเครื่องหมายวรรคตอนนั้นตรวจจับได้ยากกว่าชุดก่อนหน้าเล็กน้อยในรูปแบบการเรียกข้อมูลทางอ้อม ความคลุมเครือของเครื่องหมายวรรคตอนนั้นระบุได้จากการที่คุณใช้ลำดับของคำซึ่งเป็นผลจากการทับซ้อนกันของประโยคโครงสร้างพื้นผิวสองประโยคที่สร้างขึ้นอย่างดีซึ่งใช้คำหรือวลีร่วมกัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง ให้ใช้ประโยคสองประโยค โดยประโยคหนึ่งลงท้ายด้วยคำเดียวกับประโยคที่สองเริ่มต้น ตัวอย่างเช่น ประโยคแรก: “ฉันต้องการให้คุณสังเกตมือของคุณ” และประโยคที่สอง: “ส่งแก้วมาให้ฉัน” ทีนี้ก็มาถึงเคล็ดลับ ให้ประโยคที่หนึ่งและสองเป็นประโยคเดียว แล้วลบ “มือ” ออกจากประโยคที่สอง คุณจะได้ “ฉันต้องการให้คุณสังเกตมือของคุณให้ฉันดูแก้ว” ง่ายใช่ไหมล่ะ
การใช้ Meta Model อย่างมีความรับผิดชอบ
การใช้ Meta Model อย่างมีความรับผิดชอบถือเป็นรากฐานอย่างหนึ่งที่เราเรียนรู้จากผู้คนในการฝึกอบรมของเรา เนื่องจาก NLP เป็นเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราจึงอัปเดตความรู้ของเราอย่างต่อเนื่องโดยการฝึกอบรมอย่างน้อยปีละครั้งโดยตรงกับ Society of NLP สิ่งสำคัญคือต้องรู้ถึงความแตกต่างระหว่างการถามคำถามเพื่อชี้แจงความเข้าใจของคุณเองเกี่ยวกับโมเดลของผู้อื่น กับการถามคำถามเพื่อท้าทายโมเดลของพวกเขา แม้ว่าฉันจะทำได้ ฉันก็อยากรู้เสมอว่าเมื่อใดที่ฉันเปลี่ยนจากโมเดลหนึ่งไปสู่อีกโมเดลหนึ่ง แม้ว่าเส้นแบ่งจะดูเป็นสีเทามาก แต่คุณจะบอกได้ว่าคุณเปลี่ยนแปลงไปเมื่อใด โหมดหนึ่งเป็นการรวบรวมข้อมูลล้วนๆ และผู้รับการฝึกของคุณจะรับรู้ถึงสิ่งนี้ โหมดอื่นเป็นการขยายและท้าทายโมเดลของโลกของพวกเขา ซึ่งอาจก่อให้เกิดการเผชิญหน้าได้
การรวบรวมข้อมูล (การลบ)
การรวบรวมข้อมูลเป็นส่วนแรกของส่วนกลับของเมตาโมเดล โปรดจำไว้ว่าเมตาโมเดลใช้เพื่อกู้คืนข้อมูลที่ถูกลบไป ในที่นี้ เราจะมาค้นพบส่วนประกอบทั้งสี่ของเมตาโมเดล ตอนนี้ในเมตาโมเดล เราได้เรียนรู้ที่จะถามคำถามเพื่อค้นหาว่าไคลเอนต์ลบอะไรไปบ้าง ในมิลตันโมเดล เราในฐานะผู้ปฏิบัติ NLP จะใช้ข้อมูลเพื่อลบข้อมูลโดยเจตนาและให้คำแนะนำ ส่วนนี้ ซึ่งก็คือการรวบรวมข้อมูล เป็นส่วนที่มีประโยชน์และทรงพลังที่สุดจากข้อมูลทั้งสามส่วน ดังนั้น ควรศึกษาข้อมูลนี้ให้ละเอียดถี่ถ้วน ในที่สุดแล้ว จะทำให้การใช้มิลตันโมเดลง่ายขึ้น
English 
ไทย 