0931 939 453

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Tiến bộ công nghệ đầy tiềm năng

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nghiên cứu đột phá thuộc lĩnh vực trí thông minh nhân tạo. Hình thức này cho phép hệ thống máy tính phát hiện, xử lý và phân tích thông tin dựa trên ngôn ngữ tự nhiên mà không cần trải qua các bước mã hoá. Ứng dụng của hình thức NLP cực kỳ đa dạng từ trợ lý ảo thông minh đến dịch máy tự động, NLP đã mang lại những tiến bộ đáng kinh ngạc trong việc hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. 

Với sự phát triển của các phương pháp học máy và mạng nơ-ron, hình thức xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã trở thành một lĩnh vực đầy tiềm năng và hứa hẹn cho tương lai. Hãy cùng MP BPO cùng tìm hiểu kỹ hơn về công nghệ NLP, cách thức hoạt động, thành phần cũng như những ứng dụng thực tế của hình thức này nhé. 

Hiểu rõ về khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Hình thức xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) tập trung vào việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP liên quan đến cách máy tính tương tác và làm việc với ngôn ngữ tự nhiên thông qua việc phân tích, hiểu, tạo ra và trả lời các dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.

Hiểu rõ về khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

NLP là gì? NLP là một trong những lĩnh vực nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo

Hình thức xử lý ngôn ngữ bao gồm nhiều nhiệm vụ và kỹ thuật khác nhau, bao gồm: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy, nhận dạng giọng nói, trích xuất thông tin, hỏi đáp tự động, tóm tắt văn bản….

Những công nghệ và kỹ thuật trong hình thức NLP được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm công nghiệp, dịch vụ khách hàng, y tế, tài chính, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác.

Text to Speech là gì? Ứng dụng thực tế của công nghệ TTS

Cách thức hoạt động của NLP như thế nào?

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoạt động bằng cách kết hợp các phương pháp và kỹ thuật khác nhau để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người. Dưới đây là cách thức hoạt động cơ bản của NLP:

  • Xử lý dữ liệu trước khi phân tích: Đây là giai đoạn để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để chuẩn bị cho các bước xử lý tiếp theo. Tiền xử lý có thể bao gồm việc loại bỏ các ký tự đặc biệt, chuyển đổi văn bản thành chữ thường, loại bỏ từ dừng (stop words) và thực hiện việc phân đoạn (tokenization).
  • Phân tích ngữ pháp và ý nghĩa của từ ngữ: Trong quá trình này, các kỹ thuật như phân tích cú pháp (parsing) và phân loại từ loại (part-of-speech tagging) được sử dụng để xác định cấu trúc câu và vai trò của từ trong câu.
  • Rút trích thông tin: Sau khi câu hoặc văn bản đã được phân tích, NLP có thể được sử dụng để rút trích thông tin quan trọng từ dữ liệu. Điều này có thể bao gồm việc tìm kiếm và rút trích các thực thể (entity) như tên riêng, địa chỉ, ngày tháng, số điện thoại và thông tin khác từ văn bản.
  • Phân loại và gán nhãn: NLP có thể được sử dụng để phân loại văn bản vào các danh mục hoặc gán nhãn cho các thuộc tính cụ thể. Ví dụ, trong phân loại văn bản, NLP có thể được sử dụng để xác định xem một email là spam hay không. Trong gán nhãn, NLP có thể được sử dụng để gán nhãn tình cảm (sentiment) của một bài đánh giá hoặc phân loại tin tức theo chủ đề.
  • Dịch máy: Một ứng dụng quan trọng của NLP là dịch máy, cho phép chuyển đổi văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác. Các mô hình dịch máy sử dụng các kỹ thuật học máy để hiểu và tạo ra các bản dịch phù hợp.
  • Học máy và mạng nơ-ron: NLP sử dụng nhiều phương pháp học máy và mạng nơ-ron để hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình học máy, như mạng nơ-ron biến đổi (transformer), đã đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất của NLP trong các nhiệm vụ như dịch máy, tạo văn bản tự động và nhận dạng giọng nói.

Cách thức hoạt động của NLP như thế nào?

Cách thức hoạt động của NLP 

Các thành phần chính của hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Các thành phần chính của hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bao gồm hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG). Dưới đây là mô tả về hai thành phần này:

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU)

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) liên quan đến khả năng của hệ thống NLP để hiểu và rút trích ý nghĩa từ ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLU bao gồm các phương pháp và kỹ thuật để phân tích và hiểu văn bản hoặc lời nói từ người dùng.

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG)

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là thành phần của NLP mà nhiệm vụ là tạo ra văn bản tự nhiên từ dữ liệu hoặc thông tin đã được xử lý. NLG sử dụng các mô hình và quy tắc ngữ pháp để tạo ra văn bản tự nhiên có ý nghĩa và dễ đọc cho người dùng. Cụ thể, trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp hệ thống NLP tạo ra các câu, đoạn văn hoặc văn bản tự nhiên mà có thể truyền tải thông tin một cách tự nhiên và dễ hiểu cho người dùng.

Ví dụ của hệ thống NLP

  • Hệ thống trợ lý ảo: Ví dụ điển hình là các trợ lý ảo như Siri của Apple, Google Assistant hay Amazon Alexa. Chúng sử dụng NLP để hiểu và đáp ứng các câu hỏi và yêu cầu từ người dùng.
  • Dịch máy trực tuyến: Các dịch vụ dịch máy trực tuyến như Google Translate sử dụng NLP để chuyển đổi văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác.
  • Phân loại email spam: xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để phân loại email vào hộp thư rác hoặc hộp thư đến trong các hệ thống email, dựa trên nội dung và thuộc tính của email.
  • Tóm tắt văn bản tự động: Các hệ thống tóm tắt tự động sử dụng NLP để tạo ra tóm tắt ngắn gọn từ các bài báo, văn bản khoa học hoặc bài viết dài.
  • Hỗ trợ phân tích ý kiến: NLP được sử dụng để phân tích và đánh giá ý kiến của người dùng từ các bài đánh giá, bình luận hoặc thông tin trên mạng xã hội.
  • Trích xuất thông tin y tế: NLP có thể được sử dụng để trích xuất thông tin y tế từ báo cáo bệnh án, giúp tổng hợp triệu chứng, chẩn đoán và thông tin về thuốc.
  • Tự động hóa quy trình công việc: NLP có thể được sử dụng để tổ chức và xử lý thông tin từ tài liệu và hợp đồng, giúp tự động hóa quy trình công việc.
  • Hệ thống hỏi đáp: NLP được sử dụng để xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động, nơi máy tính có thể trả lời các câu hỏi từ người dùng dựa trên thông tin đã biết.
  • Hỗ trợ khách hàng tự động: NLP được áp dụng trong các hệ thống tự động hỗ trợ khách hàng, giúp người dùng tìm hiểu về sản phẩm, tra cứu thông tin, và giải đáp câu hỏi.

Giải pháp OCR: “Tự động hoá” dữ liệu nâng cao chuyên nghiệp

5 bước trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Thứ tự bước trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể thay đổi tùy thuộc vào quá trình cụ thể và phương pháp sử dụng. Dưới đây là một thứ tự phổ biến của các bước trong quá trình:

Bước 1: Lexical Analysis

Bước đầu tiên trong NLP là phân đoạn (tokenization), trong đó văn bản đầu vào được chia thành các đơn vị nhỏ hơn như từ (word), cụm từ (phrase) hoặc ký tự. Các đơn vị này gọi là “token” và sẽ được sử dụng cho các bước xử lý tiếp theo.

Bước 2: Phân tích cú pháp (Syntactic Analysis)

Sau khi văn bản đã được phân đoạn thành các token, bước tiếp theo là phân tích từ vựng (lexical analysis). Quá trình này bao gồm phân loại các từ vào các loại từ loại khác nhau như danh từ, động từ, tính từ, cũng như xác định các thuộc tính của từ như số ít/hơn, thì, ngôi, và các thông tin từ điển khác.

Bước 3: Phân tích ngữ nghĩa

Sau khi các từ đã được phân tích từ vựng, quá trình phân tích cú pháp (syntactic analysis) xác định cấu trúc ngữ pháp của câu. Quá trình này sử dụng ngữ pháp và quy tắc ngữ pháp để phân tích cấu trúc câu, xác định cú pháp câu và mối quan hệ giữa các thành phần câu.

Bước 4: Tích hợp bài giảng

Sau khi đã hiểu cấu trúc cú pháp của câu, bước tiếp theo là phân tích ngữ nghĩa (semantic analysis). Quá trình này tập trung vào hiểu ý nghĩa của câu hoặc văn bản. Nó liên quan đến tìm hiểu ý nghĩa của các thành phần trong câu, mối quan hệ giữa chúng và ý nghĩa tổng thể của câu.

Bước 5: Phân tích thực dụng

Bước cuối cùng trong quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên là phân tích thực dụng (pragmatic analysis). Quá trình này xem xét ngữ cảnh và mục đích sử dụng ngôn ngữ để hiểu ý nghĩa chính xác của câu. Nó liên quan đến việc hiểu ý nghĩa hàm ý, giao tiếp ngôn ngữ và mục tiêu của người sử dụng ngôn ngữ.

Tại sao chúng ta cần đến xử lý ngôn ngữ (NLP)

Tại sao chúng ta cần đến xử lý ngôn ngữ (NLP)

AI Xử lý ngôn ngữ đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực và mang lại nhiều lợi ích. Dưới đây là một số lý do chúng ta cần đến NLP:

  • Giao tiếp con người-máy: NLP cho phép máy tính tương tác và giao tiếp với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Điều này làm cho giao tiếp với máy tính dễ dàng và tự nhiên hơn, đồng thời cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn trong các ứng dụng như trợ lý ảo, hỗ trợ khách hàng tự động và hệ thống hỏi đáp tự động.
  • Dịch máy: công nghệ xử lý ngôn ngữ  giúp cho việc dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác trở nên tự động và hiệu quả và chính xác hơn. Hoạt động này giúp loại bỏ rào cản ngôn ngữ và tạo ra môi trường giao tiếp đa quốc gia. Hỗ trợ người dùng trên toàn thế giới có thể giao tiếp với nhau dễ dàng hơn.
  • Phân tích và tổng hợp thông tin: NLP cho phép máy tính tự động phân tích và tổng hợp thông tin từ văn bản tự nhiên. Điều này giúp rút trích thông tin quan trọng, như tên riêng, ngày tháng, địa chỉ, thông tin y tế, v.v., từ văn bản và tạo ra cấu trúc dữ liệu hữu ích cho việc phân tích và sử dụng thông tin.
  • Học máy và trí tuệ nhân tạo: cung cấp cơ sở cho việc xây dựng các mô hình và hệ thống có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. NLP cũng cung cấp các phương pháp và kỹ thuật để xử lý dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên và trích xuất tri thức từ đó.
  • Ứng dụng thực tiễn rộng rãi: NLP có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tài chính (phân tích tài chính), y tế (hồ sơ bệnh án điện tử, phân tích triệu chứng), marketing (phân tích cảm xúc khách hàng), giáo dục (học trực tuyến, đánh giá tiến bộ), xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong xe tự lái và nhiều lĩnh vực khác.

Ứng dụng của NLP vào trong thực tế

  • Trợ lý ảo và chatbot: NLP được sử dụng để xây dựng trợ lý ảo và chatbot cho các ứng dụng hỗ trợ khách hàng tự động. Chúng có khả năng hiểu và trả lời câu hỏi từ người dùng, cung cấp thông tin, hướng dẫn và giải đáp thắc mắc.
  • Dịch máy: Dịch máy là một trong những ứng dụng phổ biến của NLP. Công nghệ NLP cho phép dịch văn bản tự nhiên từ một ngôn ngữ sang một ngôn ngữ khác một cách tự động và hiệu quả.
  • Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): NLP được sử dụng để phân tích cảm xúc của người dùng từ các bài đánh giá, bình luận hoặc thông tin trên mạng xã hội. Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu được ý kiến và tư duy của khách hàng và phản hồi phù hợp.
  • Trích xuất thông tin: NLP có thể được sử dụng để trích xuất thông tin quan trọng từ văn bản tự nhiên, như triệu chứng bệnh, tên riêng, ngày tháng, địa chỉ và thông tin khác. Điều này giúp tổ chức và xử lý thông tin một cách tự động và hiệu quả hơn.
  • Tóm tắt văn bản: NLP được sử dụng để tổng hợp và tạo ra tóm tắt ngắn gọn từ văn bản dài và phức tạp. Việc này hữu ích trong việc tổng kết nội dung của các bài báo, bài viết, hoặc văn bản chuyên ngành.
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong xe tự lái: NLP có thể được sử dụng để giao tiếp và hiểu lệnh từ người lái trong xe tự lái. Điều này giúp người lái và hệ thống xe tự lái tương tác và trao đổi thông tin một cách tự nhiên và an toàn.
  • Hỗ trợ y tế: NLP có thể hỗ trợ trong lĩnh vực y tế bằng cách xử lý và hiểu thông tin từ báo cáo y tế, giúp rút trích tri thức y tế, phân loại bệnh, và cung cấp hỗ trợ cho quá trình chẩn đoán và điều trị.
  • Ứng dụng trong phân tích tài chính: NLP có thể được áp dụng trong phân tích tài chính để hiểu, phân tích và đánh giá thông tin từ các báo cáo tài chính, bài viết tin tức và thông tin thị trường.
  • Học trực tuyến và đánh giá tiến bộ: NLP có thể được sử dụng trong lĩnh vực giáo dục để hỗ trợ học trực tuyến, đánh giá tiến bộ và cung cấp phản hồi tức thì cho người học.

GÁN NHÃN DỮ LIỆU TRONG HỖ TRỢ NGHIÊN CỨU TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Hình thức xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong các hoạt động của lĩnh vực trí thông minh nhân tạo. NLP cho phép máy tính hiểu, xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên như con người mà không cần trải qua công đoạn mã hóa phức tạp như cách truyền thống. Sở dĩ NLP được đánh giá cao bởi vì hoạt động này mang lại nhiều ứng dụng quan trọng trong thực tế như: cung cấp trợ lý ảo và chatbot, dịch máy, phân tích cảm xúc, trích xuất thông tin, đến ứng dụng trong y tế, tài chính, giáo dục và xe tự lái… 

Sự phát triển của hoạt động xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng máy tính hiểu và sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, mở ra nhiều cơ hội mới cho sự tiến bộ trong công nghệ và cuộc sống của các doanh nghiệp Việt Nam.