Người ta thường nghĩ AI (trí tuệ nhân tạo) mặc dù vượt trội trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu nhưng chúng vẫn gặp khó khăn trong các nhiệm vụ định tính so với con người. Tuy nhiên, khái niệm này đang dần thay đổi. Những tiến bộ nhanh chóng trong các công cụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện cho phép AI hỗ trợ các tác vụ như viết, mã hóa và lý luận theo từng lĩnh vực cụ thể.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực khoa học máy tính, đặc biệt là trong trí tuệ nhân tạo (AI), chuyên về trang bị cho máy tính khả năng hiểu văn bản và ngôn ngữ nói giống như con người.

NLP tích hợp ngôn ngữ học tính toán, sử dụng các mô hình dựa trên quy tắc của ngôn ngữ con người, với các mô hình thống kê, machine learning và deep learning. Những công nghệ kết hợp này cho phép máy tính xử lý ngôn ngữ của con người, dù ở dạng văn bản hay giọng nói và nắm bắt được ý nghĩa đầy đủ của nó, bao gồm cả ý định và cảm xúc của người nói hoặc người viết.

Các ứng dụng của NLP rất đa dạng, từ dịch ngôn ngữ và phản hồi các lệnh nói cho đến tóm tắt nhanh chóng lượng văn bản đa dạng, thường là theo thời gian thực. Rất có thể bạn đã bắt gặp công nghệ NLP thông qua hệ thống GPS điều khiển bằng giọng nói, trợ lý số, phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản và chatbot dịch vụ khách hàng, cùng với các ứng dụng thân thiện với người tiêu dùng khác. Ngoài mục đích sử dụng trên, NLP ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các giải pháp doanh nghiệp, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, nâng cao năng suất của nhân viên và đơn giản hóa các quy trình kinh doanh quan trọng.

Những thách thức của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Sự phức tạp của ngôn ngữ con người đặt ra những thách thức lớn trong việc phát triển phần mềm diễn giải chính xác dự định từ dữ liệu văn bản hoặc giọng nói. Việc xử lý các từ đồng âm, châm biếm, thành ngữ, ẩn dụ, ngoại lệ ngữ pháp và các biến thể trong cấu trúc câu đòi hỏi các lập trình viên phải dạy các ứng dụng ngôn ngữ tự nhiên để nhận biết và hiểu những sự phức tạp này ngay từ đầu.

Để giải quyết những thách thức này, các tác vụ NLP khác nhau chia nhỏ dữ liệu văn bản và giọng nói của con người, hỗ trợ máy tính hiểu thông tin. Những tác vụ này bao gồm:

• Nhận dạng giọng nói: Còn được gọi là chuyển giọng nói thành văn bản, công việc này liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu giọng nói thành văn bản. Nhận dạng giọng nói rất cần thiết cho các ứng dụng phản hồi lệnh thoại hoặc trả lời các câu hỏi bằng giọng nói, thách thức của việc này nằm ở chỗ cách nói đa dạng của mọi người - có người nói nhanh, có người lắp bắp, với sự nhấn mạnh, ngữ điệu, trọng âm khác nhau và đôi khi sai ngữ pháp.
• Gắn nhãn từ loại: Quá trình này xác định phần lời nói của một từ hoặc văn bản dựa trên ngữ cảnh của nó. Ví dụ: nó xác định từ “nắm” như một động từ trong cụm “Mỗi kĩ sư cần nắm rõ chi phí liên quan đến hạ tầng”, và như một danh từ trong cụm “Trưa nay tôi ăn 2 nắm cơm”.
• Định nghĩa của từ: Tác vụ này liên quan đến việc chọn nghĩa của một từ có nhiều cách hiểu bằng cách phân tích ngữ cảnh của nó. Ví dụ, nó giúp phân biệt ý nghĩa của động từ “đá” trong “đá bóng” và danh từ “cục đá”.
• Nhận dạng thực thể có tên (NER): Xác định các từ hoặc cụm từ là thực thể, chẳng hạn như nhận dạng “Hà Giang” là một địa điểm hoặc “Hà” là tên một người.
• Giải quyết đồng tham chiếu: Tác vụ này liên quan đến việc xác định xem hai từ có đề cập đến cùng một thực thể hay không, chẳng hạn như xác định rằng “cô ấy” là đề cập đến “Mai” hoặc xác định các ẩn dụ và thành ngữ trong văn bản.
• Phân tích cảm xúc: Cố gắng rút ra những sắc thái chủ quan - thái độ, cảm xúc, sự mỉa mai, bối rối, nghi ngờ - từ văn bản.
• Sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG): Được mô tả là đối lập với nhận dạng giọng nói, NLG liên quan đến việc chuyển đổi thông tin có cấu trúc sang ngôn ngữ của con người.

Các công cụ và chiến lược NLP

1. Python và Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK)

Python, một ngôn ngữ lập trình, cung cấp bộ công cụ mở rộng để giải quyết các tác vụ NLP cụ thể. Trong Python, Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK) là một kho lưu trữ nguồn mở bao gồm các thư viện, chương trình và tài nguyên giáo dục, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các chương trình NLP.

NLTK bao gồm thư viện cho các tác vụ NLP khác nhau, cùng với các nhiệm vụ phụ như phân tích câu, phân đoạn từ, bắt nguồn, từ vựng hóa (cắt bớt các từ về gốc của chúng) và mã token (chia văn bản thành các mã token để hiểu rõ hơn). Hơn nữa, nó còn cung cấp các thư viện để triển khai các khả năng nâng cao như lý luận ngữ nghĩa, cho phép đưa ra kết luận logic dựa trên các dữ kiện được trích xuất từ văn bản.

2. NLP thống kê, Machine Learning và Deep Learning

Trong giai đoạn đầu, các ứng dụng NLP đều được mã hóa thủ công, các hệ thống rule-based có khả năng xử lý tốt các tác vụ cụ thể nhưng gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô do liên tục xuất hiện các ngoại lệ và khối lượng dữ liệu văn bản và giọng nói ngày càng tăng.

NLP thống kê là một giải pháp kết hợp các thuật toán máy tính với các mô hình machine learning và deep learning. Sự kết hợp này tự động trích xuất, phân loại và gắn nhãn các thành phần trong dữ liệu văn bản và giọng nói, cho phép thống kê cho các ý nghĩa tiềm ẩn. Hiện tại, các mô hình deep learning, kết hợp mạng CNN (mạng thần kinh tích chập) và mạng RNN (mạng thần kinh tái phát), cho phép hệ thống NLP học một cách linh hoạt, trích xuất ý nghĩa chính xác hơn từ các bộ dữ liệu văn bản và giọng nói mở rộng, không có cấu trúc và không được gắn nhãn.

Ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò là cốt lõi của trí thông minh máy tình trong nhiều tình huống thực tế khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng đáng chú ý của NLP:

1. Công cụ dịch thuật

Google Dịch là một minh chứng cho ứng dụng rộng rãi của NLP. Máy dịch ngôn ngữ hiệu quả không chỉ dừng lại ở việc thay thế từ đơn giản, mà nhắm đến nắm bắt chính xác ý nghĩa và giọng điệu của ngôn ngữ đầu vào khi truyền tải văn bản có cùng mục đích và tác động ở ngôn ngữ đầu ra. Các công cụ dịch thuật hiện đại cho thấy sự tiến bộ đáng chú ý về độ chính xác, giải quyết những thách thức trong việc dịch thuật giữa các ngôn ngữ.

2. Trợ lý ảo và chatbot

Các trợ lý ảo như Siri của Apple và Alexa của Amazon sử dụng tính năng nhận dạng giọng nói để hiểu lệnh thoại, trong khi ngôn ngữ tự nhiên cho phép chúng phản hồi một cách thích hợp. Chatbot thực hiện các tác vụ tương tự để phản hồi văn bản đã nhập. Những hệ thống tốt nhất này học hỏi theo các dấu hiệu của ngữ cảnh trong yêu cầu của con người, đưa ra phản hồi được cải thiện dần theo thời gian. Mục tiêu tiếp theo của các ứng dụng này liên quan đến việc trả lời câu hỏi bằng những câu trả lời phù hợp và hữu ích bằng ngôn từ của chúng.

3. Phân tích cảm xúc trên MXH

NLP đã phát triển thành một công cụ quan trọng để trích xuất thông tin ẩn giấu từ các kênh mạng xã hội. Phân tích tình cảm kiểm tra ngôn ngữ trong các bài đăng, phản hồi, đánh giá, v.v. trên mạng xã hội để phân biệt thái độ và cảm xúc đối với sản phẩm, chương trình khuyến mãi và sự kiện. Các doanh nghiệp tận dụng thông tin này để thiết kế sản phẩm, chiến dịch quảng cáo và đưa ra quyết định chiến lược.

4. Tóm tắt văn bản

Quá trình tóm tắt văn bản, được hỗ trợ bởi công nghệ NLP, xử lý khối lượng lớn văn bản số để tạo ra các bản tóm tắt cho các chỉ mục, cơ sở dữ liệu nghiên cứu hoặc trình đọc văn bản nhanh chóng. Các ứng dụng tóm tắt văn bản hàng đầu kết hợp lý luận ngữ nghĩa và NLG để cung cấp ngữ cảnh và kết luận, nâng cao tính hữu ích của các bản tóm tắt.

5. Phát hiện thư rác

Mặc dù tính năng phát hiện thư rác (spam) có thể không được coi là một ứng dụng nổi bật NLP, nhưng các công nghệ hàng đầu tận dụng khả năng phân loại văn bản của NLP để xem xét kỹ lưỡng các email để tìm các mẫu ngôn ngữ cho thấy mail spam hoặc phishing. Điều này bao gồm việc xác định việc sử dụng quá nhiều thuật ngữ tài chính, ngữ pháp ít đặc trưng, ngôn ngữ mang tính đe dọa, mức độ khẩn cấp không phù hợp, tên công ty viết sai chính tả, v.v. Việc phát hiện thư rác đã được các chuyên gia xem là vấn đề “gần như đã được giải quyết”, mặc dù trải nghiệm của từng cá nhân có thể khác nhau.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên nền tảng đám mây

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một công cụ mang tính biến đổi, giúp thu hẹp khoảng cách giữa ngôn ngữ của con người và máy tính. Là một nhánh của AI, NLP giúp cho máy tính không chỉ hiểu văn bản và lời nói mà còn nắm bắt được các sắc thái, bối cảnh và cảm xúc ẩn chứa bên trong. Sự phát triển của NLP đã trải qua những tiến bộ vượt bậc, từ các mô hình rule-based đến việc tích hợp các mô hình thống kê, machine learning và deep learning.

Triển khai ứng dụng NLP trên đám mây mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng mở rộng, tiết kiệm chi phí, khả năng truy cập toàn cầu, bảo mật và khả năng tận dụng nhiều loại dịch vụ đám mây để nâng cao chức năng. Những ưu điểm này làm cho điện toán đám mây trở thành một nền tảng hấp dẫn cho các tổ chức đang tìm cách khai thác toàn bộ tiềm năng của ứng dụng NLP.

Trên hành trình phát triển phức tạp của ngôn ngữ, NLP và điện toán đám mây đã trở thành công cụ và nền tảng cơ bản, không chỉ giúp thấu hiểu từ ngữ mà còn làm rõ các sắc thái trong cách diễn đạt của con người.

Hãy theo dõi VNG Cloud để biết thêm kiến thức về công nghệ AI, Machine learning, hay Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên đám mây. Nếu bạn cần tìm hiểu về các giải pháp đám mây cho ứng dụng NLP của doanh nghiệp, đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi ngay tại đây.