Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc cho máy tính khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. Những chatbot AI nổi tiếng, hiện đại nhất thế giới đều không thể ra đời nếu không có công nghệ này. Qua bài viết dưới đây, hãy cùng Askany tìm hiểu sâu hơn xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì và đâu là chatbot tốt nhất hiện nay có tích hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên này ở Việt Nam.
Trải nghiệm ngay AI chatbot Preny được ứng dụng NLP hoàn chỉnh nhất, trả lời nhanh chóng và chính xác 99% mọi vấn đề. Đây là sản phẩm được đội ngũ IT của Askany phát triển dựa trên các công nghệ tân tiến nhất thế giới! Bạn có thể trải nghiệm ngay phiên bản chatbot miễn phí TẠI ĐÂY!
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Công nghệ này có tên tiếng Anh là Natural language processing (NLP), đây là một lĩnh vực trong công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo. Nó giúp máy tính hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ của con người. Thông qua machine learning (học máy), NLP cho phép máy tính nhận diện, hiểu và tạo ra văn bản cũng như lời nói. Natural language processing được khám phá lần đầu tiên vào những năm 1950 bởi nhà toán học Alan Turing, sau quá trình lịch sử phát triển thì cho đến ngày nay NLP đã trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống hàng ngày. Nó xuất hiện trong nhiều ứng dụng, như công cụ tìm kiếm trên internet, chatbot hỗ trợ dịch vụ khách hàng qua giọng nói, hệ thống GPS điều khiển bằng giọng nói, và trợ lý ảo trên điện thoại thông minh.
Natural language processing hoạt động như thế nào?
Vậy bạn đã hiểu xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì rồi, vậy NLP hoạt động thế nào. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP được chia thành 2 công đoạn là xử lý giọng nói (speech processing) và xử lý văn bản (text processing).
Xử lý ngôn ngữ NLP qua giọng nói
Hiện nay, nhiều hệ thống máy tính có khả năng tương tác với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên dưới dạng tiếng nói. Các AI chatbot miễn phí có tính năng tìm kiếm bằng giọng nói (trên điện thoại, tivi), và điều khiển bằng giọng nói (trên điện thoại hoặc thiết bị gia đình). Cấu trúc cơ bản của một chương trình chatbot giao tiếp qua tiếng nói gồm các bước sau:
- Nhận dạng tiếng nói: Máy tính nhận giọng nói của người dùng và chuyển thành văn bản.
- Xử lý yêu cầu: Máy tính phân tích văn bản, xử lý và đưa ra câu trả lời bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý văn bản.
- Tổng hợp tiếng nói: Câu trả lời được chuyển từ văn bản thành âm thanh và gửi đến người dùng.
Xử lý ngôn ngữ NLP qua văn bản
Xử lý văn bản tập trung vào việc phân tích dữ liệu dưới dạng văn bản. Những ứng dụng quan trọng của lĩnh vực này bao gồm tìm kiếm và truy xuất thông tin, dịch máy, tóm tắt văn bản tự động, và kiểm tra lỗi chính tả tự động. Xử lý văn bản đôi khi được chia thành hai nhánh chính: hiểu văn bản và tạo văn bản. Hiểu văn bản tập trung vào việc phân tích nội dung, trong khi tạo văn bản liên quan đến việc tạo ra nội dung mới, như trong các ứng dụng dịch máy hoặc tóm tắt tự động. Xử lý văn bản gồm 4 bước chính:
- Phân tích hình vị: Nhận diện và mô tả cấu trúc của các thành phần ngôn ngữ, chẳng hạn như từ gốc, biên từ, phụ tố, và từ loại. Trong xử lý tiếng Việt, hai nhiệm vụ phổ biến là tách từ (word segmentation) và gán nhãn từ loại (part-of-speech tagging).
- Phân tích cú pháp: Quá trình phân tích chuỗi các từ dựa trên quy tắc ngữ pháp. Trong phân tích cú pháp ngôn ngữ tự nhiên, các loại ngữ pháp thường được sử dụng là Văn phạm phi ngữ cảnh (CFG), Văn phạm danh mục kết nối (CCG), và Văn phạm phụ thuộc (DG). Đầu vào của phân tích cú pháp là một câu với các từ và nhãn từ loại, còn đầu ra là một cây phân tích thể hiện cấu trúc cú pháp của câu.
- Phân tích ngữ nghĩa: Liên hệ cấu trúc ngữ nghĩa từ cụm từ, câu, đoạn văn đến toàn bộ bài viết để hiểu rõ ý nghĩa của chúng. Phân tích ngữ nghĩa có hai mức độ: Ngữ nghĩa từ vựng giải thích ý nghĩa của từng từ và phân biệt nghĩa, còn ngữ nghĩa thành phần chỉ ra cách các từ kết hợp để tạo thành ý nghĩa rộng hơn.
- Phân tích diễn ngôn: Xem xét văn bản trong mối quan hệ với ngữ cảnh sử dụng. Phân tích diễn ngôn thường được thực hiện trên đoạn văn hoặc toàn bộ văn bản, thay vì chỉ dừng lại ở mức câu riêng lẻ.
Ưu nhược điểm của xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Ưu điểm
Khám phá thông tin nhanh hơn: Các tổ chức có thể nhanh chóng phát hiện các mẫu, xu hướng và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu. Việc truy xuất và phân tích dữ liệu văn bản giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn và khám phá những ý tưởng kinh doanh mới.
Tiết kiệm ngân sách hơn: NLP có thể tự động thu thập, xử lý và tổ chức khối lượng lớn dữ liệu văn bản phi cấu trúc, giảm nhu cầu về lao động thủ công và tiết kiệm ngân sách.
Truy cập nhanh vào dữ liệu doanh nghiệp: Doanh nghiệp có thể tạo kho dữ liệu về thông tin nội bộ, dễ dàng truy cập bằng các công cụ tìm kiếm AI. Đối với nhân viên bán hàng, NLP giúp truy xuất thông tin nhanh hơn, cải thiện dịch vụ khách hàng và hỗ trợ bán hàng.
Nhược điểm
Bị thiên lệch dữ liệu huấn luyện: Giống như bất kỳ hệ thống AI nào, nếu dữ liệu huấn luyện bị thiên lệch, kết quả sẽ không chính xác. Điều này đặc biệt rủi ro khi người dùng đa dạng, chẳng hạn trong các dịch vụ chính phủ, y tế và nhân sự. Dữ liệu thu thập từ internet thường dễ bị thiên lệch.
Hiểu sai: NLP có thể gặp khó khăn nếu giọng nói đầu vào sử dụng phương ngữ hiếm, nói lầm bầm, chứa nhiều tiếng lóng, từ đồng âm, ngữ pháp sai, thành ngữ, câu cụt, phát âm sai, hoặc có tiếng ồn nền quá lớn.
Giọng điệu: Khi giao tiếp, cách mọi người truyền đạt bằng lời nói hoặc ngôn ngữ cơ thể có thể thay đổi ý nghĩa của câu nói. Việc sử dụng giọng điệu mỉa mai, nhấn mạnh từ ngữ hoặc cường điệu hóa có thể gây nhầm lẫn cho NLP, làm cho việc phân tích ngữ nghĩa trở nên kém chính xác.
Các công việc NLP có thể làm thay con người
Với khả năng giúp cho máy móc hiểu và sử dụng được ngôn ngữ con người, vậy các công việc mà công nghệ NLP có thể đảm nhận là gì?
Trợ lý ảo và Chatbot
Các trợ lý ảo như Siri của Apple và Alexa của Amazon sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói để hiểu lệnh và tạo ra phản hồi tự nhiên. Chatbot cũng hoạt động tương tự, nhưng với đầu vào là văn bản. Những hệ thống tiên tiến nhất có khả năng học từ ngữ cảnh của yêu cầu, ngày càng cung cấp câu trả lời chính xác hơn theo thời gian. Thế hệ tiếp theo của các ứng dụng này sẽ tập trung vào việc đưa ra các câu trả lời hữu ích và tự nhiên hơn, điển hình có AI chatbot Preny, là AI nói tiếng Việt tốt nhất hiện nay.
Dịch thuật
Google Translate là một ví dụ điển hình về ứng dụng NLP rộng rãi. Dịch máy hiệu quả không chỉ đơn giản là thay thế từ, mà còn phải truyền tải chính xác ý nghĩa và giọng điệu của ngôn ngữ gốc, đảm bảo văn bản trong ngôn ngữ đích có cùng mục đích và tác động. Các công cụ dịch máy hiện đại đã đạt được nhiều tiến bộ về độ chính xác, giúp giải quyết tốt hơn các thách thức trong dịch thuật.
Phân tích dữ liệu mạng xã hội
NLP đã trở thành công cụ quan trọng trong việc khai thác thông tin ẩn trên các mạng xã hội. Phân tích cảm xúc giúp nhận biết thái độ và cảm xúc trong các bài đăng, phản hồi, đánh giá, v.v., nhằm đánh giá ý kiến của công chúng về sản phẩm, khuyến mãi và sự kiện. Doanh nghiệp sử dụng thông tin này để thiết kế sản phẩm, tạo chiến dịch quảng cáo và đưa ra các quyết định chiến lược.
Tóm tắt văn bản
NPL có thể xử lý khối lượng lớn văn bản kỹ thuật số để tạo ra các bản tóm tắt dùng cho chỉ mục, cơ sở dữ liệu nghiên cứu, hoặc cho những người đọc bận rộn. Các ứng dụng tóm tắt văn bản hàng đầu sử dụng lý luận ngữ nghĩa và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) để cung cấp ngữ cảnh và kết luận, nâng cao giá trị của bản tóm tắt.
Hiện nay trên thế giới có những công cụ AI có khả năng xử lý lượng thông tin cực lớn như:
Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO)
Natural language processing là công cụ hiệu quả giúp doanh nghiệp xếp hạng cao hơn trong kết quả tìm kiếm trực tuyến, bằng cách phân tích các tìm kiếm và tối ưu hóa nội dung. Các công cụ tìm kiếm sử dụng NLP để xác định thứ hạng của kết quả, và việc áp dụng các kỹ thuật này một cách hiệu quả sẽ giúp bạn vượt qua đối thủ cạnh tranh, từ đó nâng cao khả năng hiển thị cho doanh nghiệp.
Tìm hiểu thông tin thị trường
Bằng cách phân tích ngôn ngữ của khách hàng thông qua NLP, bạn sẽ hiểu rõ hơn về nhu cầu của họ và có cái nhìn rõ ràng hơn về cách giao tiếp hiệu quả. Phân tích cảm xúc sẽ phát hiện các cảm xúc liên quan đến các khía cạnh hoặc sản phẩm cụ thể trên mạng xã hội (ví dụ: "bàn phím rất tuyệt, nhưng màn hình quá mờ"), cung cấp thông tin quý giá cho việc thiết kế sản phẩm và tiếp thị. Đây là bản báo cáo Phân tích và dự báo thị trường toàn cầu bằng NLP từ năm 2021-2028 của Exactitude Consultancy.
Vậy bạn đã hiểu được công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì và tại sao nó lại vô cùng quan trọng với việc phát triển AI hiện nay. Nhờ tích hợp NLP mà nhiều chatbot có khả năng nói tiếng Việt đã xuất hiện trên thị trường. Tất nhiên trong số đó nổi bật nhất vẫn là chatbot AI Preny của Askany.