vi
en
Trong kỷ nguyên số, việc tự động hóa nội dung trở thành một xu hướng tất yếu để đáp ứng nhu cầu thông tin nhanh chóng và chính xác. Natural Language Generation (NLG) chính là chìa khóa mở ra những khả năng mới trong việc tạo ra văn bản một cách tự động, nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa quy trình sáng tạo nội dung. Hãy cùng FPT.AI tìm hiểu chi tiết về công nghệ này qua bài viết dưới đây.
Natural Language Generation là gì? Các ứng dụng phổ biến của NLG trong thực tế
Hiện nay, Natural Language Generation (NLG) đang trở thành một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như truyền thông báo trí, giáo dục, thương mại điện tử, kinh doanh và tài chính,…. Theo một báo cáo của MarketsandMarkets, thị trường NLG dự kiến sẽ đạt 1,35 tỷ USD vào năm 2024, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 20,2% từ năm 2019 đến 2024.
Sự phát triển này được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng cao về tự động hóa trong việc tạo nội dung, từ báo cáo tài chính, bài viết tin tức đến các ứng dụng hỗ trợ khách hàng. Vậy hiểu một các đầy đủ, NLG là gì?
Natural Language Generation (NLG) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính tự động tạo ra văn bản giống như con người viết. Công nghệ này sử dụng các thuật toán và mô hình ngôn ngữ để chuyển đổi dữ liệu và thông tin thành ngôn ngữ tự nhiên, giúp tạo ra văn bản có cấu trúc dễ hiểu với tốc độ lên tới hàng nghìn trang mỗi giây.
>>> XEM THÊM: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024
Cách thức hoạt động của Natural Language Generation
Để hiểu được cách thức hoạt động của NLG thì cần nắm rõ các thuật ngữ liên quan, bao gồm:
- Dữ liệu đầu vào: Thông tin mà hệ thống NLG sử dụng để tạo ra văn bản.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing): Công nghệ giúp máy tính hiểu và phân tích ngôn ngữ con người.
- Mô hình ngôn ngữ: Các thuật toán giúp tạo ra văn bản dựa trên ngữ cảnh và cấu trúc ngữ nghĩa.
- Tạo văn bản (Text Generation): Quá trình tạo ra văn bản từ dữ liệu.
NLG tạo ra văn bản theo quy trình 6 bước như sau:
- Tiếp nhận dữ liệu: Hệ thống NLG bắt đầu bằng việc nhận dữ liệu có tổ chức từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như bảng tính, cơ sở dữ liệu hoặc các tập tin văn bản. Ở bước này, NLG sẽ chọn ra các chủ đề chính trong dữ liệu nguồn và đánh giá mối quan hệ giữa chúng với nhau.
- Hiểu dữ liệu: Quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được thực hiện để phân tích và hiểu dữ liệu, xác định các cấu trúc câu phù hợp và thực hiện phân tích cú pháp.
- Tạo cấu trúc tài liệu: Qua phân tích ngữ nghĩa (NLU), hệ thống xác định ý nghĩa sâu xa và các mối liên hệ trong dữ liệu, nhằm hỗ trợ cho việc xây dựng văn bản. Sau đó xây dựng một cấu trúc văn bản sơ lược ban đầu.
- Xây dựng nội dung: Hệ thống NLG bắt đầu triển khai từng câu trong nội dung cần có, sau đó xem xét cách thức tổ chức sắp xếp các câu và đoạn văn cho hợp lý.
- Cấu trúc ngữ pháp: Tại bước này, phần mềm sẽ tạo ra văn bản bằng cách sử dụng các quy tắc ngữ pháp của ngôn ngữ tự nhiên để đoạn văn được dễ hiểu.
- Trình bày và hoàn thiện: Cuối cùng, NLG sẽ đưa ra 1 văn bản đầu ra hoàn chỉnh theo bất kỳ dạng nào mà người sử dụng yêu cầu như báo cáo, email, phản hồi cho khách hàng,…
>>> TÌM HIỂU: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free
Mối liên hệ giữa NLG, NLU và NLP
Có khá nhiều người sử dụng bị nhầm lẫn giữa NLG, NLU và NLP vì cả ba đều liên quan đến việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. Sự nhầm lẫn này xuất phát từ việc cả ba khái niệm đều nằm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và thường được sử dụng trong các hệ thống giao tiếp bằng ngôn ngữ. Tuy nhiên, giữa chúng có sự khác biệt đáng kể về chức năng, đầu vào và đầu ra.
Dưới đây là bảng so sánh giữa NLG, NLU và NLP bạn có thể tham khảo để hiểu sâu về mối liên hệ giữa 3 công nghệ này.
| Tiêu chí so sánh | NLG | NLU | NLP |
| Định nghĩa | Quá trình tạo ra văn bản tự nhiên từ dữ liệu có cấu trúc | Khía cạnh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc hiểu và diễn giải ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản hoặc dữ liệu ngôn ngữ | Lĩnh vực kết hợp của AI và ngôn ngữ học giúp máy tính hiểu, phân tích và tạo ngôn ngữ tự nhiên từ văn bản hoặc lời nói |
| Chức năng chính | Tạo văn bản từ dữ liệu | Hiểu và giải nghĩa ngôn ngữ | Xử lý và phân tích ngôn ngữ |
| Đầu vào | Dữ liệu có cấu trúc (bảng số liệu, cơ sở dữ liệu,…) | Văn bản ngôn ngữ tự nhiên | Văn bản hoặc lời nói tự nhiên |
| Đầu ra | Văn bản ngôn ngữ tự nhiên (báo cáo, tóm tắt, mô tả) | Ý nghĩa, ý định, thông tin đã được phân tích | Ngôn ngữ đã được xử lý (phân tích, tách câu, gán nhãn từ loại, v.v.) |
| Ứng dụng | – Tự động tạo ra báo cáo tài chính dựa trên dữ liệu doanh nghiệp.
– Viết mô tả sản phẩm trên các trang thương mại điện tử. – Tạo tin tức tự động từ dữ liệu sự kiện thể thao. |
– AI Chatbot hiểu được câu hỏi và trả lời thích hợp.
– Trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa diễn giải lệnh thoại của người dùng. – Phân tích cảm xúc trong các bài đăng mạng xã hội hoặc khảo sát khách hàng. |
– Phân tích ngôn ngữ trên các trang web.
– Chuyển đổi giọng nói thành văn bản. – Công cụ dịch thuật tự động như Google Translate. |
Như vậy, NLG, NLU và NLP có mối liên hệ chặt chẽ, cùng nhau tạo ra hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả. Trong khi NLP xử lý và phân tích ngôn ngữ, NLU giúp hiểu ý nghĩa ngữ nghĩa, và NLG chuyển hóa dữ liệu thành văn bản có nghĩa, tạo nên chuỗi hoạt động hoàn chỉnh.
>>> XEM THÊM: Công nghệ OCR là gì? Cách OCR giúp MB Bank và Grab số hoá thành công
Tầm quan trọng của Natural Language Generation với doanh nghiệp
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng tăng, Natural Language Generation (NLG) đang trở thành một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là ba lợi ích nổi bật mà NLG mang lại cho doanh nghiệp:
Cải thiện hiệu quả phân tích dữ liệu
Natural Language Generation (NLG) giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình tạo báo cáo từ các tập dữ liệu lớn. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác của thông tin được trình bày. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn dựa trên các phân tích dữ liệu rõ ràng.
Cải thiện hiệu quả phản hồi khách hàng
Với NLG, doanh nghiệp có khả năng tạo ra phản hồi tự động cho các câu hỏi thường gặp từ khách hàng. Điều này giúp tiết kiệm thời gian cho đội ngũ hỗ trợ khách hàng, đồng thời nâng cao trải nghiệm của người dùng với các câu trả lời nhanh chóng và chính xác. Thông qua việc cải thiện hiệu suất này, doanh nghiệp có thể giữ chân khách hàng tốt hơn.
>>> XEM NGAY: Chatbot Và Voicebot: Lực Lượng Lao động Thời Kĩ Thuật Số – FPT AI
Nâng cao mối quan hệ với khách hàng
Một vai trò cực kỳ quan trọng khác của NLG đó là nâng cao mối quan hệ với khách hàng. NLG cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa nội dung dựa trên sở thích và hành vi của khách hàng. Bằng cách cung cấp thông tin và gợi ý phù hợp, doanh nghiệp không chỉ tạo ra trải nghiệm tốt hơn mà còn tăng cường lòng trung thành từ khách hàng. Sự tương tác cá nhân hóa này góp phần xây dựng mối quan hệ bền chặt và lâu dài giữa doanh nghiệp và khách hàng.
Một ví dụ tiêu biểu cho việc doanh nghiệp ứng dụng NLG đó là Bloomberg, một trong những công ty tài chính hàng đầu thế giới. Đơn vị này đã áp dụng Natural Language Generation để tự động hóa quy trình tạo báo cáo tài chính.
Nhờ NLG, Bloomberg có thể sản xuất tối đa bốn loại tin tức tự động và tăng tốc độ phân tích dữ liệu. Ted Merz, Giám đốc Sản phẩm Tin tức tại Bloomberg, cho biết tỷ lệ độc giả của các bài viết do NLG tạo ra đã tăng từ 0 lên 7% trong chỉ từ hai đến ba năm. Natural Language Generation đã giúp công ty không chỉ nâng cao tốc độ phản hồi mà còn cải thiện mối quan hệ, sự tin cậy và tương tác với khách hàng nhờ các báo cáo chính xác, cá nhân hóa.
>>> XEM THÊM: eKYC là gì? Phân biệt KYC và eKYC trong banking
Làm thế nào để ứng dụng Natural Language Generation vào kinh doanh?
Việc ứng dụng Natural Language Generation vào kinh doanh đang mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của NLG trong môi trường doanh nghiệp hiện đại:
- Chatbot và Trợ lý ảo: NLG đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển chatbot và trợ lý ảo để tự động hóa giao tiếp với khách hàng. Chẳng hạn, FPT AI Chat của FPT.AI sử dụng NLG để tạo ra câu trả lời tự nhiên và mạch lạc, sau đó nhờ vào khả năng phân tích ngữ nghĩa từ NLP, AI chatbot có thể hiểu được ý định và ngữ cảnh của câu hỏi. Điều này giúp giảm tải công việc cho đội ngũ hỗ trợ khách hàng, đồng thời nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua việc cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác.
- Trợ lý giọng nói: Công nghệ Natural Language Generation (NLG) ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào các hệ thống trợ lý ảo trong kinh doanh. Nhờ khả năng tự động chuyển đổi dữ liệu thành văn bản tương tác tự nhiên, các giải pháp ứng dụng NLG như Siri, Alexa, và Google Assistant hỗ trợ ghi chú cuộc gọi, tự động gửi email hoặc dịch các thông tin quan trọng từ lời nói sang văn bản một cách tự nhiên, giúp doanh nghiệp cải thiện quy trình tương tác và phản hồi với khách hàng..
- Dịch máy: Dịch máy là một trong những ứng dụng đầu tiên của NLG, tuy nhiên hiện vẫn gặp thách thức trong việc hiểu rõ được ngữ cảnh. Tuy nhiên nhờ những nỗ lực của NLG để cải thiện được hệ thống, đặc biệt qua các mô hình mạng nơ-ron đã giúp cho các nội dung dịch được tạo ra chất lượng hơn, nhờ đó doanh nghiệp có thể giao tiếp dễ dàng và nhanh chóng tiếp cận thị trường quốc tế.
- Tạo nội dung: NLG có khả năng sáng tạo nội dung trong nhiều lĩnh vực khác nhau: Tạo ra những diễn giải hài hước cho từ viết tắt (HAHAcronym), Phát triển thuật toán tự động tạo ra sách giáo khoa, trò chơi ô chữ, thơ và các sách về nhiều chủ đề khác nhau (Phillip Parker), Tạo ra các câu đố chơi chữ cho trẻ em (hệ thống JAPE),…
- Báo cáo tự động: NLG giúp tự động hóa quy trình tạo báo cáo từ dữ liệu lớn, cho phép doanh nghiệp có được thông tin một cách nhanh chóng và chính xác. Một trong những ứng dụng đầu tiên là hệ thống FoG, được Environment Canada triển khai vào đầu những năm 1990 để tạo dự báo thời tiết bằng cả tiếng Pháp và tiếng Anh. Thành công của FoG đã mở đường cho các ứng dụng khác, như báo cáo động đất tự động của tờ Los Angeles Times, nhanh chóng cung cấp thông tin chi tiết chỉ trong 3 phút sau khi xảy ra sự kiện. Hiện nay, NLG còn được sử dụng để tóm tắt dữ liệu tài chính, tạo nội dung cho các trang thương mại điện tử và nhiều lĩnh vực khác.
- Phân tích tình cảm: NLG có thể hỗ trợ trong việc phân tích tình cảm (Sentiment Analysis) của khách hàng từ các phản hồi và đánh giá. IBM Watson là một ví dụ nổi bật trong phân tích tình cảm, giúp các doanh nghiệp đánh giá phản hồi của khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, bài đánh giá và khảo sát. Hệ thống này không chỉ xác định được cảm xúc tích cực hay tiêu cực mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về lý do đằng sau những cảm xúc đó, từ đó giúp các công ty điều chỉnh chiến lược marketing và cải thiện dịch vụ khách hàng.
- Siêu cá nhân hóa: Với NLG, doanh nghiệp có thể tạo ra nội dung và trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa cao dựa trên sở thích và hành vi của từng khách hàng. Ví dụ, Netflix sử dụng NLG để tạo ra mô tả phim tùy chỉnh dựa trên lịch sử xem của người dùng, giúp người dùng dễ dàng tìm thấy nội dung phù hợp với sở thích của họ. Tương tự, Amazon áp dụng NLG trong việc tạo ra các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa, từ đó tăng cường khả năng tương tác và nâng cao doanh số bán hàng.
Tổng kết lại, Natural Language Generation (NLG) đang chứng tỏ vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, từ phân tích dữ liệu đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Với những ứng dụng đa dạng như tạo nội dung tự động và phân tích tình cảm, NLG giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và cải thiện dịch vụ. Trong trường hợp bạn cần tìm một công cụ chăm sóc khách hàng ưu việt có sự kết hợp hiệu quả giữa NLG và NLP, chatbot của FPT.AI là một lựa chọn tuyệt vời. Để biết thêm thông tin và được tư vấn về giải pháp, hãy liên hệ FPT.AI qua:
- Hotline: 1900 638 399
- Website: FPT.AI
>>> XEM THÊM:
- Công nghệ nhận diện khuôn mặt là gì? Các ứng dụng thực tế
- Hướng Dẫn Chuyển Văn Bản Thành Giọng Nói Bằng FPT.AI Voicemaker – FPT AI
- Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat
