Natural Language Generation là gì? 3 lợi ích chính của NLG

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?

Natural Language Generation là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để máy tính tự động tạo ra văn bản giống như con người viết. Công nghệ này sử dụng các thuật toán, ứng dụng AI tạo sinh (GenAI) 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: Giải mã sức mạnh của Mô hình ngôn ngữ lớn

Cách thức hoạt động của NLG

Quá trình hoạt động của NLG thường bao gồm một số bước chính sau:

• Bước 1: Thu thập và xử lý dữ liệu: NLG bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như cơ sở dữ liệu, bảng tính, tài liệu văn bản, hoặc các dữ liệu chưa cấu trúc như PDF, tài liệu âm thanh, v.v. Dữ liệu này được phân loại và chuẩn bị để sử dụng trong các bước tiếp theo của quá trình tạo văn bản.
• Bước 2: Phân tích và nhận diện dữ liệu: Trong bước này, hệ thống áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích cấu trúc dữ liệu và xác định các thực thể quan trọng. Hệ thống nhận diện các mối quan hệ giữa các chủ đề và các yếu tố cần thiết để xây dựng văn bản hoàn chỉnh.
• Bước 3: Lập kế hoạch tài liệu: Hệ thống NLG xác định thông tin cần truyền đạt và cách thức trình bày thông tin đó. Các yếu tố như mục đích của văn bản, đối tượng người dùng và cấu trúc câu được tính toán cẩn thận để đảm bảo tính hợp lý của văn bản cuối cùng.
• Bước 4: Lập kế hoạch chi tiết (Microplanning): Sau khi xác định được nội dung và cấu trúc tổng thể, NLG tiếp tục lên kế hoạch chi tiết cho từng câu, đoạn văn. Quá trình này bao gồm việc lên kế hoạch về ngữ pháp, cú pháp và cách thức diễn đạt sao cho mạch lạc và dễ hiểu.
• Bước 5: Tạo ngôn ngữ tự nhiên (Surface Realization): Cuối cùng, hệ thống tạo ra văn bản cuối cùng bằng cách áp dụng các quy tắc ngữ pháp để chuyển từ kế hoạch chi tiết sang văn bản ngôn ngữ tự nhiên. Quá trình này đảm bảo rằng văn bản vừa chính xác vừa dễ đọc, truyền đạt đầy đủ thông điệp.

Các mô hình và phương pháp luận NLP

Các hệ thống Natural Language Generation (NLG) hiện đại sử dụng các mô hình AI tiên tiến để tạo ra các văn bản mới từ dữ liệu huấn luyện và đầu vào người dùng. Tuy nhiên, trước khi các mô hình này được phát triển, NLG đã được thực hiện nhờ vào các phương pháp khác như:

Hệ thống dựa trên mẫu (Template-Based Systems)

Hệ thống dựa trên mẫu hoạt động bằng cách sử dụng những câu văn đã được lập sẵn, chỉ cần thay đổi các phần dữ liệu vào. Đây là phương pháp NLG đơn giản và được sử dụng từ rất lâu, rất phù hợp cho các báo cáo hay thông tin có cấu trúc rõ ràng và không thay đổi. Tuy nhiên, nhược điểm là hệ thống này không thể linh hoạt khi cần thay đổi cách diễn đạt hoặc khi dữ liệu đầu vào quá đa dạng.

Hệ thống dựa trên quy tắc (Rule-Based Systems)

Hệ thống dựa trên quy tắc tạo ra văn bản bằng cách áp dụng một loạt các quy tắc và logic đã được lập trình sẵn. Các quy tắc này thường được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia trong ngành, giúp hệ thống mô phỏng cách con người nói hoặc viết. Một ví dụ đơn giản là hệ thống “If-then” (Nếu-thì), nơi phần mềm sẽ đưa ra kết quả dựa trên các điều kiện cụ thể.

Thuật toán học máy học thống kê (Statistical Machine Learning Algorithms)

Thuật toán học máy thống kê, như Markov chains ẩn, có thể nhận diện các mẫu trong dữ liệu lớn và sử dụng những mẫu này để tạo ra các từ ngữ hoặc câu phù hợp với ngữ cảnh. So với các hệ thống dựa trên mẫu và dựa trên quy tắc, các mô hình này linh hoạt hơn và có thể tạo ra văn bản tự nhiên hơn, nhưng chúng cần một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện và đạt hiệu quả cao.

Mặc dù không hoàn hảo như các mô hình sau này, thuật toán học máy thống kê vẫn là bước tiến quan trọng giúp cải thiện khả năng tạo ra văn bản NLG tự nhiên hơn.

Mô hình Học Sâu (Deep Learning Models)

Mô hình học sâu là một bước tiến vượt bậc trong công nghệ AI, giúp tạo ra văn bản tự nhiên hơn so với các thuật toán cũ. Một ví dụ điển hình là Recurrent Neural Networks (RNNs), được sử dụng trong NLG để xử lý dữ liệu tuần tự, như các từ trong một câu. RNNs có thể học hỏi và sử dụng kiến thức từ các câu trước để tạo ra câu tiếp theo một cách hợp lý hơn. Nhờ vào khả năng này, các mô hình học sâu có thể tạo ra văn bản linh hoạt hơn và gần với ngôn ngữ tự nhiên, giúp cải thiện độ chính xác và sự mượt mà của văn bản.

Mô hình Transformer (Transformer Models)

Mô hình Transformer là nền tảng của các công nghệ NLG hiện đại và hiệu quả nhất, như GPT và BERT. Các mô hình này sử dụng cơ chế self-attention để nắm bắt các mối quan hệ dài hạn trong chuỗi đầu vào, giúp hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và các yếu tố liên quan trong văn bản. Điều này giúp cải thiện khả năng tạo ra văn bản với độ chính xác và sự tự nhiên rất cao.

Các chatbot sử dụng Transformer như ChatGPT hay Claude, có thể tạo ra các phản hồi giống như con người, giúp giao tiếp mượt mà và hiệu quả hơn với người dùng.

Ứng dụng của Natural Language Generation

Dưới đây là các ứng dụng phổ biến của NLG, giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả công việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Tạo báo cáo tự động: NLG cho phép tự động tạo ra các báo cáo từ dữ liệu có sẵn như báo cáo tài chính, phân tích dữ liệu hoặc báo cáo kinh doanh. Công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót, đồng thời đảm bảo tính chính xác trong việc trình bày thông tin.
• Chatbot và trợ lý AI: NLG được sử dụng trong các chatbot và trợ lý ảo để tạo ra các phản hồi tự động cho khách hàng. Công nghệ này giúp cung cấp hỗ trợ nhanh chóng và chính xác mà không cần đến sự can thiệp của con người.

• Tóm tắt văn bản: NLG có thể tự động tóm tắt các bài viết dài, sách, báo cáo nghiên cứu hoặc tài liệu phức tạp, giúp người đọc nhanh chóng nắm bắt thông tin quan trọng mà không phải đọc toàn bộ văn bản.
• Marketing và sáng tạo nội dung: NLG hỗ trợ tạo nội dung cho website và blog, bao gồm việc viết bài, mô tả sản phẩm, cập nhật nội dung, giúp tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quy trình viết lách. Trong marketing, NLG có thể giúp tạo ra các bài quảng cáo, email marketing hoặc nội dung cho chiến dịch truyền thông xã hội, giúp tiếp cận khách hàng mục tiêu hiệu quả hơn.

• Ứng dụng trong phân tích dữ liệu: NLG có thể tạo ra các phân tích và giải thích từ dữ liệu phức tạp, đặc biệt hữu ích trong các ngành như tài chính, bảo hiểm và y tế, nơi có rất nhiều dữ liệu cần được giải thích một cách dễ hiểu.
• Hồ sơ y tế: NLG đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các báo cáo y tế, tài liệu và bản tóm tắt bệnh án từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Công nghệ này giúp đơn giản hóa quy trình tài liệu y tế, nâng cao hiệu quả làm việc của các nhân viên y tế và giảm gánh nặng hành chính.
• Phân tích cảm xúc: Doanh nghiệp có thể thu thập thông tin từ đánh giá sản phẩm, mạng xã hội và các diễn đàn, sau đó sử dụng NLP và NLG để xác định cảm nhận của khách hàng, giúp cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

Mối liên hệ giữa NLG, NLU và NLP

Có khá nhiều người sử dụng bị nhầm lẫn giữa NLG (Natural Language Generation), NLU (Natural Language Understanding) và NLP (Natural Language Processing). 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 chi tiết giữa NLG, NLU và NLP mà bạn có thể tham khảo:

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. 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: Text Preprocessing – Kỹ thuật tiền xử lý văn bản trong NLP

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 giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình tạo báo cáo từ các tập dữ liệu lớn. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác và tốc độ ra quyết định nhờ 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 và giữ chân khách hàng tốt hơn nhờ các câu trả lời nhanh chóng và chính xác.

Nâng cao mối quan hệ với khách hàng

Một vai trò cực kỳ quan trọng khác của Natural Language Generation 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, tạo ra trải nghiệm tốt hơn và tăng cường lòng trung thành của họ.

Bloomberg, một trong những công ty tài chính hàng đầu thế giới, đã áp dụng Natural Language Generation để tự động hóa quy trình tạo báo cáo tài chính.

Nhờ NLG, Bloomberg có thể sản xuất 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: Retrieval-Augmented Generation nâng cao chất lượng phản hồi cho LLMs như thế nào?

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