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
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:
| Tiêu chí so sánh | NLG (Natural Language Generation) | NLU (Natural Language Understanding) | NLP (Natural Language Processing) |
| 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 (Speech to Text). – 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. 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.
Cách thức hoạt động của Natural Language Generation
Natural Language Generation tạo ra văn bản theo quy trình 6 bước như sau:
- Tiếp nhận dữ liệu: Hệ thống Natural Language Generation 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, hệ thống 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 (Natural Language Processing – 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 (Natural Language Understanding – NLU), hệ thống xác định ý nghĩa sâu xa và các mối liên hệ trong dữ liệu sau đó xây dựng một cấu trúc văn bản sơ lược ban đầu.
- Xây dựng nội dung: Hệ thống bắt đầu triển khai từng câu trong nội dung, sau đó xem xét cách thức tổ chức sắp xếp các câu và đoạn văn để tái cấu trúc cho hợp lý.
- Cấu trúc ngữ pháp: Tại bước này, hệ thống sẽ tạo ra văn bản dễ hiểu bằng cách sử dụng các quy tắc ngữ pháp của ngôn ngữ tự nhiên.
- Trình bày và hoàn thiện: Cuối cùng, hệ thống 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,…
>>> 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.
>>> XEM THÊM: Ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng để cải thiện hiệu quả của dịch vụ
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: 6 giải pháp nâng cao trải nghiệm khách hàng trong thời đại số
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: NLG đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển chatbot để tự động hóa giao tiếp với khách hàng. Chẳng hạn, FPT AI Chat của FPT.AI tích hợp của 2 công nghệ NLG và NLP để phân tích ngữ nghĩa, hiểu được ý định và ngữ cảnh trong câu hỏi của khách hàng để tạo ra câu trả lời tự nhiên và mạch lạc. 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: 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 sau đó chuyển văn bản thành giọng nói một cách tự nhiên, giúp doanh nghiệp cải thiện quy trình tương tác và phản hồi với khách hàng.
- Tạo nội dung: NLG có khả năng sáng tạo nội dung trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: 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 và thơ (Phillip Parker), Tạo ra các câu đố chơi chữ cho trẻ em (hệ thống JAPE),…
- Báo cáo tự động: NLG 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 báo cáo động đất tự động của tờ Los Angeles Times, giúp nhanh chóng cung cấp thông tin chi tiết chỉ trong 3 phút sau khi xảy ra sự kiện. Hiện nay, Natural Language Generation còn được sử dụng để tóm tắt dữ liệu tài chính hoặc tạo nội dung cho các trang thương mại điện tử.
- Phân tích tình cảm: NLG có thể hỗ trợ phân tích tình cảm (Sentiment Analysis) của khách hàng từ các phản hồi từ mạng xã hội, bài đánh giá và khảo sát. Hệ thống tích hợp NLG 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, 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 cá nhân hóa cho người dùng dựa trên sở thích và hành vi của họ. Netflix đã tích hợp công nghệ Natural Language Generation để tạo ra mô tả phim tùy chỉnh dựa trên lịch sử xem của người dùng, giúp họ dễ dàng tìm thấy nội dung phù hợp với sở thích. Tương tự, Amazon áp dụng NLG trong việc tạo ra các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa, từ đó tăng 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:
- Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat
- ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free
- AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot
- NLP là gì? Tìm hiểu về NLP (Neuro Linguistic Programming – Lập trình ngôn ngữ tư duy)
