Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Tất tần tật về NLP tiếng Việt

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính giúp máy tính có thể hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người dưới dạng văn bản hoặc lời nói. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ trình bày tổng quan về khái niệm và vai trò của xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, lợi ích nổi bật, các phương pháp tiếp cận phổ biến, quy trình thực hiện, các thách thức mà NLP đang đối mặt và những ứng dụng thực tế của công nghệ này trong đời sống và công nghiệp. Cùng khám phá nhé!

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính có thể hiểu, xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên dưới dạng văn bản viết hoặc lời nói. NLP kết hợp Computational Linguistics (ngôn ngữ học tính toán), Rule-based Language Modeling với các phương pháp thống kê, Học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) để giúp máy tính không chỉ xử lý được ngôn ngữ con người mà còn nắm bắt được ý nghĩa đầy đủ, bao gồm cả ý định và cảm xúc của người nói hoặc người viết.

Với sự phát triển không ngừng của các mô hình tiên tiến và khả năng xử lý dữ liệu lớn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang dần trở nên phổ biến và không thể thiếu trong kỷ nguyên số hóa. Bạn có thể đã tương tác với NLP mà không nhận ra, thông qua các công nghệ như công cụ tìm kiếm web, Trợ lý ảo (như Siri, Alexa, Google Assistant, Cortana), hệ thống GPS điều khiển bằng giọng nói, phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản và chatbot dịch vụ khách hàng.

Khi chúng ta đặt câu hỏi cho các trợ lý ảo này, NLP giúp chúng không chỉ hiểu yêu cầu của người dùng mà còn phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Hệ sinh thái NLP đã góp phần quan trọng vào sự phát triển của kỷ nguyên Generative AI, từ khả năng giao tiếp của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đến khả năng của tạo hình ảnh theo yêu cầu người dùng của các công cụ AI tạo sinh hình ảnh.

>>> XEM THÊM: NLU là gì? So sánh hiểu ngôn ngữ tự nhiên NLU vs NLP, NLG

Các phương pháp tiếp cận xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt

Ba cách tiếp cận khác nhau đối với Natural Language Processing bao gồm:

NLP dựa trên quy tắc (Rules-based NLP)

Rules-based NLP là phương pháp đặt nền móng cho việc xử lý ngôn ngữ bằng máy tính, hoạt động dựa vào các cây quyết định “if-then” được lập trình thủ công. Các hệ thống này có thể tạo ra phản hồi cơ bản theo các mẫu câu được định nghĩa trước, như trong phiên bản gốc có khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên cơ bản của Moviefone. Tuy nhiên, vì hoàn toàn không có khả năng học hỏi từ dữ liệu hay ngữ cảnh, Rules-based NLP chỉ hoạt động hiệu quả với những tình huống đã biết và rất khó mở rộng.

NLP thống kê (Statistical NLP)

NLP thống kê đánh dấu bước chuyển từ lập trình thủ công sang học máy (Machine Learning), cho phép hệ thống tự động trích xuất, phân loại và gán nhãn các thành phần trong văn bản hoặc giọng nói, đồng thời gán xác suất cho các ý nghĩa khác nhau. Trong phương pháp này, các phương pháp thống kê như hồi quy hay mô hình Markov có thể được áp dụng để phân tích ngôn ngữ, chuyển đổi từ và ngữ pháp thành các biểu diễn toán học (vector). Statistical NLP là nền tảng cho những ứng dụng kiểm tra chính tả hoặc hệ thống gõ T9 texting (Text on 9 keys, để sử dụng trên điện thoại Touch-Tone).

NLP học sâu (Deep Learning NLP)

Ngày nay, học sâu (Deep Learning), đặc biệt là deep neural networks (DNN), là phương pháp chiếm ưu thế trong NLP, giúp các hệ thống đạt được độ chính xác và linh hoạt vượt trội. Khác với Statistical NLP, Deep Learning NLP sử dụng mạng nơ-ron (neural networks) để học trực tiếp từ khối lượng rất lớn dữ liệu văn bản và giọng nói không có cấu trúc (thường là hàng gigabyte).

Dưới đây là các loại mô hình NLP học sâu tiêu biểu:

• Mô hình Sequence-to-Sequence (seq2seq): Dựa trên mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks – RNN), mô hình này được sử dụng trong dịch máy (Machine Translation) bằng cách chuyển đổi một cụm từ từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

• Mô hình Transformer: Dựa vào tokenization và cơ chế self-attention, Transformer cho phép mô hình hiểu mối quan hệ giữa các phần tử trong câu. Mô hình Transformer có thể được đào tạo hiệu quả bằng cách sử dụng self-supervised learning trên các cơ sở dữ liệu văn bản lớn Google BERT, một Transformer-based Model, đã nâng cao đáng kể khả năng xử lý ngôn ngữ cho công cụ tìm kiếm của Google.

• Mô hình Autoregressive: Là một biến thể của Transformer, mô hình này được thiết kế để dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản, từ đó giúp tạo ra nội dung mạch lạc và tự nhiên. Các mô hình tiêu biểu bao gồm GPT, Llama, Claude và Mistral.

• Mô hình nền tảng (Foundation models): Là các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên dữ liệu khổng lồ, có khả năng thích nghi với nhiều tác vụ NLP khác nhau. Ví dụ, mô hình IBM® Granite™ có thể hỗ trợ tạo nội dung, trích xuất thông tin, nhận dạng thực thể (Named Entity Recognition) và cải thiện chất lượng phản hồi thông qua cơ chế Retrieval – Augmented Generation (kết hợp mô hình với các nguồn kiến thức bên ngoài để trả lời chính xác hơn).

Ngoài ra, ngày nay, để tiết kiệm thời gian tài nguyên đào tạo, các doanh nghiệp đang đẩy mạnh tinh chỉnh (Fine Tuning) các mô hình pretrained cho các nhiệm vụ cụ thể thông qua phương pháp Transfer Learning. Điều này làm cho việc triển khai các mô hình Deep Learning trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn, cho phép áp dụng NLP vào nhiều tình huống khác nhau.

Các tác vụ NLP phổ biến

Các tác vụ NLP bao phủ nhiều khía cạnh khác nhau của việc xử lý văn bản và giọng nói, từ phân tích hình thức đến hiểu ngữ nghĩa. Dưới đây là các tác vụ NLP quan trọng nhất:

• Tokenization (Mã hoá từ):  Đây là bước đầu tiên trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, giúp chia văn bản thô thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là “tokens”, thường là từ hoặc cụm từ. Ví dụ, câu “Tôi yêu tiếng Việt” sẽ được chia thành các token: [“Tôi”, “yêu”, “tiếng”, “Việt”].

• Word segmentation (Tách từ liên tục): Word segmentation giúp hệ thống nhận biết đâu là ranh giới giữa các từ. Ví dụ, một người quét một tài liệu viết tay vào máy tính, Word segmentation có thể phân tích trang và nhận ra rằng các từ được chia bởi khoảng trắng. Đây là kỹ thuật đặc biệt quan trọng với các ngôn ngữ không dùng dấu cách rõ ràng như tiếng Trung hoặc tiếng Việt viết liền, giúp. Ví dụ, từ chuỗi “hoctiengviet”, hệ thống cần phân đoạn chính xác thành “học tiếng Việt”.

• Sentence breaking (Tách câu): Tác vụ này đặt ranh giới giữa các câu trong một đoạn văn bản dài. Ví dụ, đoạn “Trời mưa. Tôi mang ô.” sẽ được xác định là hai câu riêng biệt nhờ dấu chấm phân chia các câu.

• Stop word removal (Loại bỏ từ dừng): Những từ phổ biến như “là”, “của”, “và” thường không mang nhiều thông tin ý nghĩa nên có thể được loại bỏ để giảm thời gian xử lý và tăng hiệu quả phân tích. Tuy nhiên, trong một số mô hình hiện đại, những từ này vẫn được giữ lại vì chúng có thể ảnh hưởng đến ngữ cảnh tổng thể.

• Stemming và lemmatization (Chuyển từ về gốc): Hai kỹ thuật này giúp đưa từ về dạng gốc để dễ dàng phân tích và so sánh. Ví dụ, từ “đang học”, “học tập”, “đã học” đều có thể được đưa về từ gốc là “học”. Stemming cắt bỏ phần đuôi từ, còn lemmatization phân tích kỹ hơn để giữ nguyên nghĩa chính xác.

• Morphological segmentation (Phân tích hình thái từ): Tác vụ này chia từ thành các phần nhỏ hơn gọi là hình thái tố (morphemes). Mỗi hình thái tố có vai trò riêng trong việc hình thành ngữ nghĩa và cấu trúc ngữ pháp của từ. Ví dụ, từ “untestably” sẽ được chia thành [[un[[test]able]]ly], trong đó thuật toán nhận ra “un”, “test”, “able” và “ly” là các hình thái tố. Điều này đặc biệt hữu ích trong dịch máy (machine translation) hoặc nhận diện giọng nói (speech recognition), nơi mà mỗi phần của từ có thể ảnh hưởng đến cách hệ thống diễn giải hoặc phát âm.

• Part-of-speech tagging (Gán nhãn từ loại): Hệ thống xác định vai trò ngữ pháp của từng từ trong câu, như danh từ, động từ, tính từ,… Ví dụ, từ “chạy” là động từ trong câu “Tôi chạy bộ”, nhưng “chạy” có thể là danh từ trong cụm “cuộc chạy đua”. Việc xác định đúng từ loại giúp máy hiểu ngữ cảnh chính xác hơn.

• Parsing (Phân tích cú pháp): Cú pháp là sự sắp xếp của các từ trong một câu để tạo ra ý nghĩa ngữ pháp. Dựa trên cấu trúc ngữ pháp của câu, Parsing xác định chủ ngữ, vị ngữ, tân ngữ,… Ví dụ, trong câu “Con mèo đuổi chuột”, parsing giúp hệ thống NLP hiểu “con mèo” là chủ ngữ và “chuột” là tân ngữ của động từ “đuổi”.

• Named Entity Recognition – NER (Nhận diện thực thể có tên): NER giúp xác định và phân loại các thực thể như tên người, địa điểm, tổ chức. Ví dụ, trong câu “Nguyễn Văn A làm việc tại Hà Nội”, hệ thống sẽ nhận biết “Nguyễn Văn A” là tên người, “Hà Nội” là địa danh.

• Natural Language Understanding (NLU): Phân tích và hiểu ý nghĩa của các câu khác nhau trong văn bản để xác định mối quan hệ và ngữ cảnh, hay còn gọi là “language in”. Ví dụ, từ 2 câu “Tôi muốn đặt một vé máy bay đi Hà Nội.” và “Tôi muốn đặt vé máy bay cho chuyến đi tới Hà Nội vào tháng sau.”, hệ thống sẽ hiểu rằng cả hai câu đều đề cập đến việc đặt vé máy bay tới Hà Nội, dù ngữ pháp có sự khác biệt (từ “đi” và “cho chuyến đi tới”).

• Coreference resolution (Xác định đồng tham chiếu): Tác vụ này xác định các từ trong câu hoặc đoạn văn liệu có đề cập đến cùng một thực thể hay không. Ví dụ, trong hai câu “Lan đi học. Cô ấy mang theo sách vở”, hệ thống cần hiểu rằng “Cô ấy” và “Lan” là cùng một người. Coreference resolution cũng có thể xác định một ẩn dụ hoặc thành ngữ trong văn bản. Ví dụ, trong câu: “Con cáo già đó lúc nào cũng có mưu tính trong đầu.”, từ “con cáo già” không ám chỉ một con vật thật, mà là một cách nói ẩn dụ để chỉ một người đàn ông mưu mô, xảo quyệt.

• Word sense disambiguation (Phân biệt nghĩa từ): Nhiều từ có thể mang nhiều nghĩa, và nhiệm vụ của hệ thống là xác định nghĩa đúng dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ, trong câu: “Tôi đang tìm cách làm bánh mì.”, từ “cách” mang nghĩa là phương pháp nhưng trong câu “Nhà tôi cách trường 2km.”, từ “cách” lại mang nghĩa là khoảng cách. Hệ thống NLP cần hiểu ngữ cảnh để không nhầm lẫn hai nghĩa này của từ “cách”. Trong trường hợp tinh vi hơn như “Chị Mai mỉm cười khi nghe tin Năm cưới vào ngày mai.”, hệ thống NLP phải hiểu rõ đâu là tên riêng, đâu là từ chỉ thời gian.

• Natural Language Generation – NLG (Sinh ngôn ngữ tự nhiên): Natural Language Generation, hay còn gọi là “language out”, là tác vụ NLP cho phép hệ thống tạo ra văn bản tự nhiên từ dữ liệu có cấu trúc. Ví dụ, một phần mềm phân tích báo cáo tài chính có thể tự động sinh ra đoạn văn như: “Doanh thu quý I tăng 15% so với cùng kỳ năm ngoái”, từ dữ liệu số liệu thống kê.
• Bag-of-words models (Mô hình túi từ): Đây là phương pháp biểu diễn văn bản như một tập hợp các từ không có thứ tự, chỉ xét đến tần suất xuất hiện. Ví dụ, hai câu “Trời hôm nay rất đẹp” và “Hôm nay trời rất đẹp” sẽ được coi là tương đương trong mô hình này, vì chúng chứa cùng một tập từ với cùng tần suất, dù thứ tự từ khác nhau. Dù đơn giản, phương pháp này vẫn hữu ích trong các tác vụ như phân loại văn bản hoặc truy xuất thông tin trên tập dữ liệu lớn.

• TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency): Đánh trọng số cho từ quan trọng dựa trên mức độ xuất hiện trong tài liệu và trong toàn bộ bộ dữ liệu. Giả sử có 3 tài liệu: “Cà phê là thức uống yêu thích của tôi.”, “Cà phê là thức uống yêu thích của tôi.” và “Cà phê và trà đều rất ngon.”, từ “cà phê” xuất hiện trong tài liệu 1 và tài liệu 3, nhưng không có trong tài liệu 2, nên từ “cà phê” sẽ có trọng số cao hơn trong tài liệu 1 và tài liệu 3 so với tài liệu 2.

• Word Embeddings: Biểu diễn từ dưới dạng vector số, giúp máy tính hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ. Giả sử ta có các từ: “công việc”, “nghề nghiệp”, “làm việc”, “trường học”. Các từ này có thể được biểu diễn dưới dạng vector số, chẳng hạn như: “công việc” = [0.21, 0.33, 0.45, …], “nghề nghiệp” = [0.20, 0.34, 0.46, …]. Máy tính có thể nhận ra rằng “công việc” và “nghề nghiệp” có mối quan hệ ngữ nghĩa gần gũi, do đó chúng sẽ có các vector gần nhau trong không gian vector

• Sentiment Analysis (Phân tích cảm xúc): Xác định cảm xúc hoặc thái độ trong văn bản, giúp đánh giá liệu văn bản mang tính tích cực, tiêu cực hay trung lập. Ví dụ: Câu: “Món ăn này thật tuyệt vời, tôi rất thích!”, phân tích cảm xúc sẽ xác định đây là một câu tích cực, vì từ “tuyệt vời” và “thích” thể hiện sự hài lòng và cảm giác tốt đẹp.

• Topic Modeling (Mô hình chủ đề): Nhận diện các chủ đề chính trong một tập hợp văn bản lớn, giúp tổ chức và phân loại tài liệu dựa trên các chủ đề. Ví dụ, các bài viết về công nghệ có thể bao gồm từ “máy tính”, “phần mềm”, “trí tuệ nhân tạo”, các bài viết về giáo dục có thể bao gồm từ “học tập”, “trường học”, “giáo viên” còn các bài viết về thể thao có thể bao gồm từ “bóng đá”, “giải đấu”, “vận động viên”.

>>> XEM THÊM: Text Generation là gì?

Các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên diễn ra như thế nào?

Quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một chuỗi các bước giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người, bất kể ngôn ngữ được nói hay viết. Các bước chính trong quy trình này bao gồm:

• Tiền xử lý văn bản (Text Preprocessing): Đây là bước mà dữ liệu văn bản thô được phân tách, chia nhỏ (tokenization), chuyển đổi thành chữ thường để đồng nhất dữ liệu. Các từ không mang nhiều ý nghĩa như “is” thường được loại bỏ trong bước này. Stemming hoặc lemmatization là các kỹ thuật làm giảm từ về dạng gốc của nó (ví dụ: “running” thành “run”) giúp việc phân tích ngôn ngữ trở nên dễ dàng hơn. Cuối cùng, văn bản sẽ được làm sạch để loại bỏ các ký tự không cần thiết như dấu câu hay ký tự đặc biệt.
• Trích xuất đặc trưng: Sau khi tiền xử lý, dữ liệu văn bản cần được chuyển đổi thành dạng số để máy tính có thể xử lý. Các phương pháp phổ biến như Bag of Words hoặc TF-IDF giúp xác định sự hiện diện và tầm quan trọng của các từ trong tài liệu. Các kỹ thuật nâng cao hơn như Word2Vec và GloVe sử dụng vector hóa để đại diện cho các từ trong không gian liên tục, cho phép máy tính hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ. Các phương pháp này giúp máy tính có thể làm việc với ngữ cảnh rộng lớn hơn, từ đó cho phép xử lý các sắc thái ngữ nghĩa một cách chính xác hơn.
• Phân tích văn bản: Sau khi dữ liệu được trích xuất các đặc trưng, bước tiếp theo là phân tích để hiểu thông tin có ý nghĩa từ văn bản. Các tác vụ như part-of-speech tagging, Named Entity Recognition (NER), parsing, Sentiment analysis, Topic modeling và Natural Language Understanding (NLU) giúp phần mềm phân tích và hiểu ý nghĩa của các câu khác nhau.
• Đào tạo mô hình: Dữ liệu sau khi được xử lý và phân tích sẽ được sử dụng để huấn luyện các mô hình Machine Learning. Trong quá trình đào tạo, các mô hình học cách nhận diện các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, từ đó cải thiện khả năng dự đoán hoặc tạo ra các phản hồi chính xác cho các dữ liệu chưa từng thấy. Mô hình sẽ tiếp tục được tối ưu hóa thông qua quá trình đánh giá và tinh chỉnh để cải thiện độ chính xác trong các ứng dụng thực tế.

>>> XEM THÊM: Masked Language Models là gì? Vai trò của MLMs trong NLP

Lợi ích của NLP Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Thay vì yêu cầu người dùng phải sử dụng cú pháp chính xác hay các lệnh lập trình, NLP cho phép máy móc hiểu và phản hồi bằng cách phân tích ý nghĩa, ngữ cảnh, sắc thái trong lời nói và văn bản. Các lợi ích nổi bật nhất của NLP bao gồm:

• Tự động hóa các tác vụ lặp lại và xử lý tài liệu: NLP giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực bằng cách tự động hóa các quy trình như nhập liệu, xử lý văn bản và hỗ trợ khách hàng. Ví dụ, AI chatbot có thể trả lời các câu hỏi thường gặp, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn. Trong lĩnh vực quản lý tài liệu, NLP có thể tự động phân loại, trích xuất thông tin, tạo tóm tắt, từ đó giảm lỗi do con người và tăng tốc độ xử lý dữ liệu. NLP hỗ trợ dịch ngôn ngữ, chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong khi vẫn giữ được ý nghĩa, ngữ cảnh và sắc thái.
• Cải thiện khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc:  Phần lớn dữ liệu ngày nay dưới dạng văn bản tự nhiên – như đánh giá khách hàng, bài viết mạng xã hội hay bài báo – vốn rất khó xử lý bằng các công cụ truyền thống. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật Text mining, NLP cho phép trích xuất thông tin giá trị từ các dữ liệu này, xác định xu hướng, mẫu hành vi, và thậm chí cảm xúc như mỉa mai, hoài nghi, hoặc hài lòng. Điều này cho phép các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về sở thích của khách hàng, điều kiện thị trường và ý kiến công chúng. Các công cụ NLP cũng có thể thực hiện phân loại và tóm tắt một lượng lớn văn bản, giúp các nhà phân tích dễ dàng xác định thông tin quan trọng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả hơn.
• Tăng độ chính xác và hiệu quả trong tìm kiếm thông tin: NLP giúp cải thiện đáng kể công cụ tìm kiếm bằng cách phân tích ý nghĩa của từ, cụm từ để hiểu được ý định của người dùng thay vì chỉ dựa vào việc khớp từ khóa. Ví dụ, khi người dùng tìm kiếm với những câu nói mơ hồ như “SLA tốt giúp ngủ ngon hơn”, NLP có thể hiểu rằng họ đang nói đến “service-level agreement” liên quan đến cloud computing. Nhờ khả năng nhận biết thực thể, từ viết tắt và ngữ nghĩa, hệ thống có thể trả về kết quả phù hợp hơn với nhu cầu thực sự của người dùng.
• Tạo nội dung một cách tự động và mạch lạc: Nhờ các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-4, NLP có thể tạo ra các văn bản giống như con người viết – từ email, bài viết tiếp thị đến bản mô tả sản phẩm hoặc tài liệu pháp lý. Các công cụ NLP hỗ trợ người dùng soạn thảo nội dung một cách nhanh chóng, vẫn giữ được giọng điệu, phong cách và ngữ cảnh phù hợp với mục tiêu giao tiếp, đồng thời giảm gánh nặng cho các nhóm sáng tạo nội dung.
• Tăng khả năng tương tác tự nhiên với công nghệ: NLP là nền tảng cho các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay chatbot Generative AI. Thay vì phải sử dụng câu lệnh cố định, người dùng có thể giao tiếp bằng ngôn ngữ thường ngày. NLP giúp máy hiểu được cả các yếu tố ngữ cảnh và giọng điệu, từ đó đưa ra phản hồi chính xác hơn. Điều này không chỉ làm cho công nghệ trở nên thân thiện hơn mà còn giúp nâng cao trải nghiệm người dùng.
• Mở rộng khả năng phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu: NLP cho phép các tổ chức truy cập và phân tích khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc mà trước đây bị bỏ qua do giới hạn về công cụ. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về khách hàng tiềm năng, phản hồi trên mạng xã hội, khảo sát hay đánh giá sản phẩm – từ đó đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng hơn.

>>> XEM NGAY: Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện

Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên nổi bật

Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu suất và nâng cao trải nghiệm người dùng. Dưới đây là một số ví dụ nổi bật:

• Dịch thuật tự động: Các công cụ dịch ngôn ngữ như Google Translate sử dụng NLP để chuyển đổi văn bản hoặc giọng nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác mà không cần sự can thiệp của con người. Các công cụ này không chỉ dịch từ mà còn giữ nguyên ý nghĩa và ngữ cảnh của câu, giúp việc giao tiếp trở nên dễ dàng hơn dù cho người sử dụng không biết ngôn ngữ của đối phương.
• Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Trợ lý ảo và chatbots, chẳng hạn như Siri và Alexa, sử dụng NLP để hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng. Các công cụ này không chỉ trả lời các câu hỏi đơn giản mà còn có thể học hỏi và cải thiện khả năng tương tác qua thời gian. Điều này giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên và nâng cao hiệu quả dịch vụ khách hàng.
• Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội: NLP được ứng dụng để phân tích các bài đăng và bình luận trên mạng xã hội, giúp các doanh nghiệp hiểu được thái độ và cảm xúc của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ hoặc sự kiện. Phân tích cảm xúc này có thể cung cấp thông tin quý giá để các công ty điều chỉnh chiến lược marketing, thiết kế sản phẩm hoặc chiến dịch quảng cáo.
• Tóm tắt văn bản: Các công cụ NLP có thể tóm tắt các văn bản dài như bài báo nghiên cứu, báo cáo tài chính hoặc các tài liệu khoa học. Điều này giúp người đọc tiết kiệm thời gian trong việc nắm bắt thông tin chính, đặc biệt là khi phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu.
• Phát hiện thư rác (spam): NLP cũng được sử dụng để phát hiện và lọc các email spam, lừa đảo bằng cách phân tích ngôn ngữ trong các tin nhắn. Các thuật toán NLP có thể nhận diện các dấu hiệu như ngữ pháp sai, từ ngữ khẩn cấp hoặc các sai sót chính tả thường thấy trong thư rác, giúp bảo vệ người dùng khỏi những mối nguy hại này.
• Phân tích hồ sơ y tế: Trong ngành chăm sóc sức khỏe, NLP giúp phân tích hồ sơ bệnh án điện tử và các bài viết nghiên cứu y khoa. Các công cụ NLP có thể giúp bác sĩ và nhà nghiên cứu nhanh chóng tìm ra thông tin quan trọng, từ đó hỗ trợ việc chẩn đoán bệnh và đưa ra quyết định y tế sáng suốt.
• Quản lý tài chính và đầu tư: Trong lĩnh vực tài chính, NLP giúp các nhà giao dịch khai thác thông tin từ các báo cáo tài chính, bản tin công ty và tin tức thị trường. Công nghệ này giúp nhanh chóng nắm bắt các sự kiện quan trọng có thể ảnh hưởng đến các quyết định đầu tư và giao dịch tài chính.
• Khám phá pháp lý và quản lý tài liệu: NLP hỗ trợ các luật sư trong việc khám phá pháp lý, giúp tự động hóa việc tìm kiếm và phân loại tài liệu pháp lý. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả trong việc tìm kiếm thông tin có liên quan cho các vụ án.
• Tối ưu hóa tìm kiếm trực tuyến: NLP được sử dụng để cải thiện khả năng tìm kiếm thông qua việc phân tích và hiểu ngữ cảnh của từ khóa. Các công cụ tìm kiếm sử dụng NLP để truy xuất thông tin (Information Retrieval), trích xuất thông tin (Information Extraction) và trả về chính xác thông tin mà người dùng cần, sau khi xử lý các từ đồng nghĩa, biến thể ngữ pháp, và các ngữ cảnh khác nhau của từ trong các truy vấn tìm kiếm.
• Kiểm duyệt nội dung: NLP giúp các công ty và tổ chức duy trì chất lượng và văn minh trong các cuộc trò chuyện trực tuyến hoặc bình luận trên mạng xã hội. Các công cụ kiểm duyệt sử dụng NLP để phân tích không chỉ từ ngữ mà còn cả giọng điệu và ý định của người viết, từ đó lọc bỏ các nội dung không phù hợp.

>>> XEM THÊM: 25 cách ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng và dịch vụ tổng đài

Thách thức của xử lý ngôn ngữ tự nhiên Natural Language Processing

Các thách thức trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt chủ yếu xuất phát từ sự phức tạp và tính mơ hồ của ngôn ngữ con người. Dưới đây là những vấn đề chính mà NLP phải đối mặt:

• Tính mơ hồ và ngữ cảnh của ngôn ngữ tự nhiên: Con người thường sử dụng ngôn ngữ một cách mơ hồ và phụ thuộc vào ngữ cảnh. Những yếu tố như tiếng lóng, phương ngữ, từ đồng âm, thành ngữ, ẩn dụ, hoặc các biểu đạt phụ thuộc mạnh vào tình huống giao tiếp khiến mô hình NLP khó diễn giải chính xác ý định thực sự của người nói hoặc viết.
• Giọng điệu và ngữ điệu: Trong giao tiếp, cách phát âm, nhấn giọng hoặc thay đổi ngữ điệu có thể làm thay đổi hoàn toàn ý nghĩa câu nói. Các mô hình NLP hiện tại vẫn gặp khó khăn trong việc nắm bắt và diễn giải sự mỉa mai, giận dữ, nhấn mạnh hoặc phóng đại chỉ qua văn bản hoặc âm thanh.
• Chất lượng và độ rõ ràng của dữ liệu đầu vào: Mô hình NLP dễ bị sai lệch nếu dữ liệu đầu vào không rõ ràng hoặc không đầy đủ. Trong các ứng dụng như nhận diện giọng nói, việc phát âm không chuẩn, tiếng ồn nền hoặc cách nói không chính thống (ví dụ: tiếng lóng) có thể khiến hệ thống hiểu sai và tạo ra kết quả không chính xác.
• Sự biến đổi liên tục của ngôn ngữ: Ngôn ngữ luôn thay đổi với từ vựng mới, lối diễn đạt mới và những thay đổi trong ngữ pháp. Điều này đòi hỏi các mô hình NLP phải liên tục được cập nhật để có thể hiểu đúng các từ mới và thích nghi với cách dùng ngôn ngữ thay đổi theo thời gian.
• Thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện: Dữ liệu ngôn ngữ dùng để huấn luyện mô hình NLP thường phản ánh các thiên lệch xã hội như phân biệt giới tính, chủng tộc, tầng lớp hay văn hóa. Khi được học từ những dữ liệu này, mô hình có thể tái tạo hoặc thậm chí khuếch đại các thiên kiến đó, gây ra hậu quả nghiêm trọng trong các lĩnh vực như y tế, tuyển dụng hay dịch vụ công.
• Cấu trúc ngôn ngữ phức tạp: Ngôn ngữ chứa nhiều yếu tố khó xử lý như từ đồng âm, thành ngữ, ẩn dụ và những ngoại lệ trong ngữ pháp. Điều này đòi hỏi các mô hình NLP phải có khả năng nhận diện, phân tích và hiểu được ngữ nghĩa sâu hơn chứ không chỉ đơn thuần xử lý theo cấu trúc bề mặt của câu.
• Mô hình “vẹt ngẫu nhiên” (Stochastic Parrots): Năm 2021, nghiên cứu “On the Dangers of Stochastic Parrots” cảnh báo rằng các mô hình ngôn ngữ lớn có thể chỉ đang lặp lại thông tin từ Internet mà không hiểu nội dung. Khi thiếu khả năng kiểm soát, chúng dễ tạo ra nội dung chứa định kiến, sai lệch hoặc thậm chí độc hại.
• Ngộ nhận về “ý thức” của AI: Các mô hình NLP như LaMDA có thể trò chuyện rất tự nhiên, khiến một kỹ sư Google từng tuyên bố rằng chúng có dấu hiệu của sự “sống” và “ý thức”. Tuy nhiên, thực chất, đây chỉ là hiện tượng gán ghép do người dùng bị ấn tượng bởi sự mượt mà của ngôn ngữ mà mô hình tạo ra. NLP chỉ phản hồi dựa trên xác suất thống kê, không có khả năng hiểu, suy nghĩ hay cảm nhận như con người.
• Tác động đến môi trường: Quá trình huấn luyện và giai đoạn suy luận (inference) của một mô hình NLP lớn tiêu tốn rất nhiều năng lượng, thậm chí có thể tạo ra lượng khí thải CO₂ gấp 5 lần một chiếc ô tô trong suốt vòng đời của nó. Điều này đặt ra vấn đề về tính bền vững trong phát triển AI
• Chi phí phát triển quá cao: NLP hiện đại đòi hỏi phần cứng mạnh, tài nguyên tính toán lớn và chi phí duy trì mô hình cao. Điều này khiến các nhóm nghiên cứu độc lập, tổ chức phi lợi nhuận hoặc trường đại học khó theo kịp tiến độ công nghệ với các tập đoàn lớn.
• Mô hình hộp đen thiếu minh bạch: Nhiều mô hình NLP, đặc biệt là các hệ thống học sâu, hoạt động như “hộp đen” – nghĩa là rất khó lý giải tại sao mô hình đưa ra một kết quả cụ thể. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong các lĩnh vực yêu cầu giải thích rõ ràng như tài chính, y tế hoặc pháp lý.
• Tạo ra nội dung “mượt nhưng rỗng”: Một số nhà phê bình, như Gary Marcus, chỉ trích rằng các mô hình ngôn ngữ chỉ đơn thuần tạo ra văn bản có vẻ mượt mà, nhưng lại thiếu sự hiểu biết thực sự về ngữ cảnh hay logic. Điều này khiến người dùng dễ bị đánh lừa rằng AI “hiểu” những gì nó nói, trong khi thực tế chỉ là sự nối tiếp thống kê của các từ dựa trên dữ liệu huấn luyện.

>>> XEM THÊM: Vision Language Models là gì? GPT 4o có phải là VLMs không?

Các thư viện hỗ trợ NLP xử lý ngôn ngữ tự nhiên nổi tiếng

Đại đa số các dự án NLP được phát triển bằng Python vì môi trường phát triển tương tác của Python tích hợp (IDE) và các công cụ mạnh mẽ giúp dễ dàng phát triển và kiểm tra mã mới. Ngoài ra, để xử lý lượng dữ liệu lớn, R, C++ và Java cũng khá được ưa chuộng.

Các thư viện hỗ trợ NLP nổi bật bao gồm:

• TensorFlow và PyTorch: Đây là hai thư viện Deep Learning phổ biến nhất, được phát triển chủ yếu bằng Python. Chúng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau nhưng vẫn ưu tiên Python. Cả hai thư viện này cung cấp một lượng lớn các thành phần có sẵn, giúp giảm bớt sự phức tạp khi xây dựng các mô hình NLP phức tạp. Chúng còn hỗ trợ cơ sở hạ tầng điện toán hiệu suất cao như GPU, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện và triển khai các mô hình NLP.
• AllenNLP: Đây là thư viện được triển khai trên nền PyTorch và Python, cung cấp các thành phần NLP cấp cao, như các chatbot đơn giản. AllenNLP nổi bật với tài liệu hướng dẫn chi tiết và dễ sử dụng, làm cho việc phát triển các ứng dụng NLP trở nên thuận tiện và nhanh chóng.
• HuggingFace: HuggingFace phân phối các mô hình Deep Learning đã được huấn luyện sẵn và cung cấp các công cụ plug-and-play trong TensorFlow và PyTorch. Điều này giúp các nhà phát triển dễ dàng áp dụng các mô hình NLP cho các nhiệm vụ cụ thể mà không cần phải huấn luyện từ đầu, rút ngắn thời gian phát triển và thử nghiệm các mô hình NLP mới.
• Spark NLP: Là một thư viện mã nguồn mở hỗ trợ các ngôn ngữ như Python, Java và Scala, Spark NLP được thiết kế để xử lý các tác vụ NLP nâng cao. Thư viện này cung cấp các mô hình neural network, pipeline xử lý ngôn ngữ và embeddings đã được huấn luyện sẵn. Nó cũng hỗ trợ việc đào tạo mô hình tùy chỉnh, giúp phát triển các ứng dụng NLP phù hợp với yêu cầu cụ thể.
• SpaCy: Là một thư viện mã nguồn mở miễn phí, SpaCy được tối ưu hóa cho NLP nâng cao và được xây dựng trên nền Python. SpaCy hỗ trợ hơn 66 ngôn ngữ, có khả năng xử lý khối lượng văn bản lớn và được thiết kế rất trực quan. Đây là công cụ tuyệt vời để xây dựng các ứng dụng NLP thông thường, từ phân tích cú pháp, nhận dạng thực thể đến phân loại văn bản.
• NLTK (Natural Language Toolkit): Đây là một bộ công cụ mã nguồn mở trong Python, cung cấp các thư viện và tài nguyên để thực hiện các tác vụ NLP cơ bản và nâng cao. NLTK bao gồm các công cụ để phân tích cú pháp câu, phân đoạn từ, stemming, lemmatization, tokenization và suy luận ngữ nghĩa, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng và triển khai mô hình NLP.

>>> XEM THÊM: Voicebot là gì? Ứng dụng của Voicebot AI trong CSKH tự động

Lịch sử phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã phát triển trong hơn 50 năm, bắt đầu ngay sau khi máy tính kỹ thuật số được phát minh vào những năm 1950. Các cột mốc quan trọng trong lịch sử phát triển của NLP bao gồm:

• 1950s: Giai đoạn đầu của NLP bắt đầu từ những năm 50, khi Alan Turing phát triển Turing Test, một phương pháp để xác định trí thông minh nhân tạo. Turing Test yêu cầu máy tính có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, khởi đầu quan trọng trong việc nghiên cứu ngôn ngữ tự nhiên và sự tương tác giữa con người và máy tính.
• 1950s – 1990s: Trong suốt giai đoạn này, NLP chủ yếu dựa vào các quy tắc được tạo ra thủ công bởi các nhà ngôn ngữ học. Máy tính chỉ có thể xử lý ngôn ngữ qua các quy tắc mà con người đã thiết lập. Một ví dụ đáng chú ý là thí nghiệm Georgetown-IBM vào năm 1954, khi máy tính tự động dịch hơn 60 câu từ tiếng Nga sang tiếng Anh, đánh dấu sự ra đời của machine translation (dịch máy). Những năm 1980 và 1990 chứng kiến sự phát triển của các kỹ thuật phân tích cú pháp (parsing), hình thái học (morphology), và ngữ nghĩa (semantics) dựa trên quy tắc, giúp máy tính hiểu sâu hơn về ngôn ngữ tự nhiên.
• 1990s: Vào thập kỷ này, NLP đã chuyển từ cách tiếp cận dựa trên quy tắc sang phương pháp thống kê, nhờ vào những tiến bộ trong công nghệ điện toán. Máy tính giờ đây có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn, cho phép các hệ thống NLP tự động học từ các dữ liệu ngôn ngữ mà không cần phải có sự can thiệp của các nhà ngôn ngữ học. Cách tiếp cận này đã mở ra một kỷ nguyên mới, nơi NLP không còn chỉ là việc áp dụng các quy tắc ngôn ngữ học mà là sự kết hợp giữa ngôn ngữ học và kỹ thuật thống kê.
• 2000-2020s: NLP tiếp tục phát triển mạnh với sự hỗ trợ của các thuật toán Machine Learning. Các phương pháp học không giám sát và bán giám sát cho phép hệ thống NLP xử lý ngôn ngữ hiệu quả hơn. Đồng thời, sự gia tăng sức mạnh tính toán giúp công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong đời sống, đặc biệt là trong việc phát triển các công cụ như chatbots và trợ lý ảo (virtual assistants).

Hiện nay, NLP không chỉ đơn giản là sự kết hợp giữa ngôn ngữ học và thống kê nữa. Với sự xuất hiện của Deep Learning, Machine Learning, và các pretrained models, NLP đã trở thành một lĩnh vực công nghệ cao mang tính tổng hợp. Nhờ vào những bước tiến vượt bậc này, AI giờ đây không chỉ làm tốt các nhiệm vụ đơn giản mà còn hỗ trợ con người trong các công việc phức tạp như viết bài, lập trình hay đưa ra lập luận chuyên môn.

>>> XEM THÊM: Hiểu về “cơn sốt” DeepSeek – Cơ hội tiếp cận sức mạnh AI trên toàn cầu

Điểm khác biệt giữa AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực công nghệ rộng lớn, hướng tới việc mô phỏng trí thông minh của con người thông qua các hệ thống có khả năng tự học và tự ra quyết định. Trong khi đó, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh chuyên biệt của AI, tập trung vào việc giúp máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người – một nhiệm vụ cực kỳ khó vì ngôn ngữ tự nhiên đầy phức tạp, linh hoạt và nhiều tầng ý nghĩa. Xem chi tiết so sánh 2 công nghệ ở bảng sau:

Có thể hiểu rằng: khi AI được ứng dụng vào ngôn ngữ con người, nó trở thành NLP. NLP không thể tách rời khỏi AI, nhưng bản thân AI lại rộng hơn nhiều và bao gồm cả những lĩnh vực không liên quan đến ngôn ngữ, như thị giác máy tính (Computer Vision) hay robot học. Cả hai cùng nhau tạo thành nền tảng của các hệ thống thông minh hiện đại mà chúng ta đang sử dụng hàng ngày.

>>>> XEM THÊM: Conversational AI là gì? So sánh Conversational AI và Generative AI

ChatGPT có phải là một mô hình NLP không?

Có, ChatGPT chính là một ứng dụng tiêu biểu của công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP). Mô hình ngôn ngữ tiên tiến do OpenAI phát triển này chính là là minh chứng sống động cho tiến bộ vượt bậc và tiềm năng to lớn của NLP trong việc biến những tưởng tượng về giao tiếp người – máy thành hiện thực.

ChatGPT tiếp nhận đầu vào là văn bản (text) và phản hồi lại bằng văn bản giống như con người. Mô hình này không chỉ hiểu ngữ cảnh, mà còn có thể tạo ra nội dung sáng tạo, phân tích cảm xúc, tóm tắt tài liệu, trả lời câu hỏi, thậm chí còn có thể viết mã lập trình hay mô phỏng các truy vấn chuyên ngành.

Điều này có được là nhờ việc ChatGPT được huấn luyện trên một kho dữ liệu văn bản khổng lồ (hơn 500 tỷ từ) và sử dụng kỹ thuật Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) –  nơi con người giúp xếp hạng và điều chỉnh các câu trả lời để cải thiện chất lượng đầu ra.

ChatGPT là mô hình NLP được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: từ chăm sóc khách hàng, tạo nội dung, dịch thuật, nghiên cứu thị trường đến hỗ trợ y tế, pháp lý và giáo dục. Ngoài ra, việc tích hợp ChatGPT trong các nền tảng tự động hóa như Gleematic cho thấy khả năng kết hợp giữa NLP, nhận diện ký tự quang học (OCR), và học máy (ML) để tối ưu hoá quy trình làm việc và phân tích dữ liệu.

Tóm lại, xử lý ngôn ngữ tự nhiên là công nghệ cốt lõi cho phép máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ con người một cách tự nhiên và hiệu quả. Thông qua các kỹ thuật từ đơn giản đến tiên tiến như rule-based, thống kê và học sâu, NLP ngày càng mở rộng ứng dụng thực tế trong dịch thuật, tìm kiếm thông tin, chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu và nhiều lĩnh vực khác.

Tuy vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức như tính mơ hồ ngôn ngữ, thiên kiến dữ liệu và chi phí phát triển cao, NLP vẫn tiếp tục là nền tảng không thể thiếu trong thời đại số hóa và trí tuệ nhân tạo hiện nay.

• Xu hướng ứng dụng công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm tại Việt Nam
• Dialog Management và vai trò trong việc phát triển chatbot
• Tại sao Gen AI Agents là bước tiến mới của Generative AI?