vi
en
ja
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là nhánh mới của trí tuệ nhân tạo, kết hợp giữa khoa học máy tính và AI, giúp máy tính có khả năng hiểu sâu sắc ngôn ngữ của con người. Công nghệ này mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp trong việc tối ưu hiệu suất vận hành và nâng cao trải nghiệp của khách hàng. Vậy xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn khám phá sâu hơn về khái niệm, cơ chế hoạt động và những ứng dụng nổi bật của NLP tiếng Việt.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của Học sâu (Deep Learning), nghiên cứu cách con người xác định từ, phân tích câu, học một ngôn ngữ, thậm chí là cách ngôn ngữ tiến hóa. NLP giúp máy tính hiểu, phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả văn bản và giọng nói. Công nghệ này là nền tảng cho các ứng dụng như dịch thuật tự động, tìm kiếm thông tin, AI chatbot, và trợ lý ảo.
>>> ĐỌC THÊM: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024
Quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt
Quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên là quá trình giúp máy tính hiểu, phân tích và tạo ra ngôn ngữ của con người, gồm các bước:
- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu văn bản hoặc giọng nói được thu thập từ nhiều nguồn như tài liệu, email, khảo sát, trang web hoặc hệ thống nội bộ. Đối với dữ liệu thoại, cần thêm bước nhận diện giọng nói để chuyển đổi âm thanh thành văn bản. Thách thức chính của bước này là sự đa dạng trong giọng điệu, tốc độ nói và cách diễn đạt của con người.
- Tiền xử lý văn bản (Text Preprocessing): Trước khi phân tích, văn bản cần được làm sạch và chuẩn hóa để giảm nhiễu, bao gồm:
- Phân đoạn từ (Tokenization): Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ như từ hoặc câu.
- Chuẩn hóa văn bản: Đưa văn bản về bảng mã thống nhất (Unicode), xử lý các biến thể chính tả (vd: “mĩ thuật” → “mỹ thuật”).
- Chuyển về chữ thường (Lowercasing) để thống nhất cách viết.
- Loại bỏ dấu câu và từ dừng (Stopword Removal): Bỏ đi những từ không quan trọng như “bởi”, “các”, “và” để giúp mô hình tập trung vào nội dung chính.
- Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction): Sau khi làm sạch văn bản, hệ thống chuyển nội dung thành dạng có thể xử lý bằng máy tính thông qua các phương pháp:
- Bag of Words (BoW): Biểu diễn văn bản dưới dạng danh sách tần suất từ xuất hiện.
- TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency): Đánh trọng số cho từ quan trọng dựa trên mức độ xuất hiện trong tài liệu.
- Word Embeddings: Biểu diễn từ dưới dạng vector số, giúp máy tính hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ.
- Phân tích văn bản (Text Analysis): Trích xuất thông tin có giá trị từ văn bản bằng cách:
- Gắn nhãn từ loại (Part-of-speech Tagging): Xác định loại từ (danh từ, động từ, tính từ,…) dựa trên ngữ cảnh.
- Định nghĩa từ: Chọn nghĩa chính xác cho từ có nhiều nghĩa (vd: “đá bóng” và “cục đá”).
- Giải quyết đồng tham chiếu: Xác định các từ hoặc cụm từ có cùng ý nghĩa (vd: “cô ấy” có thể ám chỉ “Mai”).
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding): Giúp máy tính hiểu ý nghĩa thực sự của văn bản, kể cả các từ đồng nghĩa hoặc cách diễn đạt phức tạp.
- Sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation ): Chuyển dữ liệu có cấu trúc thành văn bản có nghĩa, hỗ trợ tạo báo cáo, tóm tắt nội dung hoặc trả lời tự động.
>>> XEM THÊM: Dialog Management và vai trò trong việc phát triển chatbot
Có những phương thức nào để xử lý ngôn ngữ tự nhiên?
Kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là các phương pháp và thuật toán được sử dụng để cho phép các hệ thống NLP tương tác với việc diễn giải và tạo ra văn bản ngôn ngữ tự nhiên. Một số kỹ thuật NLP phổ biến bao gồm
- NLP có giám sát: Phân tích một lượng lớn dữ liệu có sẵn để học cách tạo ra đầu ra chính xác khi gặp dữ liệu mới chưa được gắn nhãn. Kỹ thuật này được các công ty sử dụng để đào tạo công cụ phân loại tài liệu theo từng nhãn cụ thể.
- NLP không giám sát: Sử dụng các mô hình thống kê để tìm ra quy luật và mẫu từ dữ liệu không được gắn nhãn trước. Ví dụ, tính năng tự động hoàn thành trong nhắn tin văn bản có thể hân tích phản hồi của người dùng, xác định cấu trúc và mối quan hệ giữa các từ để đề xuất từ tiếp theo phù hợp.
- NER (Named Entity Recognition): Nhận dạng thực thể có tên hay NER được sử dụng để xác định các thực thể trong văn bản, như tên người, tổ chức, địa điểm,… và phân loại chúng thành các danh mục được xác định trước, và các mục được đặt tên trong văn bản. Kỹ thuật này rất quan trọng để trích xuất thông tin từ dữ liệu không có cấu trúc.
- Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis): Đây là kỹ thuật phân tích tình cảm xác định cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) trong văn bản hoặc giọng nói, thường được ứng dụng trong giám sát mạng xã hội, đánh giá khách hàng và nghiên cứu thị trường.
- Tóm tắt văn bản (Text Summarization in NLP): Tóm tắt văn bản giúp rút gọn nội dung dài mà vẫn giữ ý chính, hỗ trợ truy xuất thông tin nhanh chóng và quản lý nội dung hiệu quả.
- Mô hình hóa chủ đề (Topic Modeling): Đây là kỹ thuật nằm trong NLP không giám sát, sử dụng các chương trình Trí tuệ nhân tạo (AI) để gắn thẻ và phân loại các cụm văn bản có chủ đề chung. Mục đích của mô hình hóa chủ đề là biểu diễn từng tài liệu của tập dữ liệu dưới dạng sự kết hợp của các chủ đề khác nhau để người dùng hiểu rõ hơn về các chủ đề chính.
- Phân loại văn bản (Text Classification): Phân loại văn bản chia dữ liệu văn bản phi cấu trúc lớn thành các danh mục hoặc nhãn cụ thể. Các kỹ thuật như phân tích tình cảm, trích xuất từ khóa, mô hình hóa chủ đề đều là một phần của phân loại văn bản.
- Trích xuất từ khóa (Keyword Extraction): Kỹ thuật NLP này tìm và lấy ra các từ/cụm từ có nghĩa, biểu thị các ý tưởng hoặc thông tin quan trọng trong văn bản để người dùng nhanh chóng xác định nội dung cốt lõi của tài liệu.
- Stemming và Lemmatization: Đây là các kỹ thuật NLP giúp đưa từ về dạng gốc. Stemming cắt bỏ hậu tố để tạo ra từ không có nghĩa hoặc không chính xác (vd: goes → goe) còn Lemmatization sử dụng từ điển để tìm dạng gốc chính xác, kể cả với từ bất quy tắc (goes, went → go). Với tiếng Việt, hai phương pháp này không cần thiết do tiếng Việt là ngôn ngữ đơn lập (isolating language), không có sự biến đổi hình thái của từ.
>>> XEM THÊM: Chatbot trong giáo dục – “Giảng viên ảo” hữu ích cho học sinh
Các ứng dụng của NLP trong thực tiễn
Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên nổi bật bao gồm:
- Công cụ dịch thuật: NLP được ứng dụng trong Google Translate, giúp cải thiện độ chính xác và độ tự nhiên trong dịch thuật tự động, giữ nguyên sắc thái và ý nghĩa của văn bản gốc.
- Trợ lý ảo và Chatbot: Trợ lý ảo như Siri, Alexa, Google Assistant sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phản hồi lệnh thoại, hỗ trợ giải đáp thắc mắc và xử lý giao dịch, giúp giảm tải công việc cho con người.
- Tóm tắt văn bản: NLP kết hợp khả năng lý luận ngữ nghĩa và sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG) để tạo ra các bản tóm tắt có ngữ cảnh rõ ràng và kết luận chặt chẽ, giúp người dùng tra cứu hoặc đọc thông tin nhanh hơn
- Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội: NLP giúp doanh nghiệp nhận diện phản hồi tích cực, tiêu cực hoặc trung tính từ bình luận, đánh giá trên mạng xã hội để điều chỉnh chiến lược marketing và cải thiện sản phẩm, dịch vụ.
- Phát hiện thư rác: Các nền tảng như Gmail, Outlook sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để bảo vệ người dùng thông qua việc phân tích email và nhận diện các dấu hiệu bất thường như lạm dụng thuật ngữ tài chính, ngữ pháp không chuẩn, ngôn ngữ gây đe dọa, yêu cầu khẩn cấp không hợp lý hoặc viết sai chính tả tên công ty.
- Truy xuất thông tin (Information Retrieval): Các công cụ tìm kiếm như Google, Yahoo, hoặc Bing search sử dụng NLP để tìm nội dung phù hợp từ dữ liệu lớn, không có cấu trúc sau khi tiếp nhận một câu truy vấn dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên làm đầu vào.
- Trích xuất thông tin (Information Extraction): Nhận diện và rút trích thông tin quan trọng, như tên công ty, mẫu sản phẩm hay giá cả, từ văn bản. Trích xuất thông tin trả về chính xác thông tin mà người dùng cần thay vì trả về một danh sách các văn bản hợp lệ như truy xuất thông tin
- Hệ thống hỏi – đáp: NLP giúp xây dựng hệ thống trả lời tự động, tìm kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu. Các hệ thống này thường được ứng dụng trong trợ lý ảo, chatbot hoặc các công cụ tìm kiếm như Google.
- Kiểm lỗi chính tả tự động: NLP giúp phát hiện và sửa lỗi chính tả, ngữ pháp trong văn bản, được tích hợp trong Microsoft Word, Google Docs, Grammarly.
- Xử lý NLP trên nền tảng đám mây: NLP kết hợp với điện toán đám mây giúp mở rộng quy mô, tiết kiệm chi phí và dễ dàng tích hợp. Các nền tảng như Google Cloud NLP, IBM Watson NLP, AWS Comprehend cung cấp API mạnh mẽ cho phân tích văn bản, nhận dạng thực thể và phân tích cảm xúc.
>>> XEM NGAY: Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat
Tiếp cận khách hàng hiệu quả nhờ AI Chatbot tích hợp công nghệ NLP tiếng Việt
Được xây dựng dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, FPT AI Chat là nền tảng tạo lập và quản lý các chatbot dành cho các doanh nghiệp muốn nâng cao hiệu quả bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng toàn diện.
FPT AI Chat hỗ trợ nhiều ngôn ngữ như tiếng Việt, tiếng Anh và tiếng Nhật, có khả năng nhận diện đa dạng các dạng câu khác nhau, kể cả những câu viết tắt hoặc không dấu. Giải pháp này có thể xử lý hàng nghìn yêu cầu cùng lúc và chuyển tiếp cuộc trò chuyện đến nhân viên tư vấn khi cần, đảm bảo trải nghiệm khách hàng luôn nhất quán và liền mạch.
Trong thời điểm dịch Covid-19 hoành hành, Bộ Y tế Việt Nam đã sử dụng chatbot tích hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên của FPT.AI để giúp thực hiện hàng triệu cuộc gọi khai báo y tế tự động, sàng lọc các ca nghi nhiễm và cung cấp thông tin về tình hình dịch bệnh theo thời gian thực. Nhờ đó, lượng lớn yêu cầu từ người dân đã được xử lý nhanh chóng, giảm tải áp lực cho lực lượng y tế và hỗ trợ người dân tiếp cận thông tin chính xác về phòng dịch.
Quy mô thị trường NLP ước tính đạt 31,76 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến sẽ đạt 92,99 tỷ USD vào năm 2029, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 23,97% trong giai đoạn 2024-2029. Công nghệ này đang mở ra nhiều cơ hội mới, từ việc cải thiện giao tiếp giữa con người và máy tính cho đến việc hỗ trợ doanh nghiệp trong việc hiểu và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Hãy liên hệ với FPT.AI ngay hôm nay để khám phá những giải pháp công nghệ vượt trội, tối ưu hiệu suất và nâng tầm trải nghiệm khách hàng!
>>> ĐỪNG BỎ LỠ:
