Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? 3 Ứng dụng thực tế của NLP

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 ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo, chuyên nghiên cứu và phát triển các thuật toán, công cụ giúp máy tính tương tác và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. Thay vì ngôn ngữ lập trình (programming language) hay ngôn ngữ máy (computer language), NLP tập trung vào việc phân tích, hiểu và thực hiện hiệu quả các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ mà con người sử dụng hàng ngày, ở cả dạng văn bản (text processing) và tiếng nói (speech processing).

Xử lý tiếng nói tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán, chương trình máy tính để xử lý ngôn ngữ con người dưới dạng âm thanh. Một số ứng dụng nổi bật trong lĩnh vực này bao gồm nhận dạng tiếng nói và tổng hợp tiếng nói. Trong đó, nhận dạng tiếng nói chuyển đổi âm thanh thành văn bản, còn tổng hợp tiếng nói biến văn bản thành âm thanh.

Xử lý văn bản chuyên về phân tích dữ liệu ngôn ngữ ở dạng văn bản, bao gồm truy vấn và truy xuất thông tin, dịch ngôn ngữ tự động, tóm tắt nội dung văn bản hoặc kiểm tra lỗi chính tả và ngữ pháp. Xử lý văn bản đôi khi được phân thành hai nhánh nhỏ hơn: hiểu văn bản (Natural Language Understanding – NLU) và sinh văn bản (Natural Language Generation – NLG). Hiểu văn bản tập trung vào phân tích dữ liệu trong khi sinh văn bản lại liên quan đến việc tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ hoặc tóm tắt văn bản tự động.

>>> ĐỌC THÊM: Generative AI là gì?Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024

Quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NLP sử dụng các mô hình thống kê, Deep Learning, Machine Learning và các mô hình được thiết lập dựa trên các quy tắc ngôn ngữ của con người để nắm bắt được cả cảm xúc và ý định trong các dữ liệu văn bản hoặc dữ liệu thoại. Các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt điển hình bao gồm:

• Thu thập và chuẩn bị dữ liệu:

Văn bản hoặc giọng nói phi cấu trúc từ các nguồn như kho dữ liệu đám mây, khảo sát, email hoặc các ứng dụng quy trình kinh doanh nội bộ được thu thập.

• Nhận dạng giọng nói:

Đối với các dữ liệu thoại, quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ phát sinh thêm 1 bước là chuyển giọng nói thành văn bản (chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành văn bản). Thách thức chính của bước này nằm ở sự đa dạng trong cách mọi người nói, bao gồm tốc độ nói, các lỗi ngữ pháp, sự nhấn mạnh, ngữ điệu và trọng âm khác nhau.

• Tiền xử lý văn bản:

Quy trình này bắt đầu với phân đoạn (Tokenization), chia văn bản thành các đơn vị nhỏ như từ, câu hoặc cụm từ. Nếu dữ liệu được thu thập từ các trang web, xử lý tự nhiên tiếng Việt sẽ loại bỏ các thẻ HTML (HTML Tag Removal) để tránh nhiễu thông tin.

Sau đó, văn bản được chuẩn hóa về bảng mã Unicode dựng sẵn, đảm bảo tính đồng nhất về cách gõ dấu, chẳng hạn như đưa từ “hòa” và “Hoà” về cùng một kiểu thống nhất. Các từ có nhiều cách viết như “mĩ thuật” và “mỹ thuật” hay “qui chế” và “quy chế” cũng được chuẩn hóa về một dạng để giảm sai lệch khi phân tích văn bản.

Sau đó, văn bản sẽ được chuyển về chữ thường (Lowercasing). Các dấu câu và từ dừng như “bởi”, “các”, “và” sẽ được loại bỏ (Stopword Removal) nếu chúng không góp phần vào nội dung chính của văn bản. Chẳng hạn, câu “Chúng tôi đã, và đang nghiên cứu công nghệ AI để phát triển các ứng dụng mới” sẽ được đơn giản hóa thành “Chúng tôi nghiên cứu công nghệ AI phát triển ứng dụng mới”. Kết thúc quy trình này, văn bản sẽ được làm sạch, sẵn sàng để các mô hình học máy hiểu và phân tích một cách hiệu quả.

>>> XEM THÊM VỀ: Các kỹ thuật tiền xử lý văn bản (Text Preprocessing) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

• Trích xuất đặc trưng

Trích xuất đặc trưng sử dụng các kỹ thuật như Bag of Words, TF-IDF, đại diện từ (Word Embeddings) và đại diện ngữ cảnh (Contextual Embeddings), biểu diễn từ dưới dạng vector dày đặc trong không gian liên tục để nắm bắt mối quan hệ ngữ nghĩa và tầm quan trọng của từng từ trong văn bản.

• Phân tích văn bản

Phân tích văn bản là quá trình diễn giải và trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu văn bản, bao gồm nhiều tác vụ xử lý ngôn tự nhiên quan trọng như:

• • Gắn nhãn từ loại (Part-of-speech tagging): Xác định loại từ hoặc vai trò của từ trong câu dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ, từ “nắm” được nhận diện là một động từ trong câu “Mỗi kỹ sư cần nắm rõ chi phí liên quan đến hạ tầng,” nhưng lại được phân loại là danh từ trong câu “Trưa nay tôi ăn 2 nắm cơm.”
  • Định nghĩa từ: Tác vụ này tập trung vào việc chọn nghĩa chính xác của một từ có nhiều ý nghĩa bằng cách dựa vào ngữ cảnh. Chẳng hạn, phân biệt ý nghĩa của từ “đá” trong “đá bóng” là động từ, và trong “cục đá” là danh từ.
  • Nhận dạng thực thể có tên (NER): Đây là quá trình xác định các từ hoặc cụm từ đại diện cho thực thể, như nhận ra “Hà Giang” là một địa danh hoặc “Hà” là tên của một người.
  • Giải quyết đồng tham chiếu: Tác vụ NLP xác định liệu hai từ hoặc cụm từ có đề cập đến cùng một thực thể hay không. Ví dụ, nó có thể nhận diện “cô ấy” là chỉ “Mai” hoặc giải mã các ẩn dụ và thành ngữ xuất hiện trong văn bản.
  • Phân tích diễn ngôn: Phân tích này được thực hiện ở mức độ văn bản, xem xét các yếu tố ngôn ngữ trong mối tương quan với ngữ cảnh (context-of-use).
  • Phân tích cảm xúc: Tác vụ này cố gắng phát hiện và phân tích các sắc thái chủ quan như cảm xúc, thái độ, sự mỉa mai, nghi ngờ hay bối rối trong văn bản.
  • Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): Nhận diện các từ có ý nghĩa tương tự hoặc xử lý những từ có nghĩa khác nhau.
  • Sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG): Chuyển đổi thông tin có cấu trúc thành ngôn ngữ tự nhiên mà con người sử dụng.

>>> XEM THÊM: Dialog Management và vai trò trong việc phát triển chatbot

Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự trong thực tiễn

Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên nổi bật bao gồm:

• Công cụ dịch thuật: Những tiến bộ trong công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã giúp các công cụ dịch thuật hiện đại cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc chuyển đổi ý nghĩa giữa nhiều ngôn ngữ khác nhau. Chẳng hạn, Google Translate có thể có thể dịch văn bản với ý nghĩa và sắc thái của ngôn ngữ gốc được giữ nguyên trong ngôn ngữ đích.
• Trợ lý ảo và chatbot: Trợ lý ảo như Siri của Apple và Alexa của Amazon và các chatbot tích hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các lệnh và đưa ra các phản hồi phù hợp. Các hệ thống này không ngừng học hỏi từ ngữ cảnh trong yêu cầu của người dùng để đảm bảo cung cấp câu trả lời chính xác, hữu ích với ngôn từ tự nhiên và gần gũi.
• Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội: NLP đã trở thành một công cụ đắc lực trong việc trích xuất thông tin ẩn từ các nền tảng mạng xã hội. Phân tích cảm xúc xem xét ngôn ngữ trong bài đăng, phản hồi, đánh giá, để nhận biết thái độ và cảm xúc của người dùng đối với sản phẩm, chương trình khuyến mãi hoặc sự kiện. Các doanh nghiệp sử dụng những thông tin này để phát triển sản phẩm, thiết kế chiến dịch quảng cáo và đưa ra quyết định chiến lược.
• Tóm tắt văn bản: NLP có thể xử lý lượng lớn dữ liệu văn bản để tạo ra các bản tóm tắt hữu ích, phục vụ cho việc tra cứu, nghiên cứu hoặc đọc nhanh. Những ứng dụng tiên tiến trong tóm tắt văn bản kết hợp khả năng lý luận ngữ nghĩa và sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG), cung cấp các bản tóm tắt có ngữ cảnh rõ ràng và kết luận chặt chẽ, tăng giá trị sử dụng.
• Phát hiện thư rác: NLP có khả năng phân loại văn bản để phân tích email và nhận diện các dấu hiệu đặc trưng của spam hoặc phishing. Công nghệ này phát hiện những mẫu ngôn ngữ như lạm dụng thuật ngữ tài chính, ngữ pháp không chuẩn, ngôn ngữ gây đe dọa, yêu cầu khẩn cấp không hợp lý hoặc tên công ty viết sai chính tả.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên nền tảng đám mây: Sự kết hợp này mang lại nhiều lợi ích như khả năng mở rộng linh hoạt, chi phí hợp lý, truy cập toàn cầu, bảo mật cao và khả năng tận dụng các dịch vụ đám mây để tăng cường chức năng. Những ưu điểm này khiến điện toán đám mây trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức muốn khai thác tối đa ứng dụng NLP.

>>> XEM NGAY: Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat

Các thách thức chính trong quy trình xử lý ngôn ngữ

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực khó do hai thách thức chính:

• Tri thức nền (Background Knowledge): Máy tính thiếu khả năng tiếp thu và hiểu tri thức nền như con người. Ví dụ, con người hiểu rằng lửa nóng, đèn đỏ cần dừng, đèn xanh được đi; nhưng việc lập trình để máy tính hiểu và áp dụng những tri thức này vẫn là một thách thức lớn chưa có giải pháp tối ưu.
• Tính nhập nhằng của ngôn ngữ (Ambiguity): Một từ có thể thuộc nhiều từ loại và mang ý nghĩa khác nhau tùy ngữ cảnh, ví dụ “book” có thể là động từ (đặt phòng) hoặc danh từ (quyển sách). Đồng thời, một câu có thể có nhiều cấu trúc ngữ pháp dẫn đến cách hiểu khác nhau. Ví dụ “a computer understands you like your mother does” (máy tính hiểu bạn giống mẹ bạn) hoặc “a computer understands that you like your mother” (máy tính hiểu rằng bạn thích mẹ mình).

Cả hai yếu tố này đều làm tăng độ phức tạp trong các nhiệm vụ như gán nhãn từ loại, phân tích cú pháp, và phân tích ngữ nghĩa, khiến NLP trở thành một lĩnh vực đầy thách thức.

>>> XEM THÊM: Knowledge Base là gì? Công nghệ nâng cấp hiệu quả CSKH cho ngành Bảo hiểm

Tiếp cận khách hàng hiệu quả nhờ AI Chatbot tích hợp công nghệ NLP

Được xây dựng dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, FPT AI Chat là AI 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!

• Call center là gì? Ưu điểm và 10 chỉ số đo lường hiệu suất
• AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot