vi
en
Trong bối cảnh hiện nay, 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 dự báo (2024-2029). Vậy NLP là gì và làm thế nào để áp dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tiếng Việt? Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn khám phá sâu hơn về NLP và những ứng dụng nổi bật của công nghệ AI này trong tiếng Việt.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?
NLP là gì? NLP (Natural Language Processing) là một lập trình giữa khoa học máy tính, kỹ thuật thông tin và trí tuệ nhân tạo, nhằm khám phá cách máy tính tương tác với con người thông qua ngôn ngữ. Mục tiêu của NLP là lập trình máy tính để hiểu và phân tích khối lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.
Nói một cách khác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc giúp máy tính nắm bắt và khai thác thông tin từ các văn bản tự nhiên. Nó tự động hóa các tác vụ lặp lại, cải thiện phân tích dữ liệu, giúp tổ chức giảm bớt khối lượng công việc, nâng cao hiệu suất làm việc và nhanh chóng rút ra những hiểu biết sâu sắc từ lượng dữ liệu lớn (Big Data). NLP còn tăng cường khả năng tìm kiếm, nâng cao độ chính xác và hiệu quả của kết quả tìm kiếm. Công nghệ này cũng hỗ trợ sản xuất nội dung chất lượng cao một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Tuy nhiên, NLP thường bị nhầm lẫn với một số thuật ngữ liên quan như hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG). Khác với NLP, NLU tập trung vào khả năng máy tính hiểu ngôn ngữ của con người, trong khi NLG liên quan đến việc tạo ra văn bản từ dữ liệu máy móc. NLG có thể mô tả các sự kiện xảy ra, hay còn gọi là “ngôn ngữ đầu ra,” bằng cách tóm tắt thông tin thành văn bản có ý nghĩa thông qua một khái niệm được gọi là “ngữ pháp đồ họa.”
>>> XEM THÊM: Chatbot Và Voicebot: Lực Lượng Lao động Thời Kĩ Thuật Số – FPT AI
NLP hoạt động như thế nào?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoạt động bằng cách kết hợp nhiều kỹ thuật tính toán khác nhau để phân tích, hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách mà máy móc có thể xử lý. Dưới đây là tổng quan các bước trong quy trình NLP điển hình:
Tiền xử lý văn bản
Tiền xử lý văn bản là bước đầu tiên trong NLP, giúp biến đổi văn bản thô thành định dạng dễ hiểu cho máy. Quy trình này bắt đầu với phân đoạn (Tokenization), chia văn bản thành các đơn vị nhỏ như từ, câu hoặc cụm từ để xử lý các phần phức tạp một cách dễ dàng hơn.
Đối với văn bản bằng tiếng Anh, quy trình xử lý ngôn ngữ sẽ diễn ra như sau: Đầu tiên, văn bản sẽ được chuẩn hoá bằng cách chuyển sang chữ thường (Lowercasing), đảm bảo rằng “Apple” và “apple” được xem như một từ duy nhất. NLP sẽ loại bỏ từ dừng (Stop Word Removal), trong đó các từ phổ biến như “is” hay “the” được loại bỏ vì không góp phần vào ý nghĩa chính của văn bản.
Tiếp theo, thuật toán Stemming hoặc Lemmatization sẽ được áp dụng đưa các từ về dạng gốc (Ví dụ: “Running” thành “Run”), cho phép nhóm các hình thức khác nhau của cùng một từ. Cuối cùng, NLP làm sạch văn bản (Text cleaning), loại bỏ các yếu tố không mong muốn như dấu câu, ký tự đặc biệt và số, giúp giảm thiểu rối loạn trong phân tích.
Đối với văn bản tiếng Việt, quá trình xử lý ngôn ngữ tuân theo các bước chuẩn hóa quen thuộc nhưng có những điều chỉnh phù hợp. Trước hết, nếu dữ liệu được thu thập từ các trang web, NLP tiếng Việt cần 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 nhằm đảm bảo đồng nhất trong việc xử lý các ký tự tiếng Việt có dấu.
Tiếp theo, văn bản sẽ được chuẩn hóa cách gõ dấu tiếng Việt để đưa các dấu thanh, ví dụ như “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) để loại bỏ sự khác biệt không cần thiết. Cuối cùng, 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”. Nhờ đó, văn bản sẽ trở nên gọn gàng và dễ phân tích hơn cho các tác vụ như phân loại văn bản hay trích xuất thông tin.
Sau khi hoàn tất các bước tiền xử lý, văn bản sẽ được làm sạch và chuẩn hóa, sẵn sàng để các mô hình học máy hiểu và phân tích một cách hiệu quả.
Trích xuất đặc trưng
Trích xuất đặc trưng là quá trình chuyển đổi văn bản thô thành các đại diện số mà máy tính có thể phân tích và hiểu. Quy trình này biến văn bản thành dữ liệu có cấu trúc thông qua các kỹ thuật như Bag of Words và TF-IDF, giúp định lượng sự hiện diện và tầm quan trọng của từ trong tài liệu.
Các phương pháp NLP tiếng Việt tiên tiến hơn có thể sử dụng đại diện từ (word embeddings) như Word2Vec hoặc GloVe. Những kỹ thuật này biểu diễn từ dưới dạng vector dày đặc trong không gian liên tục, nắm bắt mối quan hệ ngữ nghĩa giữa chúng. Đại diện ngữ cảnh (contextual embeddings) còn nâng cao hơn nữa khả năng này bằng cách xem xét ngữ cảnh mà từ xuất hiện, tạo ra các đại diện phong phú và chính xác hơn.
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 thông qua các kỹ thuật tính toán đa dạng. Quy trình này bao gồm nhiều tác vụ quan trọng như:
- Gán nhãn phần của câu (Part-of-speech Tagging): Xác định vai trò ngữ pháp của từng từ trong câu.
- Nhận diện thực thể có tên (Named Entity Recognition – NER): Phát hiện các thực thể cụ thể như tên người, địa điểm và thời gian.
- Phân tích phụ thuộc (Dependency Parsing): Phân tích các mối quan hệ ngữ pháp giữa các từ để hiểu cấu trúc câu.
- Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Đánh giá cảm xúc của văn bản, xác định xem nó có tông màu tích cực, tiêu cực hay trung tính.
- Mô hình chủ đề (Topic Modeling): Xác định các chủ đề hoặc vấn đề tiềm ẩn trong một văn bản hoặc tập hợp tài liệu.
Bên cạnh đó, hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding – NLU) là một nhánh của NLP tập trung vào phân tích ý nghĩa của các câu cũng được áp dụng để giúp nhận diện các ý nghĩa tương tự hoặc xử lý những từ có nghĩa khác nhau. Nhờ những kỹ thuật này, phân tích văn bản NLP biến đổi văn bản không cấu trúc thành những hiểu biết giá trị và hữu ích.
Đào tạo mô hình
Dữ liệu đã qua xử lý được sử dụng để đào tạo các mô hình học máy, giúp chúng nhận diện các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Trong quá trình này, mô hình sẽ điều chỉnh các tham số nhằm giảm thiểu lỗi và nâng cao hiệu suất. Khi đã được đào tạo, mô hình có khả năng đưa ra dự đoán hoặc tạo ra đầu ra cho dữ liệu mới chưa từng gặp. Để đảm bảo hiệu quả, phương pháp NLP tiếng Việt cần được liên tục đánh giá và điều chỉnh, nhằm cải thiện độ chính xác và tính liên quan trong các ứng dụng thực tế.
Có nhiều phần mềm hỗ trợ cho toàn bộ quy trình này. Chẳng hạn, Natural Language Toolkit (NLTK), một bộ thư viện viết bằng Python dành cho tiếng Anh, cung cấp các chức năng như phân loại văn bản, phân đoạn, stemming, gán nhãn và phân tích cú pháp. TensorFlow, một thư viện mã nguồn mở cho học máy và AI, giúp đào tạo các mô hình cho ứng dụng NLP tiếng Việt. Hiện có nhiều hướng dẫn và chứng nhận sẵn có cho những ai muốn khám phá những công cụ này.
>>> ĐỌC THÊM: Facematch AI – Giải pháp Xác thực khuôn mặt quan trọng trong quy trình eKYC
Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt NLP là gì?
Hiện tại, ứng dụng của Natural Language Processing NLP là gì? Đây là một lĩnh vực đã được áp dụng rộng rãi trong thực tiễn, thúc đẩy sự phát triển của các ngành nghề mới như AI đàm thoại, phân tích tâm lý, an ninh mạng và phát hiện gian lận. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của NLP trong tiếng Việt, mang lại nhiều lợi ích cho người dùng và doanh nghiệp.
Ứng dụng giám sát mạng xã hội
Ứng dụng giám sát mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích ý kiến người dùng về sản phẩm hoặc dịch vụ trên các nền tảng như tin tức, diễn đàn, blog và mạng xã hội phổ biến như X, Facebook. Mục tiêu của nó là nắm bắt mức độ hài lòng của người tiêu dùng, từ đó giúp các nhà lãnh đạo hiểu rõ hơn về nhu cầu và phản hồi của người dùng, qua đó điều chỉnh và cải thiện chiến lược phù hợp.
Quy trình giám sát mạng xã hội được chia thành hai bước chính: thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu. Sau khi tìm kiếm và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như các trang web, diễn đàn và bài đăng trên mạng xã hội, một chương trình thu thập thông tin sẽ tổng hợp và phân loại dữ liệu một cách rõ ràng.
Tiếp theo, bộ phân tích có nhiệm vụ xác định và phân loại ý kiến người dùng từ tập dữ liệu đã được tổng hợp. Mỗi bài đăng hoặc bình luận sẽ được đánh giá xem là phản hồi tích cực, tiêu cực hay trung lập. Trong một số trường hợp, để có cái nhìn sâu hơn, người ta sẽ áp dụng phân tích cảm xúc theo khía cạnh sản phẩm (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA).
ABSA bao gồm ba tác vụ chính:
- Phân loại khía cạnh: Xác định khía cạnh nào của sản phẩm được đề cập, chẳng hạn như chất lượng món ăn của một nhà hàng hay dịch vụ chăm sóc khách hàng của một khách sạn.
- Trích xuất từ khóa: Tìm kiếm các từ hoặc cụm từ đại diện cho khía cạnh trong bình luận, thường là danh từ hoặc cụm danh từ.
- Phân loại cảm xúc: Đánh giá cảm xúc của người dùng không chỉ ở mức tổng quan mà còn theo từng khía cạnh cụ thể của sản phẩm.
Tuy nhiên, ABSA cũng gặp phải nhiều thách thức, như thiếu dữ liệu gán nhãn để huấn luyện mô hình và sự không đồng nhất của ngôn ngữ mạng xã hội, bao gồm các ẩn dụ, từ lóng và sai chính tả. Việc giải quyết những vấn đề này là cần thiết để nâng cao độ chính xác trong phân tích ý kiến người dùng.
AI Chatbot
AI Chatbot là chương trình máy tính được thiết kế để giao tiếp với con người. Những chatbot đơn giản thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi thường gặp như “Sự kiện X diễn ra khi nào?” hay “iPhone X giá bao nhiêu?”. Tuy nhiên, các chatbot hiện đại có thể đóng vai trò là trợ lý ảo, hỗ trợ người dùng trong các tác vụ phức tạp hơn như đặt hàng, đăng ký sự kiện, hay hoàn thành biểu mẫu. Chúng có khả năng thực hiện hầu hết các công việc theo từng bước một cách tự động.
Một chatbot thường bao gồm hai phần chính: giao diện người dùng và hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) – một nhánh của NLP. Trong NLU, có hai thành phần quan trọng: phân loại ý định và nhận diện thực thể (NER). Phân loại ý định giúp chatbot xác định ý định của người dùng thông qua việc phân loại các câu hỏi vào các nhóm đã được định nghĩa trước. NER, mặt khác, cho phép chatbot trích xuất thông tin cụ thể từ yêu cầu của người dùng, chẳng hạn như tên sản phẩm, địa chỉ, số điện thoại, hay số tài khoản.
Ngoài hai thành phần này, chatbot có thể được bổ sung thêm một số tính năng như bộ quản lý hội thoại, bộ sinh ngôn ngữ (Natural Language Generation – NLG), và bộ phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis). Bộ quản lý hội thoại giúp lưu trữ và phân tích ngữ cảnh của cuộc hội thoại, từ đó suy luận hành động tiếp theo của chatbot.
NLG đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các câu trả lời tự nhiên và mạch lạc bằng ngôn ngữ con người. Cuối cùng, bộ phân tích cảm xúc rất cần thiết để hiểu ý nghĩa đa dạng của cùng một câu trong các ngữ cảnh khác nhau, giúp chatbot phản hồi một cách phù hợp dựa trên cảm xúc của người dùng.
Tổng đài tự động (ACC)
Tổng đài tự động (ACC) được thiết kế để mô phỏng khả năng trả lời điện thoại của con người. Hệ thống này bao gồm ba thành phần chính: module nhận diện tiếng nói, module xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và module chuyển văn bản thành giọng nói (TTS). Mục tiêu của module nhận diện tiếng nói là giúp máy tính hiểu được tín hiệu âm thanh từ giọng nói con người.
Module xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếp nhận và phân tích yêu cầu của người dùng, tương tự như chức năng của một chatbot, nhưng với đầu vào là kết quả từ module nhận diện tiếng nói. Sau đó, module chuyển văn bản thành tiếng nói chịu trách nhiệm chuyển đổi phản hồi của chatbot thành ngôn ngữ nói, mang đến cho người dùng trải nghiệm giao tiếp tự nhiên.
Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả cao, các module này cần được đào tạo trên một bộ dữ liệu lớn và đa dạng, bao gồm nhiều giọng nói, độ tuổi, vùng miền và cách diễn đạt khác nhau. Việc phát triển một hệ thống nhận diện tiếng nói tốt cho mọi người là một thách thức lớn. Tương tự, một module sinh tiếng nói chất lượng cũng phải tạo ra âm thanh tự nhiên và giống với giọng nói con người.
Một trong những khó khăn chính trong việc chuyển đổi văn bản thành tiếng nói là mỗi câu có thể được diễn đạt với nhiều giọng và nhấn khác nhau, tùy thuộc vào ngữ cảnh cụ thể. Chính vì vậy, việc phát triển tổng đài tự động ACC không chỉ là một bài toán công nghệ mà còn là một nghệ thuật trong giao tiếp.
>>> THAM KHẢO: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024
Các lĩnh vực nên sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP là gì?
Các lĩnh vực nên sử dụng AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP tiếng Việt là gì? NLP giúp tự động hóa và đơn giản hóa nhiều quy trình kinh doanh, đặc biệt là những quy trình xử lý khối lượng lớn văn bản không cấu trúc như email, khảo sát và cuộc trò chuyện trên mạng xã hội. Dưới đây là một số ứng dụng thực tế nổi bật của NLP:
Lĩnh vực tài chính
Trong ngành tài chính, nơi mọi thứ diễn ra rất nhanh chóng, các nhà giao dịch tận dụng các giải pháp có ứng dụng công nghệ NLP để tự động khai thác thông tin từ tài liệu công ty và xử lý hàng nghìn cuộc gọi cho khách hàng. Điển hình là sự hợp tác giữa Home Credit Việt Nam và FPT Smart Cloud để phát triển một “nhân viên ảo” thông minh thực hiện 2 loại cuộc gọi sau một cách tự động:
- Cuộc gọi chào mừng: Tự động liên lạc với khách hàng mới để xác minh thông tin và giới thiệu sản phẩm, sau đó ghi nhận vào hệ thống quản lý của doanh nghiệp.
- Cuộc gọi nhắc lịch thanh toán: Nhắc nhở khách hàng về thời hạn thanh toán khoản vay và cho phép họ phản hồi về thời gian, hình thức và tình trạng thanh toán.
Kết quả là, tổng đài trợ lý ảo FPT AI Engage đã giúp Home Credit Việt Nam thực hiện thành công 2 triệu cuộc gọi mỗi tháng, hoàn thành hơn 90% yêu cầu của khách hàng liên quan đến khoản vay và dịch vụ. Nhờ đó, Home Credit không chỉ giảm được 50% chi phí vận hành mà còn đạt tỷ lệ cuộc gọi thành công lên đến 98%, với thời lượng trung bình mỗi cuộc gọi chỉ từ 1 đến 2 phút.
>>> ĐỌC THÊM: eKYC là gì? Phân biệt KYC và eKYC trong banking
Lĩnh vực bảo hiểm
Ngành bảo hiểm cũng đang ngày càng áp dụng công nghệ AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng việt để tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất kinh doanh. Ví dụ điển hình là FWD, công ty đã tiên phong trong việc tích hợp AI vào hoạt động của tổng đài viên nhằm cải thiện trải nghiệm khách hàng. Vậy trong lĩnh vực này, ứng dụng NLP là gì?
Trợ lý ảo mang tên Kooki, được phát triển trên nền tảng FPT.AI, có khả năng thực hiện các cuộc gọi tự động và tương tác hai chiều với khách hàng. Kooki không chỉ cập nhật thông tin về hợp đồng và phí bảo hiểm mà còn xác nhận tình trạng thanh toán, thời gian và hình thức thanh toán một cách nhanh chóng và chính xác.
Với hàng trăm nghìn cuộc gọi mỗi tháng, giải pháp này đã giúp FWD tối ưu hóa khoảng 40% quy trình vận hành của tổng đài dịch vụ khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng.
>>> THAM KHẢO: Computer Vision và những ứng dụng trong ngành Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm
Chăm sóc sức khỏe
Trong bối cảnh chuyển đổi sang hồ sơ y tế điện tử, các hệ thống chăm sóc sức khỏe phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu không cấu trúc. Khi được tích hợp vào các giải pháp AI đàm thoại, công nghệ NLP có thể giúp phân tích và rút ra những thông tin quan trọng từ hồ sơ sức khỏe, hỗ trợ cho việc chẩn đoán, ra quyết định y khoa sáng suốt hơn, hỗ trợ phát hiện hoặc thậm chí ngăn ngừa các tình trạng bệnh lý.
Chẳng hạn ,ứng dụng công nghệ NLP tiên tiến, chatbot của FPT.AI đã hỗ trợ Bộ Y tế Việt Nam trong việc phòng chống dịch bệnh Covid-19. Được tích hợp vào tổng đài y tế, chatbot này 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, Bộ Y tế có thể nhanh chóng xử lý lượng lớn yêu cầu từ người dân, giảm tải áp lực cho lực lượng y tế và hỗ trợ người dân tiếp cận thông tin chính xác về phòng dịch.
FPT AI Chat giúp bạn tiếp cận khách hàng nhờ ứng dụng công nghệ NLP như thế nào?
Được xây dựng dựa trên công nghệ NLP tiên tiến, FPT AI Chat là giải pháp được phát triển để giúp bạn dễ dàng tạo lập AI chatbot thông minh chỉ sau 1-3 tuần, ngay cả khi bạn không có kiến thức lập trình. Đây là một công cụ mạnh mẽ 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 giúp bạn 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
Ngoài ra, FPT AI Chat còn có khả năng tích hợp và kết nối linh hoạt với các hệ thống nội bộ sẵn có của doanh nghiệp, cũng như các nền tảng nhắn tin phổ biến như Facebook Messenger, Zalo và website thông qua các API. Nhờ đó, bạn có thể vừa mở rộng phạm vi tiếp cận vừa đáp ứng nhu cầu và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn.
FPT.AI vừa trả lời câu hỏi NLP là gì và ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tiếng Việt. Tại Việt Nam, việc áp dụng NLP trong tiếng Việt 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, giúp tối ưu hiệu suất và nâng tầm trải nghiệm khách hàng của bạn!
Ngan Dong – FPT HO
>>> ĐỪNG BỎ LỠ:
- Callbot là gì? Ưu điểm khi ứng dụng callbot trong công việc
- Làm chủ AI tạo sinh, FPT mong muốn tạo đột phá cho các doanh nghiệp
- Ứng dụng Generative AI vào hệ sinh thái giải pháp cho Doanh nghiệp
