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

Trong bối cảnh hiện nay, quy mô thị trường xử lý ngôn ngữ tự nhiên (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. 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 khái niệm, cơ chế hoạt động và những ứng dụng nổi bật của công nghệ AI này.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là một nhánh mới của trí tuệ nhân tạo, kết hợp giữa khoa học máy tính và AI để khám phá cách máy tính tương tác với con người thông qua ngôn ngữ. Mục tiêu của xử lý ngôn ngữ tự nhiên là giúp máy tính phân tích và hiểu các văn bản và dữ liệu thoại như email, tin nhắn, bài đăng trên mạng xã hội, video, âm thanh,…, nhận diện ý định và cảm xúc để đưa ra phản hồi nhanh chóng và chính xác

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 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. 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 hiệu quả.

Tuy nhiên, NLP thường bị nhầm lẫn với một số thuật ngữ liên quan như hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding – NLU) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation – 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.”

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

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoạt động như thế nào?

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 xử lý ngôn ngữ tự nhiên điển hình:

Tiền xử lý văn bản

Tiền xử lý văn bản là bước đầu tiên trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, 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, xử lý ngôn ngữ tự nhiên 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.

>>> XEM THÊM: Text Preprocessing – Kỹ thuật tiền xử lý văn bản trong NLP

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, văn bản không cấu trúc sẽ trở 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.

Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt NLP là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 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 tiếng Việt:

Ứng dụng giám sát mạng xã hội

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được tích hợp trong các ứng dụng giám sát mạng xã hội để phân tích ý kiến và nắm bắt mức độ hài lòng của 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. Từ đó nó giúp các nhà lãnh đạo hiểu rõ hơn về nhu cầu của người dùng, điều chỉnh và cải thiện chiến lược phù hợp.

Quy trình giám sát mạng xã hội được chia thành hai bước chính: Tìm kiếm, thu thập dữ liệu và 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 chưa thể xử lý được không đồng nhất của ngôn ngữ mạng xã hội, bao gồm các ẩn dụ, từ lóng và sai chính tả. Phương pháp này cũng bị hạn chế khi thiếu dữ liệu gán nhãn để huấn luyện mô hình, do đó chưa đảm bảo sự chính xác tuyệt đối trong phân tích ý kiến người dùng.

Chatbot

Chatbot là chương trình máy tính 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?”, đặt hàng, đăng ký sự kiện hay hoàn thành biểu mẫu một cách tự động. Chatbot sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đặc biệt là hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), để tương tác với người dùng

NLU bao gồm hai thành phần quan trọng. 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. Nhận diện thực thể (NER)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 (Dialog Management), bộ sinh ngôn ngữ (Natural Language Generation – NLG) và bộ phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis).

Trong đó, bộ quản lý hội thoại giúp chatbot lưu trữ và phân tích ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, từ đó dự đoán hành động tiếp theo của người dùng. Bộ sinh ngôn ngữ tạo ra các câu trả lời tự nhiên và dễ hiểu, giống như cách con người giao tiếp. Còn bộ phân tích cảm xúc giúp chatbot hiểu được cảm xúc đằng sau các câu nói của người dùng, giúp phản hồi phù hợp với tâm trạng và ngữ cảnh.

Tổng đài tự động (ACC)

Tổng đài tự động (ACC) mô phỏng khả năng trả lời điện thoại của con người với ba thành phần chính: nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chuyển văn bản thành giọng nói (TTS). Module nhận diện tiếng nói giúp máy tính hiểu được tín hiện âm thanh từ giọng nói, trong khi module NLP phân tích yêu cầu của người dùng và module TTS chuyển phản hồi thành ngôn ngữ nói tự nhiên.

Để tạo ra âm thanh tự nhiên và giống với giọng nói con người, các module này phải được đào tạo trên bộ dữ liệu lớn, đa dạng về giọng nói, độ tuổi, vùng miền và cách diễn đạt. Phát triển hệ thống nhận diện tiếng nói và sinh tiếng nói chất lượng là thách thức lớn, vì ngữ cảnh có thể thay đổi cách diễn đạt và nhấn mạnh của câu.

Các lĩnh vực nên sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt 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 xử lý ngôn ngữ tự nhiên 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 giảm được 50% chi phí vận hành, 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: Callbot là gì? Ưu điểm khi ứng dụng callbot trong công việc

Lĩnh vực bảo hiểm

Ngành bảo hiểm cũng đang ngày càng áp dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng việt để tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất kinh doanh. FWD đã tiên phong trong việc tích hợp Trợ lý ảo mang tên Kooki để 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, nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng.

>>> THAM KHẢO: Ứng dụng callbot ngành dịch vụ | Lợi thế cho doanh nghiệp

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, chatbot tích hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên 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.

>>> XEM NGAY: Chatbot Y tế – Trợ lý ảo đắc lực ngành chăm sóc sức khỏe

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 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 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 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.

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

FPT.AI vừa cung cấp thông tin về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tiếng Việt. 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, giúp tối ưu hiệu suất và nâng tầm trải nghiệm khách hàng của bạn!

• Call center là gì? Ưu điểm và 10 chỉ số đo lường hiệu suất
• AI Telesale giảm áp lực tại Tổng đài chăm sóc khách hàng