Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Giải thích A-Z cho người mới

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) là một công nghệ học máy (Machine Learning - ML) cung cấp cho máy tính khả năng diễn giải, tương tác và hiểu ngôn ngữ của con người. Ngày nay, bằng cách sử dụng NLP, các tổ chức có khối lượng lớn dữ liệu thoại và văn bản từ nhiều kênh liên lạc khác nhau như email, mạng xã hội, tệp video, tệp âm thanh,.... có thể tự động xử lý, phân tích và phản hồi khách hàng của mình theo thời gian thực.

Xem thêm: Hướng dẫn tạo chatbot cho page miễn phí bằng Preny đơn giản

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

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng thuật toán học máy để phân tích khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và trích xuất các thông tin liên quan. Hơn nữa, các thuật toán được đào tạo để nhận dạng các mẫu và đưa ra suy luận dựa trên các mẫu đó. Quy trình hoạt động cụ thể của NLP như sau: 

• Người dùng nhập câu hỏi hoặc yêu cầu và hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Hệ thống ngôn ngữ tự nhiên chia nhỏ câu hỏi hoặc yêu cầu thành các phần nhỏ hơn của từ, còn được gọi là mã thông báo và chuyển đổi âm thanh thành văn bản.
• Máy tính xử lý dữ liệu văn bản và tạo tệp âm thanh.
• Cuối cùng, máy tính phản hồi lại người dùng bằng tệp âm thanh dựa trên dữ liệu đã xử lý.

Các phương pháp tiếp cận xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Có 4 phương pháp tiếp cận phổ biến đối với xử lý ngôn ngữ tự nhiên như sau:

NLP có giám sát

Phương pháp NLP có giám sát đào tạo phần mềm với một tập dữ liệu đầu vào và đầu ra được gắn nhãn để đưa ra dự đoán chính xác. Trước tiên, chương trình sẽ xử lý một khối lượng lớn dữ liệu có sẵn và học cách tạo ra dữ liệu đầu ra từ những dữ liệu đầu vào chưa xác định.

NLP không giám sát

NLP không giám sát sử dụng mô hình ngôn ngữ thống kê để dự đoán mẫu xảy ra khi nó được cung cấp dữ liệu đầu vào không gắn nhãn. Ví dụ, bằng cách theo dõi phản hồi của người dùng, tính năng tự động hoàn thành nhắn tin văn bản sẽ đề xuất các từ liên quan để tạo thành câu có nghĩa.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding - NLU) là một nhánh con của NLP, tập trung vào việc phân tích ý nghĩa đằng sau của các câu. NLU cho phép máy tính tìm kiếm các câu đồng nghĩa khác nhau hoặc xử lý các từ có nhiều nghĩa khác nhau.

Tạo ngôn ngữ tự nhiên

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation - NLG) tập trung vào việc tạo ra văn bản hội thoại giống như con người dựa trên các chủ đề hoặc từ khóa cụ thể. Ví dụ, một chatbot thông minh tích hợp NLG hoàn toàn có thể trò chuyện tự nhiên với khách hàng theo các tương tự như nhân viên bán hàng.

Lợi ích của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nắm vai trò quan trọng trong việc phân tích hiệu quả các dữ liệu văn bản và giọng nói. Đặc biệt, công nghệ này có thể xử lý những điểm khác biệt trong phương ngữ, tiếng lóng, cũng như những ngữ pháp phức tạp thường thấy ở các cuộc hội thoại hàng ngày.

Sau đây là một lợi ích nổi bật mà xử lý ngôn ngữ tự nhiên mang lại:

• Tự động thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại như trả lời câu hỏi, xử lý dữ liệu,.... để giúp con người cải thiện hiệu suất làm việc.
• Tóm tắt nội dung các văn bản lớn và phức tạp.
• Cho phép trợ lý ảo hiểu các lệnh bằng lời nói, từ đó nhanh chóng tìm kiếm thông tin liên quan đến cơ sở dữ liệu chứa hàng triệu tài liệu trong vài giây.
• Tích hợp vào các chatbot và chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo để tương tác, cũng như đưa ra các phản hồi phù hợp với yêu cầu của con người. 
• Thực hiện phân tích thái độ hoặc trạng thái cảm xúc đơn giản của con người, chẳng hạn như vui vẻ, tức giận,.... Điều này giúp phân loại các văn bản thành các dạng cụ thể, từ tiêu cực, trung lập cho đến tích cực.
• Hỗ trợ các tổ chức, doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh tốt dựa trên khả năng phân tích chính xác khối lượng lớn dữ liệu đầu vào.

Những thách thức của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Một trong những thách thức lớn nhất đối với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) chính là sự phức tạp của ngôn ngữ con người. Việc phân tích các từ đồng âm, châm biếm, thành ngữ, ẩn dụ hay biến thể trong cấu trúc ngữ pháp đòi hỏi các lập trình viên phải huấn luyện các ứng dụng ngôn ngữ tự nhiên nhận biết và hiểu được sự phức tạp này ngay từ đầu.

Những thách thức điển hình của NLP bao gồm:

• Sự mơ hồ: Ngôn ngữ con người thường khá mơ hồ và đa dạng ngữ nghĩa, điều này khiến NLP gặp khó khăn trong việc diễn giải chính xác ý nghĩa trong các bối cảnh khác nhau.
• Bối cảnh: Như đã nói, hiểu được bối cảnh sử dụng từ ngữ rất quan trọng, bởi đây là yếu tố quyết định việc NLP có diễn giải đúng ý nghĩa ngôn ngữ con người không.
• Mỉa mai và châm biếm: Việc phát hiện sự mỉa mai và châm biếm trong ngôn ngữ con người đặc biệt khó khăn, NLP cần hiểu được ý nghĩa dự định có thể trái ngược với nghĩa gốc.
• Sắc thái văn hoá: Ngôn ngữ con người gắn liền với văn hoá một cách sâu sắc. Do đó, để đưa ra những phản hồi chính xác, NLP cần được phát triển mạnh mẽ yếu tố này.

Hiện nay, các nhà nghiên cứu công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã và đang không ngừng nỗ lực để loại bỏ những thách thức này. Theo đó, họ sử dụng các kỹ thuật học máy và học sâu tiên tiến để nâng cao khả năng của NLP và giúp chúng hiểu ngôn ngữ con người tốt hơn.

Ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực và mảng ngành. Đáng chú ý có thể kể đến như:

Công cụ dịch thuật

Google Dịch là một minh chứng rõ ràng nhất cho ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiệu quả của ứng dụng này không chỉ dừng là ở việc thay thế từ ngữ đơn giản, mà còn nhắm đến sự nắm bắt chính xác ý nghĩa và giọng điệu của ngôn ngữ đầu vào khi truyền tải văn bản có cùng mục đích ở ngôn ngữ đầu ra. Các công cụ dịch thuật hiện đại đã cho thấy sự tiến bộ vượt bậc về độ chính xác, cũng như giải quyết được những thách thức trong việc chuyển đổi giữa các ngôn ngữ.

Trợ lý ảo và chatbot

Các trợ lý ảo như Siri (Apple) hay Alexa (Amazon) đều sử dụng tính năng nhận dạng giọng nói của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu lệnh thoại và phản hồi người dùng một cách thích hợp. Trong khi đó, chatbot ứng dụng NLP để tự động hoác các tác vụ đơn giản, mang tính lặp đi lặp lại như trả lời câu hỏi, thu thập thông tin,....

Một điều đặc biệt của trợ lý ảo và chatbot đó là mô hình ngôn ngữ tự nhiên có thể học hỏi theo dấu hiệu ngữ cảnh trong yêu cầu của con người, từ đó đưa ra những phản hồi được cải thiện theo thời gian.

Phân tích cảm xúc trên MXH

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã phát triển thành công cụ quan trọng đối với việc trích xuất thông tin ẩn giấu từ các kênh mạng hội. Cụ thể, nó giúp phân tích cảm xúc trong các bài đăng, phản hồi và đánh giá trên mạng xã hội, từ đó cho thấy thái độ của người dùng đối với những sản phẩm/ dịch vụ mà một tổ chức hoặc doanh nghiệp nào đó triển khai. Bằng cách này, bạn có thể tận dụng dữ liệu NLP cung cấp để thiết kế sản phẩm, chiến dịch quảng cáo và đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn.

Tóm tắt văn bản

Quá trình tóm tắt văn bản được hỗ trợ bởi công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ giúp giải quyết nhanh chóng khối lượng lớn văn bản để tạo ra các bản tóm tắt cho trình đọc văn bản, các chỉ mục hoặc cơ sở dữ liệu nghiên cứu. Ngoài ra, các ứng dụng tóm tắt văn bản hàng đầu còn kết hợp lý luận ngữ nghĩa với NLG để cung cấp ngữ cảnh và kết luận, điều này mang đến sự nổi bật trong việc nâng cao tính hữu ích của các bản tóm tắt.

Phát hiện thư rác

Mặc dù phát hiện thư rác không phải là ứng dụng quá nổi bật của NLP, nhưng có rất nhiều tổ chức hàng đầu đã tận dụng khả năng này để xem xét kỹ lưỡng các email và tìm ra mẫu ngôn ngữ cho thấy email bị spam hoặc phishing. Điều này bao gồm việc xác định email sử dụng nhiều thuật ngữ tài chính, ngữ pháp ít đặc trưng, ngôn ngữ mang tính đe doạ, sai chính tả,...