Natural Language Processing là gì và các ứng dụng nổi bật nên biết

Natural Language Processing là gì?

Natural Language Processing (NLP) là một trong những lĩnh vực quan trọng của trí tuệ nhân tạo AI tập trung chủ yếu vào việc nghiên cứu và phân tích ngôn ngữ tự nhiên. NLP được xây dựng với mục tiêu hiểu và xử lý thành thạo thông tin trong các ngôn ngữ mà con người sử dụng hàng ngày. Ngoài ra, NLP hoạt động dựa trên một số phương pháp và công nghệ giúp máy tính hiểu, tạo ra và tương tác tự động với ngôn ngữ tự nhiên.

Data Analyst là gì? Các chuyên viên phân tích dữ liệu cần hiểu rõ NLP là gì có thể hỗ trợ rất nhiều trong công việc.

Lợi ích của NLP

Đối với cá nhân

Sử dụng ngon ngu NLP giúp mỗi cá nhân con người trở nên tập trung, phát hiện được động lực của mình, cũng như tìm ra các giải pháp tối ưu để xử lý vấn đề một cách toàn diện nhất. NLP còn nổi tiếng với khả năng mô hình hóa hành vi của người thành công.

Hiểu đơn giản thì NLP có thể lập trình não bộ của người sử dụng dựa theo bộ não của các thiên tài. Điều này giúp người dùng phát triển bản thân từng ngày bằng cách bắt chước hành vi của các thiên tài. Bên cạnh đó, các nhà sáng lập cho rằng nếu áp dụng NLP đúng cách thì con người sẽ phát huy mạnh mẽ năng lực giao tiếp, từ đó đạt được cuộc sống hạnh phúc hơn.

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Đối với doanh nghiệp

Về khía cạnh doanh nghiệp, bằng cách gợi ý những chiến lược sáng tạo, NLP mang lại cho các nhà lãnh đạo và nhân viên rất nhiều lợi ích, chẳng hạn như gia tăng lợi nhuận, giảm áp lực công việc,... Thêm vào đó, khi tuân thủ lập trình ngôn ngữ tự nhiên, đội ngũ nhân sự có thể hoàn thiện hơn các kỹ năng về thuyết trình, đàm phán, đưa ra quyết định,..., những điều này sẽ giúp nâng cao hiệu suất làm việc ấn tượng.

Cách thức hoạt động của NLP

Về cơ bản, NLP sử dụng rất nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau để phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các bước cụ thể của quá trình này gồm:

• Tokenization: Chia câu và văn bản thành các phần tử nhỏ hơn, ví dụ như từ, cụm từ hoặc câu.
• Morphological Analysis: Phân tích từ loại, hình thái và cấu trúc của từ để hiểu chính xác ý nghĩa của chúng.
• Parsing: Phân tích câu để có thể hiểu cấu trúc ngữ pháp cùng mối quan hệ giữa các thành phần trong câu.
• Named Entity Recognition (NER): Xác định, phân loại các thực thể quan trọng và tổ chức chúng trong văn bản, chẳng hạn như tên riêng, địa điểm, ngày tháng,...
• Sentiment Analysis: Phân tích ý kiến, cảm xúc và thái độ của văn bản để xác định được nội dung của nó là tích cực, tiêu cực hay trung lập.
• Machine Translation: Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
• Question Answering: Trả lời các câu hỏi theo nội dung của văn bản.

Các thành phần chính của NLP

Quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP được chia làm hai thành phần chính như sau:

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding – NLU)

Để hiểu được NLP, trước hết chúng ta cần thực hiện ánh xác đầu vào để biến ngôn ngữ tự nhiên thành các biểu diễn hữu ích. Sau đó tiến hành phân tích những khía cạnh khác nhau của ngôn ngữ này.

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation – NLG)

Tạo ngôn ngữ tự nhiên có nghĩa là tạo ra các cụm từ và câu có nghĩa. Quá trình này gồm các bước:

• Lập kế hoạch cho văn bản: Tìm kiếm và truy xuất những nội dung liên quan dựa vào cơ sở tri thức.
• Lập kế hoạch cho câu: Chọn các câu từ cần để thiết lập giọng của câu.
• Hiện thực hoá văn bản: Ánh xạ kế hoạch các câu riêng lẻ trở thành cấu trúc câu.

Ứng dụng của NLP trong thực tế

Sau khi đã hiểu rõ NLP là gì, cũng như cách thức hoạt động và lợi ích mà công cụ này mang lại, hãy cùng Topchuyengia điểm qua các ứng dụng nổi bật của NLP trong cuộc sống chúng ta hiện nay. Một số ứng dụng cụ thể gồm:

Tìm kiếm thông tin

NLP cung cấp khả năng tra cứu thông tin từ nhiều công cụ tìm kiếm trực tuyến. Bạn cũng có thể dễ dàng tìm thấy tính năng này trên các công cụ soạn thảo văn bản thông dụng như Google Docs hay Microsoft Word. Ngoài ra, NLP còn tích hợp trình kiểm tra lỗi chính tả và dự đoán từ tiếp theo mà người dùng sẽ nhập dựa trên ngữ cảnh của câu nói, điều này giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.

Chatbot

Chatbot là chương trình máy tính hỗ trợ tính năng trò chuyện và hỏi đáp thông qua hình thức hội thoại dạng văn bản. Hiện nay, chatbot được sử dụng chủ yếu trong các hoạt động chăm sóc khách hàng, tìm kiếm thông tin sản phẩm hoặc giải đáp thắc mắc. Bên cạnh đó, thuật toán NLP trong chatbot còn thiết lập sẵn một số câu hỏi cơ bản để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng một cách tốt nhất.

Tóm tắt văn bản tự động

Thuật toán NLP có khả năng rút gọn các bài báo, tài liệu,... dưới hai hình thức chính là tóm tắt trừu tượng và tóm tắt khai thác. Trong trường hợp tóm tắt trừu tượng, mô hình NLP sẽ tạo ra một văn bản hoàn toàn mới thông qua việc phân tích các cụm từ và câu được sử dụng trong văn bản. Còn đối với tóm tắt khai thác, mô hình sẽ trích xuất các cụm từ và câu hiện có từ văn bản, sau đó nhóm chúng lại để tạo thành một bản mới. Trang web Resoomer là một trong những ứng dụng điển hình của tính năng tóm tắt văn bản tự động.

Dịch máy

Đây là ứng dụng liên quan đến khả năng dịch một ngôn ngữ sang một ngôn ngữ khác mà vẫn giữ nguyên ý nghĩa. Một ví dụ thực tế cho ứng dụng dịch máy của NLP chính là Google Translate, trang web dịch thuật nổi tiếng hàng đầu trên thế giới. Ngoài ra, còn một số trang web sử dụng ngôn ngữ tự nhiên khác có thể kể đến như Duolingo, TFlat,...

Các bước xử lý NLP cụ thể

Tùy theo từng ngữ cảnh và giải thuật mà các bước xử lý NLP sẽ được tiến hành từng bước một hoặc tiến hành cùng một lúc. Quá trình xử lý này sẽ bao gồm 5 bước như sau:

Bước 1: Phân tích hình thái

Đầu tiên, từng từ sẽ được tiến hành phân tích, đồng thời các ký tự đặc biệt như dấu câu sẽ được tách ra khỏi các từ. Trong tiếng Anh và nhiều ngôn ngữ khác, các từ sẽ được phân tách với nhau bằng dấu cách, tuy nhiên với tiếng Việt, dấu cách được dùng để phân tách các âm tiết mà không phải từ.

Bước 2: Phân tích cú pháp

Để thể hiện sự liên kết giữa các từ, chúng ta sử dụng phân tích cú pháp để biến đổi dãy từ thành các cấu trúc được sắp xếp theo trình tự cụ thể, đồng thời sẽ có một số dãy từ bị loại vì vi phạm luật về văn phạm. 

Bước 3: Phân tích ngữ nghĩa

Đây là công đoạn mô tả nghĩa của từ hay nói cách khác là thêm ngữ nghĩa vào các cấu trúc đã được tạo bởi bộ phân tích cú pháp.

Bước 4: Tích hợp văn bản

Ngữ nghĩa của một câu riêng biệt mang bản chất phụ thuộc vào những câu đứng trước và ảnh hưởng đến những câu đứng sau.

Bước 5: Phân tích thực dụng

Trong bước cuối cùng này, dữ liệu sẽ được diễn giải dựa trên ý nghĩa thực sự của nó. Dù vậy, việc áp dụng các kiến thức thực tế để phân tích ngôn ngữ rất cần thiết và nên được chú trọng.