Natural language processing là gì? Vai trò và lợi ích của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Natural language processing – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang dần trở nên một phần quan trọng trong cả ngành công nghiệp, kinh doanh và cuộc sống hàng ngày. NLP được sử dụng rất nhiều như chatbots, an ninh mạng, công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu lớn. Nếu bạn đang quan tâm và muốn tìm hiểu về NLP hãy xem bài viết dưới đây.

Natural language processing là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing) là một thành phần của trí tuệ nhân tạo (AI) của một chương trình máy tính. NLP có khả năng hiểu được ngôn ngữ của con người khi nó được nói và viết.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có nguồn gốc từ lĩnh vực ngôn ngữ học. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có nhiều ứng dụng trong một số lĩnh vực, như nghiên cứu y tế, công cụ tìm kiếm và trí tuệ kinh doanh.

Cách thức xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoạt động như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo giúp xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhận đầu vào trong thế giới thực và chuyển đổi thành mã mà máy tính có thể hiểu được. Quá trình này gồm hai giai đoạn là tiền xử lý dữ liệu và phát triển thuật toán:

Tiền xử lý dữ liệu: Gồm các việc chuẩn bị và “dọn dẹp” dữ liệu văn bản cho máy móc nhằm phục vụ cho quá trình phân tích. Các cách để thực hiện các công việc trên gồm:

• Mã hóa: Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn để làm việc.
• Dừng từ loại bỏ: Các từ phổ biến bị xóa khỏi văn bản và giữ lại các từ duy nhất cung cấp nhiều thông tin nhất về văn bản.
• Lemmatization và gốc: Các từ được rút gọn về dạng gốc để xử lý.
• Gắn thẻ một phần của bài phát biểu: Đây là khi các từ được đánh dấu dựa trên phần của bài phát biểu – chẳng hạn như danh từ, động từ và tính từ.

Phát triển thuật toán: Một thuật toán được phát triển để xử lý dữ liệu sau khi dữ liệu qua giai đoạn tiền xử lý dữ liệu. Có hai loại thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau thường được sử dụng là:

• Hệ thống dựa trên quy tắc: Đây là cách được sử dụng rất sớm cho đến ngày nay. Hệ thống này sử dụng các quy tắc ngôn ngữ được thiết kế cẩn thận.
• Hệ thống dựa trên Machine learning: Đây là cách sử dụng các phương pháp thống kê. Phương pháp này thực hiện các tác vụ dựa vào dữ liệu đào tạo mà chúng được cung cấp và điều chỉnh phương pháp của chúng khi có nhiều dữ liệu hơn được xử lý. Kết hợp machine learning, deep learning và neural networks – phương pháp này xử lý và học lặp đi lặp lại nhằm trau dồi các quy tắc của riêng.

Vì sao xử lý ngôn ngữ tự nhiên lại quan trọng?

Để xử lý dữ liệu này một cách hiệu quả các thông tin được tạo trực tuyến và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu là ngôn ngữ tự nhiên của con người. Do dữ liệu mà doanh nghiệp sử dụng ngày càng lớn, nặng về văn bản, không có cấu trúc nên các doanh nghiệp xử lý không còn hiệu quả. NLP là nơi xử lý ngôn ngữ tự nhiên hữu ích.

Các kỹ thuật và phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Ngôn ngữ tự nhiên được xử lý bằng hai kỹ thuật chính là phân tích cú pháp và ngữ nghĩa.

Cú pháp: Để tạo nghĩa ngữ pháp cú pháp sử dụng kĩ thuật sắp xếp các từ trong một câu. Dựa trên các quy tắc ngữ pháp NLP sử dụng cú pháp để đánh giá ý nghĩa từ một ngôn ngữ. Các kỹ thuật cú pháp bao gồm:

• Phân tích cú pháp: Là phân tích ngữ pháp của một câu nhằm xử lý các dữ liệu có câu phức tạp. Ví dụ : Ngôn ngữ tự nhiên được cung cấp câu “Con gà gáy.” Thuật toán phân tích cú pháp liên quan đến việc chia câu này thành các phần của lời nói,con gà = danh từ, gáy = động từ.
• Phân đoạn từ: Là hành động lấy một chuỗi văn bản và lấy các dạng từ trong đó.
• Tách câu: Là thuật toán nhận ra khoảng thời gian phân tách các câu bằng cách ngắt câu.
• Phân đoạn hình thái: Là chia các từ thành các phần nhỏ hơn. Thuật toán này rất hữu ích trong dịch máy và nhận dạng giọng nói.
• Nhét đầy: Là thuật toán gom các từ có cùng một nghĩa, mặc dù chữ cái trong từ khác nhau.

Ngữ nghĩa: Là thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý nghĩa và cấu trúc của câu. Ngữ nghĩa bao gồm các kỹ thuật sau:

• Định hướng nghĩa của từ: Là kỹ thuật nhằm hiểu ý nghĩa cách dùng từ dựa trên từng ngữ cảnh.
• Nhận dạng thực thể được đặt tên: Là kỹ thuật xác định các từ có thể được phân loại thành các nhóm.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên: Là kỹ thuật sử dụng cơ sở dữ liệu để xác định ngữ nghĩa đằng sau các từ và tạo văn bản mới.

Ngôn ngữ tự nhiên hiện tại được xử lý dựa trên học sâu, một loại AI kiểm tra và sử dụng các mẫu trong dữ liệu nhằm cải thiện khả năng hiểu của chương trình.

Để xử lý ngôn ngữ tự nhiên chương trình sử dụng ba công cụ chính là: Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim và Intel natural language processing Architect.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để làm gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên thực hiện các chức năng sau:

• Phân loại văn bản: Các văn bản được gắn thẻ để xếp vào danh mục. Giúp cho việc phân tích tình cảm, hỗ trợ thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên xác định tình cảm hoặc cảm xúc đằng sau văn bản. Giúp phát hiện ý định, giúp dự đoán những gì người nói hoặc người viết có thể làm.
• Khai thác văn bản: Là kỹ thuật tự động tóm tắt văn bản và tìm các phần dữ liệu quan trọng.
• Dịch máy: Là quá trình máy tính dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang một ngôn ngữ khác mà không cần sự can thiệp của con người.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên: Là kỹ thuật sử dụng thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích dữ liệu phi cấu trúc và tự động tạo nội dung dựa trên dữ liệu đó.

Các chức năng vừa nêu được sử dụng trong nhiều ứng dụng trong thế giới thực như:

• Phân tích phản hồi của khách hàng: AI phân tích các bài đánh giá trên mạng xã hội.
• Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Với tính năng nhận dạng giọng nói, trợ lý giọng nói ở đầu bên kia của đường dây điện thoại dịch vụ khách hàng có thể hiểu những gì khách hàng đang nói, để điều hướng cuộc gọi một cách chính xác.
• Dịch tự động: Là sử dụng các công cụ như Google Translate, Translate Me và Bing Translator.
• Nghiên cứu và phân tích học thuật: Dựa trên siêu dữ liệu của văn bản và trên chính văn bản đó. AI có thể phân tích một lượng lớn tài liệu học thuật và tài liệu nghiên cứu.
• Phân tích và phân loại hồ sơ y tế: AI có thể dự đoán và ngăn ngừa bệnh tật thông qua việc sử dụng thông tin chuyên sâu.
• Trình xử lý văn bản để chống đạo văn và hiệu đính : sử dụng các công cụ như Grammarly và Microsoft Word.
• Dự báo chứng khoán và hiểu biết sâu sắc về giao dịch tài chính: AI có thể phân tích lịch sử thị trường và tài liệu chứa các bản tóm tắt toàn diện về hoạt động tài chính của công ty.
• Tuyển dụng nhân tài trong nguồn nhân lực và tự động hóa các nhiệm vụ kiện tụng thông thường.

Các nhà phân tích có thể sử dụng NLP để sàng lọc một lượng lớn văn bản miễn phí để tìm thông tin liên quan.

Phân tích tình cảm: Đây là chức năng khác của NLP. Với chức năng này các nhà khoa học dữ liệu có thể xem thương hiệu của doanh nghiệp họ đang hoạt động như thế nào thông qua đánh giá nhận xét trên mạng xã hội để cũng như xác định những lĩnh vực mà mọi người muốn doanh nghiệp hoạt động tốt hơn thông qua xem xét các ghi chú từ nhóm dịch vụ khách hàng.

Lợi ích của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NLP có lợi ích chính là nó cải thiện giao tiếp giữa con người và máy tính. Cách trực tiếp nhất để điều khiển máy tính là thông qua mã ngôn ngữ của máy tính. Bằng cách cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người mà con người có thể tương tác với máy tính trực quan hơn nhiều.

Các lợi ích khác bao gồm:

• Nâng cao độ chính xác và hiệu quả của tài liệu.
• Đọc một văn bản gốc lớn hơn, phức tạp hơn thông qua khả năng tự động tạo một bản tóm tắt.
• Hữu ích cho các trợ lý cá nhân như Alexa, bằng cách cho phép nó hiểu lời nói.
• Cho phép một tổ chức sử dụng chatbox để hỗ trợ khách hàng.
• Dễ dàng hơn để thực hiện phân tích tình cảm và cung cấp thông tin chi tiết nâng cao từ các phân tích mà trước đây không thể truy cập được do khối lượng dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp.

Tổng kết về Natural language processing