Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Nó là gì và tại sao nó lại quan trọng

Khả năng xử lý và tạo ra ngôn ngữ của con người mang lại cho bất kỳ máy tính nào sức mạnh để trở thành nhiều hơn một cỗ máy – vì nó phá vỡ các rào cản, đơn giản hóa tương tác giữa con người và máy tính, mang lại nhiều cơ hội cho các bộ hệ thống máy tính mới và tăng năng suất.

Bài đăng trên blog này khám phá cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu cách nó có thể hữu ích cho bạn và doanh nghiệp của bạn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, còn được gọi là NLP, là một lĩnh vực của khoa học máy tính và ngôn ngữ học. Nó nhằm mục đích cung cấp cho máy tính khả năng hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.

Ngôn ngữ là cốt lõi trong các tương tác của con người và NLP là cầu nối kết nối con người với máy tính theo cách tự nhiên nhất, bao gồm thông qua văn bản, lời nói và thậm chí cả ngôn ngữ ký hiệu.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có từ đầu những năm 1950, với Thí nghiệm Georgetown-IBM vào năm 1954 đã tự động dịch hơn 60 câu tiếng Nga sang tiếng Anh. Sự phát triển tiếp tục trong suốt phần sau của thế kỷ nhưng hầu hết các hệ thống đó đều sử dụng các quy tắc viết tay.

Tuy nhiên, từ cuối những năm 1980, NLP thống kê được sinh ra từ sức mạnh xử lý ngày càng tăng và rẻ hơn. Nó sử dụng các mô hình thống kê và các kỹ thuật học máy như kho văn bản song song để khám phá các mẫu, mối quan hệ và xác suất từ ​​các tập dữ liệu lớn. Tuy nhiên, đến đầu những năm 2000, mạng nơ-ron đã trở thành phương pháp máy được ưa chuộng vì hiệu suất tốt hơn nhiều.

Ngày nay, nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng bao gồm:

• Model máy biến áp
• BERT (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Máy biến áp)
• CNN (Mạng thần kinh chuyển đổi)
• RNN (Mạng nơ-ron hồi quy)
• Mạng LSTM (Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn).

Các mô hình áp dụng nhiều tác vụ và tác vụ phụ khác nhau vào dữ liệu đầu vào để tạo ra các đầu ra cần thiết như tạo văn bản, hiểu ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói, dịch thuật, v.v.

Tại sao NLP lại quan trọng?

Các ứng dụng của NLP rất rộng lớn và liên tục phát triển. Điều này khiến nó trở thành công nghệ quan trọng cho nhiều ngành công nghiệp và mục đích sử dụng. Sau đây là một số ví dụ:

• Dịch máy: NLP đang được áp dụng để dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác với độ chính xác và tính toàn vẹn về mặt ngữ pháp đáng kinh ngạc.
• Trợ lý ảo: Từ việc cung cấp dịch vụ khách hàng đến trả lời nhiều câu hỏi, cung cấp sự đồng hành và thực hiện nhiệm vụ thông qua lệnh thoại, NLP đang giúp tăng năng suất của người lao động và nâng cao chất lượng cuộc sống cho nhiều người.
• Phân tích và tóm tắt văn bản: NLP giúp trích xuất thông tin quan trọng từ các tài liệu lớn dễ dàng hơn với tốc độ ấn tượng. Nó giúp tóm tắt các tài liệu, văn bản, email hoặc trang web nhanh hơn bất kỳ con người nào có thể làm được.
• Phân tích tình cảm: Bằng cách hiểu được cảm xúc và ý kiến ​​thể hiện trong văn bản hoặc tài liệu, doanh nghiệp có thể trích xuất thông tin có giá trị cho nghiên cứu thị trường, giám sát phương tiện truyền thông xã hội và các chiến dịch tiếp thị trong tương lai.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoạt động như thế nào

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu và diễn giải ngôn ngữ của con người bằng cách kết hợp sức mạnh của ngôn ngữ học và khoa học máy tính bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, từ các phương pháp dựa trên quy tắc dựa trên các quy tắc được xác định trước đến các mô hình thống kê học các mẫu của chúng từ dữ liệu đào tạo được gắn nhãn và các mô hình học sâu hiện đại hơn sử dụng mạng nơ-ron để xác định và phân loại các mẫu thậm chí còn phức tạp hơn từ văn bản.

Mặc dù các hệ thống khác nhau sẽ có cách triển khai NLP khác nhau, nhưng quy trình chung bao gồm các bước khác nhau như sau:

• Tiền xử lý văn bản: Đây là giai đoạn đầu tiên trước khi mọi công việc khác có thể bắt đầu. Đầu tiên, phần thân văn bản được chia thành các từ riêng lẻ hoặc các đơn vị nhỏ hơn như cụm từ được gọi là token. Bản thân quá trình này được gọi là tokenization và nó giúp tổ chức và xử lý hiệu quả. Các tác vụ tiền xử lý khác bao gồm viết thường, trong đó toàn bộ văn bản được chuyển đổi thành chữ thường để thống nhất và loại bỏ các từ dừng không đóng góp nhiều vào ý nghĩa.
• Gắn thẻ một phần của bài phát biểu: Bước này bao gồm việc gán các thẻ ngữ pháp cho từng mã thông báo được lấy từ bước 1 ở trên. Các thẻ ngữ pháp bao gồm danh từ, động từ, tính từ và trạng từ. Bước này giúp hiểu cấu trúc cú pháp của văn bản đầu vào.
• Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER): Một thực thể được đặt tên bao gồm những thứ như tên người hoặc địa điểm, địa chỉ của một tổ chức, kiểu xe, v.v. Bước này liên quan đến việc xác định và phân loại các thực thể được đặt tên trong văn bản. Mục tiêu ở đây là trích xuất thông tin có thể quan trọng giúp hiểu rõ hơn về văn bản.
• Phân tích cú pháp và phân tích cú pháp: Ở đây, bạn phân tích cấu trúc ngữ pháp của các câu trong văn bản để cố gắng hiểu mối quan hệ giữa các từ và cụm từ. Mục tiêu của bước này là hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh của văn bản.
• Phân tích tình cảm:Với phân tích tình cảm, bạn đang tìm cách nắm bắt ý tưởng được thể hiện trong văn bản. Tình cảm có thể là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính và giúp vẽ nên bức tranh tốt hơn về thái độ hoặc ý kiến ​​chung đối với một chủ đề cụ thể.
• Mô hình ngôn ngữ: Quá trình này bao gồm việc xây dựng các mô hình thống kê hoặc học máy để nắm bắt các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu ngôn ngữ. Các mô hình này cho phép thực hiện các tác vụ như tạo ngôn ngữ, dịch máy hoặc tóm tắt văn bản.
• Tạo đầu ra: Phần cuối cùng là tạo ra đầu ra cho người dùng. Điều này cần thiết cho các tác vụ như dịch ngôn ngữ và tóm tắt văn bản.

Nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên hơn

Ngoài các bước quy trình được liệt kê ở trên, nhiều tác vụ khác thường được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đạt được kết quả mong muốn. Sau đây là một số tác vụ phổ biến nhất.

• OCR: OCR là viết tắt của Optical Character Recognition (Nhận dạng ký tự quang học), và đây là công nghệ được sử dụng để chuyển đổi hình ảnh thành dữ liệu kỹ thuật số. Ví dụ, khi bạn cần quét hóa đơn hoặc biên lai để trích xuất các con số trong đó và lưu vào cơ sở dữ liệu của công ty, bạn sẽ sử dụng chương trình phần mềm có khả năng OCR. Tuy nhiên, công nghệ OCR có những hạn chế, chẳng hạn như độ chính xác của từ, ngữ cảnh và hiểu biết ngữ nghĩa. Nhưng với sự bổ sung của NLP, các chương trình OCR có thể tạo ra đầu ra tốt hơn với sự hiểu biết theo ngữ cảnh hơn, thông tin chi tiết có thể hành động, độ chính xác được cải thiện và phân loại.
• Speech Recognition:Từ các dịch vụ phiên âm kỹ thuật số đến trợ lý giọng nói và thiết bị kích hoạt bằng giọng nói, công dụng của nhận dạng giọng nói rất nhiều. Tuy nhiên, việc nhận dạng giọng nói đơn giản sẽ không có nhiều tác dụng nếu không có thông tin bổ sung từ phân tích ngữ cảnh và tình cảm. NLP còn giúp công nghệ nhận dạng giọng nói trở nên rất hữu ích bằng cách cung cấp đầu ra văn bản từ đầu vào âm thanh có thể được đưa vào các máy khác để tăng năng suất.
• Text-to-Speech: Sự chuyển đổi văn bản viết thành giọng nói có thể nghe được, thường được sử dụng để cung cấp cho các chatbot và trợ lý ảo giọng nói có thể nghe được giống như con người. Mặc dù các triển khai ban đầu có giọng nói đơn điệu, hiện đại hơn chuyển văn bản thành giọng nói hệ thống như mười một phòng thí nghiệm đã trở nên quá giỏi đến nỗi bạn hầu như không thể phân biệt được giọng nói của họ với giọng nói gốc.
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Đây là quá trình tạo ra ý nghĩa hợp lý của bất kỳ tập dữ liệu nào. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến bất kỳ nhiệm vụ nào có thể cải thiện khả năng hiểu và diễn giải văn bản, từ nhận dạng thực thể được đặt tên đến phân tích cú pháp và ngữ pháp, phân tích ngữ nghĩa và các thuật toán học máy khác nhau.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên: Một trong những nhiệm vụ được biết đến rộng rãi nhất. Ở đây, dữ liệu được chuyển thành các từ mà bất kỳ con người nào cũng có thể hiểu bằng cách kể một câu chuyện hoặc giải thích mọi thứ. Đây là những gì các chatbot sử dụng để tạo ra các cuộc trò chuyện thú vị. Một loại tạo ngôn ngữ tự nhiên khác là tạo văn bản thành văn bản, trong đó một văn bản đầu vào được chuyển đổi thành một văn bản hoàn toàn khác. Phương pháp này được tìm thấy trong các bản tóm tắt, bản dịch và bot diễn đạt lại.
• Nhận dạng đối tượng được đặt tên: NER hay Nhận dạng thực thể có tên là một nhiệm vụ phụ trích xuất thông tin liên quan đến việc xác định và phân loại các mục hoặc thực thể thành các danh mục đã xác định trước. Do đó, NER giúp máy nhận dạng các thực thể cụ thể, chẳng hạn như một người, ô tô hoặc địa điểm từ văn bản hoặc tài liệu, do đó cải thiện việc trích xuất thông tin có ý nghĩa.
• Phân tích cảm xúc: Đây là một lĩnh vực phụ khác của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cố gắng trích xuất và hiểu cảm xúc và ý kiến ​​cá nhân từ dữ liệu văn bản. Khả năng này cho phép máy móc điều hướng tốt hơn sự phức tạp của giao tiếp của con người bằng cách đánh giá các cảm xúc như mỉa mai, khác biệt văn hóa và cảm xúc tích cực, tiêu cực và trung lập. Các doanh nghiệp sử dụng nó để nghiên cứu thị trường, giám sát thương hiệu, hỗ trợ khách hàng và phân tích phương tiện truyền thông xã hội.
• Phân loại độc tính: Khi bạn đăng bài phát biểu thù địch trên diễn đàn hoặc phương tiện truyền thông xã hội và bot kiểm duyệt tự động đánh dấu bài phát biểu đó, thì bạn đã bị phát hiện bởi mô hình AI phân loại độc tính. Các hệ thống này được đào tạo bằng máy học và nhiều thuật toán khác nhau sử dụng NLP để tự động xác định và phân loại nội dung có hại, chẳng hạn như lời lăng mạ, đe dọa và lời nói thù địch trong dữ liệu văn bản.
• Tóm tắt: NLP giúp các mô hình AI có thể đọc nhanh lượng thông tin lớn mà con người phải mất nhiều thời gian hơn. Sau đó, xác định các phần quan trọng nhất của văn bản đó và trình bày dưới dạng mạch lạc. Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức, tăng cường sự hiểu biết và cải thiện khả năng ra quyết định.
• Xuất phát: Một phương pháp tiền xử lý để giảm từ xuống gốc của chúng. Giúp tạo ra sự hiểu biết tốt hơn về văn bản.

Ứng dụng NLP trong thế giới thực

Sau đây là danh sách các ứng dụng thực tế khác nhau của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ liên quan.

• Chatbots như ChatGPT.
• Các công cụ biên dịch như biên dịch AI từ tiếng Anh sang tiếng Đức hoặc tiếng Nga sang tiếng Pháp.
• Trợ lý ảo như Siri của Apple, Alexa của Amazonvà ChatGPT của OpenAI.
• Hệ thống tự động sửa lỗi như Grammarly.
• Các công cụ tìm kiếm như bạn.com.
• Tóm tắt văn bản như bạn có thể nhận được từ ChatGPT.

Những thách thức trong NLP

Trong khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã có những tiến bộ đáng kể trong nhiều lĩnh vực, vẫn còn những vấn đề mà công nghệ này phải đối mặt. Sau đây là một số vấn đề chính:

• Sự mơ hồ và bối cảnh: Ngôn ngữ của con người phức tạp và vốn mơ hồ. Vì vậy, máy móc vẫn gặp khó khăn trong việc nắm bắt hoàn toàn giao tiếp của con người trong mọi tình huống.
• Sai lệch dữ liệu và mô hình: Hệ thống AI thường thiên vị, dựa trên dữ liệu mà chúng được đào tạo. Vì vậy, bất kể mô hình tốt đến đâu, vẫn luôn có một số thiên vị, gây ra mối quan ngại về mặt đạo đức.
• Thiếu lý do:Máy móc cũng không có khả năng suy luận và phán đoán thông thường như con người, và việc đưa chúng vào hệ thống cũng là một nhiệm vụ khó khăn.

Tài nguyên để học NLP

1. Nhóm NLP Stanford: https://nlp.stanford.edu/
2. Coursera: https://www.coursera.org/
3. Học sâu.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Khoa học dữ liệu nhanh: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Khoa học dữ liệu nhanh: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên: https://www.nltk.org/
8. Ôm Mặt: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Thành thạo máy học: https://machinelearningmastery.com/
11. NLP tuyệt vời: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon Hiểu: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Ngôn ngữ tự nhiên của Google Cloud: https://cloud.google.com/natural-language
14. SpaCy: https://spacy.io/

Kết luận

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực hấp dẫn của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc thực hiện những điều không thể nghĩ tới cách đây nhiều thập kỷ. Công nghệ này đã mở rộng phạm vi ứng dụng máy tính và đang tạo ra những thị trường mới.

Bạn đã thấy nhiều khả năng khác nhau, ứng dụng thực tế và các công cụ có sẵn để giúp bạn bắt đầu với NLP. Tuy nhiên, bạn phải tìm cách tận dụng chúng để phát triển các hệ thống thông minh giúp mở khóa tiềm năng của bạn và doanh nghiệp của bạn.