Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) : nền tảng cho các ứng dụng AI tiên tiến 

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trong những phát triển đáng chú ý nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). NLP hiện đang mở ra những cánh cửa mới cho việc truyền tải thông tin, tương tác với máy tính và nhiều ứng dụng khác trong đời sống. Điển hình chính là các chatbot AI đang “làm mưa làm gió” trong thời gian gần đây. Trong bài viết này, Techie sẽ giới thiệu đến bạn đọc những đặc điểm chính của NLP cũng như cách mà nó đang được vận hành.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là một nhánh nghiên cứu của công nghệ AI. NLP tập trung vào khả năng để máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Cụ thể, công nghệ này cho phép máy tính nhận diện và phân tích các thành phần ngôn ngữ như từ loại, cấu trúc câu, ngữ nghĩa và ngữ cảnh. Nó cũng cho phép máy tính tự động tạo ra văn bản, trả lời câu hỏi, dịch thuật, phân tích cảm xúc, tạo ra trợ lý ảo và chatbot có khả năng tương tác với con người.

NLP thực chất đã bắt đầu được phát triển từ những năm 1950. Công nghệ này đã trải qua nhiều giai đoạn và mô hình khác nhau để đạt được sự tiến bộ như hiện tại. Về cơ bản, nó được chia thành 2 nhánh lớn: xử lý giọng nói (speech processing) và xử lý văn bản (text processing). Mục tiêu cuối cùng là giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách thông minh và tự động bao gồm cả ý định và cảm xúc của người nói hoặc người viết.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp máy tính hiểu được ngôn ngữ của con người

Khái quát lịch sử phát triển của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

  • Giai đoạn 1950 – 1960

Ở giai đoạn đầu tiên, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tập trung vào việc xây dựng các hệ thống dựa trên các nguyên tắc ngữ pháp. Các nghiên cứu khoa học là Logic Theorist và Geometry Theorem Prover đã đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn này.

  • Giai đoạn 1960 – 1970

Chuyển sang phương pháp thống kê để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các nghiên cứu về xác suất và thống kê đã giúp xây dựng các mô hình để phân tích câu, xác định từ loại và ngữ nghĩa.

  • Giai đoạn 1980 – 1990

Lúc này, sự phát triển của lĩnh vực học máy và máy tính đã tạo ra các tiến bộ đáng kể cho NLP. Các phương pháp học máy như Máy Markov ẩn (Hidden Markov Models) và Cây quyết định (Decision Trees) đã được ứng dụng trong giai đoạn này.

  • Giai đoạn 1990 – 2000

NLP bắt đầu có những tiến bộ lớn. Các mô hình học máy như mạng nơ-ron (Neural Networks) và Máy vector hóa từ (Word Vectorization) đã được áp dụng để hiểu và phân tích ngôn ngữ tự nhiên. Đây là giai đoạn khởi đầu cho các thuật toán và mô hình NLP dựa trên big data.

  • Từ 2000 đến nay

Sự phát triển của mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) và mô hình học sâu (Deep Learning) đã mang lại sự thay đổi đột phá cho NLP. Các mô hình trên đã giúp cho máy tính phân tích ngữ nghĩa và ngữ cảnh một cách chính xác hơn. Cũng trong giai đoạn này, người dùng đã bắt đầu tương tác với NLP qua các hệ thống GPS được điều khiển bằng giọng nói, trợ lý số hóa, phần mềm chuyển giọng thành văn bản, chatbot dịch vụ khách hàng, cho đến các chatbot AI như hiện tại.

Mô hình Học sâu
Sự phát triển của mạng nơ-ron sâu và mô hình học sâu mang đến nhiều đột phá cho NLP

Các nhiệm vụ chính trong công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Ngôn ngữ con người vô cùng phức tạp để phần mềm có thể xác định đúng ngữ nghĩa. Từ đồng âm, đồng nghĩa, sự châm biếm, phép ẩn dụ, sự biến đổi cấu trúc câu, ngữ pháp và các trường hợp ngoại lệ… là những thứ mà con người thậm chí cần mất nhiều năm để học. Tuy nhiên, để NLP thật sự hữu ích, các nhà lập trình phải dạy cho hệ thống hiểu đúng và nhận biết đúng từ ngữ ngay từ đầu. Vì lẽ đó, công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cần đảm nhiệm được các nhiệm vụ chính sau:

Nhận dạng giọng nói

Là nhiệm vụ chuyển đổi giọng nói thành dữ liệu văn bản. Nhận dạng giọng nói được yêu cầu cho các ứng dụng sử dụng lệnh bằng giọng nói hoặc yêu cầu trả lời bằng giọng nói. Điều làm cho việc nhận dạng khó khăn là cách con người nói thường theo nhiều ngữ điệu khác nhau. Họ có thể lướt nhanh, lờ đi các từ, sử dụng từ ngữ địa phương và ngữ pháp không chính xác.

Mô hình Học sâu
Sự phát triển của mạng nơ-ron sâu và mô hình học sâu mang đến nhiều đột phá cho NLP

Gắn thẻ loại từ (part of speech tagging)

Còn được gọi là gắn thẻ ngữ pháp – là quá trình xác định loại từ của một câu hoặc một đoạn văn cụ thể dựa trên cách sử dụng và ngữ cách. Ví dụ, gắn thẻ loại từ có thể xác định “make” là động từ trong câu “I can make a paper plane” và là một danh từ trong câu “What make of car do you own?”.

Phân giải nghĩa từ (word sense disambiguation)

Là quá trình chọn lựa ý nghĩa của một từ có nhiều ý nghĩa thông qua việc phân tích ngữ nghĩa để xác định từ có ý nghĩa phù hợp nhất trong ngữ cảnh đã cho. Ví dụ, phân giải ý nghĩa từ giúp phân biệt ý nghĩa của động từ ‘make’ trong câu “make the grade” (đạt thành tích) so với “make a bet” (đặt cược).

Nhận dạng thực tể có tên (NER – Named Entity Recognition),

Nhằm mục đích xác định các từ hoặc các cụm từ như những thực thể hữu ích. Ví dụ, tính năng này có thể xác định ‘Đà Nẵng’ là một địa điểm, hoặc ‘Lan’ là tên của một người phụ nữ.

Giải quyết sự đồng tham chiếu (co-reference resolution)

Là nhiệm vụ xác định liệu hai từ có liên quan đến cùng một thực thể hay không. Ví dụ, khi nói “cô ấy”, người nói đang ám chỉ cô ấy là Lan trong văn bản. Hoặc đôi khi, từ ngữ có thể liên quan đến một phép ẩn dụ hoặc thành ngữ. Chẳng hạn khi ta nói: “cầu được ước thấy”, chữ “cầu” ở đây không phải là một vật thể mà là một hành động của con người.

Phân tích cảm xúc (sentiment analysis)

Hệ thống sẽ trích xuất các đặc điểm chủ quan như thái độ, cảm xúc, sự châm biếm, lúng túng… trong lời nói/văn bản để phân tích cảm xúc.

Tạo ra ngôn ngữ tự nhiên (natural language generation)

Ngược lại với việc nhận dạng giọng nói hoặc chuyển đổi giọng nói thành văn bản – đó là nhiệm vụ đưa thông tin có cấu trúc thành ngôn ngữ con người.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được ứng dụng như thế nào trong AI?

NLP chính là động lực đằng sau sự thông minh của nhiều ứng dụng được tích hợp công nghệ AI. Có thể kể đến như:

Hệ thống tìm kiếm thông tin

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên gi cải thiện khả năng  tìm kiếm và phân loại thông tin trên Internet. Ví dụ, công cụ tìm kiếm Google đã sử dụng NLP để hiểu ý nghĩa và mối liên quan giữa các từ khóa trong câu truy vấn để đưa ra kết quả tìm kiếm chính xác hơn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong trò chuyện

Các chatbot và trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Google Assistant sử dụng NLP để hiểu và đáp ứng câu hỏi hoặc yêu cầu của người dùng thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Hiện, các chatbot đang liên tục được cải tiến để nhận diện ngữ cảnh trong giao tiếp với con người, và những phản hồi của chúng ngày càng tốt theo thời gian.

chatbot
Chatbot cũng là một ứng dụng của NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy

NLP được sử dụng trong các hệ thống dịch máy để chuyển đổi văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác một cách tự động và chính xác. Ví dụ, Google Translate sử dụng NLP để xử lý và hiểu các cấu trúc câu, ngữ pháp và ý nghĩa của văn bản đầu vào.

Phân loại và phân tích ý kiến

NLP có thể được sử dụng để phân loại và phân tích ý kiến từ dữ liệu văn bản lớn như bình luận, đánh giá hoặc tin nhắn xã hội. Điều này có thể hỗ trợ các công ty trong việc đánh giá phản hồi của khách hàng, phân tích thị trường và đưa ra các quyết định kinh doanh.

Tóm tắt và trích xuất thông tin

Việc tóm tắt và trích xuất thông tin từ văn bản, tài liệu cũng là tính năng rất hữu ích của NLP. Nó có thể giúp cho những người nghiên cứu, hoặc sinh viên có thể xử lý được lượng lớn thông tin. Điều này càng đặc biệt hữu ích trong việc tổng kết tin tức, phân tích dữ liệu hoặc trích xuất thông tin y tế từ hồ sơ bệnh án.

Kiểm lỗi chính tả tự động

Các công nghệ NLP hiện đại thường tích hợp công cụ và mô hình để phát hiện và sửa các lỗi chính tả trong văn bản. Chúng có thể dựa trên từ điển từ và ngữ pháp để phân tích văn bản và xác định các từ được viết sai hoặc không tuân thủ ngữ pháp. NLP cũng có thể đề xuất các gợi ý sửa lỗi để người dùng có thể sửa chữa và cải thiện chính tả. Tuy nhiên, đôi khi các công nghệ này vẫn có thể gặp phải những thách thức khi đối mặt với các từ ngữ đa nghĩa hoặc ngữ cảnh phức tạp.

Kết luận

Có thể nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã trở thành một phần quan trọng lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và được ứng dụng rộng rãi trong các công cụ công nghệ hiện nay.

Trải qua hơn 70 năm phát triển, NLP đã đạt được những tiến bộ đáng kể. Tuy vậy, vẫn còn đó những thách thức trong việc hiểu đúng ý nghĩa và ngôn ngữ của con người. Bởi, ngôn ngữ tự nhiên luôn tồn tại nhiều sự không rõ ràng và phức tạp. Song, với sự phát triển của NLP nói riêng và AI nói chung như hiện tại, chúng ta hoàn toàn có thể mong đợi nhiều cải tiến đáng kinh ngạc trong tương lai gần.

>>Xem thêm: Máy học (Machine Learning) là gì? Ứng dụng thực tiễn thế nào?

Khám phá thêm
Temu, một ứng dụng mua sắm Trung Quốc, đang gây chấn động trên internet với những sản phẩm rất rẻ....
“Chúng ta đang sống trong thế giới VUCA” – Câu nói này đã diễn tả đúng tình trạng thế giới...
Trong bài viết này, Techie sẽ giới thiệu đến bạn bản chất của tính năng constraints và auto-layout figma, cũng...
Theo một “nguồn tin mật” cho hay, Ghibli chính thức công bố trailer phần tiếp theo của tựa phim Vùng...
Thuật toán Dijkstra là một công cụ quan trọng trong lý thuyết đồ thị và tối ưu hóa. Với khả...
Nếu như các ứng dụng hẹn hò như Tinder, Okcupid, Facebook Dating vẫn chưa đem đến cho bạn một anh...
“Nói Việt Nam không có văn hóa riêng do sao chép từ Trung Quốc chẳng khác gì nói Nhật Bản...
Cảm biến sinh học (Biosensor) đã đánh dấu một thành tựu quan trọng trong cuộc chiến chống đại dịch COVID-19 khi...