Xử lý ngôn ngữ tự nhiên & Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Hướng dẫn chuyên sâu vào năm 2024

MỤC LỤC

Bước 1. Tiêu đề của bước đi đến đây như mong đợi

Máy tính vượt trội trong việc đáp ứng các hướng dẫn lập trình và các lệnh ngôn ngữ đơn giản được xác định trước, nhưng chúng ta chỉ mới ở giai đoạn đầu của chúng hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Ví dụ, một lệnh đơn giản như "Cúp điện thoại" có bối cảnh lịch sử và thông tục định hình ý nghĩa của nó. Tâm trí con người hiểu cụm từ này một cách nhanh chóng, nhưng máy tính có thể không.

May mắn thay, những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp máy tính hiểu được cách con người giao tiếp tự nhiên thông qua ngôn ngữ.

Thành công trong lĩnh vực này tạo ra vô số cơ hội kinh doanh mới trong dịch vụ khách hàng, quản lý tri thức và thu thập dữ liệu, trong số những cơ hội khác. Thật vậy, sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên là trung tâm của những gì Botpress Giúp máy móc hiểu rõ hơn về con người là mục tiêu truyền cảm hứng cho sự phát triển AI đàm thoại của chúng ta.

Mặc dù việc triển khai các khả năng ngôn ngữ tự nhiên đã trở nên dễ tiếp cận hơn, các thuật toán của họ vẫn là một "hộp đen" đối với nhiều nhà phát triển, ngăn cản các nhóm đó đạt được việc sử dụng tối ưu các chức năng này. Nắm bắt những điều cơ bản về cách thức hoạt động của nó là điều cần thiết để xác định loại dữ liệu đào tạo nào, họ sẽ sử dụng để đào tạo các máy thông minh này. Lựa chọn và áp dụng dữ liệu đào tạo phù hợp là rất quan trọng để thành công.

Trong bài viết này, chúng tôi xem xét những điều cơ bản của ngôn ngữ tự nhiên và khả năng của chúng. Chúng tôi cũng kiểm tra một số trường hợp sử dụng chính và cung cấp các đề xuất về cách bắt đầu với các giải pháp ngôn ngữ tự nhiên của riêng bạn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo nghiên cứu sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Đó là một lĩnh vực nghiên cứu kết hợp khoa học ngôn ngữ và máy tính. Mục đích của NLP là chuyển đổi đầu vào ngôn ngữ tự nhiên thành dữ liệu có cấu trúc. Nó sử dụng vô số nhiệm vụ để làm điều đó, chẳng hạn như; gắn thẻ một phần giọng nói, nhận dạng thực thể có tên, phân tích cú pháp cú pháp và hơn thế nữa.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là gì?

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên là về sự hiểu biết của ngôn ngữ. Tương tự như chúng ta, công nghệ có thể nghe hoặc đọc một cái gì đó mà không cần hiểu nó. NLU là công nghệ hỗ trợ các giao diện đàm thoại. Nếu không có phần hiểu biết, cuộc trò chuyện gần như không thể hoặc tốt nhất là khó xử.

NLU hoạt động như thế nào?

Giống như các giải pháp AI khác, công nghệ này đòi hỏi phải được đào tạo. Việc phát hiện ý định phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo do nhà phát triển chatbot cung cấp và sự lựa chọn công nghệ của các kỹ sư nền tảng. Các chuyên gia này phải cung cấp dữ liệu đào tạo để đảm bảo công cụ hiểu người dùng trong bối cảnh chức năng của nó — cho dù chức năng đó đang phục vụ khách hàng bên ngoài hay hỗ trợ người dùng nội bộ quản lý kiến thức. Ngay cả khi được đào tạo, NLU sẽ bị lạc khi các cuộc trò chuyện rời khỏi các chức năng cốt lõi của nó và trở nên tổng quát hơn.

May mắn thay, những công nghệ này có thể có hiệu quả cao trong các trường hợp sử dụng cụ thể. Tối ưu hóa và thực hiện đào tạo không nằm ngoài tầm với của hầu hết các nhà phát triển và ngay cả người dùng không am hiểu kỹ thuật. Những đột phá gần đây trong AI, nổi lên một phần là do sự tăng trưởng theo cấp số nhân về sự sẵn có của sức mạnh tính toán, làm cho việc áp dụng các giải pháp này dễ dàng hơn, dễ tiếp cận hơn và giá cả phải chăng hơn bao giờ hết.

Để đạt được sự hiểu biết đó, máy móc cần có khả năng hiểu và tạo ra các phần của lời nói, trích xuất và hiểu các thực thể, xác định nghĩa của từ và sử dụng các hoạt động xử lý phức tạp hơn nhiều để kết nối các khái niệm, cụm từ, khái niệm và ngữ pháp vào bức tranh lớn hơn về ý định và ý nghĩa. Forbes, "Máy móc có thể hiểu lời nói của con người: Mô hình đàm thoại của AI", Tháng Sáu 2020

Ngôn ngữ rất phức tạp - nhiều hơn chúng ta có thể nhận ra - vì vậy việc tạo ra phần mềm chiếm tất cả các sắc thái của nó và xác định thành công ý định của con người đằng sau ngôn ngữ đó cũng rất phức tạp. Nhưng cũng như trí thông minh của con người, việc đào tạo AI đầy đủ cho phép máy móc vượt qua những phức tạp này (nếu dữ liệu đào tạo được định hình tốt).

Đào tạo AI có các yêu cầu cụ thể duy nhất cho việc sử dụng và bối cảnh của từng AI. Ví dụ: giả sử chúng tôi dự định đào tạo một chatbot sử dụng NLU để hoạt động trong chức năng dịch vụ khách hàng cho du lịch hàng không. Chatbot sẽ xử lý ngôn ngữ tự nhiên của khách hàng để giúp họ đặt vé máy bay và điều chỉnh hành trình.

Trong trường hợp này, nhà phát triển chatbot phải cung cấp cho thuật toán ngôn ngữ tự nhiên của máy dữ liệu ý định. Dữ liệu này bao gồm các cụm từ phổ biến mà khách hàng du lịch có thể sử dụng để tạo hoặc thay đổi đặt chỗ của họ. Thuật toán ngôn ngữ tự nhiên — một chức năng học máy — tự đào tạo trên dữ liệu để trợ lý đàm thoại có thể nhận ra các cụm từ có nghĩa tương tự nhưng các từ khác nhau.

Lý tưởng nhất, khóa đào tạo này sẽ trang bị cho trợ lý đàm thoại để xử lý hầu hết các tình huống của khách hàng, giải phóng các đại lý của con người khỏi các cuộc gọi tẻ nhạt, nơi không yêu cầu năng lực con người sâu hơn. Trong khi đó, trợ lý đàm thoại có thể trì hoãn các tình huống phức tạp hơn cho các tác nhân của con người (ví dụ: các cuộc trò chuyện đòi hỏi sự đồng cảm của con người). Ngay cả với những khả năng này, các nhà phát triển phải tiếp tục cung cấp cho thuật toán dữ liệu đa dạng để nó có thể hiệu chỉnh mô hình nội bộ của mình để theo kịp những thay đổi trong hành vi của khách hàng và nhu cầu kinh doanh.

Để đạt được điều này, một phương pháp gọi là vector hóa từ ánh xạ các từ hoặc cụm từ thành các "vector" tương ứng - số thực mà máy có thể sử dụng để dự đoán kết quả, xác định sự tương đồng của từ và hiểu rõ hơn về ngữ nghĩa. Vector hóa từ mở rộng đáng kể khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của máy, thể hiện bản chất tiến bộ và tiềm năng tương lai của các công nghệ này.

Mẹo để xây dựng tập dữ liệu của bạn