Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong AI là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã trở nên phổ biến – nó được sử dụng trong lọc email, trợ lý giọng nói, tác nhân AI , công cụ tìm kiếm, dự đoán văn bản và chatbot AI . 

Các doanh nghiệp sử dụng hệ thống NLP để cải thiện hoạt động của họ và các cá nhân sử dụng chúng hàng ngày trong nhà của họ.

Nhưng trong khi nó ở khắp mọi nơi, NLP là một quá trình phức tạp mà ít người trong chúng ta xem xét khi chúng ta sử dụng dịch vụ dịch ngôn ngữ hoặc điện thoại của chúng ta dự đoán từ tiếp theo chúng ta sẽ nhập. 

Bước đầu tiên để hiểu NLP là xác định nó là gì. Bắt đầu nào!

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. 

Nó cho phép máy móc hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách vừa có ý nghĩa vừa hữu ích.

Tại sao nên sử dụng NLP?

Sự phổ biến của NLP đã đến vì lý do chính đáng - cho cả tổ chức và cá nhân. Một vài lý do phổ biến nhất để sử dụng NLP bao gồm:

Tự động hóa hiệu quả về chi phí

Hệ thống NLP thường được sử dụng để tự động hóa các tác vụ như hỗ trợ khách hàng, lọc email và phân loại tài liệu. Giống như bất kỳ loại tự động hóa nào khác, nó giúp các tổ chức tiết kiệm cả thời gian và nguồn lực.

Thông tin chuyên sâu về dữ liệu

Hệ thống NLP có thể được các doanh nghiệp sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết hoặc xác định xu hướng. Bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu văn bản được các chatbot doanh nghiệp thu thập - như phản hồi của khách hàng, đánh giá hoặc bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội - hệ thống NLP có thể giúp cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ.

Tối ưu hóa tìm kiếm

Tìm kiếm đã trở nên tốt hơn và tốt hơn trong những năm qua - một phần, nhờ NLP. 

NLP cho phép tìm kiếm kết quả chính xác hơn, dù bằng giọng nói hay văn bản, cho phép người dùng tìm thông tin nhanh hơn. Chúng ta có thể thấy những lợi ích này khi sử dụng mỗi khi nhập tìm kiếm trên Google, yêu cầu Siri gọi taxi hoặc mô tả loại sản phẩm chúng ta muốn cho chatbot AI của cửa hàng. 

Cá nhân

Vì các hệ thống NLP phân tích các mẫu và sở thích ngôn ngữ riêng lẻ, phản ứng của chúng có thể được điều chỉnh cho phù hợp với từng tương tác riêng lẻ. 

Ví dụ, chatbot hỗ trợ khách hàng có thể xin lỗi hoặc giảm giá cho khách hàng đang bối rối, hoặc trợ lý AI có thể gợi ý thương hiệu quần áo phù hợp với sở thích trước đó của người dùng.

Sự khác biệt giữa NLU, NLP và NLG

NLP là một lĩnh vực rộng bao gồm nhiều phân ngành khác nhau, trong đó có hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG). 

NLP là lĩnh vực bao quát, trong khi NLU và NLG là các lĩnh vực chuyên biệt trong đó. Đó là bởi vì xử lý ngôn ngữ tự nhiên phải liên quan đến cả sự hiểu biết, sau đó là thế hệ trong một cuộc trò chuyện qua lại.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU)

NLU là cần thiết để trích xuất ý nghĩa đằng sau đầu vào của người dùng.

Là một tập hợp con của NLP, NLU tập trung vào khía cạnh hiểu của xử lý ngôn ngữ. Mục tiêu chính của nó là cho phép máy móc hiểu và giải thích ngôn ngữ của con người một cách có ý nghĩa. 

NLU liên quan đến việc phân tích văn bản để xác định ý định đằng sau các từ, nhận ra các thực thể và nắm bắt ý nghĩa ngữ cảnh của ngôn ngữ. 

Ví dụ: khi người dùng nói, "Đặt bàn tại nhà hàng", NLU có trách nhiệm hiểu rằng mục đích là đặt chỗ và "nhà hàng" là thực thể nơi hành động sẽ xảy ra. 

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG)

NLG, mặt khác, quan tâm đến khía cạnh sản xuất của xử lý ngôn ngữ. Sau khi máy hiểu đầu vào của người dùng (nhờ NLU), NLG sẽ tiếp quản để tạo ra phản hồi mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh. 

Ví dụ: một người dùng hỏi một chatbot, "Thời tiết ngày mai như thế nào?" Hệ thống NLG sẽ đưa ra một phản ứng như, "Thời tiết ngày mai sẽ nắng với nhiệt độ cao 75 ° F." 

NLG liên quan đến việc chọn đúng từ, cấu trúc câu chính xác và đảm bảo rằng đầu ra là tự nhiên và giống như con người. Đó là một thành phần quan trọng của NLP biến sự hiểu biết của máy thành ngôn ngữ giao tiếp.

11 thành phần của NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một quá trình xử lý phức tạp với một số thành phần giao nhau.  

Nếu bạn muốn nắm bắt tốt hơn về cách NLP hoạt động, đây là 11 thành phần minh họa sự phức tạp của quy trình.

Để giải thích các thành phần này, tôi sẽ sử dụng một ví dụ về CMO đưa ra yêu cầu sau cho một chatbot nội bộ: Vui lòng lên lịch cuộc họp với nhóm tiếp thị vào lúc 3 giờ chiều ngày mai. 

1. Lời nói

Lời nói là cụm từ chính xác được nói hoặc gõ bởi người dùng. Trong trường hợp này, đó là: "Lên lịch một cuộc họp với nhóm tiếp thị lúc 3 giờ chiều ngày mai."

Lời nói là đầu vào mà hệ thống NLP sẽ phân tích để xác định ý định và trích xuất các thực thể có liên quan.

2. Các thực thể

Các thực thể trong câu này cung cấp các chi tiết cụ thể liên quan đến ý định. 

Ví dụ: một thực thể ở đây là "nhóm tiếp thị", bởi vì nó chỉ định cuộc họp với ai.  Một thực thể khác là "3 giờ chiều ngày mai" vì nó cung cấp thời gian và ngày cho cuộc họp.

Các thực thể cung cấp cho chatbot thông tin cần thiết để lên lịch cuộc họp một cách chính xác.

3. Ý định

Trong câu ví dụ của chúng tôi ở trên, mục đích là mục tiêu của người dùng: lên lịch một cuộc họp. 

Một giao diện đàm thoại, giống như một chatbot AI, sẽ nhận ra rằng ý định đằng sau tin nhắn của người dùng là thiết lập một cuộc họp.

4. Mã hóa

Token hóa là một bước của quy trình NLP. Nó mô tả việc chia nhỏ một câu thành các phần nhỏ hơn, được gọi là mã thông báo, có thể là các từ, cụm từ riêng lẻ hoặc thậm chí là dấu chấm câu. 

Ví dụ: lời nói của chúng tôi có thể được chia thành các mã thông báo như "Lịch trình", "a", "cuộc họp", "nhóm tiếp thị", "3 giờ chiều" và "ngày mai". 

Điều này giúp hệ thống NLP phân tích từng phần của câu hiệu quả hơn, giúp dễ hiểu nghĩa tổng thể và trả lời chính xác hơn.

5. Stemming và Lemmatization

Stemming và lemmatization là những kỹ thuật có thể được sử dụng bởi các hệ thống NLP để đơn giản hóa các từ thành dạng cơ sở hoặc gốc của chúng. Stemming cắt một từ xuống cơ sở của nó - giống như đánh dấu từ 'lên lịch' là 'lịch trình'.

Lemmatization chuyển đổi các từ thành các phiên bản chuẩn hóa, hiện có được tìm thấy trong từ điển. Vì vậy, thay vì chỉ loại bỏ hậu tố, lemmatization có thể đánh dấu 'wowza' hoặc 'tight' là từ 'tốt'.

Những kỹ thuật này giúp hệ thống NLP nhận ra rằng các từ có kết thúc hoặc hình thức khác nhau có thể có cùng ý nghĩa.

6. Đánh dấu từ loại

Trong bước này, hệ thống NLP gắn thẻ từng từ trong câu với vai trò ngữ pháp của nó:

• Lịch trình (động từ)
• a (định thức)
• meeting (danh từ)
• với (giới từ)
• (xác định)
• Marketing (tính từ)
• team (danh từ)
• at (giới từ)
• 3 (số)
• PM (danh từ)
• tomorrow (danh từ)

Gắn thẻ Parts-of-Speech (PoS) giúp hệ thống NLP hiểu rõ hơn về cấu trúc của câu và mối quan hệ giữa các từ.

7. Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)

Hệ thống xác định các thực thể cụ thể trong câu, chẳng hạn như "nhóm tiếp thị" (một tổ chức hoặc nhóm) và "3 giờ chiều ngày mai" (biểu thức thời gian). NER giúp hệ thống hiểu cuộc họp với ai và khi nào nên lên lịch.

8. Phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm đánh giá giai điệu của đầu vào. 

Nếu CMO nói, "Lên lịch một cuộc họp khác với nhóm tiếp thị trước khi tôi xé tóc", hệ thống NLP sẽ nhận ra tình cảm tiêu cực.

Khi tình cảm được xác định, hệ thống NLP có thể hành động phù hợp - nó có thể trấn an CMO hoặc xin lỗi. Phân tích tình cảm đặc biệt hữu ích khi giao diện đàm thoại tương tác với khách hàng, vì nó có thể đo lường có bao nhiêu nội dung và bao nhiêu người thất vọng.

9. Hiểu biết theo ngữ cảnh

Các hệ thống NLP sử dụng sự hiểu biết theo ngữ cảnh để giải thích ý nghĩa của các từ và cụm từ dựa trên văn bản xung quanh chúng. Điều này liên quan đến việc phân tích không chỉ các từ riêng lẻ mà cả cách chúng liên quan đến nhau trong một câu hoặc cuộc trò chuyện. 

10. Học máy 

Các hệ thống NLP cải thiện khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ bằng cách sử dụng mô hình học máy (ML). 

Mô hình ML được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn các câu, cho phép nó diễn giải chính xác ý định ("Lên lịch cuộc họp"), xác định các thực thể (như "nhóm tiếp thị" và "3 giờ chiều ngày mai") và tạo ra phản hồi thích hợp.

11. Trình quản lý đối thoại

Quản lý đối thoại trong các hệ thống NLP theo dõi bối cảnh của một cuộc trò chuyện, đảm bảo các phản hồi mạch lạc dựa trên các đầu vào trước đó.

Nếu CMO đề cập vào buổi sáng rằng anh ta cần gặp nhóm tiếp thị, anh ta có thể nói, 'Lên lịch cuộc họp đó cho tôi lúc 3 giờ chiều.' Hệ thống sẽ nhớ và xác nhận rằng anh ta muốn đặt nó với nhóm tiếp thị.

Ví dụ thực tế về NLP

Nếu bạn sử dụng công nghệ mỗi ngày, có khả năng bạn tham gia vào các hệ thống NLP hàng ngày. Đây chỉ là một vài ví dụ phổ biến về cách bạn có thể tương tác với các chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

Trợ lý ảo

Nó có thể nằm trong túi của bạn ngay bây giờ: các trợ lý thông minh như Siri, Alexa và Google Assistant sử dụng NLP để hiểu và trả lời các lệnh thoại. 

Khi bạn hỏi "Thời tiết hôm nay thế nào?", trợ lý AI sẽ xử lý lời nói của bạn, hiểu ý định, thu thập dữ liệu thời tiết và phản hồi bằng thông tin có liên quan.

Chatbot AI

Nhiều công ty sử dụng chatbot hỗ trợ NLP để xử lý các yêu cầu của khách hàng. Ví dụ: nếu bạn hỏi một chatbot trên trang web thương mại điện tử, "Đơn đặt hàng của tôi ở đâu?", bot có thể diễn giải truy vấn của bạn, truy cập thông tin theo dõi đơn hàng và cung cấp cho bạn thông tin cập nhật.

Dịch thuật ngôn ngữ

NLP là cốt lõi của các dịch vụ dịch thuật, cho phép người dùng dịch văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. 

Các hệ thống này phân tích cấu trúc và ý nghĩa của ngôn ngữ gốc và tạo ra một văn bản tương đương bằng ngôn ngữ đích. Điều đó có nghĩa là mỗi khi bạn sử dụng Google Dịch, bạn có NLP để cảm ơn.

Ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản

Các ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản, như Siri hoặc các công cụ đọc chính tả, chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản viết bằng NLP. 

Khi bạn sử dụng tính năng nhập văn bản bằng giọng nói trên điện thoại hoặc phiên âm bản ghi cuộc họp, NLP sẽ chia nhỏ âm thanh thành từ, nhận dạng các mẫu trong giọng nói và tạo ra văn bản chính xác. 

Lọc thư rác Email

Mặc dù chúng tôi không nghĩ về nó như AI liền kề, nhưng lọc thư rác email là một ứng dụng phổ biến của NLP. 

Hệ thống NLP có thể phân tích nội dung của email, tìm kiếm các mẫu, cụm từ hoặc hành vi nhất định cho thấy spam hoặc lừa đảo - như từ khóa cụ thể, liên kết lạ hoặc định dạng kỳ lạ.

Tóm tắt và tạo văn bản

Những loại công cụ này cô đọng các bài báo, báo cáo hoặc tài liệu dài thành các bản tóm tắt ngắn hơn, dễ tiêu hóa - và chúng làm điều đó với NLP. 

Và mọi học sinh trong độ tuổi ChatGPT đã sử dụng trình tạo văn bản. Các trình tạo NLP này thường có thể tạo ra nội dung mạch lạc và có ý nghĩa, từ khổ thơ có vần điệu, đến bài luận tiếng Anh, đến mô tả sản phẩm.

Triển khai Chatbot NLP vào tháng tới

Nếu bạn quan tâm đến việc tận dụng NLP để tự động hóa, hiểu biết sâu sắc hoặc tương tác khách hàng tốt hơn, bây giờ là lúc.

Botpress là một nền tảng xây dựng bot có thể mở rộng vô tận được xây dựng cho các doanh nghiệp. Của chúng tôi stack cho phép các nhà phát triển xây dựng chatbot và tác nhân AI với bất kỳ khả năng nào bạn có thể cần.

Bộ bảo mật nâng cao của chúng tôi đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng luôn được bảo vệ và kiểm soát hoàn toàn bởi nhóm phát triển của bạn.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.

Hoặc liên hệ với đội ngũ bán hàng của chúng tôi để tìm hiểu thêm. 

Câu hỏi thường gặp

NLP khác với phương pháp xử lý ngôn ngữ dựa trên quy tắc truyền thống như thế nào?

Các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống phụ thuộc vào các quy tắc ngôn ngữ được viết thủ công, khiến chúng cứng nhắc và tốn thời gian để duy trì. Ngược lại, NLP tận dụng các phương pháp thống kê và học máy để học các mẫu ngôn ngữ từ dữ liệu, cho phép khả năng thích ứng và khả năng mở rộng lớn hơn.

NLP khác với học máy nói chung như thế nào?

NLP là một nhánh chuyên biệt của AI áp dụng máy học để hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, trong khi máy học nói chung bao gồm nhiều loại dữ liệu hơn như hình ảnh, số hoặc tín hiệu.

Sự khác biệt giữa mô hình NLP theo lĩnh vực cụ thể và mô hình đa năng là gì?

Mô hình NLP theo miền cụ thể được đào tạo trên văn bản từ một lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như luật hoặc y học, cho phép hiểu từ vựng và ngữ cảnh chuyên ngành với độ chính xác cao hơn. Các mô hình mục đích chung, mặc dù linh hoạt hơn trên nhiều chủ đề, có thể thiếu độ chính xác khi áp dụng cho các lĩnh vực chuyên biệt hoặc kỹ thuật.

Các doanh nghiệp nhỏ có thể hưởng lợi gì từ công nghệ NLP?

Các doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng NLP để tự động hóa dịch vụ khách hàng bằng chatbot, cải thiện chức năng tìm kiếm trên trang web, phân tích phản hồi của khách hàng để đánh giá tình cảm và hỗ trợ tạo nội dung, giúp hợp lý hóa hoạt động ngay cả khi không có đội ngũ kỹ thuật lớn.

Có những lo ngại hoặc thành kiến về mặt đạo đức nào được biết đến trong các mô hình NLP không?

Đúng vậy, các mô hình NLP có thể vô tình học và khuếch đại những thành kiến có trong dữ liệu đào tạo của chúng, dẫn đến kết quả đầu ra không công bằng hoặc có hại. Đó là lý do tại sao việc đào tạo có trách nhiệm và kiểm tra thường xuyên lại quan trọng.