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 dùng trong lọc email, trợ lý giọng nói, tác nhân AI, công cụ tìm kiếm, dự đoán văn bản và chatbot AI.

Doanh nghiệp sử dụng hệ thống NLP để cải thiện hoạt động của mình và cá nhân cũng sử dụng chúng hàng ngày tại nhà.

Nhưng dù xuất hiện ở khắp nơi, NLP là một quá trình phức tạp mà ít ai nghĩ đến khi sử dụng dịch vụ dịch ngôn ngữ hoặc khi điện thoại dự đoán từ tiếp theo bạn sẽ gõ.

Bước đầu tiên để hiểu NLP là xác định nó là gì. Hãy 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 tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Nó giúp máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách có ý nghĩa và hữu ích.

Tại sao nên sử dụng NLP?

NLP trở nên phổ biến là có lý do – cả với tổ chức lẫn cá nhân. Một số lý do phổ biến nhất để sử dụng NLP gồm:

Tự động hóa tiết kiệm chi phí

Các hệ thống NLP thường được dùng để tự động hóa các nhiệm vụ như hỗ trợ khách hàng, lọc email và phân loại tài liệu. Giống như các loại tự động hóa khác, nó giúp tổ chức tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

Thông tin dữ liệu chuyên sâu

Doanh nghiệp có thể dùng hệ thống NLP để cung cấp thông tin chi tiết hoặc nhận diện xu hướng. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu văn bản thu thập từ chatbot doanh nghiệp – như phản hồi khách hàng, đánh giá hoặc bài đăng mạng xã hội – hệ thống NLP có thể giúp cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ.

Tối ưu hóa tìm kiếm

Việc tìm kiếm ngày càng chính xác hơn qua từng năm – một phần nhờ vào NLP.

NLP giúp kết quả tìm kiếm chính xác hơn, dù là bằng giọng nói hay văn bản, cho phép người dùng tìm thông tin nhanh hơn. Chúng ta thấy lợi ích này mỗi khi gõ tìm kiếm trên Google, nhờ Siri gọi taxi, hoặc mô tả sản phẩm mong muốn cho chatbot AI của cửa hàng.

Cá nhân hóa

Vì hệ thống NLP phân tích mẫu ngôn ngữ và sở thích cá nhân, phản hồi của chúng có thể được điều chỉnh phù hợp với từng tương tác.

Ví dụ, một chatbot hỗ trợ khách hàng có thể gửi lời xin lỗi hoặc giảm giá cho khách hàng đang bức xúc, 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 chuyên ngành nhỏ, trong đó có hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG).

NLP là lĩnh vực tổng quát, còn NLU và NLG là các lĩnh vực chuyên sâu bên trong. Bởi vì xử lý ngôn ngữ tự nhiên phải bao gồm cả hiểu và sinh ngôn ngữ trong một cuộc hội thoại qua lại.

Hiểu Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLU)

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

Là một phần của NLP, NLU tập trung vào khía cạnh hiểu ngôn ngữ. Mục tiêu chính là giúp máy móc hiểu và diễn giải ngôn ngữ con người một cách có ý nghĩa.

NLU phân tích văn bản để xác định ý định, nhận diện thực thể và hiểu ý nghĩa ngữ cảnh của ngôn ngữ.

Ví dụ, khi người dùng nói "Đặt bàn tại nhà hàng", NLU sẽ hiểu rằng ý định là đặt chỗ và "nhà hàng" là nơi thực hiện hành động đó.

Tạo Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLG)

NLG, ngược lại, liên quan đến việc tạo ra ngôn ngữ. Sau khi máy hiểu đầu vào của người dùng (nhờ NLU), NLG sẽ tạo ra phản hồi phù hợp và mạch lạc.

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

NLG bao gồm việc chọn từ ngữ phù hợp, sắp xếp câu đúng ngữ pháp và đảm bảo phản hồi tự nhiên như con người. Đây là thành phần quan trọng của NLP giúp máy móc giao tiếp với con người.

11 Thành phần của NLP

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

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về cách NLP hoạt động, đây là 11 thành phần minh họa sự phức tạp của quá trình này.

Để giải thích các thành phần này, tôi sẽ lấy ví dụ về một Giám đốc Marketing (CMO) gửi yêu cầu cho chatbot nội bộ: Vui lòng lên lịch họp với đội marketing vào 3 giờ chiều ngày mai.

1. Câu nói (Utterances)

Câu nói là cụm từ chính xác mà người dùng nói hoặc gõ. Trong trường hợp này là: "Lên lịch họp với đội marketing vào 3 giờ chiều ngày mai."

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

2. Thực thể (Entities)

Các thực thể trong câu này cung cấp thông tin cụ thể liên quan đến ý định.

Ví dụ, một thực thể ở đây là “đội marketing”, vì nó chỉ rõ cuộc họp với ai. Thực thể khác là "3 giờ chiều ngày mai" vì nó cung cấp thời gian và ngày cho cuộc họp.

Thực thể giúp chatbot có đủ thông tin để lên lịch họp chính xác.

3. Ý định (Intents)

Trong câu ví dụ trên, ý định là mục tiêu của người dùng: lên lịch họp.

Một giao diện hội thoại, như chatbot AI, sẽ nhận ra mục đích của người dùng là sắp xếp một cuộc họp.

4. Tách từ (Tokenization)

Tách từ là một bước trong quá trình NLP. Nó mô tả việc chia nhỏ câu thành các phần nhỏ hơn, gọi là token, có thể là từ, cụm từ hoặc dấu câu.

Ví dụ, câu nói của chúng ta có thể được chia thành các token như "Lên lịch", "một", "cuộc họp", "đội marketing", "3 giờ chiều" và "ngày mai".

Điều này giúp hệ thống NLP phân tích từng phần của câu hiệu quả hơn, từ đó dễ hiểu ý nghĩa tổng thể và phản hồi chính xác.

5. Tách gốc và Chuẩn hóa (Stemming và Lemmatization)

Tách gốc và chuẩn hóa là các kỹ thuật mà hệ thống NLP có thể sử dụng để đơn giản hóa từ về dạng gốc. Tách gốc cắt từ về gốc – ví dụ như chuyển ‘đang lên lịch’ thành ‘lên lịch’.

Chuẩn hóa chuyển từ về dạng chuẩn, có trong từ điển. Thay vì chỉ bỏ hậu tố, chuẩn hóa có thể chuyển ‘wowza’ hoặc ‘tight’ thành ‘tốt’.

Các kỹ thuật này giúp hệ thống NLP nhận ra rằng các từ có đuôi hoặc dạng khác nhau vẫn có thể mang cùng ý nghĩa.

6. Gắn thẻ từ loại (Part-of-Speech Tagging)

Ở bước này, hệ thống NLP gắn nhãn cho từng từ trong câu với vai trò ngữ pháp của nó:

• Lên lịch (động từ)
• một (từ hạn định)
• cuộc họp (danh từ)
• với (giới từ)
• the (từ hạn định)
• marketing (tính từ)
• đội (danh từ)
• vào (giới từ)
• 3 (số)
• giờ chiều (danh từ)
• ngày mai (danh từ)

Gắn thẻ từ loại giúp hệ thống NLP hiểu rõ hơn cấu trúc câu và mối quan hệ giữa các từ.

7. Nhận diện thực thể có tên (NER)

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

8. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

Phân tích cảm xúc đánh giá sắc thái của đầu vào.

Nếu CMO nói: "Lên lịch thêm cuộc họp với đội marketing trước khi tôi phát điên lên", hệ thống NLP sẽ nhận ra cảm xúc tiêu cực.

Khi cảm xúc được xác định, hệ thống NLP có thể phản hồi phù hợp – ví dụ như trấn an CMO hoặc đưa ra lời xin lỗi. Phân tích cảm xúc đặc biệt hữu ích khi giao diện hội thoại tương tác với khách hàng, vì nó giúp đo lường có bao nhiêu người hài lòng và bao nhiêu người đang cảm thấy khó chịu.

9. Hiểu ngữ cảnh

Các hệ thống NLP sử dụng khả năng hiểu ngữ cảnh để diễn giải ý nghĩa của từ và cụm từ dựa trên văn bản xung quanh. Điều này không chỉ phân tích từng từ riêng lẻ mà còn xem xét cách chúng liên kết với nhau trong một câu hoặc cuộc trò chuyện.

10. Học máy

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

Mô hình ML được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn gồm các câu, cho phép nó diễn giải chính xác ý định ("Đặt lịch họp"), nhận diện thực thể (như "nhóm marketing" và "3 giờ chiều mai"), và tạo ra phản hồi phù hợp.

11. Quản lý hội thoại

Quản lý hội thoại trong các hệ thống NLP theo dõi ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, đảm bảo phản hồi mạch lạc dựa trên các thông tin trước đó.

Nếu CMO đã đề cập vào buổi sáng rằng cần gặp nhóm marketing, ông ấy có thể nói: ‘Đặt lịch họp đó cho tôi lúc 3 giờ chiều.’ Hệ thống sẽ ghi nhớ và xác nhận rằng ông muốn đặt lịch với nhóm marketing.

Ví dụ thực tế về NLP

Nếu bạn sử dụng công nghệ hàng ngày, rất có thể bạn đang tương tác với các hệ thống NLP mỗi ngày. Dưới đây là một số ví dụ phổ biến về cách bạn có thể sử dụng các chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Trợ lý ảo

Có thể bạn đang mang nó trong túi: các trợ lý thông minh như Siri, Alexa và Google Assistant sử dụng NLP để hiểu và phản hồi các lệnh thoại.

Khi bạn hỏi, "Hôm nay thời tiết thế nào?" một trợ lý AI sẽ xử lý giọng nói của bạn, hiểu ý định, lấy dữ liệu thời tiết và trả lời với thông tin phù hợp.

AI Chatbots

Nhiều công ty sử dụng chatbot tích hợp NLP để xử lý các yêu cầu của khách hàng. Ví dụ, nếu bạn hỏi một chatbot trên trang thương mại điện tử, "Đơn hàng của tôi đang ở đâu?" bot có thể hiểu câu hỏi, truy cập thông tin theo dõi đơn hàng và cung cấp cập nhật cho bạn.

Dịch 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 rồi tạo ra văn bản tương đương ở ngôn ngữ đích. Điều đó có nghĩa là mỗi lần bạn dùng Google Dịch, bạn đang nhờ đến NLP.

Ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản

Các ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản, như Siri hoặc công cụ nhập liệu bằng giọng nói, sử dụng NLP để chuyển đổi lời nói thành văn bản.

Khi bạn dùng tính năng nhập liệu bằng giọng nói trên điện thoại hoặc ghi lại biên bản cuộc họp, NLP sẽ phân tích âm thanh thành từ, nhận diện các mẫu trong lời nói và tạo ra văn bản chính xác.

Lọc thư rác email

Dù chúng ta không nghĩ nó liên quan đến AI, lọc thư rác email là một ứng dụng phổ biến của NLP.

Các hệ thống NLP có thể phân tích nội dung email, tìm kiếm các mẫu, cụm từ hoặc hành vi cho thấy thư rác hoặc lừa đảo – như từ khóa đặc biệt, liên kết lạ hoặc định dạng bất thường.

Tóm tắt và tạo văn bản

Các công cụ này rút gọn các bài báo, báo cáo hoặc tài liệu dài thành những bản tóm tắt ngắn, dễ hiểu – và chúng thực hiện điều đó nhờ NLP.

Và mọi học sinh trong thời đại ChatGPT đều từng dùng trình tạo văn bản. Những trình tạo này có thể tạo ra nội dung mạch lạc và có ý nghĩa, từ đoạn thơ có vần, bài luận tiếng Anh cho đến mô tả sản phẩm.

Triển khai chatbot NLP vào tháng tới

Nếu bạn muốn tận dụng NLP cho tự động hóa, phân tích hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng, đây là thời điểm thích hợp.

Botpress là một nền tảng xây dựng bot có khả năng mở rộng vô hạn, được xây dựng dành cho doanh nghiệp. Nền tảng của chúng tôi cho phép các nhà phát triển tạo chatbot và tác nhân AI với bất kỳ khả năng nào bạn cần.

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

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Hoặc liên hệ với đội ngũ kinh doanh của chúng tôi để biết thêm chi tiết.

Câu hỏi thường gặp

NLP khác gì so với xử lý ngôn ngữ dựa trên quy tắc truyền thống?

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 bảo trì. Ngược lại, NLP sử dụng các phương pháp thống kê và học máy để học các mẫu ngôn ngữ từ dữ liệu, giúp thích ứng và mở rộng tốt hơn.

NLP khác gì so với học máy nói chung?

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

Sự khác biệt giữa mô hình NLP chuyên ngành và mô hình đa dụng là gì?

Mô hình NLP chuyên ngành được huấn luyện trên văn bản thuộc một lĩnh vực cụ thể, như luật hoặc y tế, giúp nó hiểu từ vựng và ngữ cảnh chuyên môn chính xác hơn. Mô hình đa dụng thì linh hoạt hơn về chủ đề, nhưng có thể thiếu độ chính xác khi áp dụng cho các lĩnh vực chuyên biệt hoặc kỹ thuật.

Doanh nghiệp nhỏ có thể hưởng lợi từ công nghệ NLP như thế nào?

Doanh nghiệp nhỏ có thể dùng NLP để tự động hóa chăm sóc khách hàng bằng chatbot, cải thiện chức năng tìm kiếm trên website, phân tích phản hồi khách hàng để đánh giá cảm xúc, và hỗ trợ tạo nội dung – giúp tối ưu hóa hoạt động ngay cả khi không có đội ngũ kỹ thuật lớn.

Có những lo ngại về đạo đức hoặc thiên vị trong các mô hình NLP không?

Có, các mô hình NLP có thể vô tình học và khuếch đại thiên vị có trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc gây hại, vì vậy việc huấn luyện có trách nhiệm và kiểm tra định kỳ là rất quan trọng.