- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một khía cạnh của AI giúp máy tính hiểu được ý mà con người thực sự muốn nói khi họ nói hoặc gõ, xác định ý định và các chi tiết quan trọng.
- NLU hoạt động bằng cách phân tích câu, nhận diện từ khóa hoặc tên riêng, và liên kết các từ với vai trò của chúng trong câu để hiểu ngữ cảnh.
- NLU được sử dụng trong nhiều công cụ quen thuộc hàng ngày như trợ lý giọng nói (Siri, Alexa), chatbot chăm sóc khách hàng, phân loại email, và phân tích phản hồi để phát hiện xu hướng hoặc cảm xúc trong văn bản.
- Các kỹ thuật chính trong NLU bao gồm tách từ (tokenization), gán loại từ, nhận diện tên riêng hoặc ngày tháng, xác định mục đích của người dùng, và sử dụng ngữ cảnh hội thoại trước đó để trả lời chính xác hơn.
NLU nghe có vẻ chỉ là một thuật ngữ nữa trong lĩnh vực AI, nhưng thực tế nó rất quan trọng để AI hiểu đúng ý của con người.
Làm sao Siri biết khi nào bạn hỏi đường và khi nào bạn muốn phát nhạc?
Làm thế nào một AI agent phân biệt được giữa câu hỏi về sản phẩm và yêu cầu hỗ trợ?
Hãy cùng tìm hiểu cách NLU hoạt động và vì sao nó cần thiết cho các tương tác AI thông minh hơn.
NLU là gì?
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một phần của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp máy móc diễn giải và hiểu ngôn ngữ con người.
NLU được sử dụng trong chatbot AI, trợ lý ảo và các công cụ phân tích cảm xúc. Nó cho phép máy móc hiểu chính xác mục đích của người dùng – dù là văn bản hay giọng nói – để có thể thực hiện hành động phù hợp.
NLU được coi là một bài toán khó trong AI (AI-hard hay AI-complete), nghĩa là cần trí tuệ nhân tạo mới giải quyết được. Không có AI thì không thể thực hiện NLU.
NLU hoạt động như thế nào?
.webp)
NLU phân tích ngôn ngữ con người để diễn giải ý nghĩa và mục đích. Quá trình này gồm các bước sau:
1. Tiền xử lý văn bản
Trước khi phân tích, văn bản được làm sạch bằng cách loại bỏ các yếu tố không cần thiết như dấu câu và từ dừng để tập trung vào nội dung quan trọng.
2. Nhận diện thành phần chính
Hệ thống trích xuất thực thể, từ khóa và cụm từ, xác định những phần quan trọng nhất của văn bản để phân tích tiếp.
3. Phân tích cấu trúc câu
Bằng cách xem xét mối quan hệ giữa các từ và ngữ pháp, NLU xác định cách các từ và khái niệm liên kết với nhau trong câu.
4. Xác định mục đích và mục tiêu
Các thành phần đã trích xuất được đối chiếu với mục đích hoặc mục tiêu đã định nghĩa trước, giúp hệ thống hiểu ý định của người dùng.
5. Làm rõ ý nhờ ngữ cảnh
Các tương tác trước đó và dấu hiệu ngữ cảnh giúp nâng cao độ chính xác, cho phép hệ thống NLU điều chỉnh phản hồi dựa trên lịch sử hội thoại.
6. Tạo phản hồi có cấu trúc
Cuối cùng, hệ thống tạo ra một phản hồi có cấu trúc để thực hiện hành động, chạy lệnh, hoặc cung cấp thông tin phù hợp.
Ví dụ thực tế
Hãy cùng xem một ví dụ cụ thể.
Patrick sử dụng một AI agent tại nơi làm việc, tích hợp với tất cả các ứng dụng chính của anh ấy, bao gồm cả lịch.
Patrick nhắn cho AI agent: “Đặt lịch họp với Anqi lúc 1 giờ chiều ngày mai, hoặc thời gian gần đó. Đặt lịch nhắc lại sau hai tuần.”
Trong quá trình tác vụ AI agentic , agent của anh ấy sẽ:
- Nhận diện mục đích: Agent xác định Patrick muốn đặt lịch họp
- Trích xuất thực thể chính: Agent nhận ra Patrick đang nói về ‘Anqi’ (liên hệ), ‘1 giờ chiều’ (thời gian), và ‘ngày mai’ (ngày).
- Phân tích câu lệnh: Agent xác định hành động là ‘đặt lịch’, thực hiện với Anqi, vào thời gian và ngày là 1 giờ chiều ngày mai.
- Hiểu ngữ cảnh: Agent kiểm tra lịch của Patrick và Anqi để đảm bảo còn trống. Nếu 1 giờ chiều ngày mai không phù hợp, agent sẽ đề xuất thời gian tương tự như yêu cầu.
- Hành động cuối cùng: Agent đặt lịch họp và nhắc lại bằng cách gửi lời mời lịch cho Patrick và Anqi.
Ứng dụng thực tế của NLU
Bạn có thể gặp NLU trong cuộc sống hàng ngày mà không nhận ra. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất:
Tạo khách hàng tiềm năng
NLU là thành phần quan trọng trong tạo khách hàng tiềm năng bằng AI, một hình thức xác định khách hàng tiềm năng qua AI hội thoại. Nhờ hiểu ngôn ngữ tự nhiên, chatbot có thể nhận diện nhu cầu và khả năng của khách hàng mới. Thậm chí, chúng còn có thể đặt lịch hẹn với nhân viên kinh doanh ngay sau khi xác nhận khách hàng tiềm năng.
Trợ lý giọng nói
Trợ lý giọng nói như Siri, Alexa và Google Assistant dựa vào NLU để hiểu ý định đằng sau các lệnh nói của bạn.
Ví dụ, khi bạn nói: "Nhắc tôi lịch làm móng lúc 2 giờ chiều", trợ lý sẽ phân tích câu, xác định mục đích (tạo nhắc nhở), và trích xuất các thực thể (làm móng, ngày mai, 2 giờ chiều).
NLU giúp các trợ lý này hiểu các yêu cầu bằng lời nói và thực hiện đúng hành động.
Chatbot chăm sóc khách hàng
Khi bạn trò chuyện với một chatbot hỗ trợ khách hàng và gõ: "Gói hàng của tôi đâu rồi?", bot sẽ dùng NLU để xác định bạn muốn kiểm tra trạng thái giao hàng.
Bot sẽ trích xuất thông tin cần thiết – như mã đơn hàng – và cung cấp cập nhật phù hợp. Khả năng hiểu và phản hồi nhiều loại câu hỏi khách hàng này khiến NLU trở thành phần không thể thiếu trong tự động hóa chăm sóc khách hàng hiện đại.
Phân loại và tự động hóa email
NLU cũng được ứng dụng trong các hệ thống tự động hóa email. Ví dụ, công cụ dùng NLU có thể đọc email đến, hiểu nội dung và tự động phân loại vào các nhóm như "khẩn cấp", "khuyến mãi" hoặc "cuộc họp".
Các hệ thống này thậm chí còn có thể tạo phản hồi phù hợp dựa trên nội dung email, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian quản lý liên lạc.
Phân tích văn bản cho phản hồi và khảo sát
Các công ty thường sử dụng NLU để phân tích phản hồi từ khảo sát, đánh giá và bài đăng trên mạng xã hội.
NLU giúp nhận diện các mẫu và cảm xúc trong văn bản, từ đó hiểu được nhu cầu và ý kiến của khách hàng.
Ví dụ, một hệ thống NLU có thể quét hàng trăm đánh giá khách hàng và xác định đa số người dùng hài lòng hay không hài lòng về một tính năng cụ thể nhờ phân tích cảm xúc.
Các thành phần chính
Tách từ (Tokenization)
Tách từ là quá trình chia một câu thành các đơn vị nhỏ hơn như từ hoặc cụm từ để AI dễ xử lý hơn.
Ví dụ: "Đặt lịch họp lúc 3 giờ chiều ngày mai" được tách thành ["Đặt", "lịch", "họp", "lúc", "3 giờ chiều", "ngày mai"].
Gán loại từ (Part-of-Speech, POS)
Gán loại từ xác định cấu trúc ngữ pháp của câu bằng cách gán nhãn cho từng từ như danh từ, động từ, tính từ, v.v.
Ví dụ: Trong "Đặt lịch họp", AI gán "Đặt" là động từ và "lịch họp" là danh từ.
Nhận diện thực thể (NER)
Nhận diện thực thể (NER) phát hiện và phân loại các thực thể quan trọng như tên người, địa điểm, ngày tháng trong văn bản.
Ví dụ: Trong "Đặt vé máy bay đi New York thứ Sáu tới", AI xác định "New York" là địa điểm và "thứ Sáu tới" là ngày.
Phân loại mục đích
Phân loại mục đích xác định mục tiêu hoặc ý định của người dùng đằng sau câu nhập.
Ví dụ: "Đặt bàn cho hai người" được phân loại là ý định đặt chỗ.
Phân tích phụ thuộc
Phân tích phụ thuộc xem xét mối quan hệ giữa các từ để hiểu cấu trúc ngữ pháp của câu.
Ví dụ: Trong "Gửi báo cáo cho Maria", AI xác định "Maria" là người nhận báo cáo.
Phân tích ngữ cảnh
Phân tích ngữ cảnh sử dụng các cuộc trò chuyện xung quanh hoặc các tương tác trước đó để đảm bảo phản hồi phù hợp và chính xác.
Ví dụ: Nếu người dùng trước đó đã hỏi về một dự án cụ thể, AI có thể điều chỉnh các phản hồi sau dựa trên ngữ cảnh đó.
Xây dựng tác nhân NLU tùy chỉnh
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, bất kỳ ai cũng có thể xây dựng một tác nhân AI với khả năng NLU.
Botpress là nền tảng xây dựng bot có khả năng mở rộng không giới hạn, được thiết kế cho doanh nghiệp. Hệ sinh thái của chúng tôi cho phép các nhà phát triển xây dựng chatbot và tác nhân AI cho mọi trường hợp sử dụng.
Bắt đầu dễ dàng với gói miễn phí, hướng dẫn chi tiết và Botpress Academy.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. NLU liên quan như thế nào đến học máy và học sâu?
NLU (Hiểu ngôn ngữ tự nhiên) dựa vào machine learning để nhận diện các mẫu trong dữ liệu văn bản và deep learning để mô hình hóa các cấu trúc ngôn ngữ phức tạp. Các kiến trúc deep learning như transformers giúp hệ thống NLU diễn giải ngữ cảnh và ý định với độ chính xác cao.
2. Sự khác biệt giữa NLU và Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là gì?
NLU (Hiểu ngôn ngữ tự nhiên) tập trung vào việc diễn giải và trích xuất ý nghĩa từ đầu vào của người dùng, trong khi NLG (Sinh ngôn ngữ tự nhiên) tập trung vào việc tạo ra các phản hồi giống như con người. Nói ngắn gọn, NLU đọc và hiểu. NLG viết và phản hồi.
3. Độ chính xác của NLU hiện nay ra sao và những yếu tố nào ảnh hưởng đến độ chính xác đó?
Các hệ thống NLU hiện đại có thể đạt độ chính xác trên 90% trong các lĩnh vực xác định rõ ràng, nhưng hiệu suất phụ thuộc vào các yếu tố như chất lượng dữ liệu huấn luyện, sự đa dạng ngôn ngữ, độ phức tạp của lĩnh vực và khả năng xử lý các truy vấn mơ hồ hoặc đa ý định của mô hình.
4. Thông thường cần bao nhiêu dữ liệu để xây dựng một mô hình NLU đáng tin cậy?
Để xây dựng một mô hình NLU đáng tin cậy, thường cần hàng nghìn ví dụ đã gán nhãn cho mỗi ý định hoặc thực thể, tuy nhiên việc sử dụng transfer learning và các mô hình đã huấn luyện sẵn (như BERT hoặc GPT) có thể giảm đáng kể lượng dữ liệu cần thiết xuống chỉ còn vài trăm ví dụ cho mỗi lớp.
5. Làm thế nào để tích hợp một công cụ NLU với các công cụ khác như CRM, lịch hoặc cơ sở dữ liệu?
Bạn tích hợp engine NLU với các công cụ bằng cách kết nối nó với các API cho phép hệ thống thực hiện hành động khi phát hiện ý định của người dùng – như tạo lịch hẹn, lấy thông tin liên hệ hoặc cập nhật dữ liệu. Việc này có thể cần viết mã phía backend hoặc sử dụng nền tảng hỗ trợ tích hợp sẵn.
.webp)
