NLP là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một công nghệ máy học, cung cấp cho máy tính khả năng diễn giải, tương tác và hiểu được ngôn ngữ của con người. Các tổ chức ngày nay có khối lượng lớn dữ liệu thoại và văn bản từ nhiều kênh liên lạc khác nhau như email, tin nhắn văn bản, bảng tin trên mạng xã hội, tệp video, tệp âm thanh và nhiều hơn nữa. Họ sử dụng phần mềm NLP để tự động xử lý dữ liệu này, phân tích ý định hoặc cảm xúc trong tin nhắn và phản hồi bằng người thật theo thời gian thực.
Tại sao NLP lại quan trọng?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nắm vai trò rất quan trọng trong việc phân tích đầy đủ dữ liệu văn bản và giọng nói một cách hiệu quả. Công nghệ này có thể xử lý những nét khác biệt trong phương ngữ, tiếng lóng và điểm bất thường về ngữ pháp thường thấy trong các cuộc hội thoại hàng ngày.
Các công ty sử dụng công nghệ này cho một số tác vụ tự động, chẳng hạn như:
• Xử lý, phân tích và lưu trữ các tài liệu lớn
• Phân tích phản hồi của khách hàng hoặc bản ghi âm của tổng đài
• Chạy chatbot cho dịch vụ khách hàng tự động
• Trả lời các câu hỏi về người, sự vật, thời gian, địa điểm
• Phân loại và trích xuất văn bản
Bạn cũng có thể tích hợp NLP trong các ứng dụng tương tác trực tiếp với khách hàng để giao tiếp hiệu quả hơn với họ. Ví dụ: một chatbot phân tích và phân loại các truy vấn của khách hàng, trả lời tự động các câu hỏi thường gặp và chuyển các truy vấn phức tạp đến bộ phận hỗ trợ khách hàng. Khả năng tự động hóa này góp phần giảm bớt chi phí, giúp nhân viên khỏi mất thời gian vào những truy vấn trùng lặp và cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng.
Có những trường hợp nào để doanh nghiệp sử dụng NLP?
Các doanh nghiệp sử dụng phần mềm và công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đơn giản hóa, tự động hóa và hợp lý hóa các hoạt động một cách hiệu quả và chính xác. Dưới đây là ví dụ về một số trường hợp sử dụng.
Biên tập dữ liệu nhạy cảm
Các doanh nghiệp trong lĩnh vực bảo hiểm, pháp lý và chăm sóc sức khỏe xử lý, sắp xếp và truy xuất khối lượng lớn các tài liệu nhạy cảm như hồ sơ y tế, dữ liệu tài chính và thông tin cá nhân. Thay vì xem xét thủ công, các công ty sử dụng công nghệ NLP để chỉnh sửa thông tin nhận dạng cá nhân và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Ví dụ: Chisel AI giúp các hãng bảo hiểm trích xuất số hợp đồng, ngày hết hạn và các thông tin cá nhân khác của khách hàng từ những tài liệu phi cấu trúc bằng Amazon Comprehend.
Tương tác với khách hàng
Công nghệ NLP giúp chatbot cũng như bot thoại giao tiếp giống con người hơn khi trò chuyện với khách hàng. Các doanh nghiệp sử dụng chatbot để tăng cường khả năng và chất lượng dịch vụ khách hàng đồng thời vẫn giữ được chi phí hoạt động ở mức tối thiểu. PubNub, công ty phát triển phần mềm chatbot, sử dụng Amazon Comprehend để giới thiệu chức năng trò chuyện được bản địa hóa cho các khách hàng toàn cầu của họ. T-Mobile sử dụng NLP để xác định các từ khóa cụ thể trong tin nhắn văn bản của khách hàng và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa. Đại học bang Oklahoma triển khai giải pháp hỏi đáp bằng chatbot để giải đáp thắc mắc của sinh viên bằng công nghệ máy học.
Phân tích kinh doanh
Các nhà tiếp thị sử dụng những công cụ NLP như Amazon Comprehend và Amazon Lex để nắm được góc nhìn có cơ sở về cảm nhận của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty. Bằng cách quét các cụm từ cụ thể, họ có thể đánh giá tâm trạng và cảm xúc của khách hàng trong phản hồi bằng văn bản. Ví dụ: Success KPI cung cấp những giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp các doanh nghiệp tập trung vào các lĩnh vực mục tiêu trong phân tích cảm xúc và hỗ trợ các tổng đài thu được thông tin chuyên sâu hữu ích từ phân tích cuộc gọi.
NLP hoạt động như thế nào?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) kết hợp ngôn ngữ học điện toán, máy học và các mô hình học sâu để xử lý ngôn ngữ của con người.
Ngôn ngữ học điện toán
Ngôn ngữ học điện toán là lĩnh vực khoa học nghiên cứu và xây dựng các mô hình ngôn ngữ con người bằng những công cụ máy tính và phần mềm. Các nhà nghiên cứu sử dụng những phương pháp ngôn ngữ học điện toán, chẳng hạn như phân tích cú pháp và ngữ nghĩa, để tạo ra các khung giúp máy móc hiểu được ngôn ngữ hội thoại của con người. Các công cụ như trình chuyển ngữ, trình tổng hợp văn bản thành giọng nói và phần mềm nhận dạng giọng nói đều dựa trên ngôn ngữ học điện toán.
Máy học
Máy học là một công nghệ đào tạo máy tính bằng dữ liệu mẫu để nâng cao hiệu quả của nó. Ngôn ngữ con người có một số đặc điểm như châm biếm, ẩn dụ, biến thể trong cấu trúc câu, cộng với các ngoại lệ về ngữ pháp và ngữ cảnh sử dụng mà con người phải mất nhiều năm để học. Các lập trình viên sử dụng những phương pháp máy học để dạy các ứng dụng NLP nhận biết và hiểu chính xác các đặc điểm này ngay từ đầu.
Deep learning
Học sâu là một lĩnh vực cụ thể của máy học, tập trung vào việc dạy máy tính học và suy nghĩ như con người. Lĩnh vực này liên quan đến một mạng nơ-ron bao gồm các nút xử lý dữ liệu được cấu trúc để phỏng theo bộ não người. Với học sâu, các máy tính nhận biết, phân loại và tìm mối tương quan giữa các mẫu phức tạp trong dữ liệu đầu vào.
Các bước triển khai NLP
Thông thường, việc triển khai NLP bắt đầu bằng cách thu thập và chuẩn bị dữ liệu văn bản hoặc giọng nói phi cấu trúc từ các nguồn như kho dữ liệu đám mây, khảo sát, email hoặc các ứng dụng quy trình kinh doanh nội bộ.
Xử lý trước
Phần mềm NLP sử dụng các kỹ thuật xử lý trước như token hóa, rút gọn từ, phục hồi nguyên thể từ và loại bỏ từ dừng để chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau.
Dưới đây là mô tả về các kỹ thuật này:
- Token hóa chia nhỏ một câu thành các đơn vị từ hoặc cụm từ riêng lẻ.
- Rút gọn từ và phục hồi nguyên thể từ đơn giản hóa các từ về dạng gốc của chúng. Ví dụ, các quá trình này biến từ “starting” về thành “start”.
- Loại bỏ từ dừng đảm bảo rằng các từ không bổ sung thêm ý nghĩa đáng kể cho câu, chẳng hạn như “cho” và “với,” sẽ bị loại bỏ.
Đào tạo
Các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu được xử lý trước và máy học để đào tạo các mô hình NLP nhằm thực hiện các ứng dụng cụ thể dựa trên thông tin văn bản được cung cấp. Đào tạo các thuật toán NLP đòi hỏi cung cấp cho phần mềm các mẫu dữ liệu lớn để tăng độ chính xác của thuật toán.
Triển khai và suy luận
Sau đó, các chuyên gia máy học sẽ triển khai mô hình hoặc tích hợp nó vào một môi trường sản xuất hiện có. Mô hình NLP nhận dữ liệu đầu vào và đưa ra dự đoán cho trường hợp sử dụng cụ thể mà mô hình được thiết kế. Bạn có thể chạy ứng dụng NLP trên dữ liệu trực tiếp và thu được dữ liệu đầu ra theo yêu cầu.
Tác vụ NLP là gì?
Các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hay tác vụ NLP, chia nhỏ văn bản hoặc giọng nói của con người thành những phần nhỏ hơn mà các chương trình máy tính có thể dễ dàng hiểu được. Dưới đây là khả năng xử lý và phân tích văn bản thông thường trong NLP.
Gán nhãn từ loại
Đây là một quy trình mà phần mềm NLP gắn nhãn các từ riêng lẻ trong một câu dựa theo ngữ cảnh sử dụng, chẳng hạn như danh từ, động từ, tính từ hoặc trạng từ. Nó giúp máy tính hiểu được cách các từ ngữ hình thành mối quan hệ về nghĩa với nhau.
Xử lý nhập nhằng nghĩa của từ
Một số từ có thể truyền tải ý nghĩa khác nhau khi được sử dụng trong các tình huống khác nhau. Ví dụ, từ "bat" có nghĩa khác nhau trong những câu sau:
- Dơi (bat) là loài sinh vật sống về đêm.
- Các cầu thủ bóng chày sử dụng một cây gậy (bat) để vụt bóng.
Với xử lý nhập nhằng nghĩa của từ, phần mềm NLP xác định ý nghĩa chủ đích của một từ, hoặc bằng cách đào tạo mô hình ngôn ngữ của nó hoặc tham khảo định nghĩa trong từ điển.
Nhận dạng giọng nói
Nhận dạng giọng nói biến dữ liệu giọng nói thành văn bản. Quy trình này bao gồm việc chia các từ thành những phần nhỏ hơn và giọng văn dễ hiểu, luyến láy, ngữ điệu và lỗi sử dụng ngữ pháp không đúng chuẩn trong các cuộc hội thoại hàng ngày. Một ứng dụng quan trọng của nhận dạng giọng nói là chép lời, việc này có thể được thực hiện bằng các dịch vụ chuyển giọng nói sang văn bản như Amazon Transcribe.
Máy dịch
Phần mềm dịch máy sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chuyển đổi văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác mà vẫn giữ được độ chính xác theo ngữ cảnh. Amazon Translate là dịch vụ AWS hỗ trợ dịch máy.
Nhận dạng thực thể
Quy trình này xác định tên duy nhất cho con người, địa điểm, sự kiện, công ty và nhiều hơn nữa. Phần mềm NLP sử dụng nhận dạng thực thể có tên để xác định mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau trong một câu.
Hãy xem xét ví dụ sau: “Jane đã đi nghỉ ở Pháp và cô ấy say mê các món ăn địa phương”.
Phần mềm NLP sẽ xác định được "Jane" và "Pháp" là các thực thể đặc biệt trong câu. Điều này có thể được mở rộng thêm bằng phân giải đồng tham chiếu, xác định xem các từ khác nhau có được sử dụng để mô tả cùng một thực thể hay không. Trong ví dụ trên, cả "Jane" và "cô ấy" đều nói đến cùng một người.
Phân tích cảm xúc
Phân tích cảm xúc là một phương thức tiếp cận dựa trên trí tuệ nhân tạo để diễn giải cảm xúc được truyền tải qua dữ liệu văn bản. Phần mềm NLP phân tích văn bản để tìm ra các từ hoặc cụm từ thể hiện cảm xúc không hài lòng, hạnh phúc, nghi ngờ, hối hận và những cảm xúc ẩn khác.
Có những phương thức nào để xử lý ngôn ngữ tự nhiên?
Dưới đây là một số phương thức tiếp cận phổ biến đối với kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
NLP có giám sát
Các phương pháp NLP có giám sát đào tạo phần mềm với một tập dữ liệu đầu vào và đầu ra được gắn nhãn hoặc đã biết. Trước tiên, chương trình sẽ xử lý khối lượng lớn dữ liệu đã biết và học cách tạo ra dữ liệu đầu ra chính xác từ bất kỳ dữ liệu đầu vào chưa xác định nào. Ví dụ: các công ty đào tạo những công cụ NLP để phân loại tài liệu theo nhãn cụ thể.
NLP không giám sát
NLP không giám sát sử dụng một mô hình ngôn ngữ thống kê để dự đoán mẫu xảy ra khi nó được cung cấp dữ liệu đầu vào không gắn nhãn. Ví dụ: tính năng tự động hoàn thành trong nhắn tin văn bản đề xuất các từ có liên quan tạo thành câu có nghĩa bằng cách theo dõi phản hồi của người dùng.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một nhánh con của NLP, tập trung vào việc phân tích ý nghĩa đằng sau các câu. NLU cho phép phần mềm tìm kiếm các câu đồng nghĩa khác nhau hoặc xử lý các từ có nhiều nghĩa khác nhau.
Tạo ngôn ngữ tự nhiên
Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) tập trung vào việc tạo ra văn bản hội thoại giống như con người dựa trên các từ khóa hoặc chủ đề cụ thể. Ví dụ: một chatbot thông minh với khả năng NLG có thể trò chuyện với khách hàng theo những cách tương tự như nhân viên hỗ trợ khách hàng.
AWS có thể hỗ trợ bạn với các tác vụ NLP như thế nào?
AWS cung cấp bộ dịch vụ trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) bao quát nhất và hoàn thiện nhất cho khách hàng ở mọi cấp độ chuyên môn. Các dịch vụ này được kết nối với một tập hợp các nguồn dữ liệu toàn diện.
Đối với những khách hàng thiếu kỹ năng ML, cần rút ngắn thời gian tiếp cận thị trường hoặc muốn thêm thông tin vào quy trình hiện có hoặc ứng dụng, AWS cung cấp một loạt các dịch vụ ngôn ngữ dựa trên ML. Các dịch vụ này cho phép các công ty dễ dàng tăng cường trí thông minh trong các ứng dụng AI của họ thông qua các API được đào tạo trước cho chức năng nói, chép lời, dịch thuật, phân tích văn bản và chatbot.
Dưới đây là danh sách các dịch vụ ngôn ngữ dựa trên ML của AWS:
- Amazon Comprehend giúp khám phá thông tin chuyên sâu và mối liên hệ trong văn bản
- Amazon Transcribe thực hiện nhận dạng giọng nói tự động
- Amazon Translate dịch văn bản một cách lưu loát
- Amazon Polly biến văn bản thành giọng nói tự nhiên
- Amazon Lex giúp xây dựng chatbot để tương tác với khách hàng
- Amazon Kendra thực hiện tìm kiếm thông minh các hệ thống doanh nghiệp để nhanh chóng tìm thấy nội dung mà một người đang tìm kiếm
Đối với những khách hàng muốn tạo giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiêu chuẩn cho toàn bộ doanh nghiệp của họ, hãy xem xét Amazon SageMaker. SageMaker sẽ giúp bạn dễ dàng chuẩn bị dữ liệu cũng như xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML cho mọi trường hợp sử dụng với cơ sở hạ tầng, công cụ và luồng công việc được quản lý toàn phần, bao gồm các dịch vụ không cần mã dành cho các chuyên viên phân tích kinh doanh.
Với Hugging Face trên Amazon SageMaker, bạn có thể triển khai và tinh chỉnh các mô hình được đào tạo trước từ Hugging Face, nhà cung cấp nguồn mở cho các mô hình NLP còn được biết đến là Bộ chuyển đổi. Điều này giúp giảm thời gian cần thiết để thiết lập và sử dụng các mô hình NLP này từ vài tuần xuống còn vài phút.
Bắt đầu sử dụng NLP bằng cách tạo tài khoản AWS ngay hôm nay.
