Natural Language Processing là gì? Cách NLP mô hình hóa ngôn ngữ con người

Có thể nóí Natural Language Processing là công nghệ then chốt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giúp con người và máy móc có thể giao tiếp dễ dàng với nhau. Bạn có thể dễ dàng nhận thấy sự hiện diện của công nghệ NLP qua các ứng dụng hằng ngày như tìm kiếm bằng giọng nói, dịch văn bản hay trò chuyện, tìm kiếm thông tin từ các công cụ Gen AI. Vậy Natural Language Processing hoạt động như thế nào? Vì sao máy móc có thể hiểu và trao đổi với con người một cách dễ dàng như vậy? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết này của Trainocate Vietnam nhé!

1. (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) Natural Language Processing là gì?

Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là một nhánh của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc lập trình máy tính để có thể xử lý, phân tích các dữ liệu và từ đó có thể đưa ra các phản hồi, tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Một ví dụ điển hình đó chính là ChatGPT của OpenAI - một công cụ AI thông minh có khả năng hiểu, phản hồi và tạo ra văn bản rất thân thiện và dễ tiếp cận với người dùng.

2. Natural Language Processing hoạt động như thế nào?

Cơ chế hoạt động của Natural Language Processing (NLP) là sự kết hợp chặt chẽ giữa các thành phần ngôn ngữ học (Components of NLP) và các kỹ thuật, phương pháp tính toán (NLP techniques and methods).

Các thành phần ngôn ngữ học của Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) không phải là một hệ thống đơn lẻ mà là một lĩnh vực tổng hợp, bao gồm nhiều thành phần khác nhau. Để giúp máy tính có thể phân tích, hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả, công nghệ NLP cần có nhiều thành phần mà ở đó mỗi thành phần tập trung vào một khía cạnh riêng của ngôn ngữ con người. Các thành phần cốt lõi mà NLP hướng tới bao gồm: Syntax, Semantics, Pragmatics và Discourse.

Syntax (Cú pháp)

Syntax liên quan đến cấu trúc và trật tự của các từ trong câu, cũng như các quy tắc ngữ pháp của một ngôn ngữ. Trong NLP, việc phân tích cú pháp giúp máy xác định mối quan hệ giữa các từ, chẳng hạn như chủ ngữ, vị ngữ hay tân ngữ và kiểm tra xem câu có tuân theo các quy tắc ngữ pháp hay không.

Ví dụ:
Trong câu “Con mèo ngồi trên tấm thảm” - phân tích syntax (cú pháp) giúp xác định “con mèo” là chủ ngữ, “ngồi” là động từ và “trên tấm thảm” là cụm giới từ, đảm bảo câu có cấu trúc ngữ pháp hợp lệ.

Semantics (Ngữ nghĩa)

Ngữ nghĩa (Semantics) trong NLP liên quan đến việc biểu diễn và suy luận ý nghĩa của từ và câu, bao gồm xử lý hiện tượng đa nghĩa và xác định mối quan hệ ý nghĩa giữa các thực thể trong ngôn ngữ.

Ví dụ: Câu “The panda eats shoots and leaves” có thể mang nhiều cách hiểu khác nhau như (shoots and leaves - chồi và lá) hoặc (shoots and leaves - bắn súng và rời đi). Phân tích ngữ nghĩa giúp xác định nghĩa phù hợp dựa trên bối cảnh, tránh việc hiểu sai nội dung câu.

Pragmatics (Ngữ dụng)

Pragmatics liên quan đến ý định của người nói và ngữ cảnh sử dụng ngôn ngữ. Không giống semantics, pragmatics không chỉ dựa vào nghĩa đen của câu mà còn xem xét tình huống giao tiếp, kiến thức chung và mục đích của người nói để suy ra ý nghĩa thực sự.

Ví dụ: Khi một người nói “Bạn có thể đưa lọ muối qua chỗ tôi được không?”, phân tích ngữ dụng giúp máy hiểu rằng đây là một lời yêu cầu "xin lọ muối" trong bữa ăn, chứ không phải là câu hỏi về khả năng hành động "đưa lọ muối".

Discourse (Diễn ngôn)

Discourse tập trung vào việc hiểu mối liên hệ giữa các câu trong một đoạn văn hoặc cuộc hội thoại, vượt ra ngoài phạm vi của một câu đơn lẻ. Thành phần này giúp NLP duy trì tính mạch lạc, hiểu được tham chiếu (như đại từ) và nắm bắt ý nghĩa xuyên suốt của toàn bộ văn bản hoặc hội thoại.

Ví dụ: Trong một cuộc hội thoại, khi một người nói “Tôi lạnh quá” và người khác đáp “Tôi sẽ đóng cửa lại”, phân tích diễn ngôn giúp nhận ra rằng câu trả lời là phản hồi hợp lý cho nhu cầu được giữ ấm, dù không được nói trực tiếp đến vấn đề "lạnh".

Các kỹ thuật và phương pháp tính toán trong NLP

Để phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người, Natural Language Processing sử dụng nhiều kỹ thuật và phương pháp khác nhau. Dưới đây là một số kỹ thuật cơ bản thường được áp dụng trong NLP:

• Tokenization (Tách từ): Đây là quá trình chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ, cụm từ, ký hiệu hoặc các phần tử có ý nghĩa khác, được gọi là token.

• Parsing (Phân tích cú pháp): Parsing liên quan đến việc phân tích cấu trúc ngữ pháp của một câu nhằm trích xuất ý nghĩa và xác định mối quan hệ giữa các thành phần trong câu.

• Lemmatization (Chuẩn hóa từ gốc): Kỹ thuật này đưa các từ về dạng cơ bản hoặc dạng gốc của chúng, cho phép nhóm các hình thức khác nhau của cùng một từ lại với nhau.

• Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition – NER): NER được sử dụng để xác định và phân loại các thực thể trong văn bản như tên người, tổ chức, địa điểm và các đối tượng được đặt tên khác.

• Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Phương pháp này nhằm xác định cảm xúc hoặc thái độ được thể hiện trong một đoạn văn bản, chẳng hạn như tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.

Nhìn chung, mỗi kỹ thuật trong NLP đều là một mắt xích quan trọng trong chuỗi xử lý ngôn ngữ. Khi được kết hợp một cách hợp lý, chúng tạo nên nền tảng cho các hệ thống NLP hiện đại, cho phép máy tính không chỉ xử lý văn bản mà có khả năng hiểu và tương tác với ngôn ngữ của con người.

3. Ứng dụng của công nghệ NLP trong cuộc sống

Công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP được áp dụng rộng rãi trong rất nhiều khía cạnh đời sống, ngành nghề khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ ứng dụng thực tế của công nghệ NLP trong cuộc sống:

• Công cụ tìm kiếm: Các công cụ tìm kiếm như Google Search chính là ứng dụng của công nghệ NLP, giúp máy móc hiểu các yêu cầu tìm kiếm của con người và đưa ra thông tin phù hợp.

• Trợ lý ảo: Với những ai dùng Iphonet thì không thể không biết tới trợ lý ảo Siri. Đây cũng là một trong những ứng dụng của công nghệ NLP giúp máy móc có thể hiểu giọng nói, tương tác và phản hồi lại con người.

• Dịch thuật: Các công cụ dịch tự động như Google Translate ứng dụng NLP để phân tích cấu trúc câu, hiểu ngữ nghĩa và ngữ cảnh của văn bản nguồn, từ đó tạo ra bản dịch phù hợp trong ngôn ngữ đích. Nhờ NLP, việc dịch thuật trở nên nhanh chóng và tiện lợi hơn, giúp người dùng vượt qua rào cản ngôn ngữ và tiếp cận thông tin toàn cầu một cách dễ dàng.

• Hệ thống kiểm soát nội dung của mạng xã hội: Các hệ thống giám sát nội dung ứng dụng NLP để tự động phân tích văn bản, phát hiện nội dung vi phạm như ngôn từ thù địch, tin giả hoặc nội dung không phù hợp, đồng thời đánh giá cảm xúc và xu hướng thảo luận của cộng đồng. Nhờ đó, các nền tảng có thể kiểm soát nội dung hiệu quả hơn, bảo vệ người dùng, duy trì môi trường trực tuyến lành mạnh và hỗ trợ cơ quan quản lý trong việc theo dõi dư luận xã hội.

4. Thách thức và tương lai của Natural Language Processing

Thách thức của Natural Language Processing

Mặc dù đã đạt được nhiều tiến bộ hơn so với ngày trước, tuy nhiên công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức do tính phức tạp và tinh tế vốn có của ngôn ngữ con người như:

• Tính mơ hồ: Ngôn ngữ của con người thường mang tính mơ hồ, trong đó một từ có thể có nhiều nghĩa khác nhau, khiến các mô hình NLP gặp khó khăn trong việc xác định nghĩa chính xác trong từng ngữ cảnh cụ thể.

• Ngữ cảnh: Việc hiểu đúng ngữ cảnh mà từ ngữ được sử dụng là yếu tố then chốt để diễn giải chính xác ý nghĩa của câu, tuy nhiên đây vẫn là một trong những thách thức lớn đối với NLP.

• Châm biếm và ẩn dụ: việc phát hiện châm biếm và ẩn dụ đặc biệt khó khăn vì nó đòi hỏi hệ thống phải hiểu được ý định thực sự của người nói, vốn có thể hoàn toàn trái ngược với nghĩa đen của câu.

• Sắc thái văn hóa: Ngôn ngữ gắn liền chặt chẽ với văn hóa, do đó việc hiểu các sắc thái văn hóa, thành ngữ và cách diễn đạt đặc trưng của từng cộng đồng là yếu tố quan trọng để NLP hoạt động hiệu quả.

Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển hiện vẫn đang không ngừng tìm cách vượt qua những thách thức này bằng cách áp dụng các kỹ thuật học máy và học sâu tiên tiến, nhằm nâng cao năng lực của các mô hình NLP và giúp chúng ngày càng hiểu ngôn ngữ con người tốt hơn.

Tương lai của Natural Language Processing

Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu và công nghệ trí tuệ nhân tạo, trong tương lai Natural Language Processing có thể phát triển mạnh mẽ hơn nữa ở các xu hướng như:

• Học tập chuyển giao: Việc áp dụng học chuyển giao trong NLP cho phép các mô hình tận dụng kiến thức đã học được từ một tác vụ để áp dụng cho các tác vụ khác, từ đó nâng cao hiệu quả huấn luyện và khả năng học của mô hình.

• NLP đa phương thức (Multimodal NLP): Sự kết hợp giữa NLP với dữ liệu hình ảnh và âm thanh sẽ dẫn đến sự phát triển của các mô hình toàn diện hơn, có khả năng hiểu thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, không chỉ giới hạn ở văn bản.

• Xử lý ngôn ngữ theo thời gian thực: Những tiến bộ trong NLP sẽ cho phép xử lý ngôn ngữ theo thời gian thực, mở ra các ứng dụng mang tính tương tác cao và linh hoạt hơn, chẳng hạn như trợ lý ảo và dịch ngôn ngữ trực tiếp.

• Mô hình AI có đạo đức và trách nhiệm hơn: AI không chỉ cần thông minh mà còn cần an toàn và đáng tin cậy. Do đó, các hệ thống NLP trong tương lai phải được thiết kế sao cho không gây thiên vị, dễ kiểm soát và có trách nhiệm khi xảy ra sai sót.

Tạm kết

Natural Language Processing đóng vai trò then chốt trong việc thu hẹp khoảng cách giao tiếp giữa con người và máy móc. Sự phát triển của NLP trong tương lai sẽ thúc đẩy các mô hình AI ngày càng thông minh và linh hoạt hơn, qua đó tạo ra nhiều ứng dụng có giá trị cho đời sống và các ngành nghề.

Trainocate Vietnam - Đối tác đào tạo ủy quyền của hơn 30 tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới!