Bạn đã bao giờ nói chuyện với một trợ lý ảo như Siri hay Alexa và ngạc nhiên về cách họ dường như hiểu những gì bạn đang nói chưa? Hay bạn đã từng sử dụng chatbot để đặt chuyến bay hoặc đặt đồ ăn và ngạc nhiên về cách cỗ máy biết chính xác những gì bạn muốn? Những trải nghiệm này dựa trên một công nghệ gọi là Hiểu ngôn ngữ tự nhiên, viết tắt là NLU.
Với sự gia tăng của chatbot, trợ lý ảo và trợ lý giọng nói, nhu cầu máy hiểu ngôn ngữ tự nhiên trở nên quan trọng hơn. Và đây là lúc Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) phát huy tác dụng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về hiểu ngôn ngữ tự nhiên là gì và khám phá một số khả năng thú vị của nó.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là gì?
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một lĩnh vực con của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) liên quan đến việc máy tính hiểu ngôn ngữ của con người. Nó liên quan đến việc xử lý ngôn ngữ của con người để trích xuất ý nghĩa có liên quan từ nó. Ý nghĩa này có thể ở dạng ý định, thực thể được đặt tên hoặc các khía cạnh khác của ngôn ngữ con người.
NLP nhằm mục đích kiểm tra và hiểu nội dung bằng văn bản trong một văn bản, trong khi NLU cho phép khả năng tham gia vào cuộc trò chuyện với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) hoạt động như thế nào?
NLU hoạt động bằng cách xử lý các bộ dữ liệu lớn về ngôn ngữ của con người bằng các mô hình Học máy (ML). Các mô hình này được đào tạo dựa trên dữ liệu đào tạo có liên quan giúp chúng học cách nhận dạng các mẫu trong ngôn ngữ của con người.
Dữ liệu đào tạo được sử dụng cho các mô hình NLU thường bao gồm các ví dụ được dán nhãn về ngôn ngữ của con người, chẳng hạn như phiếu hỗ trợ khách hàng, nhật ký trò chuyện hoặc các dạng dữ liệu văn bản khác.
Bước đầu tiên trong NLU liên quan đến việc tiền xử lý dữ liệu văn bản để chuẩn bị cho việc phân tích. Điều này có thể bao gồm các tác vụ như mã hóa, bao gồm việc chia nhỏ văn bản thành các từ hoặc cụm từ riêng lẻ hoặc gắn thẻ một phần của bài phát biểu, bao gồm việc gắn nhãn cho từng từ với vai trò ngữ pháp của nó.
Sau khi tiền xử lý, các mô hình NLU sử dụng các kỹ thuật ML khác nhau để trích xuất ý nghĩa từ văn bản. Một cách tiếp cận phổ biến là sử dụng nhận dạng ý định, bao gồm việc xác định mục đích hoặc mục tiêu đằng sau một văn bản nhất định. Ví dụ: một mô hình NLU có thể nhận ra rằng tin nhắn của người dùng là một yêu cầu về sản phẩm hoặc dịch vụ.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một ví dụ về NLU đang hoạt động.
Hãy tưởng tượng bạn đang hỏi Siri chỉ đường đến một quán cà phê gần đó. Bạn có thể nói, “Này Siri, quán cà phê gần nhất ở đâu?”
Nếu không có NLU, Siri sẽ khớp lời nói của bạn với các câu trả lời được lập trình sẵn và có thể chỉ đường đến một quán cà phê không còn kinh doanh. Nhưng với NLU, Siri có thể hiểu ý định đằng sau lời nói của bạn và sử dụng sự hiểu biết đó để đưa ra phản hồi phù hợp và chính xác. Bài viết này sẽ nghiên cứu sâu hơn về cách thức hoạt động của công nghệ này và khám phá một số khả năng thú vị của nó.
Ứng dụng hiểu ngôn ngữ tự nhiên
IVR và định tuyến tin nhắn
Hệ thống Phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) là hệ thống điện thoại tự động tương tác với khách hàng thông qua các menu và lời nhắc bằng giọng nói được ghi âm trước. Các hệ thống IVR sử dụng NLU để nhận dạng phản hồi bằng giọng nói và định tuyến người gọi đến bộ phận hoặc đại lý thích hợp.NLU cũng giúp các hệ thống IVR hiểu đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, cho phép khách hàng nói các truy vấn của họ thay vì điều hướng qua các menu.
Hỗ trợ khách hàng
NLU đã chuyển đổi trải nghiệm hỗ trợ khách hàng, làm cho nó nhanh hơn và hiệu quả hơn. Chatbots và trợ lý ảo có thể xử lý nhiều truy vấn của khách hàng và cung cấp phản hồi ngay lập tức 24/7.Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, chatbot có thể hiểu các truy vấn của khách hàng và đưa ra câu trả lời phù hợp. Công nghệ này cũng cho phép chatbot học hỏi từ các tương tác của khách hàng, cải thiện phản hồi của họ.
Dịch máy
NLU đóng một vai trò quan trọng trong dịch máy (một nhánh của AI), dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác bằng máy tính.NLU đã cách mạng hóa dịch máy bằng cách cho phép phát triển các mô hình dịch máy thần kinh (NMT).
NLU rất cần thiết trong các mô hình NMT, vì nó giúp cải thiện chất lượng dịch máy. Nó tăng cường khả năng của mô hình để hiểu ý nghĩa và ý định đằng sau văn bản nguồn.
Ví dụ: Khi người dùng sử dụng một công cụ ngôn ngữ tự động như từ điển để dịch thông tin, nó chỉ cần thay thế các từ trên cơ sở từng từ một. Mặt khác, với dịch máy, hệ thống sẽ kiểm tra các từ trong ngữ cảnh thích hợp của chúng, tạo điều kiện cho việc tạo ra một bản dịch chính xác hơn.
Thu thập dữ liệu
NLU thu thập và trích xuất dữ liệu liên quan từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như phương tiện truyền thông xã hội, email và phản hồi của khách hàng.Dữ liệu được thu thập thông qua Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào ứng dụng hoặc trường hợp sử dụng cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ:
- phân loại ý định: NLU có thể giúp xác định ý định đằng sau đầu vào của người dùng, chẳng hạn như tin nhắn văn bản hoặc lệnh được nói. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để kích hoạt hành động hoặc phản hồi thích hợp.
- Công nhận thực thể: NLU có thể xác định các thực thể trong đầu vào của người dùng, chẳng hạn như tên, ngày tháng, địa điểm và các thông tin liên quan khác. Thông tin này có thể được sử dụng để cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa và theo ngữ cảnh hơn.
- Phân tích tình cảm: NLU có thể xác định tình cảm hoặc giai điệu cảm xúc của đầu vào của người dùng, chẳng hạn như đó là tích cực, tiêu cực hay trung lập. Thông tin này có thể đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng, xác định các lĩnh vực cải tiến và điều chỉnh phản hồi phù hợp.
Chatbots
Chatbot được thiết kế để tương tác với người dùng thông qua văn bản hoặc giọng nói, thường là để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một thành phần thiết yếu của AI đàm thoại cho phép họ hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng theo cách giống như con người.Ví dụ: nếu người dùng nhập “Tôi muốn đặt bánh pizza”, hệ thống NLU có thể xác định ý định đặt món ăn của người dùng và trích xuất thông tin quan trọng như loại thực phẩm (bánh pizza) và có thể là lớp phủ bên trên mong muốn. Sau đó, chatbot có thể phản hồi với các tùy chọn cho các loại bánh pizza và lớp trên bề mặt.
Trợ lý ảo
Trợ lý ảo là tác nhân phần mềm thông minh thực hiện các nhiệm vụ hoặc dịch vụ cho một cá nhân bằng cách sử dụng tương tác ngôn ngữ tự nhiên. NLU là một thành phần quan trọng của trợ lý ảo cho phép chúng hiểu và phản hồi các lệnh thoại.Khi người dùng nói chuyện với trợ lý ảo, đầu vào âm thanh sẽ được chuyển đổi thành văn bản thông qua công nghệ Nhận dạng giọng nói tự động (ASR). Văn bản kết quả sau đó được gửi đến hệ thống NLU để phân tích.
Hệ thống NLU sử dụng Nhận dạng ý định và điền vào chỗ trống các kỹ thuật để xác định ý định của người dùng và trích xuất thông tin quan trọng như ngày, giờ, địa điểm và các tham số khác. Sau đó, hệ thống có thể khớp ý định của người dùng với hành động thích hợp và tạo phản hồi.
Ví dụ: nếu người dùng nói: “Thời tiết hôm nay như thế nào?” hệ thống NLU có thể xác định ý định của người dùng để lấy thông tin về thời tiết và trích xuất tham số “hôm nay”. Sau đó, trợ lý ảo có thể cung cấp các điều kiện thời tiết hiện tại cho vị trí của người dùng.
Kết luận
NLU đã mở ra những khả năng mới cho các doanh nghiệp và cá nhân, giúp họ tương tác với máy móc một cách tự nhiên hơn. Từ hỗ trợ khách hàng đến thu thập dữ liệu và dịch máy, các ứng dụng của NLU đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
Khi công nghệ tiến bộ, chúng ta có thể mong đợi thấy các ứng dụng NLU phức tạp hơn sẽ tiếp tục cải thiện cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
