Công nghệ NLP đang ngày càng nổi bật. Sự kết hợp giữa khoa học máy tính, kỹ thuật thông tin và trí tuệ nhân tạo có thể xóa bỏ rào cản ngôn ngữ. Với công nghệ NLP, bất kể ngôn ngữ được sử dụng để giao tiếp là gì, tất cả các bên đều có thể nghe và đọc thông tin bằng ngôn ngữ họ biết.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đào tạo máy tính hiểu ngôn ngữ của con người. Nó sử dụng máy học để liên tục học hỏi và thu thập thêm kiến thức. Nhờ đó, sự kết hợp NLP-AI ngày càng trở nên thông minh hơn. Việc sử dụng các khả năng của nó cũng ngày càng tăng lên, nó sẽ trở nên thành thạo và tiến bộ hơn.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của trí tuệ nhân tạo sử dụng sức mạnh của nó để hiểu ngôn ngữ học và tạo ra các chương trình máy tính thông minh. Các chương trình này có khả năng hiểu văn bản và giao tiếp bằng giọng nói như con người. Nhưng công nghệ NLP có khả năng học và hiểu nhiều ngôn ngữ cùng một lúc và dịch chúng sang ngôn ngữ bạn chọn.
Sản phẩm Công nghệ NLP kết hợp ngôn ngữ học tính toán và mô hình hóa ngôn ngữ dựa trên quy tắc với học máy và học sâu. Bằng cách sử dụng tính năng này, máy tính chỉ có thể hiểu văn bản hoặc âm thanh để dịch nó sang ngôn ngữ khác.
Thậm chí ngày nay, chúng ta có một số ví dụ về NLP đang hoạt động, như Siri, Trợ lý Google, Google Translator, và một số công cụ tự động gợi ý. Các đề xuất do Grammarly cung cấp khi viết email hoặc trong các công cụ tìm kiếm đều được kích hoạt bằng công nghệ NLP.
Công nghệ NLP hoạt động như thế nào?
Công nghệ NLP làm cho chương trình máy tính hiểu được văn bản và lời nói của con người. Vì máy tính chỉ hiểu ngôn ngữ nhị phân gồm các số 0 và 1 nên trước tiên chúng ta cần một hệ thống để làm cho máy tính hiểu được các từ.
Đối với điều này, cách biểu diễn từ được sử dụng, trong đó các từ được mã hóa thành ngôn ngữ máy tính. Một số kỹ thuật được sử dụng cho mục đích này và one-hot là một trong những kỹ thuật này.
Ngoài ra, một bộ kỹ thuật NLP được sử dụng để giúp máy tính hiểu được ngôn ngữ của con người. Bao gồm các;
- Nhét đầy: Một quá trình trong đó các từ tương tự được cắt ngắn thành từ gốc của chúng, chẳng hạn như Hoàn thiện, từ Cuối cùng bằng cách loại bỏ từng bảng chữ cái một.
- Bổ sung: Đây là một kỹ thuật trong đó các từ được mài mòn để tìm ra cấu trúc cơ bản có ý nghĩa của chúng.
- Mã hóa: Với kỹ thuật này, các câu được chia thành các khối nhỏ hơn để xác định các từ, ký hiệu và số từ chúng.
- Phân tích cảm xúc: Đây là lúc máy tính cố gắng xác định giọng điệu và cảm xúc đằng sau câu.
- Định hướng ý nghĩa của từ: Kỹ thuật này được sử dụng để xác định xem cùng một từ có nghĩa khác nhau hay không khi được sử dụng trong các ngữ cảnh khác nhau.
- Gắn thẻ một phần của bài phát biểu (POS): Gắn thẻ POS được sử dụng để chú thích từng từ trong văn bản. Điều này bao gồm việc xác định động từ, trạng từ, danh từ, tính từ và tất cả các phần khác của lời nói.
Ngoài những kỹ thuật này, chương trình NLP còn sử dụng các thuật toán để hiểu văn bản và lời nói do con người tạo ra. Hệ thống dựa trên quy tắc được sử dụng để đặt ra các quy tắc cho ngôn ngữ học để phân tích dữ liệu.
Học máy là một phần quan trọng của NLP vì nó được sử dụng để đưa dữ liệu đào tạo vào chương trình máy tính. Sử dụng dữ liệu này, chương trình NLP có thể điều chỉnh các mẫu nhận dạng văn bản và giọng nói của nó.
[Cũng đọc: 15 Bộ dữ liệu NLP tốt nhất để đào tạo Mô hình NLP cho bạn]
Dịch máy cho xây dựng NLP
Bạn có thể tưởng tượng làm thế nào các nhà lãnh đạo thế giới có thể tham gia vào các cuộc họp mà mọi người đều nói ngôn ngữ của họ không? Các cuộc họp này có hệ thống thông dịch đồng thời, nghĩa là các chương trình máy tính và phiên dịch viên con người làm việc cùng nhau để dịch bài phát biểu và sau đó chuyển đổi nó sang các ngôn ngữ khác theo yêu cầu.
Mặc dù đây có thể là mục tiêu cuối cùng ngày nay của công nghệ NLP là xóa bỏ mọi rào cản ngôn ngữ, nhưng công nghệ này vẫn đang phát triển và tiến bộ. Công nghệ NLP thực hiện được điều này bằng cách sử dụng Dịch máy, về cơ bản sử dụng chương trình máy tính để dịch văn bản và giọng nói.
Tiến từ giai đoạn có nhiều điểm thiếu chính xác, dịch máy đã chứng kiến cải tiến với Dịch máy thần kinh (NMT). NMT đã cải thiện hơn nữa cách thức hoạt động của NLP, từ đó cải thiện khả năng dịch thuật của nó.
Dưới đây là những lợi ích của dịch máy trong NLP:
- Các chương trình NLP hiện có thể đọc và dịch sách, trang web và chi tiết sản phẩm chỉ trong vài giây.
- Nó đã giảm đáng kể chi phí và nỗ lực cần thiết cho việc dịch thuật.
- Mức độ chính xác cũng tăng lên khi sử dụng thuật toán học máy.
- Doanh nghiệp hiện có thể tùy chỉnh quy trình dịch thuật theo yêu cầu của mình.
Điều này có thể thực hiện được vì NMT tận dụng các phương pháp học sâu như mạng thần kinh tái phát (RNN) và cơ chế chú ý. Những điều này nâng cao khả năng của chương trình NLP, tăng phạm vi hiểu biết về các quy tắc, mẫu ngôn ngữ và tốc độ xử lý các câu dài và câu có cấu trúc phức tạp.
NMT giúp chương trình chuyển đổi các từ thành vectơ, đặt các từ tương tự về mặt ngữ nghĩa lại với nhau. Tạo ra một chuỗi các vectơ hoặc từ, chương trình sẽ tạo ra một câu. Từ đây, nó sử dụng khung mã hóa-giải mã để ánh xạ câu đầu vào trong không gian vectơ và bộ giải mã sẽ gửi câu đã dịch tới giao diện.
Kết luận
Sự kết hợp giữa NLP, NMT, mạng lưới thần kinh và cơ chế học sâu đang mang lại những cải tiến đáng kể trong nhận dạng và dịch thuật văn bản và giọng nói. Ngay cả với tất cả những tiến bộ trong lĩnh vực này, con người phiên dịch và biên tập viên vẫn cần phải duy trì sự cân bằng. Đối với các doanh nghiệp và công ty đang muốn có hệ thống phiên dịch của riêng mình, hãy liên hệ với Shaip để có các giải pháp đàm thoại riêng dựa trên AI được trang bị NLP và dịch máy.
