Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI) - cụ thể là Học máy (ML) cho phép máy tính và máy móc hiểu, diễn giải, thao tác và giao tiếp ngôn ngữ của con người.
Một trong những lý do chính khiến hệ thống và máy tính có thể bắt chước chính xác hoạt động giao tiếp của con người là do có sẵn rất nhiều dữ liệu dưới dạng âm thanh, văn bản, dữ liệu hội thoại trên các kênh truyền thông xã hội, video, email, v.v. Sự phát triển của các cú pháp tỉ mỉ đã cho phép các mô hình hiểu chính xác các sắc thái trong giao tiếp của con người bao gồm mỉa mai, từ đồng âm, hài hước, v.v.
Một số ứng dụng cơ bản nhất của NLP bao gồm:
- Bản dịch ngôn ngữ thời gian thực
- Bộ lọc thư rác trong dịch vụ email
- Trợ lý giọng nói và chatbot
- Tóm tắt văn bản
- Tính năng tự động sửa
- Phân tích tình cảm và hơn thế nữa
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoạt động như thế nào?
Hệ thống Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng thuật toán học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và trích xuất thông tin liên quan. Các thuật toán được đào tạo để nhận dạng các mẫu và đưa ra suy luận dựa trên các mẫu đó. Đây là cách nó hoạt động:
- Người dùng phải nhập một câu vào hệ thống Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP).
- Sau đó, hệ thống NLP chia nhỏ câu thành các phần nhỏ hơn của từ, được gọi là mã thông báo, và chuyển đổi âm thanh thành văn bản.
- Sau đó, máy xử lý dữ liệu văn bản và tạo tệp âm thanh dựa trên dữ liệu đã xử lý.
- Máy phản hồi bằng tệp âm thanh dựa trên dữ liệu văn bản đã xử lý.
Các phương pháp tiếp cận xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Một số cách tiếp cận NLP là:
NLP được giám sát: Huấn luyện các mô hình về dữ liệu được gắn nhãn để đưa ra dự đoán chính xác, chẳng hạn như phân loại email.
NLP không được giám sát: Làm việc với dữ liệu chưa được gắn nhãn để tìm các mẫu, hữu ích cho các tác vụ như lập mô hình chủ đề.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): Giúp máy móc giải thích và hiểu được ý nghĩa của ngôn ngữ con người.
Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG): Tạo văn bản giống con người, chẳng hạn như viết tóm tắt hoặc phản hồi bằng chatbot. Tham khảo thêm
Quy mô thị trường & Tăng trưởng NLP
Thị trường Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang cho thấy nhiều hứa hẹn và được dự đoán sẽ trị giá khoảng 156.80 tỷ USD vào năm 2030. Mức tăng trưởng này đạt tốc độ CAGR hàng năm là 27.55%.
Bên cạnh đó, hơn 85% các tổ chức lớn đang nỗ lực áp dụng NLP vào năm 2025. Sự tăng trưởng đáng kinh ngạc của NLP được thúc đẩy bởi nhiều lý do như:
- Tăng cường kết hợp AI trong các sản phẩm và dịch vụ
- Cuộc đua mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng
- Bùng nổ dữ liệu số
- Sự sẵn có của các giải pháp dựa trên đám mây chi phí thấp
- Việc áp dụng các công nghệ trong các ngành công nghiệp khác nhau bao gồm chăm sóc sức khỏe, sản xuất, ô tô và hơn thế nữa
Việc áp dụng và triển khai NLP rộng rãi như vậy cũng phải trả giá, trong đó một báo cáo từ McKinsey tiết lộ rằng tự động hóa từ NLP sẽ khiến 8% công việc trở nên lỗi thời. Tuy nhiên, báo cáo cũng tuyên bố rằng điều này sẽ tạo ra 9% vai trò công việc mới.
Khi nói đến độ chính xác của kết quả, các mô hình NLP tiên tiến đã báo cáo độ chính xác 97% trên tiêu chuẩn GLUE.
Lợi ích của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Tăng hiệu quả và độ chính xác của tài liệu
Tài liệu do NLP tạo tóm tắt chính xác bất kỳ văn bản gốc nào mà con người không thể tự động tạo ra. Ngoài ra, nó có thể thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại như phân tích khối lượng lớn dữ liệu để cải thiện hiệu quả của con người.
Khả năng tự động tạo bản tóm tắt nội dung văn bản lớn và phức tạp
Ngôn ngữ xử lý tự nhiên có thể được sử dụng cho các tác vụ khai thác văn bản đơn giản như trích xuất dữ kiện từ tài liệu, phân tích cảm tính hoặc xác định các thực thể được đặt tên. Xử lý tự nhiên cũng có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như hiểu các hành vi và cảm xúc của con người.
Cho phép các trợ lý cá nhân như Alexa diễn giải các từ đã nói
NLP hữu ích cho các trợ lý cá nhân như Alexa, cho phép trợ lý ảo hiểu các lệnh bằng lời nói. Nó cũng giúp nhanh chóng tìm kiếm thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu chứa hàng triệu tài liệu trong vài giây.
Cho phép sử dụng chatbots để hỗ trợ khách hàng
NLP có thể được sử dụng trong chatbots và các chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo để giao tiếp với mọi người thông qua văn bản hoặc giọng nói. Chatbot sử dụng NLP để hiểu những gì người đó đang nhập và phản hồi một cách thích hợp. Chúng cũng cho phép một tổ chức cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7 trên nhiều kênh.
Thực hiện phân tích tình cảm đơn giản hơn
Phân tích cảm xúc là một quá trình bao gồm phân tích một tập hợp các tài liệu (chẳng hạn như đánh giá hoặc tweet) liên quan đến thái độ hoặc trạng thái cảm xúc của họ (ví dụ: vui vẻ, tức giận). Phân tích tình cảm có thể được sử dụng để phân loại và phân loại các bài đăng trên mạng xã hội hoặc văn bản khác thành một số loại: tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.
Thông tin chi tiết về phân tích nâng cao mà trước đây nằm ngoài khả năng tiếp cận
Sự gia tăng gần đây của các cảm biến và thiết bị kết nối Internet đã dẫn đến sự bùng nổ về khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu được tạo ra. Do đó, nhiều tổ chức tận dụng NLP để hiểu dữ liệu của họ nhằm thúc đẩy các quyết định kinh doanh tốt hơn.
Những thách thức với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Lỗi chính tả
Ngôn ngữ tự nhiên đầy lỗi chính tả, lỗi chính tả và sự mâu thuẫn trong văn phong. Ví dụ: từ “process” có thể được đánh vần là “process” hoặc “process”. Vấn đề phức tạp hơn khi bạn thêm dấu hoặc các ký tự khác không có trong từ điển của bạn.
Sự khác biệt về ngôn ngữ
Một người nói tiếng Anh có thể nói, "Tôi sẽ làm việc vào sáng mai", trong khi một người nói tiếng Ý sẽ nói, "Domani Mattina vado al lavoro." Mặc dù hai câu này có nghĩa giống nhau, NLP sẽ không hiểu câu sau trừ khi bạn dịch nó sang tiếng Anh trước.
Thành kiến bẩm sinh
Các ngôn ngữ xử lý tự nhiên dựa trên logic của con người và các tập dữ liệu. Trong một số tình huống, hệ thống NLP có thể thực hiện các thành kiến của các lập trình viên của họ hoặc các tập dữ liệu mà họ sử dụng. Đôi khi nó cũng có thể diễn giải bối cảnh khác nhau do những thành kiến bẩm sinh, dẫn đến kết quả không chính xác.
Những từ có nhiều nghĩa
NLP dựa trên giả định rằng ngôn ngữ là chính xác và rõ ràng. Trong thực tế, ngôn ngữ không chính xác cũng không rõ ràng. Nhiều từ có nhiều nghĩa và có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: khi chúng ta nói "sủa", nó có thể là tiếng chó hoặc tiếng cây.
Sự không chắc chắn và những khẳng định sai lầm
Kết quả dương tính giả xảy ra khi NLP phát hiện ra một thuật ngữ có thể hiểu được nhưng không thể trả lời chính xác. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống NLP có thể xác định các hạn chế của nó và giải tỏa sự nhầm lẫn bằng cách sử dụng các câu hỏi hoặc gợi ý.
Dữ liệu đào tạo
Một trong những thách thức lớn nhất với ngôn ngữ xử lý tự nhiên là dữ liệu đào tạo không chính xác. Bạn càng có nhiều dữ liệu đào tạo, kết quả của bạn sẽ càng tốt. Nếu bạn cung cấp cho hệ thống dữ liệu không chính xác hoặc sai lệch, hệ thống sẽ học những thứ sai hoặc học không hiệu quả.
Nhiệm vụ NLP
“Điều này đang diễn ra tuyệt vời.”
Một câu bốn từ đơn giản như thế này có thể có nhiều ý nghĩa tùy theo ngữ cảnh, sự mỉa mai, ẩn dụ, hài hước hoặc bất kỳ cảm xúc tiềm ẩn nào được sử dụng để truyền đạt điều này.
Mặc dù con người chúng ta hiểu câu này theo cách nó được hiểu một cách tự nhiên nhưng máy móc không thể phân biệt giữa những cảm xúc và tình cảm khác nhau. Đây chính xác là lúc một số nhiệm vụ NLP xuất hiện để đơn giản hóa sự phức tạp trong giao tiếp của con người và làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu, dễ xử lý và dễ hiểu hơn đối với máy móc.
Một số nhiệm vụ cốt lõi bao gồm:
Speech Recognition
Điều này liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu giọng nói hoặc âm thanh thành văn bản. Quá trình này rất quan trọng đối với bất kỳ ứng dụng NLP nào có các tùy chọn lệnh thoại. Nhận dạng giọng nói giải quyết sự đa dạng trong cách phát âm, phương ngữ, sự vội vàng, nói lắp, độ lớn, giọng điệu và các yếu tố khác để giải mã thông điệp dự định.
Gắn thẻ bài phát biểu
Tương tự như cách chúng ta được dạy ngữ pháp cơ bản ở trường, điều này dạy máy móc xác định các thành phần của lời nói trong câu như danh từ, động từ, tính từ, v.v. Điều này cũng dạy cho hệ thống hiểu khi nào một từ được sử dụng như một động từ và cùng một từ đó được sử dụng như một danh từ.
Định dạng Word Sense
Đây là một quá trình quan trọng chịu trách nhiệm cho việc hiểu ý nghĩa thực sự của câu. Mượn ví dụ trước đây của chúng tôi, việc sử dụng phân tích ngữ nghĩa trong nhiệm vụ này cho phép máy hiểu được liệu một cá nhân có thốt ra “Mọi chuyện sẽ ổn” như một nhận xét mỉa mai khi phải chịu đựng một cuộc khủng hoảng.
Nhận dạng đối tượng được đặt tên
Khi có nhiều phiên bản của danh từ như tên, vị trí, quốc gia, v.v., một quy trình có tên là Nhận dạng thực thể được đặt tên sẽ được triển khai. Điều này xác định và phân loại các thực thể trong một thông báo hoặc lệnh và tăng thêm giá trị cho khả năng hiểu của máy.
Độ phân giải đồng tham chiếu
Con người thường rất sáng tạo trong khi giao tiếp và đó là lý do tại sao có một số ẩn dụ, so sánh, cụm động từ và thành ngữ. Tất cả những điều mơ hồ phát sinh từ những vấn đề này đều được làm rõ bằng nhiệm vụ Độ phân giải đồng tham chiếu, cho phép máy móc biết rằng thực tế trời không mưa như mèo và chó mà đề cập đến cường độ mưa.
Tạo ngôn ngữ tự nhiên
Nhiệm vụ này liên quan đến việc tạo ra văn bản giống con người từ dữ liệu. Đây có thể là văn bản được tùy chỉnh theo tiếng lóng, biệt ngữ, khu vực, v.v.
Tại sao Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) lại quan trọng?
Máy tính rất cơ bản. Họ không hiểu ngôn ngữ của con người. Để cho phép máy móc suy nghĩ và giao tiếp như con người, NLP chính là chìa khóa.
Thông qua công nghệ này, chúng tôi có thể cho phép các hệ thống phân tích dữ liệu một cách nghiêm túc và hiểu được sự khác biệt về ngôn ngữ, tiếng lóng, phương ngữ, sự khác biệt về ngữ pháp, sắc thái, v.v.
Tuy còn thô sơ nhưng việc tinh chỉnh các mô hình với dữ liệu đào tạo phong phú sẽ tối ưu hóa kết quả, giúp doanh nghiệp có thể triển khai chúng cho nhiều mục đích đa dạng bao gồm:
- Khám phá những hiểu biết quan trọng từ dữ liệu nội bộ
- Triển khai tự động hóa để đơn giản hóa quy trình công việc, thông tin liên lạc và quy trình
- Cá nhân hóa và siêu cá nhân hóa trải nghiệm
- Triển khai các tính năng trợ năng để đưa những người có khả năng khác nhau vào hệ sinh thái điện toán
- Thúc đẩy sự đổi mới trong các lĩnh vực thích hợp như ung thư lâm sàng, quản lý đội xe trong chuỗi cung ứng, ra quyết định dựa trên dữ liệu trong ô tô tự hành, v.v.
Trường hợp sử dụng
Xử lý tài liệu thông minh
Trường hợp sử dụng này liên quan đến việc trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như văn bản và hình ảnh. NLP có thể được sử dụng để xác định các phần liên quan nhất của các tài liệu đó và trình bày chúng một cách có tổ chức.
Phân tích tình cảm
Phân tích cảm xúc là một cách khác mà các công ty có thể sử dụng NLP trong hoạt động của họ. Phần mềm sẽ phân tích các bài đăng trên mạng xã hội về một doanh nghiệp hoặc sản phẩm để xác định xem mọi người nghĩ tích cực hay tiêu cực về nó.
Phát hiện gian lận
NLP cũng có thể được sử dụng để phát hiện gian lận bằng cách phân tích dữ liệu phi cấu trúc như email, cuộc gọi điện thoại, v.v. và cơ sở dữ liệu bảo hiểm để xác định các mẫu hoặc hoạt động gian lận dựa trên từ khóa.
Phát hiện ngôn ngữ
NLP được sử dụng để phát hiện ngôn ngữ của tài liệu văn bản hoặc tweet. Điều này có thể hữu ích cho các công ty kiểm duyệt nội dung và dịch nội dung.
AI đàm thoại / Chatbot để hỗ trợ khách hàng
AI đàm thoại (thường được gọi là chatbot) là một ứng dụng hiểu đầu vào bằng ngôn ngữ tự nhiên, nói hoặc viết và thực hiện một hành động cụ thể. Giao diện trò chuyện có thể được sử dụng cho các mục đích dịch vụ khách hàng, bán hàng hoặc giải trí.
Tóm tắt văn bản
Một hệ thống NLP có thể được đào tạo để tóm tắt văn bản dễ đọc hơn văn bản gốc. Điều này rất hữu ích cho các bài báo và các văn bản dài khác mà người dùng có thể không muốn dành thời gian đọc toàn bộ bài báo hoặc tài liệu.
Dịch văn bản / Dịch máy
NLP được sử dụng để tự động dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác bằng cách sử dụng các phương pháp học sâu như mạng nơ-ron lặp lại hoặc mạng nơ-ron tích hợp.
Câu hỏi-Trả lời
Trả lời câu hỏi (QA) là một nhiệm vụ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhận một câu hỏi làm đầu vào và trả về câu trả lời của nó. Hình thức trả lời câu hỏi đơn giản nhất là tìm một mục nhập phù hợp trong cơ sở tri thức và trả về nội dung của nó, được gọi là “truy xuất tài liệu” hoặc “truy xuất thông tin”.
Biên tập dữ liệu / biên tập thông tin nhận dạng cá nhân (PII)
Một trong những trường hợp sử dụng NLP chuyên biệt hơn nằm ở việc biên tập lại dữ liệu nhạy cảm. Các ngành như NBFC, BFSI và chăm sóc sức khỏe chứa rất nhiều dữ liệu nhạy cảm từ các biểu mẫu bảo hiểm, thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ sức khỏe cá nhân, v.v.
NLP được triển khai trong các miền như vậy thông qua các kỹ thuật như Nhận dạng thực thể được đặt tên để xác định và phân cụm các phần mục nhập nhạy cảm như tên, chi tiết liên hệ, địa chỉ, v.v. Các điểm dữ liệu như vậy sau đó được xác định lại dựa trên các yêu cầu.
Giám sát phương tiện truyền thông xã hội
Các công cụ giám sát truyền thông xã hội có thể sử dụng kỹ thuật NLP để trích xuất các đề cập về thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ từ các bài đăng trên mạng xã hội. Sau khi được phát hiện, những đề cập này có thể được phân tích về tình cảm, mức độ tương tác và các chỉ số khác. Thông tin này sau đó có thể thông báo cho các chiến lược tiếp thị hoặc đánh giá hiệu quả của chúng.
Phân tích Kinh doanh
Phân tích kinh doanh và NLP là sự kết hợp tuyệt vời vì công nghệ này cho phép các tổ chức hiểu được khối lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ tồn tại trong đó. Sau đó, dữ liệu đó được phân tích và hiển thị dưới dạng thông tin để khám phá những hiểu biết quan trọng về kinh doanh về phạm vi cải tiến, nghiên cứu thị trường, phân tích phản hồi, hiệu chỉnh lại chiến lược hoặc các biện pháp khắc phục.
Các trường hợp sử dụng khác có thể là Chỉnh sửa ngữ pháp, Phân tích tình cảm, Phát hiện thư rác, Tạo văn bản, Nhận dạng giọng nói, NER, gắn thẻ một phần lời nói và hơn thế nữa….
Các ngành tận dụng NLP
Chăm sóc sức khỏe
NLP mang lại những lợi ích bổ ích cho ngành chăm sóc sức khỏe như:
- những hiểu biết sâu sắc về trích xuất từ hồ sơ y tế và phân tích dữ liệu phi cấu trúc
- Cải thiện và cá nhân hóa hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng
- Tối ưu hóa phản hồi từ chatbot để mang lại trải nghiệm chăm sóc bệnh nhân liền mạch
- Theo dõi, dự đoán và giảm thiểu các phản ứng có hại của thuốc cũng như thực hiện các chiến lược cảnh giác dược và hơn thế nữa
Fintech
Ý nghĩa của NLP trong fintech là hoàn toàn khác nhau, mang lại những lợi ích như:
- Xử lý và giới thiệu tài liệu liền mạch
- Tối ưu hóa quản lý rủi ro và phát hiện gian lận
- Đánh giá mức độ tín nhiệm của cá nhân đối với nguồn tài chính
- Cá nhân hóa các sản phẩm tài chính về thời hạn sử dụng, phí bảo hiểm và hơn thế nữa
Truyền thông & Quảng cáo
NLP mang lại sự sáng tạo cho các chuyên gia truyền thông và quảng cáo, hỗ trợ họ:
- Cá nhân hóa nội dung và phân phối nội dung bản địa
- Phân tích chính xác và nhắm mục tiêu của người dùng
- Nghiên cứu thị trường về xu hướng, chủ đề và cuộc trò chuyện để tìm kiếm cơ hội thời sự
- Phát triển bản sao quảng cáo và tối ưu hóa vị trí và hơn thế nữa
Bán lẻ
NLP mang lại lợi ích cho cả khách hàng và doanh nghiệp trong lĩnh vực bán lẻ thông qua:
- Công cụ đề xuất chính xác
- Tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói
- Đề xuất dịch vụ dựa trên vị trí
- Quảng cáo được nhắm mục tiêu như chương trình khách hàng thân thiết, giảm giá cho người dùng lần đầu và hơn thế nữa
Sản xuất Chế tạo
Công nghiệp 4.0 được bổ sung một cách đáng kinh ngạc nhờ sự kết hợp của các mô hình NLP thông qua:
- Tự động theo dõi tình trạng máy và phát hiện lỗi
- Phân tích quy trình thời gian thực
- Tối ưu hóa các tuyến đường và lịch trình giao hàng bao gồm quản lý đội xe
- An toàn tốt hơn cho người lao động và nơi làm việc thông qua phân tích dự đoán và hơn thế nữa
Hình dung tương lai của NLP
Mặc dù rất nhiều điều đã xảy ra trong không gian này nhưng những người đam mê công nghệ đã rất phấn khích trước những khả năng của công nghệ này trong những năm tới. Trong số tất cả những điều lộn xộn xung quanh các cuộc trò chuyện về tương lai của NLP, một cuộc trò chuyện nổi bật là NLP có thể giải thích được.
NLP có thể giải thích được
Khi các quyết định kinh doanh quan trọng và chiến lược trải nghiệm khách hàng ngày càng bắt đầu xuất phát từ các quyết định do NLP cung cấp, thì trách nhiệm giải thích lý do đằng sau các kết luận và kết quả cũng xuất hiện.
Đây chính là nội dung của NLP có thể giải thích, đảm bảo hơn nữa trách nhiệm giải trình và thúc đẩy niềm tin xung quanh các giải pháp AI cũng như phát triển một hệ sinh thái minh bạch của tình huynh đệ AI.
Ngoài NLP có thể giải thích, tương lai của công nghệ cũng sẽ liên quan đến:
- Làm chủ bản ngữ
- Tích hợp với các công nghệ chuyên dụng như thị giác máy tính và robot
- Sử dụng NLP để giải quyết các mối quan tâm toàn cầu bao gồm tính bền vững, giáo dục, biến đổi khí hậu và hơn thế nữa
Kết luận
NLP là con đường phía trước để cung cấp sản phẩm và dịch vụ tốt hơn. Với sự nổi bật và lợi ích như vậy cũng kéo theo nhu cầu về các phương pháp đào tạo chặt chẽ. Vì việc cung cấp kết quả sắc nét và việc tinh chỉnh các kết quả tương tự trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp, nên cũng có một cuộc khủng hoảng về dữ liệu đào tạo cần thiết để cải thiện các thuật toán và mô hình. Việc điều chỉnh và giảm thiểu sự thiên vị cũng được ưu tiên cao.
Đây là lúc Shaip đến để giúp bạn giải quyết mọi mối lo ngại về việc yêu cầu dữ liệu đào tạo cho mô hình của bạn. Với các phương pháp phù hợp và có đạo đức, chúng tôi cung cấp cho bạn bộ dữ liệu đào tạo ở các định dạng bạn cần. Khám phá các dịch vụ của chúng tôi để tìm hiểu thêm về chúng tôi.
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?
NLP là một nhánh của AI tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Nó cho phép máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.
2. NLP hoạt động như thế nào?
NLP sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu ngôn ngữ, chia nhỏ câu thành các từ, cụm từ và cú pháp để trích xuất ý nghĩa và thực hiện nhiệm vụ.
3. Lợi ích của NLP là gì?
NLP cải thiện giao tiếp giữa con người và máy móc, nâng cao dịch vụ khách hàng thông qua chatbot và hỗ trợ phân tích dữ liệu bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu văn bản.
4. NLP phải đối mặt với những thách thức nào?
Những thách thức bao gồm sự mơ hồ của ngôn ngữ, hiểu ngữ cảnh và xử lý ngôn ngữ không chuẩn, chẳng hạn như tiếng lóng hoặc phương ngữ.
5. Một số ví dụ về ứng dụng NLP là gì?
Ví dụ bao gồm trợ lý ảo như Siri, công cụ phân tích tình cảm và dịch vụ dịch máy như Google Dịch.
6. NLP được sử dụng như thế nào trong chăm sóc sức khỏe?
Trong chăm sóc sức khỏe, NLP được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân tích hồ sơ bệnh án, tự động hóa tài liệu và trích xuất thông tin có liên quan từ dữ liệu bệnh nhân.
