NLP là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó cho phép robot phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người, cho phép chúng thực hiện các hoạt động lặp đi lặp lại mà không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ bao gồm dịch máy, tóm tắt, phân loại vé và kiểm tra chính tả.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là khả năng máy tính phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người. NLP là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào ngôn ngữ của con người và có liên quan chặt chẽ với ngôn ngữ học tính toán, tập trung nhiều hơn vào các phương pháp thống kê và chính thức để hiểu ngôn ngữ.
NLP thường được sử dụng để tóm tắt tài liệu, phân loại văn bản, phát hiện và theo dõi chủ đề, dịch máy, nhận dạng giọng nói, v.v.
NLP hoạt động như thế nào?
Hệ thống NLP sử dụng các thuật toán học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và trích xuất thông tin có liên quan. Các thuật toán được đào tạo để nhận ra 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.
Quy mô thị trường & Tăng trưởng NLP
Trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành thứ lớn tiếp theo trong thế giới công nghệ. Với khả năng hiểu hành vi của con người và hành động phù hợp, AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Việc sử dụng AI đã phát triển, với làn sóng mới nhất là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Quy mô thị trường NLP toàn cầu được định giá là 15.7 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR hơn 25% trong giai đoạn dự báo 2022-2027. Thị trường dự kiến đạt 49.4 tỷ USD vào năm 2027 với tốc độ CAGR là 25.7%.
Lợi ích của 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 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.
Ví dụ NLP
Bản dịch ngôn ngữ tự nhiên, tức là Google Dịch
Google Dịch là một dịch vụ dịch miễn phí dựa trên web hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ và có thể tự động dịch nội dung của bạn sang các ngôn ngữ này. Dịch vụ có hai chế độ: dịch và gợi ý dịch.
Bộ xử lý văn bản tức là MS Word & Grammarly sử dụng NLP để kiểm tra lỗi ngữ pháp
Các bộ xử lý văn bản như MS Word và Grammarly sử dụng NLP để kiểm tra văn bản để tìm lỗi ngữ pháp. Họ làm điều này bằng cách nhìn vào ngữ cảnh của câu thay vì chỉ bản thân các từ.
Hệ thống nhận dạng giọng nói / IVR được sử dụng trong các trung tâm cuộc gọi
Nhận dạng giọng nói là một ví dụ tuyệt vời về cách NLP có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Yêu cầu rất phổ biến đối với các doanh nghiệp là phải có hệ thống IVR để khách hàng có thể tương tác với sản phẩm và dịch vụ của họ mà không cần phải nói chuyện với một người trực tiếp. Điều này cho phép họ xử lý nhiều cuộc gọi hơn nhưng cũng giúp cắt giảm chi phí.
Hỗ trợ kỹ thuật số cá nhân tức là Google Home, Siri, Cortana và Alexa
Việc sử dụng NLP đã trở nên phổ biến hơn trong những năm gần đây khi công nghệ ngày càng phát triển. Các ứng dụng Trợ lý kỹ thuật số cá nhân như Google Home, Siri, Cortana và Alexa đều đã được cập nhật với khả năng NLP. Các thiết bị này sử dụng NLP để hiểu lời nói của con người và phản hồi một cách thích hợp.
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 hội thoại / Chatbot
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
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”.
Nhận dạng đối tượng được đặt tên
Nhận dạng thực thể được đặt tên là một khả năng cốt lõi trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đó là một quá trình trích xuất các thực thể có tên từ văn bản không có cấu trúc thành các danh mục được xác định trước. Ví dụ về các thực thể được đặt tên bao gồm con người, tổ chức và địa điểm.
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.
Văn bản tiên đoán
Văn bản tiên đoán sử dụng NLP để dự đoán người dùng sẽ nhập từ nào tiếp theo dựa trên những gì họ đã nhập trong tin nhắn của họ. Điều này làm giảm số lần nhấn phím cần thiết để người dùng hoàn thành tin nhắn và cải thiện trải nghiệm người dùng của họ bằng cách tăng tốc độ họ có thể nhập và gửi tin nhắn.
