Trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP - natural language processing) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Cho dù bạn đang hỏi đường trên điện thoại thông minh hay tương tác với Alexa hoặc Google, NLP và các hạng mục phụ của nó đều làm việc chăm chỉ ở hậu trường, dịch giọng nói của bạn hoặc nhập văn bản và cố gắng trả lời bằng văn bản hoặc giọng nói phù hợp.

Nhưng NLP là gì và nó liên quan như thế nào đến trí tuệ nhân tạo (AI) nói chung? Sự khác biệt là quan trọng, vì NLP có giá trị trong doanh nghiệp cũng như trong cuộc sống cá nhân của chúng người nếu không muốn nói là nhiều hơn.

AI - trí tuệ nhân tạo

Với trí tuệ nhân tạo, máy tính có thể học cách hoàn thành một nhiệm vụ mà không cần được lập trình rõ ràng để thực hiện điều đó.

Hãy bắt đầu với AI, là nền tảng rộng hơn mà NLP và một số dạng khác của trí thông minh dựa trên máy tính đang hoạt động. AI là việc sử dụng logic phức tạp hoặc các phương pháp phân tích nâng cao để thực hiện những tác vụ đơn giản ở quy mô lớn, giúp con người có thể làm được nhiều việc hơn với lực lượng lao động có hạn, cho phép họ tập trung vào những gì con người làm giỏi nhất, chẳng hạn như xử lý các công việc phức tạp.

Về cơ bản, AI là sự mô phỏng trí tuệ con người được máy tính hóa, có thể được lập trình để đưa ra quyết định, thực hiện các nhiệm vụ cụ thể và học hỏi từ kết quả.

Với AI, máy tính có thể học cách hoàn thành một nhiệm vụ mà không cần được lập trình trước,

AI so với NLP

Một cách ngắn gọn: Khi sử dụng AI nhắm vào ngôn ngữ học của con người, bạn sẽ có được NLP.

NLP giúp con người có thể nói chuyện với máy. Nhánh AI này cho phép máy tính hiểu, diễn giải và thao tác với ngôn ngữ của con người.

Giống như máy học (machine learning - ML) hoặc học sâu (deep learning - DL) , NLP là một tập hợp con của AI. Bản thân NLP có một số tập hợp con, bao gồm hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU - natural language understanding) - khả năng đọc hiểu của máy và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG - natural language generation); chuyển đổi dữ liệu thành lời nói của con người.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp máy tính trích xuất các từ khóa và cụm từ, hiểu ý định của ngôn ngữ, dịch ngôn ngữ đó sang ngôn ngữ khác hoặc tạo phản hồi.

Ngoài những kỹ thuật thuộc lĩnh vực ngôn ngữ học tính toán, NLP có thể sử dụng cả phương pháp học máy ML và học sâu DL để nhập và xử lý các bộ dữ liệu văn bản và lời nói phi cấu trúc.

Nhận biết giọng nói (voice recognition) cũng có thể được xem là NLP trong một số ngữ cảnh.

Các trường hợp sử dụng NLP

Mặc dù NLP có thể được quan tâm nhiều trong các ứng dụng phổ biến hiện nay, nhưng nó có ý nghĩa quan trọng đối với CNTT của tổ chức. Việc hiểu biết ngôn ngữ và giao tiếp có vai trò quan trọng trong doanh nghiệp vì con người dành phần lớn thời gian trong ngày để giao tiếp dưới hình thức này hay hình thức khác.

Chẳng hạn, đề cập đến chatbot - một chương trình tích hợp AI để giao tiếp với con người, là nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội, email hoặc tài liệu phức tạp như hợp đồng hoặc biểu mẫu yêu cầu.

NLP thường được sử dụng để phân loại nội dung, trích xuất nội dung, phân tích tình cảm, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ, triển khai giao diện điều khiển bằng giọng nói hoặc điều khiển trò chuyện, tóm tắt tài liệu hoặc chuyển đổi lời nói thành văn bản và văn bản thành giọng nói...

Những thách thức của NLP trong doanh nghiệp

Ứng dụng NLP cũng có rủi ro thất bại giống như bất kỳ việc triển khai AI nào khác. Đáng chú ý nhất là kỳ vọng về chúng có thể bị thổi phồng quá mức, các trường hợp kinh doanh không rõ ràng và thiếu dữ liệu đào tạo. Ngoài ra, NLP có thể yêu cầu các bộ tài liệu đào tạo hoàn toàn khác nhau, tùy thuộc vào ngôn ngữ được xử lý và bối cảnh. Chẳng hạn, bạn có thể cần một bộ dữ liệu đào tạo khi tạo giải pháp hỗ trợ NLP để xử lý hợp đồng, và bộ dữ liệu hoàn toàn khác khi đưa ra giải pháp trả lời các truy vấn về tiền lương.

Ngoài ra, còn một số rào cản mà NLP phải vượt qua, như ý nghĩa thực tế của giọng nói hoặc văn bản, xử lý lời châm chọc, hiểu tiếng địa phương, phân tích cú pháp nhiều ý định tiềm ẩn và tạo phản hồi riêng...

Chưa thể hình dung NLP sẽ phù hợp với công việc nào trong của tổ chức bạn. Nhưng thực tế là NLP hiện diện ở khắp mọi nơi, vượt xa hơn nhiều so với các trợ lý thông minh được phát triển gần đây. Mọi thứ từ tìm kiếm, lọc email rác, dịch thuật trực tuyến, kiểm tra ngữ pháp và chính tả, và nhiều ứng dụng khác đang sử dụng NLP. Bất kỳ máy học nào được thực hiện liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên sẽ liên quan đến một số dạng NLP.