Natural Language Processing (NLP) là gì? Khái niệm, ứng dụng và ví dụ

Phần lớn thông tin hiện tại tồn tại dưới dạng văn bản phi cấu trúc, từ email, bài báo, đến các bài đăng mạng xã hội và thường không dễ để máy tính hiểu được. Vậy làm sao để “dạy” máy có thể đọc, hiểu và phân tích được ngôn ngữ của con người?

Natural Language Processing (viết tắt NLP) chính là chìa khóa. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, chuyên về việc giúp máy tính hiểu, phân tích và tạo ra ngôn ngữ con người.

Hãy cùng khám phá cách NLP hoạt động cũng như những ứng dụng phổ biến!

Natural Language Processing (NLP) là gì?

Natural Language Processing (Tạm dịch: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là một lĩnh vực của khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo. Chủ yếu liên quan đến việc cung cấp cho máy tính khả năng xử lý dữ liệu được mã hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên, truy xuất thông tin và diễn giải kiến thức.

Thay vì chỉ tiếp nhận câu lệnh lập trình cứng nhắc, nhờ NLP, các thiết bị công nghệ ngày nay có thể phân tích, xử lý, và phản hồi văn bản và giọng nói một cách linh hoạt. 

Từ việc giải mã cú pháp, ngữ nghĩa trong câu chữ cho đến học sâu và mô hình thống kê, NLP chính là nền tảng cho những tương tác tự nhiên, thông minh giữa con người và máy móc.

Nghiên cứu NLP đã giúp tạo ra kỷ nguyên AI tạo sinh, từ các kỹ năng giao tiếp của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đến khả năng của các mô hình tạo hình ảnh để hiểu các yêu cầu. 

Bạn nói – máy hiểu. 

Bạn hỏi – máy trả lời. 

Đó là cách mà NLP đã làm nên một bước tiến nhảy vọt cho trải nghiệm người dùng.

Từ trợ lý ảo như Siri, Alexa, đến chatbot chăm sóc khách hàng, hệ thống GPS thông minh, hay tìm kiếm bằng giọng nói, NLP đang hiện diện ở mọi nơi, làm cho tương tác số trở nên thân thiện hơn bao giờ hết. 

Vậy cụ thể, lợi ích mà NLP mang lại là gì? Tiếp tục đọc nội dung dưới đây!

Lợi ích của Natural Language Processing?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP không chỉ là công cụ giao tiếp giữa người và máy, mà còn là chìa khóa để nâng tầm hiệu suất vận hành, trải nghiệm người dùng và chiến lược dữ liệu trong kỷ nguyên số.

Tự động hóa quy trình, tiết kiệm nguồn lực

NLP cho phép doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ lặp lại như nhập liệu, phân loại văn bản, hỗ trợ khách hàng… một cách thông minh và chính xác. Thay vì phải xử lý hàng trăm email hay tài liệu mỗi ngày, hệ thống tích hợp NLP có thể:

• Phân loại nội dung
• Tóm tắt tài liệu 
• Trích xuất thông tin quan trọng

Ví dụ rõ nét nhất chính là chatbot – trợ lý ảo có khả năng phản hồi tự nhiên, tiếp nhận hàng nghìn truy vấn mỗi giờ, giúp giảm tải cho đội ngũ chăm sóc khách hàng và rút ngắn thời gian xử lý vấn đề.

Phân tích dữ liệu văn bản và cảm xúc người dùng

Không chỉ dừng lại ở “hiểu chữ”, NLP còn giúp đọc được cảm xúc và phản ứng của người dùng thông qua các bình luận, đánh giá, bài viết trên mạng xã hội.

Thông qua các kỹ thuật phân tích văn bản, doanh nghiệp có thể:

• Nắm bắt xu hướng và mối quan tâm từ người dùng
• Đo lường mức độ hài lòng, thái độ tiêu cực hoặc tích cực
• Điều chỉnh chiến lược truyền thông, sản phẩm kịp thời

Đây là một trong những lợi thế chiến lược giúp thương hiệu thấu hiểu khách hàng nhanh chóng và sâu sắc hơn.

Cải tiến công cụ tìm kiếm thông minh

Không còn là những truy vấn khớp từ khóa đơn thuần, NLP mở rộng khả năng của các hệ thống tìm kiếm bằng cách hiểu ngữ cảnh câu hỏi, phân tích mục đích tìm kiếm cũng như gợi ý kết quả chính xác, phù hợp với người dùng. 

Với NLP, trải nghiệm tra cứu thông tin trở nên liền mạch, thông minh và tối ưu hóa theo từng cá nhân – dù là trong hệ thống nội bộ hay trên nền tảng web.

Tạo nội dung chất lượng

Từ soạn thảo email, bài viết blog, đến bản mô tả sản phẩm hay tài liệu pháp lý, NLP giúp máy tính có khả năng viết như người thật.

Nhờ hiểu được văn phong, giọng điệu và mục tiêu truyền tải, các công cụ tạo nội dung được hỗ trợ bởi NLP có thể:

• Viết nội dung mạch lạc, đúng chủ đề
• Giảm thời gian và chi phí sản xuất nội dung
• Duy trì tính nhất quán và chuyên nghiệp cho thương hiệu

NLP giúp con người dễ dàng giao tiếp và cộng tác với máy móc hơn bằng cách cho phép họ làm như vậy bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người mà họ sử dụng hàng ngày. 

Các phương pháp tiếp cận NLP

Để hiểu cách NLP hoạt động, cần nhìn sâu vào ba phương pháp tiếp cận chính: NLP dựa trên quy tắc, NLP thống kê và NLP học sâu.

NLP dựa trên quy tắc

Thế hệ đầu tiên của NLP hoạt động theo nguyên lý “IF – THEN”. Mọi phản hồi đều dựa vào các quy tắc được lập trình sẵn. Điều này phù hợp với các hệ thống đơn giản như trả lời tự động theo mẫu, nhưng thiếu khả năng học hỏi và linh hoạt.

Ưu điểm: Dễ triển khai, logic rõ ràng

Hạn chế: Không mở rộng được, không thích ứng với ngữ cảnh mới.

NLP thống kê

NLP thống kê đánh dấu bước chuyển mình lớn khi thống kê tự động trích xuất, phân loại và dán nhãn các thành phần của dữ liệu văn bản và giọng nói, sau đó gán một khả năng thống kê cho mỗi ý nghĩa có thể có của các thành phần đó.

NLP thống kê đã giới thiệu kỹ thuật thiết yếu là ánh xạ các thành phần ngôn ngữ, chẳng hạn như từ ngữ và quy tắc ngữ pháp thành biểu diễn vectơ để ngôn ngữ có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng các phương pháp toán học (thống kê), bao gồm hồi quy hoặc mô hình Markov. 

Ứng dụng nổi bật như:

• Gắn thẻ từ loại
• Kiểm tra chính tả
• Hệ thống nhập văn bản T9 (Văn bản trên 9 phím, được sử dụng trên điện thoại Touch-Tone)

Học sâu NLP

Với sự hỗ trợ từ deep learning và mạng nơ-ron, NLP hiện nay có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ gần giống như con người. Một số mô hình nổi bật:

Seq2Seq (Sequence to Sequence): Dịch máy, chuyển ngữ giữa các ngôn ngữ. Dựa trên mạng nơ-ron hồi quy (RNN), dịch máy bằng cách chuyển đổi cụm từ từ một miền sang cụm từ của miền khác

Transformer (Biến đổi): Mô hình này hoạt động bằng cách chia nhỏ câu chữ thành các đơn vị nhỏ (gọi là token) và sử dụng cơ chế self-attention để hiểu mối liên kết giữa các từ trong câu.

Một dấu mốc quan trọng của mô hình này là BERT của Google, một dạng mã hóa giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh của từng từ theo cả hai chiều – từ trước ra sau và ngược lại. Đây chính là thuật toán đứng sau cách Google hiện nay hiểu và trả lời truy vấn tìm kiếm của bạn.   

Mô hình hồi quy tự động: Được đào tạo để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, thể hiện bước tiến lớn về khả năng tạo văn bản. Ví dụ về LLM hồi quy tự động bao gồm GPT, Llama, Claude và Mistral nguồn mở.

NLP hoạt động như thế nào

NLP giúp máy móc hiểu được ngôn ngữ con người bằng cách kết hợp nhiều kỹ thuật tính toán khác nhau để phân tích, hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách mà máy móc có thể xử lý. Toàn bộ quá trình thường trải qua 4 bước chính:

Tiền xử lý ngôn ngữ

Trước khi hiểu văn bản, máy cần "làm sạch" dữ liệu đầu vào. Bắt đầu bằng việc phân chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ, câu. Tiếp theo, chuyển toàn bộ ký tự trong văn bản thành chữ thường, đảm bảo rằng các từ như "Apple" và "apple" được xử lý giống nhau. Lọc bỏ các từ vô nghĩa như “là”, “của”, “và”...

Quá trình này giúp hệ thống xử lý văn bản dễ dàng, nhanh chóng và chính xác hơn.

Trích xuất đặc trưng (feature extraction)

Ở bước này, văn bản được mã hóa thành những con số để máy hiểu và phân tích.

Các kỹ thuật phổ biến:

• Bag of Words: đếm số lần từ xuất hiện.
• TF-IDF: đánh giá tầm quan trọng của từ
• Word Embedding (Word2Vec, GloVe): biểu diễn ngữ nghĩa từ bằng vector.
• Contextual Embedding (BERT, GPT): hiểu từ theo ngữ cảnh cụ thể trong câu.

Phân tích văn bản

Phân tích văn bản bao gồm việc diễn giải và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu văn bản thông qua nhiều kỹ thuật tính toán khác nhau. 

Quá trình này bao gồm các nhiệm vụ như nhận diện từ loại (POS), xác định vai trò ngữ pháp, phân tích cấu trúc câu và đánh giá cảm xúc.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một tập hợp con của NLP tập trung vào việc phân tích ý nghĩa đằng sau các câu. NLU cho phép phần mềm tìm ra các ý nghĩa tương tự trong các câu khác nhau hoặc xử lý các từ có ý nghĩa khác nhau. 

Thông qua các kỹ thuật này, phân tích văn bản NLP chuyển đổi văn bản phi cấu trúc thành thông tin chi tiết.

Huấn luyện mô hình

Dữ liệu đã xử lý sẽ được dùng để huấn luyện mô hình học máy. Qua đó, hệ thống học được quy luật và cải thiện khả năng hiểu văn bản. Sau khi huấn luyện, mô hình có thể trả lời câu hỏi, viết nội dung, tóm tắt văn bản, dịch ngôn ngữ...

Các ứng dụng của NLP theo ngành

Các ứng dụng của NLP hiện nay có thể được tìm thấy ở hầu hết mọi ngành công nghiệp.

Y tế & Chăm sóc sức khỏe

Những nghiên cứu đột phá mới có thể đến nhanh hơn nhiều chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Các công cụ dựa trên NLP và AI có thể giúp tăng tốc độ phân tích hồ sơ sức khỏe và các bài nghiên cứu y khoa, đưa ra quyết định y khoa sáng suốt hơn hoặc hỗ trợ phát hiện hoặc thậm chí ngăn ngừa các tình trạng bệnh lý.

Phân tích hồ sơ bệnh án điện tử (EMR): Trích xuất thông tin bệnh lý, tiền sử, đơn thuốc từ văn bản tự do.

Chatbot y tế & hỗ trợ bệnh nhân: Tư vấn triệu chứng ban đầu, đặt lịch khám, nhắc thuốc.

Phân tích cảm xúc bệnh nhân: Từ các phản hồi, đánh giá để nâng cao chất lượng dịch vụ.

Tài chính & Ngân hàng

NLP có thể tăng tốc độ khai thác thông tin từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và báo cáo theo quy định, thông cáo báo chí hoặc thậm chí là phương tiện truyền thông xã hội.

Phân tích văn bản hợp đồng & báo cáo tài chính: Tự động nhận diện, tóm tắt nội dung.

Phát hiện gian lận: Theo dõi giao tiếp khách hàng, phát hiện hành vi bất thường qua từ ngữ.

Tự động hóa chăm sóc khách hàng: Tổng đài ảo thông minh trả lời câu hỏi tài chính, lãi suất,…

Giáo dục & Đào tạo

Chấm bài tự động: Phân tích bài viết tự luận, đánh giá nội dung dựa trên tiêu chí học thuật.

Tùy biến học liệu: Hệ thống tạo bài học cá nhân hóa theo nhu cầu người học.

Hỗ trợ ngôn ngữ: Dịch thuật, luyện phát âm, kiểm tra ngữ pháp theo ngữ cảnh.

Thương mại điện tử & Bán lẻ

Gợi ý sản phẩm thông minh: Dựa trên nội dung đánh giá, hành vi tìm kiếm.

Phân tích cảm xúc khách hàng: Hiểu phản hồi tích cực/tiêu cực qua review, mạng xã hội.

Tự động hóa mô tả sản phẩm: Tạo mô tả ngắn gọn, đúng ngữ cảnh cho hàng nghìn sản phẩm.

Hành chính công

Trợ lý ảo cho cổng dịch vụ công: Hướng dẫn người dân tra cứu thủ tục, nộp hồ sơ online.

Phân loại văn bản hành chính: Tự động trích lọc thông tin từ báo cáo, công văn.

Hệ thống trả lời tự động: Giảm tải cho tổng đài hỗ trợ công dân.

Tổng kết lại, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) chính là chìa khóa giúp máy móc hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người một cách thông minh. Từ những thuật toán cơ bản đến các mô hình học sâu phức tạp, NLP đang từng bước thay đổi cách chúng ta tìm kiếm, giao tiếp, phân tích dữ liệu và chăm sóc khách hàng.