Đang Tải...

Trang chủ
Tot Blog

Kiến thức & tin công nghệ

[Giải nén AI] Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Tương lai của AI

30/05/2023

icon

 

Để máy tính tiến gần hơn đến trí tuệ và khả năng tương tự con người, chúng cần có khả năng hiểu cách chúng ta – con người nói thông qua ngôn ngữ. Ngôn ngữ là công cụ mạnh mẽ để diễn đạt suy nghĩ và cảm xúc. Vậy làm sao máy “hiểu” được? Nhằm giải quyết được bài toán đó, hiểu ngôn ngữ tự nhiên đã xuất hiện.

Mục lục

Mục lục

1. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Natural Language Understanding (NLU), tiếng Việt là hiểu ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của trí tuệ nhân tạo sử dụng phần mềm máy tính để hiểu thông tin đầu vào dưới dạng câu văn sử dụng văn bản hoặc giọng nói.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho phép tương tác giữa con người và máy tính. Đó là khả năng hiểu ngôn ngữ con người như tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Pháp, ví dụ, cho phép máy tính hiểu các lệnh mà không cần cú pháp hóa của ngôn ngữ máy tính. NLU cũng cho phép máy tính giao tiếp lại với con người bằng ngôn ngữ của họ.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là gì?

Mục đích chính của hiểu ngôn ngữ tự nhiên là tạo ra các bot có khả năng trò chuyện và nhận dạng giọng nói có thể tương tác với công chúng mà không cần giám sát. Nhiều công ty công nghệ lớn như Amazon, Apple, Google và Microsoft, cùng các công ty khởi nghiệp đang triển khai các dự án NLU.

2. Làm thế nào để hiểu ngôn ngữ tự nhiên hoạt động?

NLU phân tích dữ liệu để xác định ý nghĩa của nó bằng cách sử dụng thuật toán để chuyển đổi lời nói của con người thành một từ điển có cấu trúc – một mô hình dữ liệu bao gồm định nghĩa ngữ nghĩa và ngữ cảnh. Hai khái niệm cơ bản của NLU là nhận dạng ý định và nhận dạng thực thể.

2.1. Nhận dạng ý định 

Đây là quá trình xác định tâm trạng của người dùng trong văn bản đầu vào và xác định mục tiêu của họ. Bước đầu tiên và quan trọng nhất vì nó thiết lập ý nghĩa của văn bản.

2.2. Nhận dạng thực thể 

NLU tập trung vào việc xác định các thực thể trong một thông điệp, sau đó trích xuất thông tin quan trọng nhất về những thực thể đó. Có hai loại thực thể: thực thể có tên và thực thể số. Thực thể có tên được nhóm thành các danh mục – như người, công ty và địa điểm. Thực thể số được nhận dạng là các số, đơn vị tiền tệ và phần trăm.

3. So sánh giữa NLU, NLP và NLG

3.1. NLU là một phần của NLP nhưng có sự khác biệt

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một phần của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). NLP cố gắng phân tích và hiểu văn bản của một tài liệu cho trước, và NLU cho phép tiến hành một cuộc đối thoại với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên

Trong khi cả hai đều hiểu ngôn ngữ con người, NLU giao tiếp với những người chưa được đào tạo để học cách hiểu ý đồ của họ. Ngoài việc hiểu từ và giải thích ý nghĩa, NLU được lập trình để hiểu ý nghĩa mặc dù có những lỗi thông thường của con người, chẳng hạn như phát âm sai hoặc đảo chữ và từ.

3.2. NLG tạo ra văn bản tự nhiên

Một nhánh khác của NLP là việc tạo ra ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generating – NLG). NLG cho phép máy tính tự động tạo ra văn bản tự nhiên, giống cách con người giao tiếp tự nhiên – khác biệt so với văn bản được tạo ra bởi máy tính truyền thống.

Nhìn chung, nội dung được tạo ra bởi máy tính thiếu sự mượt mà, cảm xúc và cá nhân mà nội dung do con người tạo ra thú vị và hấp dẫn. 

Tuy nhiên, NLG có thể sử dụng NLP để máy tính có thể tạo ra văn bản giống như con người theo cách mô phỏng giọng văn của con người. Điều này được thực hiện bằng cách xác định chủ đề chính của một tài liệu, sau đó sử dụng NLP để xác định cách viết tài liệu một cách phù hợp nhất trong ngôn ngữ gốc của người dùng. Văn bản được tạo ra dựa trên quyết định này.

Ví dụ, sử dụng NLG, máy tính có thể tự động tạo ra một bài báo tin tức dựa trên một tập dữ liệu thu thập về một sự kiện cụ thể hoặc tạo ra một bài viết bán hàng về một sản phẩm cụ thể dựa trên một loạt thuộc tính của sản phẩm.

Đọc thêm:

4. Các ứng dụng của hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Dưới đây là các ví dụ về các ứng dụng được thiết kế để hiểu ngôn ngữ như con người, thay vì chỉ là một danh sách các từ khóa. NLU là cơ sở của phần mềm nhận dạng giọng nói – ví dụ như Siri trên iOS – nhằm đạt được sự hiểu biết giữa con người và máy tính.

4.1. Hệ thống IVR và định tuyến tin nhắn

Interactive Voice Response (IVR) được sử dụng cho tự phục vụ và định tuyến cuộc gọi. Các phiên bản ban đầu chỉ sử dụng phím nhấn và không liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, khi công nghệ IVR tiến bộ, các tính năng như NLP và NLU đã mở rộng khả năng của nó và người dùng có thể tương tác với hệ thống điện thoại thông qua giọng nói. Hệ thống xử lý giọng của người dùng, chuyển đổi các từ thành văn bản, và sau đó phân tích cú pháp câu để xác định ý định có thể của người gọi.

4.2. Hỗ trợ và dịch vụ khách hàng thông qua trợ lý cá nhân thông minh

Đây là công nghệ đằng sau chatbot, một chương trình máy tính có thể trò chuyện với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên qua văn bản hoặc giọng nói. Chatbot tuân theo một kịch bản và chỉ có thể trả lời câu hỏi trong kịch bản đó. Những trợ lý cá nhân thông minh này có thể là một sự bổ sung hữu ích cho dịch vụ khách hàng. Ví dụ, chatbot được sử dụng để cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi thường được đặt. Để đạt được điều này, công nghệ NLU liên quan đến các quy trình khác nhau, chẳng hạn như trích xuất và phân loại đặc trưng, liên kết thực thể và quản lý tri thức.

4.3. Dịch máy

Học máy (Machine Learning) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học và thay đổi hành vi dựa trên dữ liệu huấn luyện. Các thuật toán học máy cũng được sử dụng để tạo ra văn bản tự nhiên từ đầu. Trong trường hợp dịch máy, một thuật toán học máy phân tích hàng triệu trang văn bản – ví dụ như hợp đồng hoặc tài liệu tài chính – để học cách dịch chúng sang một ngôn ngữ khác. 

Điều quan trọng là càng nhiều tài liệu nó phân tích, dịch máy càng chính xác. Ví dụ, nếu người dùng dịch dữ liệu bằng một công cụ ngôn ngữ tự động như từ điển, nó sẽ thực hiện thay thế từng từ một. Tuy nhiên, khi sử dụng dịch máy, nó sẽ tìm từ trong ngữ cảnh, giúp trả lại một bản dịch chính xác hơn.

4.4. Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là quá trình thu thập và ghi lại thông tin về một đối tượng, người hoặc sự kiện. Ví dụ, nếu một công ty thương mại điện tử sử dụng NLU, nó có thể yêu cầu khách hàng nhập thông tin vận chuyển và thanh toán bằng giọng nói. Phần mềm sẽ hiểu ý đồ của khách hàng và tự động nhập thông tin đó.

4.5 Giao diện trò chuyện

Nhiều thiết bị kích hoạt bằng giọng nói – bao gồm Amazon Alexa và Google Home – cho phép người dùng nói tự nhiên. Bằng cách sử dụng NLU, các giao diện trò chuyện có thể hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người bằng cách phân đoạn từ và câu, nhận diện ngữ pháp và sử dụng kiến thức ngữ nghĩa để suy luận ý định.

Lời kết

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên là tương lai của trí tuệ nhân tạo. Máy tính có thể làm những điều tuyệt vời, nhưng chúng vẫn còn xa vời khả năng hiểu những gì chúng ta con người đang nói. Điều đó bởi vì máy tính không có não; chúng không thể học, suy nghĩ, và thậm chí còn không thể mơ, ít nhất là cho đến bây giờ! Liệu có thể trong tương lai công nghệ NLU sẽ khắc phục được vấn đề đó? Bạn nghĩ sao, hãy chia sẻ với Tothost nhé!   

TelegramCommunity
scroll top
Thông báo
Đóng