NLP và NLU: Phát triển khả năng hiểu của máy móc

Con người muốn nói chuyện với máy móc theo cách họ nói chuyện với nhau – bằng ngôn ngữ tự nhiên, chứ không phải ngôn ngữ của máy móc. Lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP và NLU) đã xuất hiện nhằm cung cấp một phương pháp công nghệ cho máy móc có thể hiểu và giải mã dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.

Nói cách khác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép con người và máy móc nói chuyện với nhau một cách tự nhiên bằng ngôn ngữ và cú pháp con người. Hệ thống được bật chức năng NLP nhằm hiểu những gì con người nói, xử lý dữ liệu, và nếu cần thì hành động và phản hồi lại bằng ngôn ngữ mà con người có thể hiểu.

1. Thuật ngữ NLP và NLU

NLP (Natural Language Processing) và NLU (Natural Language Understanding) là hai thuật ngữ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. NLP tập trung vào việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ dữ liệu đầu vào, như phân tích cú pháp, tách từ, và xác định vai trò của các thành phần trong câu. Trong khi đó, NLU nhằm mục tiêu hiểu được ý nghĩa sâu sắc hơn của văn bản và khả năng suy luận thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Tuy nhiên, NLP, mặc dù đã phát triển trong nhiều thập kỷ, vẫn có hạn chế về khả năng hiểu được thực sự của máy tính. Bổ sung học máy và các công nghệ AI khác vào NLP dẫn đến việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), giúp tăng cường khả năng của máy tính hiểu những gì con người nói.

Hiện nay, NLU được coi là một phần con của NLP, tập trung chủ yếu vào việc giúp máy tính hiểu ý nghĩa đằng sau thông tin văn bản.

1.1. Từ học hỏi sang lập luận

Trong tương lai, khi các hệ thống AI chuyển từ học máy sang lập luận máy, NLU sẽ mở rộng hơn nhiều khi nó bắt đầu bao gồm các lĩnh vực phát triển về lý thuyết thông thường và lập luận máy, những lĩnh vực mà AI hiện tại gặp khó khăn.

Trong ngữ cảnh này, khi chúng ta nói về NLP so với NLU, chúng ta đang ám chỉ cả việc diễn giải chính xác ý nghĩa mà con người định nghĩa bằng những gì họ viết hoặc nói, và cũng việc hiểu rõ hơn về ý định và sự hiểu biết của họ.

1.2. Đại diện là Chatbot

Khi người ta nghe về ứng dụng ngôn ngữ tự nhiên, nhiều người đầu tiên nghĩ đến chatbot. Trí tuệ nhân tạo và học máy đã giúp tiến bộ trong các lĩnh vực NLP và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) để khai thác sức mạnh của thông tin và nội dung không cấu trúc theo cách trước đây không thể.

Đặc biệt, NLP đã có ứng dụng rộng nhất trong việc cung cấp cho trợ lý giọng nói mà chúng ta tương tác, chẳng hạn như Amazon Alexa, Google Assistant hoặc Siri của Apple. Tuy nhiên, việc sử dụng NLP trong doanh nghiệp rộng hơn nhiều so với trợ lý trò chuyện, và các ứng dụng của NLU và NLG vượt xa khả năng của chatbot.

Đọc thêm: Khám phá ứng dụng của Chatbot: Trợ lý ảo luôn sẵn sàng

2. NLU cải thiện phân tích cảm xúc

2.1. Khó khăn với nội dung không cấu trúc

Khác với dữ liệu có cấu trúc, tuân thủ một hệ thống kiểu dáng được định dạng tốt và được lưu trữ một cách có trật tự, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, dữ liệu không cấu trúc có thể có bất kỳ định dạng tùy ý và được lưu trữ ở bất kỳ vị trí nào mà máy tính tương tác với thông tin đó.

Đối với nhiều tổ chức, phần lớn dữ liệu của họ là nội dung không cấu trúc, chẳng hạn như email, đánh giá trực tuyến, video và nội dung khác, không phù hợp với cơ sở dữ liệu và bảng tính. Nhiều công ty ước tính ít nhất 80% nội dung của họ là dạng không cấu trúc, và một số công ty, đặc biệt là các tổ chức truyền thông xã hội và truyền thông nội dung, có hơn 90% tổng nội dung của họ ở dạng không cấu trúc.

Trong quá khứ, dữ liệu này ent đã cần được xử lý thủ công hoặc đơn giản là bị bỏ qua vì quá tốn sức lao động và tốn thời gian để xử lý. Công nghệ suy nghĩ tận dụng NLP hiện nay cho phép phân tích và hiểu dữ liệu văn bản không cấu trúc theo cách mà trước đây không thể với các phương pháp dữ liệu lớn truyền thống. NLU với trí tuệ nhân tạo cho phép hệ thống hiểu được thông tin này mà nếu không sẽ yêu cầu con người xử lý và hiểu.

2.2. Phân tích cảm xúc của với khách hàng

Đối với các bộ phận dịch vụ khách hàng, phân tích cảm xúc là một công cụ quý giá được sử dụng để theo dõi ý kiến, cảm xúc và tương tác. Phân tích cảm xúc là quá trình nhận dạng và phân loại ý kiến được diễn đạt trong văn bản, đặc biệt là để xác định xem thái độ của người viết là tích cực, tiêu cực hay trung lập.

Phân tích cảm xúc cho phép các công ty phân tích phản hồi của khách hàng để khám phá các chủ đề đang trở nên phổ biến, xác định các khiếu nại hàng đầu và theo dõi xu hướng quan trọng theo thời gian.

2.3. NLU là giải pháp hữu ích

Đây là một trong những khả năng sâu sắc chính khác nhau giữa NLP và NLU. Bằng cách sử dụng công nghệ NLU, các tổ chức có thể phân tích một loạt các nguồn nội dung không cấu trúc, chẳng hạn như đánh giá, phản hồi từ khảo sát và bài đăng trên mạng xã hội, cũng như theo dõi và xem xét các cuộc trò chuyện để tìm ra các mẫu trong các tương tác của khách hàng này. Công nghệ trí tuệ nhân tạo cho phép các công ty theo dõi phản hồi nhanh hơn nhiều so với việc con người giám sát các hệ thống và trích xuất thông tin bằng nhiều ngôn ngữ mà không cần nhiều công việc và đào tạo.

3. NLP vẫn mang lại giá trị trong tổ chức

Ngoài việc theo dõi nội dung xuất phát từ bên ngoài tổ chức, các tổ chức cũng nhận thấy giá trị trong việc hiểu dữ liệu nội bộ, và ở đây, NLP truyền thống vẫn mang lại giá trị. Các tổ chức đang sử dụng công nghệ NLP để tăng cường giá trị từ việc chia sẻ tài liệu và dữ liệu nội bộ. Việc sử dụng công nghệ NLP cho phép cá nhân và các bộ phận có văn bản được tùy chỉnh, được tạo ra bởi hệ thống sử dụng các phương pháp tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

Ví dụ của NLP với tổ chức

Ví dụ: Các nhà quản lý cấp cao có thể muốn thông tin tóm tắt dưới dạng báo cáo hàng ngày, trong khi bộ phận khác có thể quan tâm đến thông tin sâu hơn về một lĩnh vực tập trung hơn, NLP có thể đáp ứng được điều đó.

Các công ty cũng sử dụng công nghệ NLP để cải thiện hoạt động hỗ trợ nội bộ, cung cấp trợ giúp với việc định tuyến nội bộ của các yêu cầu hoặc giao tiếp hỗ trợ. Sử dụng NLP, mọi tin nhắn và yêu cầu đến có thể được xem xét và chuyển đến các bên liên quan một cách nhanh chóng với ít lỗi hơn.

4. NLP là sức mạnh của thương mại điện tử

Hiểu khách hàng qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Các ứng dụng thương mại điện tử cũng như các công cụ tìm kiếm như Google và Microsoft Bing đang sử dụng NLP để hiểu người dùng của họ. Những công ty này cũng nhận thấy lợi ích của NLP trong việc cung cấp các mô tả và tính năng tìm kiếm.

Các công ty lớn trên internet đang huấn luyện hệ thống của họ để hiểu ngữ cảnh của một từ trong một câu hoặc sử dụng các tìm kiếm trước đó của người dùng để giúp họ tối ưu hóa các tìm kiếm trong tương lai và cung cấp kết quả liên quan hơn cho từng cá nhân đó.

Ví dụ: Amazon đã sử dụng các hệ thống NLP được trang bị trí tuệ nhân tạo trong nhiều năm để đề xuất các gợi ý sản phẩm dựa trên những gì người dùng đã nói rằng họ thích. Google đã sử dụng NLP để tự động tạo chú thích sau khi nhận ra nội dung trong hình ảnh, giúp máy tính tóm tắt một hình ảnh chỉ bằng vài từ.

Lời kết

Không có nghi ngờ gì rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy đang thay đổi cách các công ty xử lý và tiếp cận với lượng lớn dữ liệu không cấu trúc của họ. Các công ty đang áp dụng công nghệ tiên tiến này trong lĩnh vực này để mang lại sự hiển thị, hiểu biết và sức mạnh phân tích hơn về những thông tin khó nắm bắt trong tổ chức.

Thị trường phân tích văn bản không cấu trúc ngày càng thu hút sự cung cấp từ các nhà cung cấp nền tảng lớn cũng như các startup. Với nội dung không cấu trúc chỉ tăng lên đối với hầu hết các tổ chức, quan trọng để có các phương pháp để tiếp tục thu thập, phân tích và hiểu được dữ liệu quý giá này, và hiểu sự khác biệt giữa NLP và NLU là một bước quan trọng đầu tiên.