Khi lướt web, nhất là các web về công nghệ, hẳn là bạn đã không chỉ 1 lần nhìn thấy từ viết tắt NLP. Bài viết dưới đây Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo sẽ giới thiệu tới các bạn các vấn đề về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hay còn được viết tắt là NLP.
MỤC LỤC
1. Tổng quan về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Natural Language Processing là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào nghiên cứu sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ tự nhiên của con người dưới dạng lời nói (âm thanh) hoặc văn bản (text).
Mục tiêu của lĩnh vực này là cho phép máy tính hiểu và thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ của con người. Nâng cao hiệu quả tương tác giữa người và máy, giao tiếp giữa người với người hoặc đơn giản là nâng cao hiệu quả xử lý văn bản và ngôn ngữ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) ra đời vào những năm 1940 và đã phát triển qua nhiều phương pháp và mô hình xử lý khác nhau. Chúng bao gồm xe hơi và mô hình xác suất (thập niên 50), phương pháp dựa trên ký hiệu, phương pháp xác suất (thập niên 70), phương pháp toán học và xác suất, máy móc thông thường (đầu thế kỷ 21) và đáng chú ý nhất là sự bùng nổ học sâu gần đây.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được chia thành hai nhánh lớn không hoàn toàn độc lập với nhau, đó là xử lý ngôn ngữ và xử lý văn bản. Xử lý lời nói tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán và chương trình máy tính xử lý lời nói của con người dưới dạng lời nói (dữ liệu âm thanh). Các ứng dụng quan trọng của xử lý giọng nói bao gồm nhận dạng giọng nói và tổng hợp giọng nói. Ngược lại, khi nhận dạng giọng nói chuyển đổi lời nói từ giọng nói thành văn bản, tổng hợp giọng nói chuyển đổi lời nói từ văn bản thành giọng nói.
Xử lý văn bản tập trung vào việc phân tích dữ liệu văn bản. Các ứng dụng quan trọng của xử lý văn bản bao gồm tìm kiếm và truy xuất thông tin, dịch máy, tóm tắt văn bản tự động và kiểm tra chính tả tự động. Xử lý văn bản đôi khi được chia thành hai nhánh phụ liên quan đến hiểu văn bản và tạo văn bản. Khi khả năng hiểu liên quan đến vấn đề phân tích văn bản, thì việc tạo đề cập đến các tác vụ tạo ra văn bản mới, chẳng hạn như dịch máy hoặc các ứng dụng tóm tắt văn bản tự động.
Xử lý văn bản bao gồm bốn bước chính:
- Phân tích hình thái: Nhận biết, phân tích và mô tả các cấu trúc hình thái trong ngôn ngữ cụ thể và các đơn vị ngôn ngữ khác. Thân từ, giới từ, phụ tố, định ngữ,… Trong xử lý ngôn ngữ tiếng Việt, hai vấn đề điển hình trong phần này là tách từ và gắn thẻ từ.
- Phân tích cú pháp: Quá trình phân tích một tập hợp các ký hiệu bằng ngôn ngữ máy tính hoặc tự nhiên theo ngữ pháp chính thức. Các ngữ pháp chính thức thường được sử dụng trong phân tích cú pháp ngôn ngữ tự nhiên bao gồm ngữ pháp phi ngữ cảnh, ngữ pháp phạm trù liên quan và ngữ pháp phụ thuộc. Đầu vào của phân tích cú pháp là một câu bao gồm một chuỗi các từ và cách gõ của chúng, và đầu ra là một cây phân tích cú pháp biểu thị cấu trúc cú pháp của câu đó.
- Phân tích ngữ nghĩa: Quá trình liên kết các cấu trúc ngữ nghĩa từ cấp độ cụm từ, mệnh đề, câu và đoạn văn xuống cấp độ toàn bài với ý nghĩa độc lập của chúng. Đó là, tìm kiếm ngữ nghĩa của đầu vào ngôn ngữ. Phân tích ngữ nghĩa bao gồm hai cấp độ: ngữ nghĩa từ vựng, biểu thị ý nghĩa của các thành phần từ và ngữ nghĩa từ vựng, phân biệt các nghĩa của từ. Kết hợp ngữ nghĩa liên quan đến cách các từ được kết hợp để tạo thành nghĩa rộng hơn.
- Discourse Analysis: Phân tích văn bản kiểm tra mối quan hệ giữa ngôn ngữ và ngữ cảnh sử dụng. Do đó, phân tích diễn ngôn không chỉ được thực hiện ở cấp độ câu mà còn ở cấp độ đoạn văn hoặc toàn bộ văn bản.
2. Một số ứng dụng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP
NLP đang được sử dụng ngày càng nhiều. Các ứng dụng bao gồm:
- Nhận dạng giọng nói chuyển đổi lời nói từ lời nói thành văn bản. Điều này thường được sử dụng trong các chương trình điều khiển bằng giọng nói.
- Chuyển văn bản thành giọng nói: chuyển đổi lời nói từ văn bản thành giọng nói và được sử dụng rộng rãi trong chuyển văn bản thành giọng nói tự động. Truy xuất thông tin chịu trách nhiệm tìm các tài liệu phi cấu trúc (thường là văn bản) đáp ứng nhu cầu thông tin từ các nguồn tổng hợp lớn. Các hệ thống truy xuất thông tin phổ biến nhất bao gồm các công cụ tìm kiếm như Google, Yahoo và tìm kiếm Bing. Các công cụ này có thể lấy truy vấn ngôn ngữ tự nhiên làm đầu vào và trả về danh sách tài liệu được sắp xếp theo mức độ liên quan.
- Trích xuất thông tin xác định các loại thực thể được xác định trước, mối quan hệ giữa các thực thể và sự kiện trong văn bản ngôn ngữ tự nhiên. Không giống như truy xuất thông tin, trả về một danh sách các tài liệu hợp lệ, khai thác thông tin trả về chính xác thông tin mà người dùng cần. Thông tin này có thể là một người, địa điểm, tổ chức, ngày hoặc tên công ty, kiểu sản phẩm, giá cả,…
- Trả lời câu hỏi có thể tự động: trả lời các câu hỏi của con người bằng ngôn ngữ tự nhiên bằng cách lấy thông tin từ một bộ tài liệu. Một hệ thống QA điển hình thường bao gồm ba mô-đun.
- Phân hệ xử lý truy vấn: Thực hiện phân loại câu hỏi và mở rộng truy vấn.
- Phân hệ Xử lý tài liệu – Thực hiện tra cứu thông tin để tìm tài liệu tương ứng.
- Mô-đun xử lý phản hồi – Trích xuất phản hồi từ các tài liệu đã truy xuất.
- Tóm tắt văn bản tự động là vấn đề giảm văn bản đầu vào để tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn chứa nội dung quan trọng nhất của văn bản gốc. Có hai phương pháp tóm tắt chính: trích xuất và trừu tượng hóa. Bản tóm tắt được trích xuất được hình thành bằng cách ghép nối một số lượng lớn các câu được trích xuất chính xác từ văn bản cần rút gọn. Tóm tắt ý tưởng thường truyền đạt thông tin chính của đầu vào và có thể sử dụng lại các câu và cụm từ trong đó, nhưng thường được diễn đạt bằng ngôn ngữ của người tóm tắt.
- Chatbots: là các chương trình máy tính có thể trò chuyện với con người dưới dạng hội thoại bằng văn bản (chat), đặt câu hỏi và trả lời câu hỏi. Chatbots thường được sử dụng trong các ứng dụng hỗ trợ khách hàng để giúp người dùng tìm kiếm thông tin sản phẩm và trả lời các câu hỏi.
- Dịch máy (MT) là việc sử dụng máy tính để tự động hóa một số hoặc tất cả quy trình dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Các phương pháp dịch máy phổ biến bao gồm dịch máy dựa trên ví dụ (EBMT), dịch máy dựa trên quy tắc (RBMT) và dịch máy thống kê (SMT).
- Kiểm tra chính tả tự động là việc sử dụng máy tính để tự động phát hiện lỗi chính tả (lỗi từ vựng, ngữ pháp và ngữ nghĩa) trong văn bản và đề xuất sửa.
3. Câu hỏi thường gặp
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và phân tích ngôn ngữ tự nhiên của con người bằng các phương pháp và công nghệ máy tính.
Các ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có nhiều ứng dụng quan trọng trong cuộc sống hàng ngày và trong lĩnh vực kỹ thuật. Các ứng dụng điển hình bao gồm: hệ thống chuyển đổi giọng nói thành văn bản, công cụ dịch tự động, hệ thống tìm kiếm thông tin, phân loại văn bản, phân tích cảm xúc, trả lời tự động và gợi ý ngôn ngữ.
Điều gì làm cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên bị thách thức?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối mặt với nhiều thách thức. Một số thách thức chính bao gồm: đa nghĩa của từ ngữ, ngữ cảnh, sự tùy ý trong cú pháp và cấu trúc câu, sự phụ thuộc vào ngôn ngữ cụ thể và sự khác biệt văn hóa, cũng như khả năng hiểu được ý nghĩa và ngữ cảnh của văn bản.
Như vậy, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo đã thông tin tới bạn về hệ thống Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
