Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?

Các công ty sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho một số tác vụ tự động, chẳng hạn như:

• Xử lý, phân tích và lưu trữ các tài liệu lớn.
• Phân tích phản hồi của khách hàng hoặc bản ghi âm của tổng đài
• Chạy chatbot cho dịch vụ khách hàng tự động
• Trả lời các câu hỏi về người, sự vật, thời gian, địa điểm
• Phân loại và trích xuất văn bản

Các doanh nghiệp sử dụng phần mềm và công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đơn giản hóa, tự động hóa và hợp lý hóa các hoạt động một cách hiệu quả và chính xác. Dưới đây là ví dụ về một số trường hợp sử dụng.

Biên tập dữ liệu nhạy cảm

Các doanh nghiệp trong lĩnh vực bảo hiểm, pháp lý và chăm sóc sức khỏe xử lý, sắp xếp và truy xuất khối lượng lớn các tài liệu nhạy cảm như hồ sơ y tế, dữ liệu tài chính và thông tin cá nhân. Thay vì xem xét thủ công, các công ty sử dụng công nghệ NLP để chỉnh sửa thông tin nhận dạng cá nhân và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Ví dụ: Chisel AI giúp các hãng bảo hiểm trích xuất số hợp đồng, ngày hết hạn và các thông tin cá nhân khác của khách hàng từ những tài liệu phi cấu trúc bằng Amazon Comprehend.

Tương tác với khách hàng

Công nghệ NLP giúp chatbot cũng như bot thoại giao tiếp giống con người hơn khi trò chuyện với khách hàng. Các doanh nghiệp sử dụng chatbot để tăng cường khả năng và chất lượng dịch vụ khách hàng đồng thời vẫn giữ được chi phí hoạt động ở mức tối thiểu. PubNub, công ty phát triển phần mềm chatbot, sử dụng Amazon Comprehend để giới thiệu chức năng trò chuyện được bản địa hóa cho các khách hàng toàn cầu của họ. T-Mobile sử dụng NLP để xác định các từ khóa cụ thể trong tin nhắn văn bản của khách hàng và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa. Đại học bang Oklahoma triển khai giải pháp hỏi đáp bằng chatbot để giải đáp thắc mắc của sinh viên bằng công nghệ máy học.

Phân tích kinh doanh

Các nhà tiếp thị sử dụng những công cụ NLP như Amazon Comprehend và Amazon Lex để nắm được góc nhìn có cơ sở về cảm nhận của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty. Bằng cách quét các cụm từ cụ thể, họ có thể đánh giá tâm trạng và cảm xúc của khách hàng trong phản hồi bằng văn bản. Ví dụ: Success KPI cung cấp những giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp các doanh nghiệp tập trung vào các lĩnh vực mục tiêu trong phân tích cảm xúc và hỗ trợ các tổng đài thu được thông tin chuyên sâu hữu ích từ phân tích cuộc gọi.

Các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hay tác vụ NLP, chia nhỏ văn bản hoặc giọng nói của con người thành những phần nhỏ hơn mà các chương trình máy tính có thể dễ dàng hiểu được. Dưới đây là khả năng xử lý và phân tích văn bản thông thường trong NLP.

Gán nhãn từ loại

Đây là một quy trình mà phần mềm NLP gắn nhãn các từ riêng lẻ trong một câu dựa theo ngữ cảnh sử dụng, chẳng hạn như danh từ, động từ, tính từ hoặc trạng từ. Nó giúp máy tính hiểu được cách các từ ngữ hình thành mối quan hệ về nghĩa với nhau.

Xử lý nhập nhằng nghĩa của từ

Một số từ có thể truyền tải ý nghĩa khác nhau khi được sử dụng trong các tình huống khác nhau. Ví dụ, từ "bat" có nghĩa khác nhau trong những câu sau:

• Dơi (bat) là loài sinh vật sống về đêm.
• Các cầu thủ bóng chày sử dụng một cây gậy (bat) để vụt bóng.

Với xử lý nhập nhằng nghĩa của từ, phần mềm NLP xác định ý nghĩa chủ đích của một từ, hoặc bằng cách đào tạo mô hình ngôn ngữ của nó hoặc tham khảo định nghĩa trong từ điển.

Nhận dạng giọng nói

Nhận dạng giọng nói biến dữ liệu giọng nói thành văn bản. Quy trình này bao gồm việc chia các từ thành những phần nhỏ hơn và giọng văn dễ hiểu, luyến láy, ngữ điệu và lỗi sử dụng ngữ pháp không đúng chuẩn trong các cuộc hội thoại hàng ngày. Một ứng dụng quan trọng của nhận dạng giọng nói là chép lời, việc này có thể được thực hiện bằng các dịch vụ chuyển giọng nói sang văn bản như Amazon Transcribe.

Máy dịch

Phần mềm dịch máy sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chuyển đổi văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác mà vẫn giữ được độ chính xác theo ngữ cảnh. Amazon Translate là dịch vụ AWS hỗ trợ dịch máy.

Nhận dạng thực thể

Quy trình này xác định tên duy nhất cho con người, địa điểm, sự kiện, công ty và nhiều hơn nữa. Phần mềm NLP sử dụng nhận dạng thực thể có tên để xác định mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau trong một câu.

Hãy xem xét ví dụ sau: “Jane đã đi nghỉ ở Pháp và cô ấy say mê các món ăn địa phương”.

Phần mềm NLP sẽ xác định được "Jane" và "Pháp" là các thực thể đặc biệt trong câu. Điều này có thể được mở rộng thêm bằng phân giải đồng tham chiếu, xác định xem các từ khác nhau có được sử dụng để mô tả cùng một thực thể hay không. Trong ví dụ trên, cả "Jane" và "cô ấy" đều nói đến cùng một người.

Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc là một phương thức tiếp cận dựa trên trí tuệ nhân tạo để diễn giải cảm xúc được truyền tải qua dữ liệu văn bản. Phần mềm NLP phân tích văn bản để tìm ra các từ hoặc cụm từ thể hiện cảm xúc không hài lòng, hạnh phúc, nghi ngờ, hối hận và những cảm xúc ẩn khác.

Thông thường, việc triển khai NLP bắt đầu bằng cách thu thập và chuẩn bị dữ liệu văn bản hoặc giọng nói phi cấu trúc từ các nguồn như kho dữ liệu đám mây, khảo sát, email hoặc các ứng dụng quy trình kinh doanh nội bộ.

Xử lý trước

Phần mềm NLP sử dụng các kỹ thuật xử lý trước như token hóa, rút gọn từ, phục hồi nguyên thể từ và loại bỏ từ dừng để chuẩn bị dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau.

Dưới đây là mô tả về các kỹ thuật này:

• Token hóa chia nhỏ một câu thành các đơn vị từ hoặc cụm từ riêng lẻ.
• Rút gọn từ và phục hồi nguyên thể từ đơn giản hóa các từ về dạng gốc của chúng. Ví dụ, các quá trình này biến từ “starting” về thành “start”.
• Loại bỏ từ dừng đảm bảo rằng các từ không bổ sung thêm ý nghĩa đáng kể cho câu, chẳng hạn như “cho” và “với,” sẽ bị loại bỏ.

Đào tạo

Các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu được xử lý trước và máy học để đào tạo các mô hình NLP nhằm thực hiện các ứng dụng cụ thể dựa trên thông tin văn bản được cung cấp. Đào tạo các thuật toán NLP đòi hỏi cung cấp cho phần mềm các mẫu dữ liệu lớn để tăng độ chính xác của thuật toán.

Triển khai và suy luận

Sau đó, các chuyên gia AI sẽ triển khai mô hình hoặc tích hợp nó vào một môi trường sản xuất hiện có. Mô hình NLP nhận dữ liệu đầu vào và đưa ra dự đoán cho trường hợp sử dụng cụ thể mà mô hình được thiết kế. Bạn có thể chạy ứng dụng NLP trên dữ liệu trực tiếp và thu được dữ liệu đầu ra theo yêu cầu.