Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP

Xác định xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính hiểu, tạo và xử lý ngôn ngữ của con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có khả năng thẩm vấn dữ liệu bằng văn bản hoặc giọng nói ngôn ngữ tự nhiên. Đây còn được gọi là “ngôn ngữ trong”.

Hầu hết người tiêu dùng có thể đã tương tác với NLP mà không nhận ra điều đó. Ví dụ: NLP là công nghệ cốt lõi đằng sau trợ lý ảo, chẳng hạn như trợ lý kỹ thuật số Oracle (ODA), Siri, Cortana hoặc Alexa. Khi chúng tôi đặt câu hỏi cho những trợ lý ảo này, NLP là thứ cho phép họ không chỉ hiểu yêu cầu của người dùng mà còn trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên. NLP áp dụng cho cả văn bản viết và lời nói, đồng thời có thể áp dụng cho tất cả ngôn ngữ của con người. Các ví dụ khác về các công cụ do NLP cung cấp bao gồm tìm kiếm trên web, lọc thư rác qua email, dịch tự động văn bản hoặc giọng nói, tóm tắt tài liệu, phân tích tình cảm, và kiểm tra ngữ pháp/chính tả.

Ví dụ: một số chương trình email có thể tự động đề xuất câu trả lời thích hợp cho thư dựa trên nội dung của nó, các chương trình này sử dụng NLP để đọc, phân tích và trả lời thư của bạn.

Xác định xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xác định xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Có một số thuật ngữ khác gần như đồng nghĩa với NLP. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) lần lượt đề cập đến việc sử dụng máy tính để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. NLG có khả năng mô tả bằng lời về những gì đã xảy ra. Điều này còn được gọi là “ngôn ngữ ra” bằng cách tóm tắt các thông tin có ý nghĩa thành văn bản bằng cách sử dụng một khái niệm được gọi là “ngữ pháp đồ họa”.

Trong thực tế, NLU được dùng với nghĩa là NLP. Sự hiểu biết của máy tính về cấu trúc và ý nghĩa của tất cả các ngôn ngữ của con người, cho phép các nhà phát triển và người dùng tương tác với máy tính bằng cách sử dụng các câu và giao tiếp tự nhiên. Ngôn ngữ học tính toán (CL) là lĩnh vực khoa học nghiên cứu các khía cạnh tính toán của ngôn ngữ con người, trong khi NLP là ngành kỹ thuật liên quan đến việc xây dựng các tạo tác tính toán để hiểu, tạo ra hoặc thao tác ngôn ngữ của con người.

Nghiên cứu về NLP bắt đầu ngay sau khi phát minh ra máy tính kỹ thuật số vào những năm 1950 và NLP dựa trên cả ngôn ngữ học và AI. Tuy nhiên, những đột phá lớn trong vài năm qua được hỗ trợ bởi học máy, một nhánh của AI phát triển các hệ thống học hỏi và khái quát hóa từ dữ liệu. Học sâu là một loại học máy có thể học các mẫu rất phức tạp từ các tập dữ liệu lớn, điều đó có nghĩa là nó phù hợp lý tưởng để học sự phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên từ các tập dữ liệu có nguồn gốc từ web.

Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Tự động hóa các tác vụ thông thường: Chatbots do NLP cung cấp có thể xử lý một số lượng lớn các tác vụ thông thường được xử lý bởi các tác nhân con người ngày nay, giải phóng nhân viên để thực hiện các nhiệm vụ thú vị và khó khăn hơn. Ví dụ: chatbot và Trợ lý kỹ thuật số có thể nhận ra nhiều yêu cầu khác nhau của người dùng, khớp chúng với mục nhập thích hợp trong cơ sở dữ liệu của công ty và đưa ra phản hồi thích hợp cho người dùng.

Cải thiện tìm kiếm: NLP có thể cải thiện khả năng tìm kiếm đối sánh từ khóa cho tài liệu và truy xuất Câu hỏi thường gặp bằng cách phân biệt các nghĩa của từ dựa trên ngữ cảnh (ví dụ: “nhà cung cấp dịch vụ” có nghĩa là điều gì đó khác trong bối cảnh y sinh và công nghiệp), đối sánh các từ đồng nghĩa (ví dụ: truy xuất tài liệu đề cập đến “xe hơi” ” đưa ra tìm kiếm về “ô tô”) và tính đến biến thể hình thái (điều này quan trọng đối với các truy vấn không phải tiếng Anh). Các hệ thống tìm kiếm học thuật được hỗ trợ bởi NLP hiệu quả có thể cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận các nghiên cứu tiên tiến có liên quan cho các bác sĩ, luật sư và các chuyên gia khác.

Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm: NLP là một công cụ tuyệt vời để giúp doanh nghiệp của bạn được xếp hạng cao hơn trong tìm kiếm trực tuyến bằng cách phân tích các tìm kiếm để tối ưu hóa nội dung của bạn. Các công cụ tìm kiếm sử dụng NLP để xếp hạng kết quả của họ — và biết cách sử dụng hiệu quả các kỹ thuật này giúp bạn dễ dàng được xếp hạng hơn đối thủ cạnh tranh. Điều này sẽ dẫn đến khả năng hiển thị lớn hơn cho doanh nghiệp của bạn.

Phân tích và tổ chức các bộ sưu tập tài liệu lớn: Các kỹ thuật NLP như phân cụm tài liệu và mô hình hóa chủ đề đơn giản hóa nhiệm vụ tìm hiểu tính đa dạng của nội dung trong các bộ sưu tập tài liệu lớn, chẳng hạn như báo cáo công ty, bài báo hoặc tài liệu khoa học. Những kỹ thuật này thường được sử dụng trong mục đích khám phá pháp lý.

Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Phân tích phương tiện truyền thông xã hội: NLP có thể phân tích đánh giá của khách hàng và nhận xét trên phương tiện truyền thông xã hội để hiểu rõ hơn về khối lượng thông tin khổng lồ. Phân tích tình cảm xác định các nhận xét tích cực và tiêu cực trong luồng nhận xét trên mạng xã hội, cung cấp thước đo trực tiếp về tình cảm của khách hàng trong thời gian thực. Điều này có thể dẫn đến những lợi ích to lớn về sau, chẳng hạn như tăng sự hài lòng của khách hàng và tăng doanh thu.

Hiểu biết sâu sắc về thị trường: Với NLP hoạt động để phân tích ngôn ngữ của khách hàng trong doanh nghiệp của bạn, bạn sẽ xử lý tốt hơn những gì họ muốn và cũng có ý tưởng tốt hơn về cách giao tiếp với họ. Phân tích cảm tính theo khía cạnh phát hiện cảm xúc liên quan đến các khía cạnh hoặc sản phẩm cụ thể trên mạng xã hội (ví dụ: “bàn phím tuyệt vời nhưng màn hình quá mờ”), cung cấp thông tin hữu ích trực tiếp cho việc thiết kế và tiếp thị sản phẩm.

Kiểm duyệt nội dung: Nếu doanh nghiệp của bạn thu hút một lượng lớn nhận xét của người dùng hoặc khách hàng, NLP cho phép bạn kiểm duyệt những gì đang được nói để duy trì chất lượng và tính lịch sự bằng cách phân tích không chỉ từ ngữ mà còn cả giọng điệu và mục đích của nhận xét.

5/5 - (1 bình chọn)
guest
0 Bình luận
Phản hồi
Xem tất cả các bình luận
0
Để lại bình luận ngay bạn nhéx