VBD 
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI). Thời gian gần đây, NLP có những bước phát triển vượt bậc và tầm quan trọng đặc biệt trong thực tiễn đời sống.
Sự nở rộ các phương tiện truyền thông xã hội và dữ liệu dạng số hóa, bên cạnh ý nghĩa đòn bẩy đối với NLP, cũng tạo ra những thách thức đáng kể trong việc phân tích khối lượng khổng lồ dữ liệu người dùng nhằm tạo ra thông tin chuyên sâu. Hơn nữa, các hệ thống tự động hóa tương tác như chatbot chưa thể đáp ứng hoàn toàn nhu cầu giao tiếp giữa doanh nghiệp và khách hàng. Đây là những lý do dẫn đến sự hình thành các mô hình ngôn ngữ tự nhiên mới, ứng dụng công nghệ máy học (ML) nâng cao để hiểu rõ hơn về dữ liệu văn bản và giọng nói phi cấu trúc. Vậy cụ thể, trong năm 2023, đâu sẽ là những công nghệ đi đầu trong lĩnh vực NLP? FriData tuần này sẽ mang đến cái nhìn tổng quan về các xu hướng NLP toàn cầu vào năm tới.
Trợ lý ảo
Ngày càng có nhiều người dùng quan tâm đến trợ lý ảo được tích hợp trong các thiết bị và ứng dụng di động, bởi trải nghiệm tiện lợi và khả năng giao tiếp tự nhiên, thân thiện. Hiện nay, một số trợ lý ảo đã có thể hỗ trợ người dùng truy xuất, tìm kiếm thông tin nhanh chóng, thực hiện một số tác vụ đơn giản như bật, tắt, điều chỉnh các thiết bị điện tử, hay thậm chí tán gẫu, chia sẻ như một người bạn đồng hành trong cuộc sống thường ngày. Bên cạnh ý nghĩa đối với người dùng, trợ lý ảo hứa hẹn sẽ là bước tiến mới giúp các doanh nghiệp khẳng định vị thế tiên phong, dẫn dắt thị trường, bằng cách không ngừng nâng cao trải nghiệm khách hàng, cũng như tối ưu hóa và thông minh hóa hoạt động vận hành, ra quyết định kinh doanh.
Phân tích quan điểm (Sentiment Analysis)
Số hóa tạo ra lượng dữ liệu đang ngày một tăng lên theo cấp số nhân dưới dạng âm thanh, video và văn bản. Mặc dù bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể phân tích các nguồn dữ liệu lớn, nhưng chúng vẫn gặp một số hạn chế nhất định khi phân biệt giữa lời nói tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Hơn nữa, các mô hình NLP truyền thống khó có thể điều chỉnh cuộc trò chuyện, tương tác dựa trên trạng thái cảm xúc của khách hàng. Do đó, các công ty công nghệ đang cố gắng tạo ra các mô hình NLP hiểu được cảm xúc hoặc tình cảm thể hiện trong dữ liệu văn bản cùng với ngữ cảnh của nó. Các mô hình NLP như vậy cải thiện khả năng giữ chân khách hàng do cung cấp các dịch vụ và trải nghiệm mang tính cá nhân hóa cao hơn.
Mô hình đa ngôn ngữ
Hiện có hơn 7000 ngôn ngữ được sử dụng trên khắp thế giới, mỗi ngôn ngữ đều có những điểm phức tạp riêng. Hầu hết các bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện tại tập trung vào ngôn ngữ tiếng Anh và do đó không phục vụ hoặc chưa thực sự hiệu quả cho các thị trường khác. Sự sẵn có của các bộ dữ liệu đào tạo lớn bằng các ngôn ngữ khác nhau cho phép phát triển các mô hình NLP hiểu chính xác dữ liệu phi cấu trúc bằng các ngôn ngữ khác nhau. Điều này cải thiện khả năng truy cập dữ liệu và cho phép các doanh nghiệp tăng tốc quy trình dịch thuật cũng như tăng phạm vi tiếp cận đến thương hiệu của họ.
Nhận dạng thực thể có tên gọi (Named Entity Recognition)
Phân loại và chú thích dữ liệu rất quan trọng đối với nhiều ứng dụng như xe tự hành, hệ thống đề xuất, v.v. Tuy nhiên, việc phân loại dữ liệu từ dữ liệu phi cấu trúc là khó khăn đối với gần như tất cả các thuật toán xử lý truyền thống. Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một bộ xử lý ngôn ngữ giúp loại bỏ những hạn chế này bằng cách quét dữ liệu phi cấu trúc để định vị và phân loại các tham số khác nhau. Bên cạnh việc xác định tên người, tổ chức, thương hiệu, v.v. NER còn phân loại ngày giờ, địa chỉ email và các phép đo số như tiền và trọng lượng. Do đó, các mô hình NER tạo điều kiện thuận lợi cho quy trình trích xuất dữ liệu trong các ngành.
Biến đổi ngôn ngữ (Language Transformers)
Các giải pháp ngôn ngữ tự nhiên yêu cầu bộ dữ liệu ngôn ngữ lớn để đào tạo bộ xử lý. Quá trình đào tạo này giải quyết các vấn đề, chẳng hạn như các từ có âm giống nhau, ảnh hưởng đến hiệu suất của các mô hình NLP. Trình biến đổi ngôn ngữ tránh những điều này bằng cách áp dụng các cơ chế tự chú ý để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố tuần tự. Hơn nữa, kiểu kiến trúc mạng thần kinh này đảm bảo rằng phép tính trung bình có trọng số cho mỗi từ là duy nhất.
Học chuyển giao (Transfer Learning)
Các tác vụ học máy là dành riêng cho từng miền và các mô hình không thể khái quát hóa việc học của chúng. Điều này gây ra vấn đề vì dữ liệu trong thế giới thực hầu hết không có cấu trúc, không giống như tập dữ liệu huấn luyện, do đó, ảnh hưởng đến khả năng dự đoán của các mô hình được đào tạo. Tuy nhiên, nhiều mô hình ngôn ngữ có thể chia sẻ phần lớn dữ liệu đào tạo bằng cách sử dụng học chuyển giao để tối ưu hóa quy trình học sâu chung. Việc áp dụng học chuyển giao trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí để đào tạo các mô hình NLP mới.
Tóm tắt văn bản (Text Summarization)
Bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cực kỳ hiệu quả trong việc phân tích các bộ dữ liệu lớn để hiểu ngôn ngữ viết và nói của con người . Tuy nhiên, các mô hình NLP điển hình thiếu khả năng phân biệt giữa thông tin hữu ích và vô ích khi phân tích các tài liệu văn bản lớn. Do đó, các công ty công nghệ đang áp dụng thuật toán học máy để phát triển các mô hình NLP giúp tóm tắt các văn bản dài thành một bản ngắn gọn, mạch lạc và chứa đựng tất cả các thông tin quan trọng nhất. Ưu điểm chính của các bộ xử lý ngôn ngữ như vậy là tiết kiệm thời gian trong việc giải cấu trúc tài liệu và tăng năng suất từ việc tóm tắt dữ liệu nhanh chóng.
Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search)
Công cụ tìm kiếm là một phần không thể thiếu trong quy trình tìm và nhận thông tin kỹ thuật số. Một trong những rào cản đối với các công cụ này là thiếu hiểu biết về ngữ cảnh và mục đích của dữ liệu đầu vào. NLP cho phép các truy vấn tìm kiếm ngữ nghĩa phân tích mục đích tìm kiếm. Điều này cải thiện độ chính xác của tìm kiếm và cung cấp kết quả có liên quan hơn. Do đó, các mô hình tìm kiếm ngữ nghĩa có tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như Thương mại điện tử, nghiên cứu học thuật, quản lý kiến thức doanh nghiệp, v.v.
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
Hiện tại, các giải pháp dựa trên NLP gặp khó khăn khi xử lý các tình huống bên ngoài hiểu biết của chúng. Do đó, các mô hình AI cần phải được đào tạo lại cho từng tình huống cụ thể mà nó không thể giải quyết, điều này rất tốn thời gian. Học tăng cường cho phép các mô hình NLP học cách tối đa hóa khả năng đạt được kết quả tích cực thông qua phản hồi trong thực tế. Điều này cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp liên tục cải thiện hiệu suất của mô hình NLP thông qua các chuỗi lặp lại đào tạo dựa trên phần thưởng (reward-based training iterations). Do đó, các mô hình học tập như vậy cải thiện các ứng dụng dựa trên NLP như phần mềm chăm sóc sức khỏe và dịch thuật, chatbot, v.v.
