Dự án NLP: Gợi ý các công cụ phổ biến

Với các tính năng nổi bật, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) dần trở thành một phần không thể thiếu của các thiết bị thông minh, và áp dụng để giải quyết các vấn đề trong nhiều lĩnh vực. Các dự án NLP đang được các viện, công ty tập trung phát triển.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được coi là một giao điểm chung của Ngôn ngữ học, Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo (AI). Các ứng dụng của NLP có vai trò quan trọng, bởi chúng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ giao tiếp của con người. Các hệ thống NLP cũng có thể hiểu được nội dung các cuộc đối thoại, các sắc thái cảm xúc ẩn chứa trong đó, và có thể học tập để tương tác lại với người dùng.

Tầm quan trọng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Thời đại ngày nay, các hoạt động của con người đều có sự can thiệp của các loại máy móc. Máy móc là nhân tố khiến công việc hiệu quả và chính xác hơn, tuy nhiên khi sử dụng máy móc vẫn có nhiều cản trở, đặc biệt là trong việc giao tiếp giữa chúng với con người. 

Đối với con người, thông thạo ngôn ngữ giao tiếp hàng ngày là tương đối đơn giản, nhưng đối với máy móc để thông thạo ngôn ngữ tự nhiên là một thách thức lớn. Bởi ngôn ngữ là phạm trù của sự sáng tạo và đa dạng, bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vùng miền, nên máy móc khó có thể kiểm soát và học hỏi được ngôn ngữ một cách dễ dàng. Vì vậy, NLP ra đời đề giải quyết các vấn đề này. 

Nhiệm vụ của NLP 

Hệ thống NLP có thể thực hiện được nhiều công việc khác nhau, trong nhiều dự án. Các nhiệm vũ cơ bản của NLP có thể kể đến như: 

Mô hình hóa ngôn ngữ (Language modelling – LM)

Mô hình hóa ngôn ngữ (Language modelling – LM) được hiểu là một phân phối xác suất trên các chuỗi từ và câu. Cho một dãy từ với độ dài m có sẵn, mô hình hóa ngôn ngữ là gán một xác suất p cho toàn bộ dãy. Về cơ bản, trong quá trình mô hình hóa ngôn ngữ thực hiện dự đoán từ tiếp theo xảy ra theo trình tự, dựa trên sự xuất hiện của các từ trước đó trong dãy. Mô hình ngôn ngữ cung cấp ngữ cảnh để phân biệt các từ khác nhau nhưng nghe giống nhau về mặt ngữ âm và là lý do tại sao máy móc có thể hiểu được thông tin định tính. Một số ứng dụng của LM bao gồm: Nhận dạng giọng nói, Nhận dạng ký tự quang học, Nhận dạng chữ viết tay, Dịch máy và Sửa lỗi chính tả.

Phân loại tài liệu (Text classification)

Phân loại tài liệu (Text classification) là quá trình gán các danh mục được xác định trước cho tài liệu có sẵn dựa trên nội dung của nó. Điều này có thể thực hiện thủ công hay sử dụng các thuật toán khác nhau. Cho đến nay, phân loại tài liệu là ứng dụng phổ biến nhất của NLP, được sử dụng để phát triển các công cụ khác nhau như trình phát hiện thư rác (Spam),…

Trích xuất thông tin (Information extraction – IE)

Trích xuất thông tin (Information extraction – IE) là quá trình tự động trích xuất thông tin có liên quan từ các tài liệu dạng văn bản không có cấu trúc và / hoặc bán cấu trúc. Ví dụ về các loại tài liệu này bao gồm các sự kiện lịch từ email hoặc danh sách những tài khoản được gắn thẻ trong một bài đăng trên mạng xã hội,… 

Truy xuất thông tin (Information retrieval – IR)

Truy xuất thông tin (Information retrieval – IR) là nhiệm vụ hỗ trợ tìm kiếm các tài liệu được người dùng yêu cầu truy vấn từ một cơ sở dữ liệu lớn có liên quan, chẳng hạn như thanh tìm kiếm của Google. 

Tác nhân trò chuyện (Conversational agent – CA)

Đây là những tác nhân hỗ trợ cuộc hội thoại, được phát triển dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc xây dựng các hệ thống đối thoại mô phỏng các tương tác của con người trong giao tiếp tự nhiên. Ứng dụng của tác nhân trò chuyện chính là các trợ lý ảo hay các hệ thống chatbot tự động của các fanpage. 

Tóm tắt văn bản (Text summarization – TS)

Tự động tóm tắt văn bản là quá trình rút ngắn một tập hợp dữ liệu về mặt tính toán, để tạo ra một tập hợp con đại diện cho thông tin quan trọng nhất hoặc có liên quan trong nội dung gốc. 

Trả lời các câu hỏi (Question answering – QA)

Trả lời câu hỏi và đáp ứng yêu cầu của người dùng một cách chính xác trong thời gian thực là một trong những ứng dụng được sử dụng phổ biến của NLP.

Dịch máy (Machine translation – MT)

Dịch máy (Machine translation – MT) là một trường con của ngôn ngữ học tính toán liên quan đến việc chuyển đổi một đoạn văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Một ứng dụng phổ biến của dịch máy chính là Google Dịch.

Mô hình hóa chủ đề (Topic modeling)

Mô hình hóa chủ đề là một kỹ thuật Học máy không giám sát giúp khám phá cấu trúc chủ đề của một cơ sở dữ liệu lớn chứa tài liệu. Ứng dụng này của NLP y là một công cụ khá phổ biến, được sử dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau – như Văn học, và Tin sinh học.

Công cụ cho các dự án NLP

Có rất nhiều công cụ mã nguồn mở cung cấp các thông tin hoặc dữ liệu về văn bản phi cấu trúc (hoặc các dạng ngôn ngữ tự nhiên khác) giúp giải quyết nhiều vấn đề khác nhau. Dưới đây là một số công cụ gợi ý được sử dụng thường xuyên nhân trong các dự án, là khởi đầu tuyệt vời để tiếp cận được với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) 

Công cụ của dự án NLP: NLTK

Natural Language ToolKit (NLTK) là một trong những nền tảng hàng đầu để xây dựng các chương trình Python để xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ của con người. Nó cung cấp giao diện dễ sử dụng cho hơn 50 tài nguyên ngữ liệu và từ vựng như Mạng từ, cùng với một bộ thư viện xử lý văn bản để phân loại, mã hóa, tạo gốc, gắn thẻ, phân tích cú pháp và lập luận ngữ nghĩa,.. Giống như hầu hết công việc của lập trình, việc thành thạo NLTK cần một thời gian nhất định. Có rất nhiều tài nguyên sẵn có để hỗ trợ làm chủ framework, chẳng hạn như cuốn sách Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python, được viết bởi chính những người tạo ra NLTK – nó có một cách tiếp cận rất thực tế để lập trình cho các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên .

Một số tác vụ có thể thực hiện với NLTK bao gồm mã hóa, gắn thẻ, tạo gốc, lemmatization, phân tích cú pháp, phân loại, v.v.

Công cụ của dự án NLP: SpaCy

SpaCy được phát hành lần đầu tiên vào tháng 2 năm 2015. So với NLTK được tạo ra vào năm 2001, những người sáng tạo SpaCy có đủ thời gian để tìm hiểu NLTK và chỉ ra những thiếu sót mà NLTK gặp phải, và tiến hành cải tiến chúng. Một trong những cải tiến dễ nhận biết nhất của SpaCy so với NLTK bao gồm các cải tiến về hiệu suất, vì SpaCy sử dụng một số thuật toán mới nhất và tốt hơn.

Ngoài ra, SpaCy được ghi chép rất đầy đủ và được thiết kế để hỗ trợ khối lượng dữ liệu lớn hơn. Nó cũng bao gồm một loạt các mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được đào tạo trước, giúp việc học, giảng dạy và thực hiện Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với SpaCy dễ tiếp cận hơn.

Công cụ của dự án NLP: Stanford CoreNLP

CoreNLP là một thư viện cực kỳ phổ biến cho các tác vụ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên, được xây dựng bởi cộng đồng NLP tại Stanford. Ngược lại với NLTK và SpaCy, được viết bằng Python hoặc Cython tương ứng, CoreNLP được viết bằng Java. CoreNLP cho phép người dùng lấy các chú thích ngôn ngữ cho văn bản, bao gồm mã thông báo và các dấu câu, các phần của lời nói, các thực thể được đặt tên, giá trị số và thời gian, trình phân tích cú pháp và sắc thái cảm xúc trong câu, phân bổ trích dẫn và quan hệ trong câu. CoreNLP hiện hỗ trợ 6 ngôn ngữ: Ả Rập, Trung Quốc, Anh, Pháp, Đức và Tây Ban Nha. 

Một trong những ưu điểm chính của CoreNLP là nó có khả năng mở rộng rất cao, điều này làm cho nó trở thành lựa chọn phù hợp cho các tác vụ phức tạp. Một yếu tố khác là nó được xây dựng chú trọng đến tốc độ – nó được tối ưu hóa để thực hiện tác vụ cực kỳ nhanh.

Công cụ của dự án NLP: Gensim

Gensim được sử dụng để biểu diễn tài liệu dưới dạng vectơ ngữ nghĩa theo những cách hiệu quả nhất và dễ dàng nhất có thể. Các tác giả đã thiết kế Gensim để xử lý văn bản thô, không có cấu trúc bằng cách sử dụng nhiều thuật toán Máy học – vì vậy sử dụng Gensim để tiếp cận các tác vụ như Mô hình hóa chủ đề là một ý tưởng hay. Thêm vào đó, Gensim có thể xử lý rất tốt việc xác định các điểm tương đồng trong văn bản và điều hướng các tài liệu khác nhau.

Gensim có 3 đặc trưng chính, bao gồm: 

Tính thực tiễn – với các nhà sáng lập là các chuyên gia trong ngành, Gensim tập trung vào các thuật toán đã được chứng minh và kiểm chứng để giải quyết các vấn đề thực tế của ngành. Tập trung nhiều hơn vào kỹ thuật, ít hơn về học thuật.

Độc lập với bộ nhớ – không cần toàn bộ kho dữ liệu đào tạo phải nằm hoàn toàn trong RAM cùng một lúc. Gensim có thể xử lý kho dữ liệu lớn, quy mô của website bằng cách sử dụng các phân luồng dữ liệu.

Hiệu suất – triển khai tối ưu hóa cao các thuật toán không gian vectơ phổ biến sử dụng C, BLAS và ánh xạ bộ nhớ.

Công cụ của dự án NLP: TensorFlow & PyTorch

Mặc dù TensorFlow và PyTorch có nhiều điểm khác biệt nhưng chúng đều rất phổ biến với các thuật toán Học sâu (Deep Learning). Tensorflow là phiên bản cũ hơn và được phát triển bởi nhóm Brain của Google, Pytorch là một thư viện mã nguồn mở dựa trên thư viện Torch và được phát triển chủ yếu bởi phòng thí nghiệm Nghiên cứu AI (FAIR) của Facebook.

Công cụ quản lý dự án NLP 

Tương tự như các dự án Học máy, các dự án NLP có tính lặp lại cao. Trong quy trình vòng đời dự án thường xuyên phải lặp lại trên một phần cụ thể cho đến khi hệ thống NLP đáp ứng một số mức hiệu suất nội tại mong muốn. Đánh giá nội tại tập trung hơn vào các mục tiêu trung gian, chẳng hạn như cách thành phần NLP thực hiện trên một nhiệm vụ con đã xác định.

Khi một dự án được triển khai vào môi trường sản xuất, yêu cầu với môi trường thực tế có một số thay đổi và dự án đang thực hiện phải quay trở lại bước trước đó trong vòng đời của dự án để cập nhật (hoặc cải thiện) nó.

Để thực hiện các dự án NLP hiệu quả có các công cụ quản lý dự án giá trị mà các nhà nghiên cứu có thể muốn sử dụng cho các dự án NLP của mình:

NeptuneAI

Neptune.AI là một chương trình đăng ký mô hình và theo dõi thử nghiệm. Sử dụng công cụ này có thể ghi nhật ký, lưu trữ, hiển thị, sắp xếp và truy vấn tất cả siêu dữ liệu Hoạt động Máy học (MLOps).

Neptune AI cung cấp: 

• Ghi nhật ký và hiển thị siêu dữ liệu cho các mô hình học máy.
• Trung tâm tổ chức các thử nghiệm và đào tạo mô hình thuật toán.
• Dễ dàng so sánh các thí nghiệm và mô hình Học máy.
• Trực tiếp thử nghiệm các mô hình học máy.
• Siêu dữ liệu thử nghiệm truy vấn theo chương trình và đào tạo mô hình.

MLFlow

MLFlow có thể sử dụng cùng bất kỳ thư viện Học máy (Machine Learning – ML) nào và với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, vì tất cả các chức năng có sẵn đều được truy cập thông qua REST API và CLI. MLFlow là một nền tảng mã nguồn mở để quản lý vòng đời học máy từ đầu đến cuối. Nó giải quyết bốn chức năng chính:

• Theo dõi các thí nghiệm để ghi lại và so sánh các thông số và kết quả (Theo dõi dòng chảy ML).
• Đóng gói mã ML ở dạng có thể tái sử dụng, có thể tái tạo để chia sẻ với các nhà khoa học dữ liệu khác hoặc chuyển sang sản xuất (Dự án MLflow).
• Quản lý và triển khai các mô hình từ nhiều thư viện ML đến nhiều nền tảng phục vụ và suy luận mô hình (Mô hình MLflow).
• Cung cấp kho lưu trữ mô hình trung tâm để cộng tác quản lý toàn bộ vòng đời của Mô hình MLflow, bao gồm lập phiên bản mô hình, chuyển tiếp giai đoạn và chú thích (Đăng ký mô hình MLflow). 

Github 

Github được coi như một trang mạng xã hội dành cho các nhà phát triển dự án, giúp cho việc cộng tác trở nên dễ dàng, với các tính năng cho phép lưu trữ và đánh giá mã, quản lý dự án kỹ lưỡng và xây dựng phần mềm thuận tiện. Thông thường, các nhà quản lý và nhà phát triển dự án tận dụng Github để điều phối, theo dõi và cập nhật công việc một cách đồng bộ.

Github cung cấp 7 nhom tính năng chính, bao gồm: 

• Mã hóa cộng tác
• Tự động hóa & Tích hợp liên tục / Phát triển liên tục (CI / CD)
• Bảo vệ
• Ứng dụng dành cho Khách hàng
• Quản lý dự án
• Quản trị nhóm
• Cộng đồng

CometML

Comet.ML là trang web cho phép các Nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển dự án dễ dàng theo dõi, so sánh và tối ưu hóa các mô hình Học máy. Một trong những tính năng phổ biến nhất của CometML là biểu đồ thử nghiệm trực tiếp và bảng điều khiển các thử nghiệm đồng thời so sánh kết quả, cũng như các tính năng giúp người dùng tối ưu hóa mô hình của họ bằng cách tinh chỉnh các siêu tham số.

Comet.ML cho phép người dùng:

• Theo dõi tập dữ liệu,
• Theo dõi các thay đổi đối với mã,
• Theo dõi lịch sử thử nghiệm và thông tin chi tiết về máy học.
• Ngoài ra, Comet.ML cung cấp thông tin chi tiết và dữ liệu có giá trị cho các học viên để xây dựng các mô hình tốt hơn, nhanh hơn, đồng thời cải thiện năng suất, sự cộng tác và khả năng giải thích.

Slack 

Slack là một ứng dụng nhắn tin dành cho các doanh nghiệp và các tổ chức trao đổi công việc, được sử dụng trên nhiều thiết bị và nền tảng khác nhau. 

Để giữ cho tất cả các thành viên trong nhóm được liên kết, Slack có nhiều tính năng khác nhau như:

• Kênh – không gian trung tâm cho các cuộc trò chuyện. Có thể có nhiều kênh cho các chủ đề khác nhau.
• Slack Connect – cộng tác với các nhóm từ các công ty khác nhau (hữu dụng cho các công ty liên quan đến dịch vụ B2B)
• Cuộc gọi thoại và video.
• Slack có một số ứng dụng và tích hợp giúp tăng năng suất trên toàn diện: tích hợp Google Drive, cho phép người dùng chia sẻ và quản lý quyền truy cập vào các tệp, tích hợp OneDrive, Zoom và Outlook.

Trên đây là một số thông tin về các công cụ hỗ trợ dự án cũng như ứng dụng của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng phổ biến bởi các nhà nghiên cứu và phát triển trên toàn thế giới. Hy vọng rằng, với sự phát triển không ngừng của NLP, nhiều tính năng nổi bật phục vụ công việc và cuộc sống sẽ ra đời và phát triển mạnh mẽ trong tương lai. 

Tư liệu tham khảo: NeptuneAI