Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trong những lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) nóng nhất hiện nay. NLP là cầu nối giúp máy tính hiểu, xử lý và tạo ra ngôn ngữ con người. Từ các chatbot thông minh, công cụ dịch thuật tức thời, đến phân tích cảm xúc khách hàng, NLP đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và kinh doanh hiện đại. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về lĩnh vực đầy tiềm năng này.

Natural Language Processing (NLP) là gì?

Natural Language Processing (NLP) là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo (AI). Nó là sự kết hợp của ngôn ngữ học, khoa học máy tính và AI. Mục tiêu của NLP là xây dựng các cỗ máy có thể thao tác ngôn ngữ con người – hoặc dữ liệu giống ngôn ngữ con người – theo cách nó được viết, nói và tổ chức.

NLP tiến hóa từ ngôn ngữ học tính toán (computational linguistics), lĩnh vực sử dụng khoa học máy tính để hiểu các nguyên tắc của ngôn ngữ. Tuy nhiên, thay vì phát triển các khuôn khổ lý thuyết, NLP là một ngành kỹ thuật nhằm xây dựng công nghệ để hoàn thành các nhiệm vụ hữu ích.

NLP có thể được chia thành hai lĩnh vực con chồng lấn lên nhau:

• Natural Language Understanding (NLU): Tập trung vào phân tích ngữ nghĩa hoặc xác định ý nghĩa dự định của văn bản. NLU cho phép phần mềm tìm thấy ý nghĩa tương tự trong các câu khác nhau hoặc xử lý các từ có nghĩa khác nhau.
• Natural Language Generation (NLG): Tập trung vào việc tạo văn bản bởi máy. NLG có khả năng cung cấp mô tả bằng lời về những gì đã xảy ra.

NLP là riêng biệt, nhưng thường được sử dụng cùng với nhận dạng giọng nói (speech recognition), công nghệ tìm cách phân tích ngôn ngữ nói thành lời, biến âm thanh thành văn bản và ngược lại.

NLP cho phép máy tính và thiết bị kỹ thuật số nhận dạng, hiểu và tạo văn bản, giọng nói bằng cách kết hợp ngôn ngữ học tính toán (mô hình hóa ngôn ngữ con người dựa trên quy tắc) với mô hình thống kê, học máy và học sâu.

NLP hoạt động như thế nào?

Các mô hình NLP hoạt động bằng cách tìm kiếm mối quan hệ giữa các thành phần cấu thành ngôn ngữ – ví dụ, các chữ cái, từ và câu tìm thấy trong một tập dữ liệu văn bản. Một quy trình NLP điển hình bao gồm các bước sau:

1. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing): Trước khi mô hình xử lý văn bản cho một nhiệm vụ cụ thể, văn bản thường cần được tiền xử lý để cải thiện hiệu suất hoặc chuyển từ và ký tự thành định dạng mà mô hình có thể hiểu được. Các kỹ thuật tiền xử lý bao gồm:
    
   • Tokenization (Tách từ/Tách token): Chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ, câu hoặc cụm từ. Các token thường là các chuỗi văn bản lặp lại và được coi là đơn vị nguyên tử trong các bước xử lý sau.
   • Stemming và Lemmatization (Tìm gốc từ): Stemming là một quy trình không chính thức để chuyển đổi từ về dạng cơ sở bằng cách sử dụng các quy tắc heuristic. Lemmatization là một cách chính thức hơn để tìm gốc từ bằng cách phân tích hình thái từ bằng cách sử dụng từ vựng từ điển. Stemming và lemmatization ánh xạ các từ về dạng gốc của chúng.
   • Sentence Segmentation (Tách câu): Chia một đoạn văn bản lớn thành các đơn vị câu có ý nghĩa ngôn ngữ.
   • Stop word removal (Loại bỏ từ dừng): Loại bỏ các từ xuất hiện phổ biến nhất mà không thêm nhiều thông tin vào văn bản, ví dụ: "the," "a," "an," v.v..
2. Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction): Chuyển đổi văn bản thô thành các biểu diễn số mà máy có thể phân tích và diễn giải.
    
   • Bag-of-Words (Túi từ): Đếm số lần mỗi từ hoặc n-gram (tổ hợp n từ) xuất hiện trong một tài liệu. Mô hình này coi tài liệu là tập hợp không có thứ tự của các token hoặc từ.
   • TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Cân trọng số cho mỗi từ theo mức độ quan trọng của nó. Một từ quan trọng nếu nó xuất hiện nhiều lần trong một tài liệu (Tần suất thuật ngữ - TF) và hiếm khi xuất hiện trong toàn bộ corpus (Tần suất nghịch đảo tài liệu - IDF).
   • Word Embeddings (Nhúng từ): Word2Vec và GLoVE là các phương pháp học biểu diễn từ mật độ cao (dense vector) trong không gian liên tục, nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ. Các nhúng từ theo ngữ cảnh (Contextual embeddings) nâng cao điều này bằng cách xem xét ngữ cảnh mà từ xuất hiện.
3. Mô hình hóa (Modeling): Sau khi dữ liệu được tiền xử lý và trích xuất đặc trưng, nó được đưa vào kiến trúc NLP để mô hình hóa dữ liệu nhằm hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau. Các đặc trưng số có thể được đưa vào các mô hình học máy truyền thống như hồi quy logistic, Naive Bayes, cây quyết định, hoặc mô hình học sâu.
    
   • Language Models (Mô hình ngôn ngữ): Mục tiêu cơ bản là dự đoán từ tiếp theo khi được cung cấp một luồng từ đầu vào. Các mô hình ngôn ngữ tiền huấn luyện (pre-trained) học cấu trúc của một ngôn ngữ cụ thể bằng cách xử lý một tập dữ liệu lớn (corpus).
4. Huấn luyện mô hình (Model Training): Dữ liệu đã được xử lý được sử dụng để huấn luyện các mô hình học máy, chúng học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Trong quá trình huấn luyện, mô hình điều chỉnh các tham số để giảm thiểu lỗi và cải thiện hiệu suất. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc tạo ra kết quả trên dữ liệu mới chưa từng thấy.
    

Phân loại NLP

NLP có thể được phân loại dựa trên cách tiếp cận hoặc lĩnh vực con:

1. Phân loại dựa trên lĩnh vực con:
    
   • Natural Language Understanding (NLU): Hiểu ý nghĩa của văn bản.
   • Natural Language Generation (NLG): Tạo văn bản.
2. Phân loại dựa trên kỹ thuật/mô hình: Các tiến bộ kỹ thuật trong NLP có thể được chia thành:
    
   • Mô hình hệ thống dựa trên quy tắc (Rule-based): Các ứng dụng NLP sớm nhất là các cây quyết định if-then đơn giản, yêu cầu các quy tắc được lập trình sẵn. Cách tiếp cận này cứng nhắc và khó mở rộng.
   • Mô hình máy học cổ điển (Statistical NLP): Tự động trích xuất, phân loại và gán nhãn các yếu tố của văn bản/giọng nói và gán xác suất thống kê cho mỗi ý nghĩa có thể có. Dựa trên học máy, cho phép phân tích ngôn ngữ phức tạp như gán nhãn từ loại (part-of-speech tagging). Các kỹ thuật như Bag-of-Words, Part-of-Speech, Naive Bayes, Decision Trees, LDA, Hidden Markov Models thuộc nhóm này.
   • Mô hình học sâu (Deep learning NLP): Đã trở thành phương thức thống trị trong NLP hiện nay. Sử dụng mạng nơ-ron (neural networks) và các mô hình phức tạp như RNN, CNN, Autoencoders, Encoder-decoder sequence-to-sequence, và đặc biệt là Transformers. Mô hình học sâu có khả năng khái quát hóa tốt hơn và tự động trích xuất đặc trưng phức tạp. Các mô hình nổi tiếng như BERT, GPT, LaMDA dựa trên học sâu.

Các ứng dụng của NLP

NLP được sử dụng cho rất nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ. Các ứng dụng của NLP ngày càng trở nên phổ biến trong đời sống và kinh doanh.

Dưới đây là một số ứng dụng chính:

• Hỗ trợ cá nhân/Trợ lý ảo (Personal Assistants): Siri, Cortana, Google Assistant và Alexa sử dụng NLP để nghe và hiểu các truy vấn của người dùng, sau đó tìm câu trả lời hoặc thực hiện các tác vụ.
• Tự động hoàn thành (Autocomplete): Dự đoán từ tiếp theo. Được sử dụng trong các công cụ tìm kiếm (Google Search), ứng dụng chat (WhatsApp).
• Kiểm tra chính tả (Spell Checking): Hầu như ở khắp mọi nơi, ví dụ Google Doc, Microsoft Word. Các mô hình hiệu chỉnh lỗi ngữ pháp (Grammatical error correction) mã hóa các quy tắc ngữ pháp để sửa lỗi ngữ pháp trong văn bản.
• Dịch máy (Machine Translation): Tự động dịch giữa các ngôn ngữ khác nhau. Google Translate là ứng dụng phổ biến nhất.
• Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Phân loại ý định cảm xúc của văn bản (tích cực, tiêu cực, trung lập). Được sử dụng để phân loại đánh giá của khách hàng, xác định dấu hiệu bệnh tâm thần trong bình luận online.
• Phân loại độc hại (Toxicity Classification): Một nhánh của phân tích cảm xúc nhằm phân loại các loại độc hại cụ thể như đe dọa, lăng mạ, tục tĩu, thù hận. Giúp kiểm duyệt nội dung online, phát hiện lời nói thù địch.
• Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER): Trích xuất các thực thể trong văn bản vào các danh mục được xác định trước như tên người, tổ chức, địa điểm, số lượng. Hữu ích trong tóm tắt tin tức, chống tin giả, và các mô hình nền tảng (foundation models) cũng thực hiện NER.
• Phát hiện spam (Spam Detection): Bài toán phân loại nhị phân phổ biến trong NLP để phân loại email là spam hay không. Các nhà cung cấp email như Gmail sử dụng mô hình này.
• Mô hình hóa chủ đề (Topic Modeling): Khám phá các chủ đề trừu tượng trong một tập hợp tài liệu. LDA là một kỹ thuật phổ biến. Được sử dụng thương mại để giúp luật sư tìm bằng chứng trong tài liệu pháp lý, và trong phân tích tài liệu lớn.
• Tạo văn bản (Text Generation), còn gọi là NLG: Sản xuất văn bản tương tự văn bản do con người viết. Có thể được tinh chỉnh để tạo ra các loại văn bản khác nhau như tweet, blog, mã máy tính. Đặc biệt hữu ích cho autocomplete và chatbot. Các mô hình lớn như GPT-3 có thể viết văn xuôi gốc với độ trôi chảy tương đương con người.
• Chatbots: Tự động hóa một bên của cuộc hội thoại. Có thể chia thành truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc tạo hội thoại. Một số có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện rộng rãi.
• Truy vấn thông tin (Information Retrieval): Tìm các tài liệu phù hợp nhất với một truy vấn. Đây là vấn đề mà mọi hệ thống tìm kiếm và đề xuất đối mặt. Google sử dụng NLP để cải thiện kết quả tìm kiếm.
• Tóm tắt văn bản (Summarization): Nhiệm vụ rút ngắn văn bản để làm nổi bật thông tin liên quan nhất. Có hai phương pháp: Tóm tắt trích xuất (Extractive summarization) chọn các câu quan trọng từ văn bản gốc, và Tóm tắt trừu tượng (Abstractive summarization) tạo ra bản tóm tắt bằng cách diễn giải, bao gồm các từ và câu không có trong bản gốc.
• Trả lời câu hỏi (Question Answering): Xử lý việc trả lời các câu hỏi do con người đặt bằng ngôn ngữ tự nhiên. Watson của IBM là một ví dụ đáng chú ý. Có hai loại: Trắc nghiệm (Multiple choice) và Miền mở (Open domain).
• Ứng dụng để phát triển công nghệ nhận dạng giọng nói: Text to Speech, Speech to Text

Ứng dụng trong các ngành công nghiệp: NLP được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành:

• Bán lẻ (Retailing): Chatbot chăm sóc khách hàng.
• Y tế (Medicine/Healthcare): Giải thích hoặc tóm tắt hồ sơ sức khỏe điện tử, phân tích tài liệu nghiên cứu y tế, hỗ trợ phát hiện bệnh.
• Tài chính (Finance): Phân tích báo cáo tài chính, bản tin để trích xuất thông tin liên quan đến danh mục đầu tư và quyết định giao dịch.
• Pháp lý (Legal): Tự động hóa quy trình khám phá tài liệu pháp lý (legal discovery) bằng cách sàng lọc tài liệu lớn.
• Bảo hiểm (Insurance): Phân tích yêu cầu bồi thường để tìm mẫu hình gian lận hoặc cải thiện hiệu quả xử lý.
• Dịch vụ khách hàng (Customer service): Chatbot và trợ lý ảo xử lý các yêu cầu cơ bản.
• Tiếp thị (Marketing): Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội, hiểu ý kiến khách hàng về sản phẩm mới. Tối ưu hóa nội dung cho công cụ tìm kiếm.
• Truyền thông xã hội (Social networks): Phát hiện và lọc lời nói thù địch.

Mặc dù NLP ngày càng tinh vi, vẫn còn nhiều thách thức như thiên vị (bias), thiếu mạch lạc và đôi khi hành xử thất thường. Dù vậy, NLP tiếp tục là một lĩnh vực thú vị và đầy hứa hẹn với tiềm năng tác động sâu sắc đến thế giới.