Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tiếng Việt

“Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), là một lĩnh vực con của khoa học máy tính, kỹ thuật thông tin và trí tuệ nhân tạo liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người (tự nhiên), đặc biệt là cách lập trình máy tính để xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên”.

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Hình ảnh: Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Nói cách khác, NLP quan tâm đến việc làm thế nào để máy tính hiểu và sử dụng ngôn ngữ của con người. NLP đã được áp dụng cho một số ứng dụng trong thế giới thực có mục tiêu cuối cùng bao gồm nhưng không giới hạn là tiết kiệm sức lao động của con người, thúc đẩy các doanh nghiệp mới và giúp những người ra quyết định đưa ra quyết định sáng suốt, v.v. Trong số đó, một số ứng dụng nổi tiếng của nó ví dụ như giám sát xã hội, trò chuyện và trung tâm cuộc gọi tự động.

Giám sát mạng xã hội

Giám sát mạng xã hội là tìm hiểu những gì người dùng đang nói về một sản phẩm, dịch vụ cụ thể trên web như tin tức, diễn đàn, blog và các mạng xã hội như Twitter, Facebook, v.v. Nói cách khác, nhiệm vụ giám sát xã hội là tìm hiểu xem người dùng có hài lòng hay không. với sản phẩm, dịch vụ hiện tại, những gì họ đang phàn nàn, những gì họ hài lòng. Biết được những điều đó sẽ giúp lãnh đạo doanh nghiệp hiểu được nhu cầu của người dùng, phản hồi của họ và từ đó thực hiện các hành động thích hợp. Nó cũng giúp lập kế hoạch chiến dịch trong tương lai, phát hành sản phẩm, cải tiến dịch vụ, v.v.

AI giúp thấu hiểu khách hàng hơn
Hình ảnh: AI giúp thấu hiểu khách hàng hơn

Phân loại khía cạnh về cơ bản là để tìm hiểu khía cạnh của dịch vụ, sản phẩm mà người dùng đang nói đến. Đó sẽ là chất lượng thức ăn, giá thức ăn cho một nhà hàng hoặc một dịch vụ chăm sóc khách hàng cho một khách sạn hoặc tốc độ Internet cho một nhà cung cấp Internet. Khai thác thuật ngữ về cơ bản là để tìm ra các cụm từ,thuật ngữ liên quan đến các khía cạnh được trích xuất ở bước trước trong văn bản nhất định. Cuối cùng, nhiệm vụ cuối cùng là tìm hiểu cảm xúc của người dùng về một khía cạnh cụ thể của dịch vụ,sản phẩm. Phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh là một vấn đề khó khăn không chỉ vì thiếu dữ liệu đào tạo cho nhiệm vụ mà còn vì tính chất không có cấu trúc, khó hiểu của văn bản xã hội.

Chat bots

Chat bots nhằm mục đích dạy máy tính trở thành đối tác giao tiếp của con người. Một chat-bot đơn giản có thể hoạt động như một tác nhân ảo có thể trả lời một loạt các câu hỏi lặp đi lặp lại như: khi nào một sự kiện cụ thể sẽ xảy ra? MAX70 Vinaphone là gì? IPhone X giá bao nhiêu? v.v. Họ cũng có thể trợ giúp với các thủ tục phức tạp hơn như tạo đơn đặt hàng, đăng ký sự kiện hoặc hoàn thành biểu mẫu, v.v., bất kỳ thứ gì có thể được chia thành trình tự các bước. 

Chat bots - giải pháp giúp gia tăng trải nghiệm khách hàng
Hình ảnh: Chat bots – giải pháp giúp gia tăng trải nghiệm khách hàng

Các thành phần khác liên quan đến NLP của chatbots có thể bao gồm quản lý hộp thoại, tạo ngôn ngữ tự nhiên, mô-đun Phân tích cảm xúc. Nhiệm vụ của trình quản lý hộp thoại là lập mô hình ngữ cảnh hội thoại, suy ra hành động tiếp theo trong khi nhiệm vụ của trình tạo ngôn ngữ tự nhiên là tạo ra các câu trả lời dễ hiểu, thông tin bằng ngôn ngữ của con người. Chúng ta có thể cần một mô-đun phân tích tình cảm vì cùng một câu với cùng một văn bản có thể có các ý nghĩa khác nhau trong các bối cảnh tình cảm khác nhau; do đó có thể yêu cầu các phản hồi khác nhau.

Tổng đài tự động (ACC)

Trung tâm cuộc gọi tự động (ACC) nhằm mục đích bắt chước con người trả lời cuộc gọi. Ba thành phần cơ bản của ACC bao gồm mô-đun nhận dạng giọng nói, mô-đun xử lý NLP và mô-đun chuyển văn bản thành giọng nói.

Tổng đài tự động (ACC) tăng trải nghiệm tích cực của khách hàng
Hình ảnh: Tổng đài tự động (ACC) tăng trải nghiệm tích cực của khách hàng

Mục tiêu cuối cùng của mô-đun nhận dạng giọng nói là hiểu ngôn ngữ nói của con người, tức là các tín hiệu âm thanh. Theo trình tự, công việc của mô-đun xử lý NLP cơ bản là xử lý yêu cầu của con người (chatbots có đầu vào là đầu ra từ mô-đun nhận dạng giọng nói) và mô-đun chuyển văn bản thành giọng nói chịu trách nhiệm tạo phản hồi bằng giọng nói cho người dùng. Những người dùng khác nhau có âm điệu và trọng âm khác nhau, cách nói khác nhau. Do đó, nhận dạng giọng nói hoạt động cho tất cả mọi người là một vấn đề khó khăn. Điều đó thường đòi hỏi một tập dữ liệu đào tạo khổng lồ, tốn kém để tạo và phải bao gồm nhiều loại giọng nói, tông giọng, cách nói, v.v. của người dùng.

Tương tự như vậy, giọng nói được tạo ra càng tự nhiên thì công cụ chuyển văn bản thành giọng nói càng tốt. Vấn đề thách thức nhất đối với công cụ chuyển văn bản thành giọng nói là giống nhau

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Hotline: 0983.412.418