NLP (Natural Language Processing, xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là lĩnh vực AI giúp máy tính hiểu, phân tích và tạo ra ngôn ngữ của con người, dạng văn bản hoặc lời nói. Các bài toán phổ biến gồm phân loại văn bản, trích xuất thông tin, tóm tắt, dịch, phân tích cảm xúc và hỏi đáp. Mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT là bước tiến mới nhất của NLP.
NLP từ quy tắc đến mô hình ngôn ngữ lớn
NLP đời đầu dựa trên quy tắc ngữ pháp và từ điển do con người viết. Sau đó là các phương pháp thống kê và học máy, học từ dữ liệu văn bản đã gắn nhãn. Từ năm 2017, kiến trúc Transformer và các mô hình ngôn ngữ lớn thay đổi cuộc chơi: một mô hình có thể làm nhiều việc khác nhau chỉ bằng cách đổi câu lệnh, thay vì huấn luyện riêng cho từng bài toán.
Điều này giúp doanh nghiệp tiếp cận NLP dễ hơn nhiều: thay vì thuê đội ngũ xây mô hình phân loại email, có thể dùng mô hình ngôn ngữ lớn với vài ví dụ mẫu.
Các bài toán NLP thường gặp
Bảng dưới liệt kê bài toán và ví dụ ứng dụng thực tế.
| Bài toán | Mô tả | Ứng dụng |
|---|---|---|
| Phân loại văn bản | Gán nhãn cho văn bản | Phân loại email hỗ trợ, ticket theo bộ phận |
| Trích xuất thông tin | Rút ra trường dữ liệu cụ thể | Lấy tên, số điện thoại, mã đơn từ tin nhắn |
| Phân tích cảm xúc | Đánh giá tích cực, tiêu cực | Theo dõi đánh giá sản phẩm, bình luận mạng xã hội |
| Tóm tắt | Rút gọn nội dung dài | Tóm tắt hợp đồng, biên bản họp |
| Dịch máy | Chuyển ngôn ngữ | Dịch tài liệu kỹ thuật, email khách nước ngoài |
| Hỏi đáp | Trả lời dựa trên tài liệu | Chatbot nội bộ, chăm sóc khách hàng |
Vì sao tiếng Việt khó với máy
- Ranh giới từ: tiếng Việt viết cách nhau theo âm tiết, nên “máy tính” là một từ gồm hai âm tiết; máy phải đoán đâu là từ.
- Dấu thanh: người dùng hay gõ không dấu hoặc sai dấu, “ban” có thể là bán, bàn, bạn.
- Viết tắt, tiếng lóng: tin nhắn khách hàng có “ko”, “dc”, “sp”, “ship” lẫn tiếng Anh.
- Dữ liệu ít hơn tiếng Anh: lượng văn bản huấn luyện tiếng Việt nhỏ hơn, nên mô hình đôi khi kém tự nhiên.
Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay xử lý tiếng Việt tốt hơn nhiều so với vài năm trước, nhưng vẫn nên thử với dữ liệu thật của doanh nghiệp.
Ứng dụng NLP trong doanh nghiệp
- Chăm sóc khách hàng: tự động phân loại tin nhắn, gợi ý câu trả lời, phát hiện khách đang bực bội.
- Kế toán, hành chính: trích xuất thông tin từ email, hợp đồng, công văn.
- Marketing: phân tích bình luận, đánh giá để tìm điểm khách khen chê.
- Nhân sự: sàng lọc CV theo tiêu chí, trả lời câu hỏi về chính sách.
- Quản trị: tổng hợp báo cáo từ nhiều nguồn văn bản.
Đánh giá chất lượng NLP thế nào
Lấy 100 đến 200 mẫu thật, gồm cả tin nhắn viết tắt, không dấu. Cho người gắn đáp án đúng, rồi so với kết quả AI để tính tỉ lệ đúng. Xem kỹ các trường hợp sai để biết nên cải thiện bằng cách thêm ví dụ, sửa chỉ dẫn hay đổi mô hình. Đo lại định kỳ vì cách khách hàng viết thay đổi theo thời gian.
Trước khi chọn công cụ, hãy gom khoảng 100 tin nhắn thật của khách hàng, kể cả những tin viết tắt, sai chính tả nhất. Thử công cụ trên chính bộ này sẽ cho kết quả đáng tin hơn mọi bản demo.
Muốn đưa AI vào công việc của doanh nghiệp? PCTech tư vấn, đánh giá mức sẵn sàng AI và triển khai chatbot, AI agent, tự động hóa cho doanh nghiệp.
10 câu hỏi, 2 phút, nhận mức độ và việc nên làm tiếp theo. Dùng thử ngay
Câu hỏi thường gặp
NLP và LLM khác nhau thế nào?
NLP là cả lĩnh vực xử lý ngôn ngữ. LLM là một loại mô hình trong NLP, hiện là công cụ mạnh nhất cho nhiều bài toán.
Có công cụ NLP riêng cho tiếng Việt không?
Có nhiều thư viện và mô hình do cộng đồng, trường đại học và doanh nghiệp Việt Nam phát triển. Các mô hình ngôn ngữ lớn quốc tế cũng hỗ trợ tiếng Việt khá tốt.
NLP có xử lý được giọng nói không?
Giọng nói thường được chuyển thành văn bản trước (speech-to-text) rồi mới áp dụng các kỹ thuật NLP.
Doanh nghiệp nhỏ có cần đội kỹ thuật để dùng NLP không?
Không bắt buộc. Nhiều phần mềm chat, CRM đã tích hợp sẵn các tính năng như phân loại tin nhắn, gợi ý trả lời.
Bài viết liên quan
- LLM là gì? Giải thích cho người không chuyên
- Tiếng Việt và AI: các lỗi thường gặp và cách khắc phục
- Speech-to-text là gì? AI chuyển giọng nói thành văn bản
- AI trong chăm sóc khách hàng: tổng đài và Zalo
- Embedding là gì? Cách AI hiểu nghĩa của văn bản
