Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một miền phụ của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) tập trung vào diễn giải, phân tích và trích xuất ý nghĩa từ ngôn ngữ của con người khi nó xuất hiện một cách tự nhiên ở dạng viết hoặc nói. NLU cho phép máy móc hiểu được các sắc thái, bối cảnh và mục đích đằng sau dữ liệu văn bản hoặc lời nói phức tạp và không có cấu trúc về mặt ngôn ngữ. Thông qua sự hiểu biết này, nó xử lý thông tin ngôn ngữ theo cách dễ thích ứng, năng động và phản ứng nhanh hơn với ngôn ngữ thực tế của con người, giúp tương tác của người dùng với các hệ thống dựa trên AI mượt mà và trực quan hơn.
Từ quan điểm kỹ thuật, NLU bao gồm nhiều quy trình phức tạp, chẳng hạn như mã thông báo, gắn thẻ phần giọng nói, phân tích cú pháp, ghi nhãn vai trò ngữ nghĩa và phân giải đồng tham chiếu. Những nhiệm vụ này giúp tiết lộ mối quan hệ có ý nghĩa giữa các từ, cụm từ và câu trong một văn bản nhất định. Hơn nữa, các kỹ thuật NLU vượt ra ngoài cấu trúc và ý nghĩa ngôn ngữ bằng cách tính đến các khía cạnh khác của giao tiếp, chẳng hạn như ngữ dụng học, phân tích diễn ngôn và phân tích tình cảm. Cách tiếp cận toàn diện này cho phép các hệ thống được tăng cường khả năng của NLU hiểu và phản hồi hiệu quả với thông tin đầu vào và phản hồi của người dùng, xác định sự mơ hồ và xử lý nhiều tác vụ khác nhau liên quan đến ngôn ngữ.
Có một số thuật toán và mô hình khác nhau được sử dụng để đạt được NLU, một số trong đó bao gồm các hệ thống dựa trên quy tắc, thuật toán học máy, kỹ thuật học sâu và sự kết hợp của chúng. Sự xuất hiện của các thuật toán dựa trên dữ liệu và tiên tiến hơn, như Mạng thần kinh sâu (DNN) và các mô hình dựa trên máy biến áp (ví dụ: BERT, GPT-3), đã cải thiện đáng kể hiệu quả của NLU trong những năm gần đây. Những tiến bộ này đã dẫn đến những tiến bộ đáng chú ý trong nhiều trường hợp sử dụng, chẳng hạn như
- Phân loại văn bản: phân loại dữ liệu văn bản thành các danh mục được xác định trước.
- Nhận dạng thực thể được đặt tên: xác định và phân loại các thực thể, chẳng hạn như tên, tổ chức, địa điểm, v.v., trong một văn bản.
- Trả lời câu hỏi: cung cấp câu trả lời chính xác và có ý nghĩa cho các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Tóm tắt: tạo ra những bản tóm tắt ngắn gọn và mạch lạc từ khối lượng văn bản lớn.
- Dịch tự động: chuyển đổi văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong khi vẫn giữ được ngữ cảnh và ý nghĩa.
- Nhận dạng ý định: xác định mục đích hoặc mục tiêu đằng sau thông tin đầu vào của người dùng nhất định.
- Phân tích tình cảm: diễn giải và phân loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính, v.v.) được thể hiện trong dữ liệu văn bản hoặc lời nói.
Khi công nghệ NLU tiếp tục phát triển và đạt được mức độ phức tạp cao hơn, nó đã trở thành một thành phần thiết yếu của nhiều ứng dụng AI và ML khác nhau trong một số ngành. Ví dụ, NLU là công cụ phát triển các giao diện người-máy tính như trợ lý ảo và chatbot, dựa trên sự hiểu biết và diễn giải chính xác thông tin đầu vào của người dùng để đưa ra những phản hồi phù hợp và có ý nghĩa. Ngoài ra, NLU còn tìm thấy tiện ích trong phân tích văn bản, nghiên cứu thị trường, giám sát phương tiện truyền thông xã hội, hỗ trợ khách hàng, v.v.
AppMaster, một nền tảng no-code mạnh mẽ để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động, minh họa cách NLU có thể được tích hợp vào các giải pháp phần mềm để hợp lý hóa các tương tác của người dùng và cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể. Bằng cách tận dụng các khả năng của NLU, AppMaster cho phép nhiều khách hàng đa dạng—bao gồm các doanh nghiệp và doanh nghiệp nhỏ—tạo các ứng dụng trực quan và thân thiện với người dùng một cách dễ dàng, bất kể trình độ kỹ năng của họ. Điều này cuối cùng dẫn đến việc phát triển ứng dụng hiệu quả hơn và chi phí thấp hơn, cho phép khách hàng tập trung vào việc đạt được kết quả kinh doanh của mình mà không phải lo lắng về các chi tiết phức tạp của công nghệ NLU.
Cuối cùng, điều cần thiết là phải nêu bật tầm quan trọng của dữ liệu trong việc triển khai thành công NLU. Chất lượng và số lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình NLU đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất và độ chính xác của chúng. Do đó, việc đầu tư vào việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và chú thích phù hợp là rất quan trọng để đạt được mức độ hiểu và diễn giải mong muốn. Hơn nữa, những tiến bộ không ngừng trong nghiên cứu AI và ML chắc chắn sẽ tiếp tục góp phần mở rộng và cải tiến các kỹ thuật NLU, khiến nó trở thành một khía cạnh ngày càng không thể thiếu trong việc phát triển các ứng dụng hiện đại.
