Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Động lực thúc đẩy trí tuệ nhân tạo trong kỷ nguyên số

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng hàng ngày và các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính. Một số ứng dụng NLP phổ biến nhất và những lĩnh vực có thể đã bắt gặp xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong trí tuệ nhân tạo như:

Chatbot và trợ lý ảo: Các ứng dụng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như Siri và Alexa, sử dụng kỹ thuật NLP để tương tác với người dùng thông qua các cuộc hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên; Dịch thuật ngôn ngữ: Các mô hình NLP có thể được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu song ngữ, cho phép chúng dịch văn bản chính xác đồng thời xem xét các quy tắc ngữ pháp và sắc thái ngữ cảnh;

Công cụ tìm kiếm: Các hệ thống trả lời câu hỏi, chẳng hạn như công cụ tìm kiếm, sử dụng thuật toán NLP để hiểu câu hỏi do người dùng đặt ra và cung cấp câu trả lời phù hợp. Các hệ thống này phân tích ngữ cảnh của câu hỏi, xác định thông tin chính, tìm kiếm tài liệu hoặc cơ sở kiến thức liên quan và trích xuất câu trả lời chính xác để đáp ứng các truy vấn của người dùng;

Lọc email: Nhiều người sẽ hiểu được sự khó chịu khi hộp thư đến chứa đầy email chưa đọc. NLP được sử dụng để lọc email thành các danh mục khác nhau. Các công nghệ phát hiện thư rác hàng đầu sử dụng khả năng phân loại văn bản của NLP để quét email tìm kiếm ngôn ngữ cho thấy đó là thư rác hoặc email lừa đảo. 

NLP cũng trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều ngành công nghiệp, cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ. Cụ thể, trong y tế NLP đóng vai trò quan trọng trong ngành chăm sóc sức khỏe vì nó cho phép phân tích hiệu quả hồ sơ y tế, dữ liệu bệnh nhân và ghi chú lâm sàng. Điều này giúp cải thiện chẩn đoán, xác định các mô hình, dự đoán kết quả và nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân nói chung;

Tài chính: NLP đóng vai trò quan trọng trong ngành tài chính bằng cách tự động hóa các tác vụ thủ công như phân tích báo cáo tài chính, bài báo và phản hồi của khách hàng. Nó cho phép phân tích cảm xúc, phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và đưa ra khuyến nghị tài chính cá nhân hóa;

Dịch vụ khách hàng: NLP rất cần thiết cho các bộ phận dịch vụ khách hàng vì nó cho phép chatbot và trợ lý ảo hiểu và phản hồi các câu hỏi của khách hàng một cách kịp thời, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giảm bớt khối lượng công việc cho đội ngũ hỗ trợ;

Thương mại điện tử: NLP được sử dụng trong thương mại điện tử cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích và lịch sử duyệt web của người dùng. Nó cũng giúp phân tích cảm xúc từ các đánh giá của khách hàng để hiểu ý kiến của họ về sản phẩm hoặc dịch vụ;

Lĩnh vực pháp lý: NLP hỗ trợ chuyên gia pháp lý bằng cách tự động hóa các tác vụ như phân tích hợp đồng và xem xét tài liệu pháp lý, giúp tiết kiệm thời gian và công sức;

Giáo dục: NLP rất có lợi trong giáo dục vì nó cho phép tạo ra các hệ thống hướng dẫn thông minh, cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho học sinh;

Quản lý nhân sự: NLP hỗ trợ các bộ phận nhân sự trong nhiệm vụ như sàng lọc hồ sơ, tìm kiếm ứng viên phù hợp và phân tích cảm xúc trong phản hồi của nhân viên.

Ảnh minh hoạ.

Thách thức và hạn chế

Cũng như bất kỳ lĩnh vực phức tạp nào, NLP đi kèm với những thách thức riêng. Ví dụ, độ phức tạp tính toán của các tác vụ NLP có thể là hạn chế đáng kể. Xử lý lượng lớn dữ liệu văn bản đòi hỏi sức mạnh tính toán và thời gian đáng kể, khiến việc phân tích theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực trở nên khó khăn. Cải thiện hiệu quả và tốc độ của thuật toán NLP cũng là thách thức đang được tiếp tục nghiên cứu. Tuy nhiên, những thách thức như vậy cũng mang đến cơ hội thú vị cho sự đổi mới và phát triển.

Khả năng hiểu và ghi nhớ ngữ cảnh hạn chế: Các mô hình NLP thường gặp khó khăn trong việc diễn giải hoặc ghi nhớ ý nghĩa của từ hoặc cụm từ dựa trên ngữ cảnh mà chúng được sử dụng. Điều này có thể dẫn đến hiểu sai hoặc phân tích dữ liệu văn bản không chính xác.

Tính mơ hồ và đa nghĩa: Nhiều từ và cụm từ có nhiều nghĩa, khiến các mô hình NLP khó xác định chính xác mục đích sử dụng trong ngữ cảnh nhất định. Điều này có thể dẫn đến phân tích không chính xác hoặc hiểu sai.

Biến thể ngôn ngữ và thành ngữ: Sự đa dạng rộng lớn của ngôn ngữ và biến thể vùng miền với các phương ngữ, thành ngữ, tiếng lóng và từ ngữ thông tục khác nhau khiến các mô hình NLP gặp khó khăn trong phân tích và diễn giải văn bản một cách chính xác trong ngữ cảnh ngôn ngữ khác nhau. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực liên tục cập nhật các mô hình và thích ứng với sự phát triển của ngôn ngữ.

Thiếu khả năng suy luận dựa trên lẽ thường: Trong khi con người có thể suy luận thông tin ngầm từ văn bản bằng kiến thức tổng quát và lẽ thường, các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP thường thiếu khả năng này. Điều này cản trở khả năng hiểu các văn bản phức tạp hoặc đưa ra dự đoán chính xác dựa trên thông tin ngầm.

Chất lượng dữ liệu và sự thiên lệch: Chất lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò quan trọng đối với hiệu suất của chúng. Các tập dữ liệu thiên lệch hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến kết quả thiên lệch, củng cố các định kiến hoặc khuôn mẫu hiện có trong xã hội.

Mối quan ngại về đạo đức và quyền riêng tư: Với việc sử dụng NLP ngày càng nhiều trong các ứng dụng khác nhau, những mối quan ngại về đạo đức và quyền riêng tư đã nổi lên. Các vấn đề như bảo mật dữ liệu, an ninh và khả năng lạm dụng công nghệ NLP đặt ra câu hỏi quan trọng liên quan đến việc phát triển và triển khai hệ thống NLP một cách có trách nhiệm.

Khi các mô hình NLP trở nên không thể thiếu trong lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe, tài chính và vận tải, việc đảm bảo an toàn, độ tin cậy và sử dụng có đạo đức sẽ là điều thiết yếu. Các tiêu chuẩn quốc tế cung cấp khuôn khổ cho tính nhất quán và chất lượng trên nhiều mục đích sử dụng, bao gồm các ứng dụng NLP đa dạng.

Việc tạo ra các tiêu chuẩn dành riêng cho trí tuệ nhân tạo (AI), chẳng hạn như tiêu chuẩn được phát triển bởi nhóm chuyên gia trong ISO/IEC JTC 1/SC 42, nhấn mạnh cam kết của ISO trong việc đảm bảo các công nghệ AI được phát triển và sử dụng một cách có trách nhiệm và hiệu quả.

Là một phần trong chương trình làm việc mở rộng về AI, một nỗ lực chung đang được tiến hành về các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên với sự hợp tác của ISO/TC 37, ủy ban chuyên gia về ngôn ngữ và thuật ngữ. Sáng kiến này được hưởng lợi từ nhiều chuyên môn về AI, bao gồm cả ngôn ngữ nói và ngôn ngữ viết, có sự tham gia của nhiều bên liên quan từ khắp nơi trên thế giới. Việc mở rộng chương trình làm việc của ISO phản ánh tầm quan trọng của các Tiêu chuẩn quốc tế như một giải pháp để cho phép áp dụng có trách nhiệm.

Hà My (theo ISO)