Natural Language Generation là gì? Tìm hiểu công nghệ tạo văn bản tự động

Là một phân ngành nổi bật trong lĩnh vực khoa học máy tính và AI, Natural Language Generation đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành các nội dung dễ hiểu cho người sử dụng. Đây là công nghệ đã tạo nên các giải pháp như trợ lý ảo, chatbots, phân tích tài chính và đầu tư,...  Vậy Natural Language Generation là gì? Tại sao nó lại có tầm quan trọng lớn trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa hiệu quả công việc? Cùng VNPT AI tìm hiểu về cách thức hoạt động và ứng dụng của NLG ngay dưới đây nhé!

Natural Language Generation là gì?

Natural Language Generation là một công nghệ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính tạo ra các văn bản sử dụng ngôn ngữ tự nhiên của con người từ dữ liệu. NLG giúp hệ thống tự động chuyển hóa các dữ liệu thô như bảng số liệu, báo cáo hoặc dữ liệu cấu trúc thành những câu văn dễ hiểu, giống như văn nói và văn viết của con người viết hoặc nói. Thông qua các thuật toán NLG, máy tính có thể tạo ra văn bản tự động mà không cần sự can thiệp của con người với tốc độ lên đến hàng nghìn trang mỗi giây.

>>> Có thể bạn quan tâm: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Lợi ích và ứng dụng nổi bật của NLP

Nguyên lý hoạt động của Natural Language Generation

Để hiểu rõ hơn về khái niệm Natural Language Generation hay NLG là gì, chúng ta cần biết cách mà hệ thống này hoạt động. Quá trình vận hành của NLG thường bao gồm sáu bước cơ bản:

1. Thu thập và xử lý dữ liệu: Hệ thống thu thập dữ liệu từ các nguồn như cơ sở dữ liệu, bảng tính hoặc các tài liệu văn bản. Sau đó, dữ liệu được phân loại và sắp xếp để lựa chọn những yếu tố cần thiết cho việc tạo ra văn bản.
2. Phân tích dữ liệu: Sau khi chuẩn bị dữ liệu, hệ thống áp dụng các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích và xác định các cấu trúc ngữ pháp câu phù hợp.
3. Xây dựng cấu trúc văn bản: Hệ thống tiến hành tạo ra một cấu trúc sơ bộ cho văn bản dựa trên thông tin đã phân tích. Ở bước này, hệ thống xác định các ý nghĩa sâu xa và các mối liên hệ trong dữ liệu. 
4. Phát triển nội dung: Hệ thống xây dựng và sắp xếp lại các câu, đoạn văn một cách logic để đảm bảo rằng nội dung cuối cùng có thể truyền tải thông điệp rõ ràng, dễ hiểu.
5. Cấu trúc ngữ pháp: Ở giai đoạn này, hệ thống áp dụng các quy tắc ngữ pháp của ngôn ngữ tự nhiên để chỉnh sửa, tối ưu hóa các câu văn giúp văn bản trở nên chính xác và tự nhiên hơn.
6. Hoàn thiện và xuất bản nội dung: Cuối cùng, hệ thống xuất ra văn bản hoàn chỉnh dưới dạng mà người dùng yêu cầu, chẳng hạn như báo cáo, email, thông báo hoặc các phản hồi tự động. 

Các mô hình và phương pháp luận trong NLG

Có nhiều mô hình Natural Language Generation khác nhau được sử dụng để tạo ra ngôn ngữ tự nhiên từ dữ liệu, điển hình như:

Chuỗi Markov (Markov Chain)

Khi tìm hiểu về Natural Language Generation là gì, chắc chắn bạn sẽ bắt gặp khái niệm về Markov. Chuỗi Markov là một trong những mô hình đầu tiên được áp dụng trong việc tạo ra ngôn ngữ. Mô hình này dựa trên nguyên lý dự đoán từ tiếp theo trong câu bằng cách xem xét một chuỗi các từ đã có và tính toán xác suất của từ tiếp theo dựa trên các mối quan hệ giữa các từ trong chuỗi. 

Mạng Nơ ron hồi quy (Recurrent neural network - RNN)

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là một mô hình học sâu mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người. RNN có khả năng xử lý chuỗi dữ liệu bằng cách chuyển từng phần của chuỗi qua một mạng nơ-ron, đồng thời sử dụng đầu ra của mỗi phần làm đầu vào cho phần tiếp theo. Điều này giúp mạng "nhớ" thông tin từ các phần trước của chuỗi và xây dựng dự đoán dựa trên ngữ cảnh. Tuy nhiên, RNN gặp khó khăn trong việc xử lý các chuỗi dài vì không thể lưu trữ thông tin quá xa trong quá trình học, dẫn đến việc mất đi mối liên hệ giữa các phần trong câu dài.

Bộ nhớ dài-ngắn hạn (Long short-term memory - LSTM)

Để giải quyết vấn đề trên, LSTM (Long short-term memory - Bộ nhớ dài-ngắn hạn) được phát triển như một biến thể của RNN. LSTM có cấu trúc đặc biệt, cho phép "nhớ" hoặc "quên" thông tin qua các cổng điều khiển (cộng đầu ra, cổng đầu vào, cổng bỏ quên). Điều này giúp LSTM duy trì thông tin trong chuỗi dữ liệu dài hơn và giảm thiểu hiện tượng "mất mát thông tin" mà các mô hình RNN truyền thống gặp phải. Tuy nhiên, nhược điểm của LSTM là giới hạn về dung lượng bộ nhớ và yêu cầu tính toán khá phức tạp nên quá trình huấn luyện, tối ưu hóa cũng trở nên tốn kém.

Transformer

Transformer là một mô hình mới được ra mắt lần đầu tiên trong bài báo của Google vào năm 2017. Khác với các mô hình như RNN và LSTM, Transformer không xử lý chuỗi dữ liệu theo từng bước mà sử dụng cơ chế "tự chú ý", cho phép hệ thống xem xét mối quan hệ giữa tất cả các từ trong câu một cách đồng thời. Điều này giúp mô hình xử lý các câu dài mà không gặp vấn đề về tính toán phức tạp. 

Transformer hoạt động hiệu quả trong việc tạo ra ngôn ngữ tự nhiên và đã ứng dụng thành công trong các mô hình ngôn ngữ, nổi bật như GPT-2 của OpenAI và BERT của Google. Mô hình này có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên với độ chính xác cao, nhanh chóng, đồng thời không gặp phải các vấn đề về độ dài chuỗi như các mô hình trước đây.

Lợi ích và thách thức của Natural Language Generation

NLG mang lại nhiều lợi ích rõ rệt trong việc tự động hóa các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ nhưng cũng chứa nhiều hạn chế mà người dùng cần hiểu rõ. Vậy cụ thể những ưu điểm của Natural Language Generation là gì? Cùng VNPT AI phân tích sau đây:

Lợi ích

Tăng cường sự cá nhân hóa

NLG giúp các doanh nghiệp tạo ra nội dung có tính cá nhân hóa cao, đảm bảo thông điệp phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng người dùng. Việc tùy chỉnh nội dung dựa trên thông tin có sẵn giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng, khiến họ cảm thấy được quan tâm và phục vụ một cách đặc biệt.

Cải thiện tương tác khách hàng

Với khả năng tạo ra phản hồi tự động, Natural Language Generation giúp nâng cao hiệu quả trong việc giao tiếp với khách hàng. Các phản hồi được tạo ra một cách nhanh chóng, chính xác giúp giảm thời gian chờ đợi, nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng. Ví dụ trong các trung tâm dịch vụ khách hàng, NLG có thể hỗ trợ trả lời các câu hỏi thường gặp và các yêu cầu đơn giản mà không cần sự hỗ trợ từ nhân viên.

Tối ưu thời gian và hiệu suất

NLG giúp giảm đáng kể thời gian và công sức để tạo ra các báo cáo, phân tích tài chính hoặc nội dung marketing. Việc tự động hóa quá trình này cho phép doanh nghiệp giải phóng nguồn lực để tập trung vào các công việc chiến lược hơn. Hệ thống có thể xử lý dữ liệu và tạo ra báo cáo tức thì, cung cấp thông tin kịp thời cho các quyết định quan trọng.

Dễ dàng đọc hiểu dữ liệu

Một trong những lợi ích lớn của Natural Language Generation là khả năng chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành văn bản dễ hiểu giúp mọi đối tượng người đọc có thể tiếp cận và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng. Điển hình như trong lĩnh vực y tế, NLG có thể chuyển hóa thông tin bệnh lý phức tạp thành các báo cáo y tế rõ ràng, dễ hiểu giúp bệnh nhân và bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn.

Thách thức

Khó đảm bảo tính chính xác của input data

Một trong những thách thức lớn nhất của Natural Language Generation là độ chính xác của dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc không đầy đủ, kết quả đầu ra sẽ không đạt chất lượng cao, dẫn đến những hiểu lầm hoặc quyết định sai lầm khi sử dụng thông tin được tạo ra.

Gặp khó khăn khi sáng tạo nội dung 

NLG có thể tạo ra văn bản tự động từ các quy tắc và mẫu có sẵn nhưng gặp hạn chế trong việc sản xuất nội dung sáng tạo hoặc đổi mới. Công nghệ này có xu hướng phụ thuộc vào cấu trúc có sẵn nên khó tạo ra các bài viết hoặc câu chuyện mang tính sáng tạo cao.

Vấn đề về ngữ cảnh và sự mơ hồ trong ngôn ngữ

Ngôn ngữ con người rất phức tạp, có tính đa dạng nên việc xử lý và tạo ra văn bản chính xác còn nhiều khó khăn. Các hệ thống NLG không thể hiểu hết các sắc thái hoặc ngữ cảnh đặc biệt trong văn bản, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc thiếu sót.

Giới hạn về phạm vi ứng dụng

Các hệ thống Natural Language Generation thường được huấn luyện để hoạt động tốt trong những lĩnh vực cụ thể nên dễ làm giảm tính linh hoạt và khả năng ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác. Do đó, NLG không thể hoạt động tốt ngoài phạm vi chuyên môn đã được đào tạo, đặt ra thách thức lớn trong việc mở rộng ứng dụng của công nghệ này.

Ứng dụng thực tế của Natural Language Generation

Trên đây là toàn bộ những kiến thức cơ bản xoay quanh câu hỏi Natural Language Generation là gì? Hiện nay, với khả năng tự động hóa quá trình chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành văn bản dễ hiểu và có giá trị, ứng dụng của Natural Language Generation ngày càng trở nên đa dạng hơn: 

Tạo báo cáo, phân tích dữ liệu tự động

NLG hỗ trợ chuyển hóa các dữ liệu phân tích và thông tin phức tạp thành các báo cáo, bản tóm tắt dễ hiểu, phù hợp với nhu cầu của các bên liên quan. Các doanh nghiệp sử dụng NLG để tạo ra những báo cáo nhanh chóng và chính xác giúp cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu kinh doanh.

Marketing và tạo nội dung

Công nghệ Natural Language Generation cũng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực marketing, đặc biệt là trong việc tạo ra nội dung cho website, blog, quảng cáo,... NLG còn có khả năng tự động tạo mô tả sản phẩm, bài đăng trên mạng xã hội hoặc các tài liệu marketing giúp tiết kiệm thời gian và tăng cường hiệu quả trong việc phát triển nội dung.

Trợ lý ảo và Chatbots

Các trợ lý ảo và chatbot ai sử dụng NLG để trả lời câu hỏi cũng như tương tác với người dùng một cách tự nhiên, linh hoạt. Việc áp dụng NLG trong các hệ thống AI giao tiếp giúp nâng cao trải nghiệm người dùng mang lại cảm giác như đang trò chuyện với một con người thực sự.

>>> Xem thêm: Chatbot AI là gì? Ứng dụng và xu hướng phát triển của Chatbot AI

Phân tích tài chính và đầu tư

Trong lĩnh vực tài chính, NLG được sử dụng để tự động tạo ra các báo cáo tài chính, tóm tắt đầu tư và phân tích thị trường từ dữ liệu số liệu, xu hướng tài chính,... Điều này giúp các nhà đầu tư và các tổ chức tài chính tiết kiệm thời gian, đồng thời đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

Hồ sơ y tế

NLG đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các báo cáo y tế, tài liệu và bản tóm tắt bệnh án từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Công nghệ này làm đơn giản hóa quy trình tài liệu y tế, nâng cao hiệu quả làm việc của các nhân viên y tế cũng như giảm bớt gánh nặng hành chính.

Nội dung dạy và học trực tuyến

NLG cũng góp phần tạo ra các tài liệu giảng dạy, bài kiểm tra và phản hồi cá nhân hóa cho học sinh. Công nghệ này hỗ trợ xây dựng các nền tảng học tập linh hoạt giúp cải thiện trải nghiệm học tập và đáp ứng nhu cầu của từng học viên.

So sánh Natural Language Generation với NLU và NLP

Natural Language Generation (NLG), Natural Language Understanding (NLU) và Natural Language Processing (NLP) đều là các lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo với những vai trò riêng biệt trong việc xử lý và tương tác với ngôn ngữ tự nhiên. Vậy điểm khác biệt giữa NLU, NLP và NLP là gì? Cùng phân biệt 3 khái niệm này qua những đặc điểm sau: 

Kết luận 

Hy vọng qua những chia sẻ của VNPT AI trên đây đã giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về “Natural Language Generation là gì” cũng như cách thức hoạt động của công nghệ này. Nhờ vào những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và học máy, Natural Language Generation đã trở thành một phần quan trọng trong các hệ thống tự động hóa, nhất là trong các lĩnh vực như tài chính, marketing, chăm sóc khách hàng, y tế,... Dù còn nhiều thách thức nhưng với sự tiến bộ từng ngày của khoa học công nghệ số, NLG hứa hẹn sẽ mang lại nhiều thay đổi tích cực giúp các doanh nghiệp và tổ chức truyền tải thông tin một cách hiệu quả hơn.