NLU là gì? Lợi ích và xu hướng của hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Trong thời đại công nghệ số, khi những tương tác giữa con người và máy tính ngày càng trở nên sâu sắc hơn, thì vai trò của NLU - Natural Language Understanding lại càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Công nghệ này là một cầu nối quan trọng giúp máy tính có thể hiểu và diễn giải được ngôn ngữ tự nhiên của con người, từ đó tạo nên những ứng dụng phổ biến trong đời sống như chatbot, trợ lý ảo, hệ thống phân tích dữ liệu,.... Vậy NLU là gì, nó hoạt động như thế nào? Và vì sao người ta thường nói rằng Hiểu ngôn ngữ tự nhiên NLU đóng vai trò không thể thiếu trong cuộc cách mạng AI? Hãy cùng VNPT AI khám phá trong bài phân tích dưới đây!

NLU là gì?

NLU (Natural Language Understanding) - Hiểu ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính hiểu và diễn giải ngôn ngữ con người một cách tự nhiên, mà không chỉ dừng lại ở việc nhận diện từ ngữ. Công nghệ này cho phép máy móc phân tích ý định, cảm xúc và ngữ cảnh trong câu nói hoặc văn bản toàn diện hơn, từ đó giúp nâng cao khả năng tương tác giữa con người và máy tính. Ngày nay NLU được ứng dụng rộng rãi trong chatbot, trợ lý ảo và các công cụ phân tích cảm xúc. Đặc biệt được ưa chuộng trong các lĩnh vực tự động hóa, chăm sóc khách hàng.

>>> 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 NLU

Tìm hiểu sâu hơn về NLU là gì có thể thấy, công nghệ này hoạt động khá phức tạp, tuân thủ theo những nguyên lý riêng. Cụ thể, hiểu ngôn ngữ tự nhiên hoạt động dựa trên sự kết hợp giữa các quy tắc ngôn ngữ học, thuật toán học máy và mô hình thống kê để chuyển đổi dữ liệu ngôn ngữ không có cấu trúc thành thông tin “có thể sử dụng”.

Và để làm được điều này, NLU phải thực hiện 2 nhiệm vụ quan trọng, bao gồm: nhận diện ý định (intent recognition) và nhận diện thực thể (entity recognition). Ở đây, nhận diện ý định giúp xác định mục đích thực sự của người dùng khi nhập một câu lệnh hoặc câu hỏi. Ví dụ như khi người dùng nhập "Tôi muốn đặt vé máy bay đi Hà Nội", hệ thống sẽ hiểu rằng ý định của họ là đặt vé máy bay. Trong khi đó, nhận diện thực thể giúp trích xuất các thông tin quan trọng, chẳng hạn như "Hà Nội" là địa điểm, "vé máy bay" là loại hình dịch vụ người dùng quan tâm.

Chi tiết hơn, để xử lý một câu đầu vào, Natural Language Understanding sẽ phân tách câu thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token, có thể bao gồm cả dấu câu và ký hiệu đặc biệt. Các token này sau đó sẽ được phân tích về mặt ngữ pháp, xác định vai trò trong câu và giải quyết các vấn đề “nhập nhằng” về nghĩa. Các mô hình hiện đại, đặc biệt là mô hình học sâu (deep learning) như transformer, giúp NLU hiểu rõ hơn ngữ cảnh và ý nghĩa của văn bản.

Ví dụ, khi một người dùng nhập "Tôi cần tìm một nhà hàng gần đây để ăn tối", hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên có thể phân tích và hiểu rằng "nhà hàng" là danh từ chính, "gần đây" là chỉ vị trí, còn "ăn tối" biểu thị mục đích chính cho hành động của người dùng. Từ đó, hệ thống có thể cung cấp gợi ý phù hợp, chẳng hạn như hiển thị danh sách các nhà hàng, quán ăn gần vị trí của người này.

Trong những năm gần đây, nhờ những tiến bộ trong khoa học kỹ thuật và phát triển NLU, các ứng dụng như chatbot, trợ lý ảo và hệ thống tìm kiếm thông minh,.... ngày càng trở nên chính xác và hiệu quả hơn trong việc hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên của con người, cho khả năng trả về kết quả nhanh và có độ chuẩn hóa cao hơn.

So sánh NLU với các công nghệ liên quan

Khái niệm NLU là gì rất dễ nhầm lẫn với các công nghệ khác do có sự tương đồng về cơ chế và cách thức hoạt động hoặc được ứng dụng nhiều trong một số công cụ cụ thể nào đó. Điển hình có thể kể đến như NLP hay NLG. 

Để phân loại 3 loại công nghệ này, bạn có thể khám phá dựa trên các dữ liệu sau:

Lợi ích và hạn chế của hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Mặc dù được ứng dụng rộng rãi và được biết đến với nhiều lợi ích song Natural Language Understanding chưa thực sự “hoàn chỉnh” về mặt chức năng. Dưới đây là những ưu điểm và hạn chế của công nghệ này mà có thể bạn chưa biết khi tìm hiểu về khái niệm NLU là gì:

Lợi ích

NLU mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong việc giúp máy móc hiểu và tương tác với ngôn ngữ con người một cách tự nhiên. Dưới đây là một số lợi ích chính của công nghệ này:

Nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong xử lý tài liệu

Natural Language Understanding có thể tự động phân tích và tóm tắt nội dung từ các tài liệu dài, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho con người. Hệ thống AI sử dụng NLU để quét và xử lý khối lượng lớn dữ liệu, đảm bảo tính chính xác cao hơn trong các báo cáo và phân tích.

Tự động tóm tắt nội dung phức tạp

Công nghệ hiểu ngôn ngữ tự nhiên có thể trích xuất thông tin quan trọng từ tài liệu, nhận diện thực thể và phân tích ngữ nghĩa để hiểu rõ nội dung. Điều này đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực nghiên cứu, truyền thông và kinh doanh, vốn là những lĩnh vực cần xử lý lượng lớn văn bản mỗi ngày.

Hỗ trợ trợ lý ảo và tìm kiếm thông tin nhanh chóng

NLU giúp các trợ lý ảo như Alexa, Siri, hay Google Assistant hiểu và thực hiện các lệnh bằng giọng nói. Ngoài ra, nó còn giúp tìm kiếm thông tin trong kho dữ liệu “khổng lồ” chỉ trong vài giây, hỗ trợ người dùng tra cứu nhanh và chuẩn xác hơn.

Cải thiện dịch vụ khách hàng với chatbot thông minh

NLU đóng vai trò quan trọng trong chatbot AI, giúp chúng hiểu và phản hồi tự nhiên hơn. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng 24/7 qua nhiều kênh khác nhau mà không cần sự can thiệp của con người, qua đó giúp giảm chi phí vận hành.

Phân tích cảm xúc và xu hướng trên mạng xã hội

NLU giúp phân tích cảm xúc từ các bài đăng, đánh giá hoặc bình luận trên mạng xã hội dễ dàng và nhanh chóng. Doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ này để hiểu tâm lý khách hàng, nhận diện phản hồi tích cực hoặc tiêu cực, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh sao cho phù hợp nhất.

Cung cấp phân tích dữ liệu chuyên sâu

Với sự bùng nổ của dữ liệu từ cảm biến và thiết bị kết nối internet, NLU giúp doanh nghiệp khai thác và hiểu rõ hơn các xu hướng ẩn trong dữ liệu. Điều này hỗ trợ nhà quản trị đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và hiệu quả hơn.

Hạn chế

Song song với đó, NLU cũng tồn tại một vài nhược điểm nhất định:

Xử lý sự “mơ hồ” trong ngôn ngữ

Ngôn ngữ tự nhiên chứa nhiều câu có thể hiểu theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: câu "Tôi thấy một người đàn ông với chiếc ống nhòm" có thể mang hai ý nghĩa: Tôi đeo ống nhòm và nhìn thấy người đàn ông hoặc tôi nhìn thấy người đàn ông đang cầm ống nhòm. Nói cách khác, việc xác định ý nghĩ câu chính xác đòi hỏi phải hiểu ngữ cảnh, trong khi máy móc chưa thể làm điều này thực sự tốt như con người.

Hiểu các thành ngữ và ngôn ngữ ẩn dụ

NLU gặp thách thức khi xử lý các câu mang tính biểu tượng, chẳng hạn như: "Đá thúng đụng nia" (ý chỉ cáu gắt) hoặc "Nước đến chân mới nhảy" (ý chỉ chờ đến phút chót mới hành động). Các cụm từ này không thể dịch theo nghĩa đen và máy cần được huấn luyện trên dữ liệu lớn mới có thể hiểu đúng nghĩa.

Sự đa dạng văn hóa và ngôn ngữ

Ngôn ngữ thay đổi theo khu vực, văn hóa và nhóm xã hội. Một thuật ngữ phổ biến trong một quốc gia có thể không được hiểu ở nơi khác. Ngoài ra, các biến thể ngôn ngữ như tiếng lóng, phương ngữ cũng là thách thức đối với NLU. Ví dụ: Trong tiếng Anh, từ "football" có nghĩa là bóng đá ở Anh nhưng lại mang ý nghĩa bóng bầu dục ở Mỹ.

Thiên kiến dữ liệu (Data Bias)

Hệ thống NLU học từ dữ liệu con người cung cấp, vì vậy nếu dữ liệu có định kiến (bias), mô hình sẽ bị ảnh hưởng. Ví dụ, nếu mô hình chỉ được huấn luyện trên dữ liệu của một nhóm người dùng nhất định, nó có thể không hiểu hoặc phản hồi sai khi gặp dữ liệu từ nhóm người khác.

Lỗi chính tả và sai sót trong nhập liệu

Con người thường mắc lỗi chính tả hoặc viết tắt khi nhập văn bản, như "ko" thay vì "không". Nếu hệ thống không được đào tạo để nhận diện và sửa lỗi này, nó có thể hiểu sai hoặc không hiểu ý người dùng.

Nhận diện đa nghĩa trong từ vựng

Nhiều từ có nhiều nghĩa khác nhau tùy vào ngữ cảnh. Ví dụ: "Bark" có thể là tiếng sủa của chó hoặc vỏ cây, "Bank" có thể là ngân hàng hoặc bờ sông. Theo đó, NLU cần phân tích kỹ ngữ cảnh để xác định đúng nghĩa, nhưng vẫn có nhiều trường hợp khó xử lý chính xác.

Dữ liệu huấn luyện chưa đủ phong phú

Chất lượng đầu ra của NLU phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu không đủ đa dạng hoặc có sai sót, mô hình có thể học sai hoặc không hoạt động hiệu quả khi gặp tình huống thực tế.

Xác suất dự đoán sai và phản hồi không chính xác

NLU dựa vào mô hình xác suất để đưa ra dự đoán, nhưng không phải lúc nào cũng đúng. Đôi khi, hệ thống có thể trả về phản hồi sai hoặc không phù hợp, gây nhầm lẫn cho người dùng. Ví dụ, khi một chatbot hiểu sai câu hỏi và đưa ra câu trả lời không liên quan.

Ứng dụng thực tế của hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Không quá khi khẳng định ứng dụng của NLU đang ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn trong đời sống hiện đại, đưa công nghệ này góp mặt trong nhiều lĩnh vực quan trọng. Cụ thể, ứng dụng của NLU là gì? Dưới đây là những ví dụ điển hình:

Tự động hóa tổng đài và định tuyến tin nhắn (IVR)

NLU giúp các hệ thống tổng đài tự động (Interactive Voice Response – IVR) nhận diện giọng nói, hiểu ý định của người gọi và điều hướng cuộc gọi đến bộ phận phù hợp. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm tải công việc cho nhân viên và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Ví dụ: Một khách hàng gọi đến ngân hàng và nói "Tôi muốn kiểm tra số dư tài khoản." Hệ thống IVR sẽ tự động nhận diện ý định và cung cấp thông tin số dư mà không cần sự can thiệp của nhân viên.

Trợ lý ảo và chatbot thông minh

NLU là công nghệ cốt lõi đứng sau các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant, Alexa và các chatbot trong dịch vụ chăm sóc khách hàng. NLU giúp máy móc hiểu câu hỏi của người dùng và đưa ra phản hồi phù hợp và nhanh chóng. Một số ứng dụng thực tế của NLU trong lĩnh vực này có thể kể đến như:

• Chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7 trên website, các sàn thương mại điện tử và ứng dụng di động.
• Trợ lý ảo giúp đặt lịch hẹn, nhắc nhở công việc, hoặc tìm kiếm thông tin.
• Hệ thống tư vấn y tế tự động giúp người bệnh tra cứu bệnh dựa trên triệu chứng đưa ra.

>>> Có thể bạn quan tâm: Trợ lý ảo là gì? Các tính năng và lợi ích của Virtual Assistant

Phân tích cảm xúc và đánh giá ý kiến khách hàng

Natural Language Understanding có thể phân tích bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, email phản hồi để xác định cảm xúc của khách hàng (tích cực, tiêu cực, trung lập). Từ đó, giúp doanh nghiệp có thể kiểm soát tốt chất lượng sản phẩm - dịch vụ của mình và có hướng điều chỉnh sao cho phù hợp nhất.

Tóm tắt và trích xuất thông tin từ văn bản lớn

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên giúp tóm tắt tài liệu, hợp đồng, báo cáo một cách thông minh, qua đó giúp người dùng tiết kiệm tối đa thời gian đọc, có thể nắm bắt thông tin quan trọng mà không cần xem hết tài liệu.

Dịch máy và xử lý ngôn ngữ đa ngữ

NLU được sử dụng trong các phần mềm, website dịch thuật tự động (Google Dịch, DeepL,…) để phân tích và dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Đặc biệt hơn, ứng dụng này không chỉ giúp dịch từ vựng mà còn hiểu ngữ cảnh để đưa ra bản dịch tự nhiên hơn.

>>> Xem thêm: Machine Translation là gì? Khám phá các lợi ích và ứng dụng của dịch máy

Phát hiện gian lận và bảo mật thông tin

NLU có thể quét và phân tích email, tin nhắn hoặc dữ liệu từ hệ thống ngân hàng, bảo hiểm để nhận diện các hành vi gian lận, từ đó báo cho người dùng hoặc đội ngũ quản trị hệ thống và ngăn chặn ngày trước khi xảy ra sự cố.

Giao diện hội thoại và tìm kiếm bằng giọng nói

Các thiết bị như loa thông minh, điện thoại di động có thể nhận lệnh bằng giọng nói và phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên nhờ NLU.

Kiểm duyệt nội dung và bảo vệ thông tin cá nhân

Natural Language Understanding có thể giúp nhận diện và kiểm duyệt nội dung vi phạm (spam, ngôn ngữ thù địch, kích động) trên mạng xã hội. Ngoài ra, nó cũng có thể tự động ẩn thông tin cá nhân (số điện thoại, địa chỉ, tên tuổi) trong văn bản để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Tối ưu hóa phân tích dữ liệu kinh doanh

NLU có thể được ứng dụng để phân tích dữ liệu kinh doanh, từ đó đưa ra gợi ý chiến lược tương ứng, tạo điều kiện để các nhà quản lý có thể tham khảo và đưa ra các quyết định chính xác hơn.

Xu hướng phát triển của NLU trong tương lai

Trong tương lai khái niệm NLU là gì sẽ ngày càng được mở rộng hơn, đặc biệt “công năng” của Natural Language Understanding sẽ không chỉ dừng lại mà sẽ được phát triển trên nhiều khía cạnh khác:

Hiểu ngôn ngữ đa phương thức (Multimodal NLU)

NLU không chỉ dừng lại ở xử lý văn bản mà còn mở rộng sang hiểu biết đa phương thức (multimodal), tức là kết hợp với dữ liệu hình ảnh, âm thanh và cử chỉ để hiểu ngữ cảnh một cách chính xác hơn. Điều này sẽ giúp giảm thiểu sai sót và tăng độ chính xác khi AI xử lý các ngữ cảnh phức tạp.

Tăng cường sự hợp tác giữa AI và con người trong lĩnh vực y tế

Trong lĩnh vực y tế, AI đang trở thành trợ thủ đắc lực, hỗ trợ bác sĩ phân tích hồ sơ bệnh án, dự đoán bệnh và cá nhân hóa phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân cụ thể. Ngoài ra, trong tương lai, NLU cũng sẽ được phát triển để giúp AI giao tiếp tự nhiên hơn với bệnh nhân, cung cấp thông tin và hướng dẫn y tế một cách dễ hiểu và chính xác.

Nhận diện cảm xúc tốt hơn

Khả năng nhận diện cảm xúc của AI đang ngày càng hoàn thiện, giúp cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng, hỗ trợ tâm lý và nâng cao trải nghiệm người dùng trong nhiều lĩnh vực. NLU có thể phân tích giọng điệu, từ ngữ và bối cảnh để hiểu tâm trạng của con người, từ đó đưa ra phản hồi phù hợp.

NLU sẽ được hoàn thiện để nhận diện cảm xúc tốt hơn

NLU hoàn thiện hơn nhờ NLP có khả năng giải thích (Explainable NLP)

Khi các quyết định kinh doanh và trải nghiệm khách hàng ngày càng dựa vào NLU, tính minh bạch và khả năng giải thích của hệ thống AI hay NLP cũng trở nên quan trọng hơn. Theo đó, Explainable NLP cũng được phát triển và hoàn thiện để giúp người dùng hiểu rõ cách thức AI đưa ra quyết định, từ đó gia tăng độ tin cậy và đảm bảo trách nhiệm của các mô hình AI.

Làm chủ ngôn ngữ bản địa (Vernacular Mastery)

Một trong những hạn chế lớn nhất của NLP hiện tại là độ chính xác không đồng đều giữa các ngôn ngữ. Chính vì vậy, xu hướng phát triển tiếp theo là NLU sẽ cải thiện khả năng xử lý các ngôn ngữ bản địa, bao gồm cả tiếng lóng, phương ngữ và cách diễn đạt đặc thù trong từng nền văn hóa khác nhau.

Tích hợp với công nghệ chuyên biệt (Computer Vision & Robotics)

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên sẽ không chỉ giới hạn trong văn bản mà còn kết hợp với các công nghệ như thị giác máy tính (Computer Vision) và robot. Điều này sẽ giúp tạo ra các hệ thống giao tiếp thông minh hơn, ví dụ như robot có thể hiểu và phản hồi theo ngữ cảnh bằng cả lời nói lẫn hành động.

Ứng dụng trong các vấn đề toàn cầu

NLU được nhận định là có tiềm năng giải quyết các vấn đề quan trọng trên toàn cầu như giáo dục, biến đổi khí hậu và phát triển bền vững. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để dịch tài liệu giáo dục sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, qua đó giúp cải thiện khả năng tiếp cận tri thức ở những khu vực kém phát triển, vùng xa xôi hẻo lánh.

Tạm kết:

Qua bài viết này, chắc hẳn bạn đã có cái nhìn toàn diện hơn về NLU là gì và vì sao nó trở thành một phần không thể thiếu trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Với khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngày càng chính xác, Natural Language Understanding không chỉ giúp AI giao tiếp tự nhiên hơn mà còn góp phần thay đổi nhiều ngành công nghiệp. Trong tương lai, công nghệ này sẽ tiếp tục được cải tiến, mở ra nhiều ứng dụng hữu ích hơn cho doanh nghiệp và đời sống con người. Hãy tìm hiểu ngay về công nghệ này và có hướng khai thác hợp lý để đem về cho doanh nghiệp/tổ chức của mình những lợi ích thiết thực.