Text Analysis là gì? Ứng dụng và lợi ích thực tiễn cho doanh nghiệp hiện đại

Theo báo cáo của IBM, hơn 80% dữ liệu trên thế giới hiện tồn tại ở dạng phi cấu trúc. Khác với dữ liệu cấu trúc vốn được lưu trữ gọn gàng trong bảng biểu và dễ phân tích, dữ liệu phi cấu trúc thường rời rạc, không theo khuôn mẫu nhất định và khó xử lý bằng các công cụ truyền thống. Chính vì vậy, để khai thác được khối dữ liệu khổng lồ này và biến nó thành tri thức hữu ích, doanh nghiệp cần đến các giải pháp phân tích chuyên sâu như text analysis. Bài viết dưới đây của VNPT AI sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ text analysis là gì, cách nó hoạt động và lý do vì sao doanh nghiệp ngày nay không nên bỏ qua công nghệ này.

Text analysis là gì?

Text analysis là quá trình phân tích và xử lý dữ liệu văn bản để trích xuất những thông tin có giá trị. Quá trình này có thể được thực hiện theo cách thủ công, thông qua việc đọc, hiểu và diễn giải nội dung. Ngoài ra, nó cũng có thể được tự động hóa nhờ vào các thuật toán chuyên biệt và công nghệ phân tích văn bản.

Khi được thực hiện bằng công cụ máy tính, text analysis thường bao gồm các kỹ thuật như text mining và text analytics. Quá trình này có thể áp dụng trên nhiều loại văn bản khác nhau - từ tài liệu viết tay, bài đăng mạng xã hội, đánh giá của khách hàng cho đến các hình thức trao đổi thông tin kỹ thuật số khác.

Mục tiêu của text analysis là nhận diện cảm xúc, sắc thái, chủ đề trong nội dung văn bản. Ngoài ra, chúng còn hỗ trợ phân loại văn bản, trích xuất cụm từ quan trọng, tóm tắt nội dung và thậm chí là dịch thuật. Text analysis hiện đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như phân tích cảm xúc khách hàng, phân loại nội dung và nghiên cứu thị trường.

>>> Tìm hiểu thêm: Sentiment Analysis là gì?

Nguyên lý hoạt động của Text analysis

Cốt lõi của text analysis là phát triển các mô hình học máy có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên - bao gồm nhận diện từ ngữ, ngữ pháp và ngữ cảnh của văn bản không có cấu trúc. Quá trình này tương tự như cách con người học một ngôn ngữ mới: chúng ta gắn từ với vật thể, hành động, cảm xúc và dần hiểu ngữ cảnh.

Để thực hiện được điều đó, text analysis dựa vào hai nền tảng công nghệ chính: deep learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Deep learning

Deep learning - một nhánh chuyên sâu của machine learning hoạt động dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (các mô hình được xây dựng để mô phỏng cách bộ não con người xử lý thông tin). Công nghệ này cho phép phần mềm đọc và “hiểu” văn bản theo cách tương tự như con người. Từ đó hỗ trợ việc phân tích nội dung nhanh và chính xác hơn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

NLP là lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo chuyên xử lý ngôn ngữ tự nhiên do con người tạo ra. Bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ và thống kê, NLP giúp hệ thống hiểu được ý nghĩa văn bản, kể cả văn bản viết tay qua hình ảnh.

Một ví dụ điển hình là công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR). Công nghệ này cho phép phần mềm quét hình ảnh chứa chữ viết và chuyển đổi chúng thành văn bản số. Văn bản này sau đó có thể được xử lý tiếp bằng các kỹ thuật NLP để phân tích và trích xuất thông tin. Nhờ sự kết hợp giữa deep learning và NLP, các phần mềm phân tích văn bản ngày nay có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, hiểu được ngữ nghĩa, cảm xúc và chủ đề tiềm ẩn trong nội dung.

Sự khác biệt giữa text analysis, text mining và text analytics

Ba khái niệm text analysis, text mining và text analytics thường được sử dụng thay thế cho nhau nhưng trên thực tế, mỗi thuật ngữ lại mang một sắc thái và phạm vi ứng dụng riêng biệt.

Từ bảng so sánh chi tiết bên trên, ta có thể thấy rõ sự khác nhau cơ bản giữa chúng như sau:

• Text analysis là quá trình tổng thể, có thể thủ công hoặc dùng thuật toán, để hiểu và chuẩn hóa văn bản.
• Text mining là bước chuyên biệt trong text analysis, tập trung vào việc tự động tìm kiếm thông tin từ văn bản.
• Text analytics tận dụng kết quả từ text analysis để đưa ra phân tích chuyên sâu và phục vụ mục tiêu kinh doanh hoặc nghiên cứu.

3 Kỹ thuật phân tích văn bản phổ biến

Trong lĩnh vực phân tích văn bản, có ba kỹ thuật cốt lõi được ứng dụng rộng rãi để hiểu, phân loại và trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Dưới đây là ba phương pháp phổ biến nhất:

Phân loại văn bản (Text Classification)

Phân loại văn bản là kỹ thuật giúp phần mềm phân tích học cách liên kết các từ khóa với các chủ đề, mục đích hoặc cảm xúc cụ thể. Quá trình này thường được triển khai theo hai cách:

• Dựa trên quy tắc (rule-based): Văn bản được gán nhãn dựa trên các quy tắc ngữ nghĩa hoặc cú pháp định trước.
• Dựa trên học máy (machine learning): Phần mềm được “đào tạo” bằng các ví dụ thực tế để tăng độ chính xác khi phân loại. Một số mô hình phổ biến như Naive Bayes, SVM hoặc các mô hình deep learning giúp phát hiện và hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các thành phần trong văn bản.

Ví dụ: Một đánh giá tích cực thường chứa các từ như "nhanh", "tốt", "tuyệt vời", trong khi đánh giá tiêu cực có thể gồm các từ như "chậm", "không hài lòng", "tệ". Phần mềm sẽ dựa vào đó để xác định cảm xúc của người dùng và tự động phân loại phản hồi thành tích cực hoặc tiêu cực.

Trích xuất văn bản (Text Extraction)

Trích xuất văn bản là kỹ thuật quét nội dung và rút ra các thông tin quan trọng như từ khóa, thuộc tính sản phẩm, tên thương hiệu, địa điểm... Một số phương pháp tiêu biểu bao gồm:

• Regular Expressions (REGEX): Sử dụng các mẫu ký tự định dạng sẵn để xác định yếu tố cần trích xuất trong văn bản.
• Conditional Random Fields (CRF): Là phương pháp học máy giúp phát hiện các mẫu hoặc cụm từ cụ thể một cách linh hoạt và chính xác hơn so với REGEX.

Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể áp dụng kỹ thuật này để theo dõi các đề cập đến thương hiệu của mình trên mạng xã hội. Thay vì kiểm tra thủ công từng bài đăng, hệ thống sẽ tự động quét và cảnh báo khi tên thương hiệu xuất hiện ở bất cứ đâu, theo thời gian thực.

Mô hình hóa chủ đề (Topic Modeling)

Mô hình hóa chủ đề là kỹ thuật nhận diện và nhóm các từ khóa có liên quan trong một tập văn bản, từ đó xác định các chủ đề hoặc nội dung chính. Hệ thống có thể xử lý đồng thời nhiều tài liệu và phân loại chúng thành từng nhóm dựa trên tần suất xuất hiện của các từ.

Ví dụ: Một tổ chức có thể sử dụng kỹ thuật này để phân loại tài liệu lưu trữ số thành các nhóm như hóa đơn, hợp đồng pháp lý, thỏa thuận khách hàng. Sau đó, từng nhóm có thể được phân tích riêng biệt - chẳng hạn phân tích hóa đơn để hiểu xu hướng tài chính, hoặc phân tích hợp đồng để rút ra insight về hành vi khách hàng.

Ứng dụng thực tiễn của Text analysis

Text analysis đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh doanh như:

Phân tích cảm xúc khách hàng

Text analysis giúp doanh nghiệp nhận diện thái độ của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua đánh giá, bình luận hoặc phản hồi. Từ đó, doanh nghiệp có thể xác định điểm mạnh, điểm yếu và điều chỉnh chiến lược để nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

Nghiên cứu thị trường

Phân tích văn bản từ đánh giá trực tuyến, mạng xã hội và các phản hồi khách hàng cho phép doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu, kỳ vọng cũng như thái độ của người tiêu dùng đối với từng dòng sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể.

Phân khúc khách hàng

Thông qua việc phân tích văn bản, doanh nghiệp có thể xác định các nhóm khách hàng có hành vi hoặc sở thích tương đồng. Kỹ thuật như phân cụm (clustering) giúp chia dữ liệu văn bản thành các nhóm. Nhờ đó điều chỉnh hoạt động marketing hoặc chăm sóc phù hợp với nhiều đối tượng khác nhau.

Nhận diện ngôn ngữ và vị trí địa lý

Ứng dụng NLP giúp xác định ngôn ngữ và khu vực xuất hiện của văn bản. Điều này hỗ trợ các hoạt động như đề xuất nội dung theo vị trí, bản địa hóa thông điệp truyền thông hoặc tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo theo khu vực.

Phân loại nội dung

Với khối lượng dữ liệu lớn, text analysis giúp tự động phân loại văn bản theo chủ đề hoặc danh mục. Điều này hỗ trợ doanh nghiệp tổ chức, quản lý dữ liệu hiệu quả và dễ dàng tìm kiếm thông tin liên quan.

Tóm tắt văn bản

Các thuật toán phân tích có thể rút gọn văn bản dài thành bản tóm tắt ngắn gọn, giúp doanh nghiệp nhanh chóng nắm bắt ý chính và insight quan trọng mà không cần đọc toàn bộ nội dung.

Nhận diện xu hướng

Phân tích dữ liệu văn bản theo thời gian giúp phát hiện các mẫu lặp, chủ đề nổi bật và xu hướng đang hình thành. Đây là công cụ hữu ích để theo dõi thay đổi trong quan điểm cộng đồng hoặc những chủ đề đang thu hút sự quan tâm.

Xác định mục đích người dùng

Các cuộc hội thoại với khách hàng có thể được phân tích nhằm hiểu mục đích thực sự - như tìm thông tin, mua hàng hay khiếu nại. Điều này giúp xác định nhu cầu sản phẩm hoặc dịch vụ mới và cải thiện trải nghiệm người dùng 

Phát hiện gian lận

Các mô hình học máy có thể được huấn luyện để phát hiện dấu hiệu bất thường trong nội dung văn bản, giúp nhận diện hành vi gian lận tiềm ẩn trong các giao tiếp kỹ thuật số.

Quản lý nhân sự và tuyển dụng

Text analysis có thể được sử dụng để phân tích CV, mô tả công việc và phản hồi nội bộ nhằm xác định ứng viên phù hợp hoặc đo lường hiệu suất nhân viên, hỗ trợ ra quyết định nhân sự chính xác hơn.

Tại sao doanh nghiệp cần quan tâm đến phân tích văn bản?

Trong thời đại dữ liệu số, phân tích văn bản đóng vai trò nền tảng trong việc xây dựng chiến lược vận hành dựa trên dữ liệu. Khi các nguồn văn bản - như email, phản hồi khách hàng, báo cáo nội bộ hay bài đăng mạng xã hội - được chuyển đổi thành dữ liệu có thể xử lý tự động, doanh nghiệp có thể mở ra hàng loạt cơ hội mới trong:

Ra quyết định dựa trên thông tin cụ thể, chính xác;

• Phát triển sản phẩm dựa trên nhu cầu thực tế và phản hồi người dùng;
• Tối ưu chiến dịch tiếp thị bằng cách hiểu rõ đối tượng mục tiêu;
• Tăng cường phân tích nghiệp vụ (business intelligence) thông qua dữ liệu văn bản phi cấu trúc.

Việc phân tích văn bản còn hỗ trợ hiệu quả trong các hoạt động như:

• Quản lý nội dung: Tự động sắp xếp, cập nhật và tái sử dụng tài liệu trong tổ chức;
• Tìm kiếm ngữ nghĩa: Cho phép truy vấn sâu hơn, vượt xa so với việc tìm kiếm theo từ khóa thông thường;
• Gợi ý nội dung thông minh: Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc đề xuất nội dung phù hợp;
• Tuân thủ quy định pháp lý: Hỗ trợ rà soát văn bản để phát hiện thông tin nhạy cảm hoặc không phù hợp theo yêu cầu pháp luật.

Khi văn bản được chuẩn hóa thành dữ liệu có cấu trúc, doanh nghiệp không chỉ dễ dàng lưu trữ và khai thác mà còn có thể:

• Phát hiện xu hướng;
• Tạo báo cáo tự động bằng ngôn ngữ tự nhiên;
• Tối ưu hóa việc lập chỉ mục trong các hệ thống tìm kiếm và truy xuất thông tin.

>>> Đọc thêm: Embedding là gì?

Kết luận 

Trong một thế giới tràn ngập thông tin, chỉ những doanh nghiệp biết cách “đọc” và hiểu dữ liệu văn bản mới có thể vươn lên dẫn đầu. Qua bài viết của VNPT AI có thể thấy Text analysis không đơn thuần là công nghệ mà là một công cụ đắc lực biến dữ liệu thành chiến lược, biến câu chuyện khách hàng thành cơ hội phát triển. Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng trở thành tài sản chiến lược của doanh nghiệp, text analysis đóng vai trò như một công nghệ then chốt giúp chuyển hóa dữ liệu thô thành tri thức có giá trị, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh và tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững.