Text Classification - Công cụ vàng hỗ trợ tự động hóa và phân loại văn bản

Theo thống kê, mỗi ngày thế giới tạo ra khoảng 402.74 triệu tỷ byte dữ liệu, trong đó chiếm phần lớn là các dữ liệu dạng văn bản không cấu trúc: thư điện tử, tin nhắn, bài blog, bài viết trên mạng xã hội, v.v.. Để quản lý và khai thác nguồn thông tin khổng lồ này, Text Classification (phân loại văn bản) trở thành công cụ không thể thiếu. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (Machine Learning), phân loại văn bản cho phép tự động gán nhãn và sắp xếp văn bản theo các danh mục xác định trước, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn. Hãy cùng VNPT AI khám phá về Text Classification trong bài viết dưới đây.

Text Classification là gì?

Text Classification (phân loại văn bản) là một kỹ thuật trong Machine Learning dùng để tự động phân loại văn bản vào các danh mục được xác định trước. Phương pháp này giúp sắp xếp, tổ chức và trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản một cách hiệu quả, được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu y học, phản hồi khách hàng hay các văn bản trên Internet. 

Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy, mô hình phân loại văn bản có thể nhận diện đặc điểm ngữ nghĩa, ngữ cảnh và từ khóa quan trọng để gán nhãn phù hợp cho từng đoạn văn bản. Nhờ khả năng tự động hóa và xử lý dữ liệu nhanh chóng, Text Classification trở thành công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực như phân tích ý kiến khách hàng, lọc thư rác, gán thẻ nội dung hay hỗ trợ chatbot.

Text Classification hoạt động như thế nào?

Text classification có thể được thực hiện thủ công hoặc tự động. Phương pháp thủ công yêu cầu người dùng đọc và gán nhãn nội dung nên độ chính xác cao hơn nhưng sẽ mất nhiều thời gian và chi phí hơn. Ngược lại, phân loại tự động sẽ ứng dụng mô hình Machine learning, NLP và trí tuệ nhân tạo để sắp xếp văn bản nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn. 

Có nhiều cách tiếp cận chính trong phân loại tự động, trong đó, mỗi phương pháp sẽ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục đích khác nhau:

Rule-based system (Phân loại dựa trên quy tắc)

Hệ thống phân loại dựa trên quy tắc sử dụng các nguyên tắc ngôn ngữ để sắp xếp văn bản vào các danh mục phù hợp. Các quy tắc này giúp xác định nội dung văn bản dựa trên các yếu tố ngữ nghĩa, bao gồm hai thành phần chính: mẫu nhận diện (pattern) và danh mục dự đoán (projected category).

Ví dụ, nếu muốn phân loại email thành hai nhóm "Hỗ trợ khách hàng" và "Khiếu nại", bạn có thể xây dựng danh sách từ khóa tương ứng. Với "Hỗ trợ khách hàng", các từ liên quan có thể là hướng dẫn, trợ giúp, thông tin sản phẩm. Còn với "Khiếu nại", bạn có thể sử dụng các từ như lỗi, hoàn tiền, không hoạt động. Khi một email chứa nhiều từ thuộc nhóm nào hơn, hệ thống sẽ tự động xếp nó vào danh mục tương ứng.

Dù nguyên tắc hoạt động khá đơn giản, việc thiết lập quy tắc ban đầu có thể mất thời gian vì cần thử nghiệm để đạt độ chính xác cao. Ngoài ra, việc xây dựng các quy tắc cũng đòi hỏi hiểu biết sâu về lĩnh vực cụ thể. Tuy nhiên, hệ thống một khi đã được tối ưu sẽ giúp tiết kiệm đáng kể công sức so với việc phân loại thủ công.

Machine learning-based system (Phân loại dựa trên mô hình học máy)

Thay vì dựa vào các quy tắc do con người thiết lập, hệ thống phân loại văn bản bằng học máy sẽ học từ dữ liệu trước đó để tự động xác định danh mục phù hợp cho từng văn bản. Các thuật toán phân tích mối quan hệ giữa các từ và mẫu câu, từ đó nhận diện được nội dung văn bản và gán nhãn chính xác.

Để huấn luyện mô hình phân loại, trước tiên cần trích xuất đặc trưng, tức là chuyển đổi văn bản thành dạng số hóa để máy có thể hiểu và xử lý. Một phương pháp phổ biến được sử dụng là Bag of Words, trong đó mỗi văn bản được biểu diễn bằng một vector phản ánh tần suất xuất hiện của các từ trong một danh sách từ vựng cố định. 

Khi được cung cấp đủ dữ liệu huấn luyện, mô hình sẽ học cách nhận diện đặc điểm của từng danh mục và dần dần đưa ra dự đoán chính xác hơn. So với phương pháp dựa trên quy tắc, hệ thống Machine Learning có khả năng phân loại nhanh hơn, chính xác hơn và dễ dàng mở rộng để học các danh mục mới. Một số thuật toán phổ biến trong phân loại văn bản bằng Machine Learning bao gồm Support Vector Machines, Naive Bayes, và Deep Learning.

Combination system (Hệ thống kết hợp)

Ngoài ra, còn có hệ thống kết hợp giữa quy tắc và Machine Learning, giúp nâng cao độ chính xác của phân loại. Bằng cách bổ sung các quy tắc đặc biệt để điều chỉnh những trường hợp mô hình chưa phân loại tốt, phương pháp này không chỉ cải thiện kết quả mà còn giảm bớt công sức gán nhãn dữ liệu.

Các phương pháp và thuật toán được sử dụng trong Text Classification 

Text classification có thể được thực hiện bằng nhiều phương pháp khác nhau, tùy thuộc vào độ phức tạp của bài toán và lượng dữ liệu có sẵn. Các phương pháp phân loại văn bản được áp dụng phổ biến bao gồm:

Suy luận ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Inference)

Suy luận ngôn ngữ tự nhiên giúp xác định mối quan hệ giữa một câu tiền đề và một câu giả thuyết bằng cách phân loại chúng vào ba nhóm: kéo theo, đối lập hoặc trung lập.

• Kéo theo: Giả thuyết được rút ra hợp lý từ tiền đề.
• Đối lập: Giả thuyết mâu thuẫn với tiền đề, không thể cùng đúng.
• Trung lập: Không có đủ mối liên kết rõ ràng giữa tiền đề và giả thuyết.

Ví dụ, với tiền đề "Mèo là động vật có vú":

• Giả thuyết "Mèo có lông" thuộc nhóm Kéo theo (vì hầu hết mèo có lông). 
• Giả thuyết "Mèo là loài bò sát" thuộc nhóm Đối lập (vì mèo không phải bò sát).
• Giả thuyết "Mèo thích chơi đùa" thuộc nhóm Trung lập (vì tiền đề không đề cập đến sở thích của mèo).

Phương pháp này giúp máy tính hiểu ngữ nghĩa và logic trong văn bản, hỗ trợ các ứng dụng như phân tích văn bản, Chatbot hay hệ thống tìm kiếm thông minh.

Mô hình ngôn ngữ xác suất (Probabilistic Language Modeling)

Lập mô hình ngôn ngữ xác suất là phương pháp thống kê giúp dự đoán từ tiếp theo trong một câu bằng cách tính toán khả năng xuất hiện của từng từ. Mô hình này gán một giá trị xác suất cho mỗi từ dựa trên ngữ cảnh trước đó, từ đó đưa ra dự đoán hợp lý nhất. 

Khi áp dụng vào phân loại văn bản, phương pháp này xác định danh mục của tài liệu bằng cách phân tích các cụm từ đặc trưng xuất hiện trong nội dung. Chẳng hạn, nếu một bài viết chứa nhiều từ liên quan đến "khuyến mãi", "ưu đãi", "giảm giá", hệ thống có thể suy ra rằng bài viết thuộc nhóm bài viết quảng cáo. Nhờ vậy, mô hình có thể tự động nhận diện và sắp xếp văn bản một cách chính xác dựa trên ngữ cảnh và tần suất xuất hiện của từ.

Nhúng từ (Word Embeddings)

Nhúng từ là phương pháp chuyển đổi từ ngữ thành dạng số để máy có thể hiểu và xử lý hiệu quả hơn. Thay vì phân tích văn bản theo dạng ký tự thông thường, các thuật toán học máy sử dụng nhúng từ để biểu diễn mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ dưới dạng vector số.

Để sử dụng phương pháp nhúng từ, người dùng cần huấn luyện một mô hình NLP. Trong quá trình này, các từ có ý nghĩa gần nhau sẽ được gán những vector nằm gần nhau trong một không gian nhiều chiều, còn gọi là không gian ngữ nghĩa véc-tơ. Nhờ vậy, hệ thống có thể so sánh và phân tích văn bản dựa trên mối quan hệ giữa các từ, giúp cải thiện độ chính xác trong các bài toán xử lý ngôn ngữ như phân loại văn bản hay tìm kiếm thông tin.

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models)

Là một trong những thuật toán phân loại văn bản phổ biến và quan trọng nhất, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là hệ thống trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ bằng các thuật toán học sâu. Chúng hoạt động dựa trên kiến trúc biến đổi, một loại mạng nơ-ron có nhiều lớp ẩn và khả năng xử lý văn bản song song, giúp nâng cao hiệu suất trong các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân loại văn bản.

Không giống như các mô hình truyền thống, LLM có thể phân loại văn bản mà không cần đào tạo lại trên dữ liệu mới. Thay vì học từ trước, chúng sử dụng phương pháp phân loại bằng dữ liệu mới, cho phép nhận diện và sắp xếp nội dung vào các danh mục được xác định sẵn, ngay cả khi chưa từng gặp dữ liệu đó trước đây. Do vậy, mô hình này linh hoạt hơn và dễ áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau.

Lợi ích của phân loại văn bản

Là một công cụ quan trọng trong NLP, phân loại văn bản giúp khai thác và tổ chức dữ liệu hiệu quả, mang lại nhiều lợi ích nổi bật:

• Cải thiện độ chính xác: Nhờ vào các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo, hệ thống phân loại tự động có khả năng hiểu ngữ cảnh, xử lý từ đồng nghĩa và nắm bắt mối quan hệ giữa các từ. Điều này giúp giảm thiểu sai sót so với phân loại thủ công.
• Điều chỉnh quy mô tác vụ phân loại văn bản: Khi lượng dữ liệu văn bản ngày càng lớn, việc phân loại thủ công sẽ yêu cầu nhiều thời gian và công sức hơn. Trong khi đó, các hệ thống phân loại tự động có thể xử lý hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu văn bản chỉ trong thời gian ngắn, giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô mà không cần tăng nhân lực. 
• Phát hiện các ngôn ngữ: Phân loại văn bản có thể xác định và phân biệt nhiều ngôn ngữ khác nhau, do vậy, mô hình này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như dịch máy, hỗ trợ khách hàng đa ngôn ngữ, hoặc kiểm duyệt nội dung trên các nền tảng toàn cầu. Các mô hình có thể tự động điều hướng văn bản đến đội ngũ xử lý phù hợp hoặc kích hoạt các công cụ dịch thuật khi cần thiết. 
• Cải thiện tìm kiếm và truy xuất thông tin: Phân loại văn bản giúp sắp xếp dữ liệu có cấu trúc, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm nội dung liên quan mà không mất nhiều thời gian lọc dữ liệu thủ công.

Ứng dụng của Text Classification trong thực tế

Ứng dụng của phân loại văn bản được thể hiện trong đa dạng lĩnh vực như: 

Kiểm duyệt nội dung

Phân loại văn bản giúp các nền tảng mạng xã hội phát hiện và kiểm duyệt những nội dung không phù hợp như tin giả, sử dụng ngôn từ thù địch kích động, nội dung bạo lực hay spam. Hệ thống AI có thể tự động quét và phân loại các bình luận, bài viết, video dựa trên ngữ cảnh, từ đó duy trì môi trường mạng xã hội an toàn và lành mạnh. 

Hỗ trợ khách hàng

Nhiều doanh nghiệp sử dụng phân loại văn bản để tối ưu hóa dịch vụ khách hàng. Cụ thể, hệ thống chatbot và trợ lý ảo có thể tự động nhận diện và phân loại theo yêu cầu của khách hàng, chẳng hạn như các vấn đề về kỹ thuật, hoàn trả đơn hàng hay những khiếu nại về dịch vụ. Nhờ đó, tin nhắn sẽ được chuyển đến đúng bộ phận xử lý, giảm thời gian chờ và nâng cao trải nghiệm khách hàng. 

Quản lý tài liệu 

Thông thường, các doanh nghiệp sẽ có lượng lớn tài liệu cần được phân loại, sắp xếp để dễ dàng truy xuất. Hệ thống phân loại văn bản giúp tự động gán nhãn tài liệu theo danh mục như hợp đồng, báo cáo tài chính, hay tài liệu nghiên cứu, giúp tiết kiệm thời gian tìm kiếm và tối ưu hóa quy trình làm việc. 

Phân loại email

Phân loại sản phẩm, đánh giá hay email là một trong những ứng dụng phổ biến của phân loại văn bản. Cụ thể, công cụ này giúp các doanh nghiệp quản lý hộp thư dễ dàng hơn bằng cách tự động sắp xếp email vào các danh mục như "cá nhân", "quan trọng", "bảo mật" hoặc theo bộ phận, khách hàng. Nhờ đó, người dùng không còn phải mất thời gian lọc thủ công hay lo bị quá tải thông tin. Mặc dù có thể thiết lập quy tắc lọc email thủ công nhưng phương pháp này thường thiếu chính xác. Nhờ vào phân loại văn bản, hệ thống có thể tự động nhận diện nội dung email và phân loại chính xác hơn, giúp người dùng dễ dàng quản lý và tìm kiếm thông tin cần thiết.

Xu hướng phát triển của Text Classification trong tương lai

Trong tương lai, Text Classification sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ nhờ sự tiến bộ của AI và Machine Learning. 

Phân loại văn bản đa ngôn ngữ

Trong bối cảnh toàn cầu hóa, nhu cầu xử lý văn bản bằng nhiều ngôn ngữ ngày càng tăng. Các mô hình phân loại văn bản sẽ không chỉ dừng lại ở một ngôn ngữ mà sẽ được mở rộng để xử lý đồng thời nhiều ngôn ngữ trong cùng một tập dữ liệu. Chẳng hạn, các công ty đa quốc gia có thể sử dụng hệ thống phân loại văn bản để tự động xử lý email, phản hồi khách hàng hoặc bài viết trên mạng xã hội bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp nâng cao hiệu quả vận hành và mở rộng thị trường. 

Ứng dụng của Deep learning và mô hình lai

Các mô hình học sâu như CNN (mạng nơ-ron tích chập), RNN (mạng nơ-ron hồi quy) và các mô hình Transformer như BERT, GPT sẽ ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong phân loại văn bản. Mô hình lai, kết hợp nhiều phương pháp khác nhau, cũng sẽ được sử dụng để tận dụng thế mạnh của từng thuật toán. Ví dụ, CNN có thể giúp nhận diện mẫu trong văn bản, RNN xử lý tốt dữ liệu có tính tuần tự, trong khi Transformer có khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn. 

Phát triển mô hình học ít dữ liệu (Few-shot Learning) và không cần dữ liệu gán nhãn trước (Zero-shot Learning)

Hiện nay, việc huấn luyện một mô hình phân loại văn bản yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được gán nhãn. Tuy nhiên, các kỹ thuật Few-shot Learning (chỉ cần một lượng nhỏ dữ liệu huấn luyện) và Zero-shot Learning (có thể phân loại văn bản chưa từng gặp trước đó) đang được nghiên cứu để giúp hệ thống hoạt động hiệu quả ngay cả khi dữ liệu huấn luyện hạn chế. Ví dụ, một hệ thống có thể phân loại các email lừa đảo dù chưa từng gặp mẫu email đó trước đây nhờ vào khả năng học từ các mẫu tương tự. 

Tạm kết

Bài viết trên của VNPT AI đã cung cấp cho bạn đọc những thông tin quan trọng về Text Classification. Công cụ này không chỉ hỗ trợ tự động hóa việc sắp xếp và phân tích văn bản mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất trong nhiều lĩnh vực. Trong tương lai, Text Classification không chỉ dừng lại ở việc phân loại văn bản đơn thuần mà còn hướng đến hiểu sâu hơn ngữ cảnh, xử lý đa ngôn ngữ và học từ dữ liệu hạn chế, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp khai thác nguồn dữ liệu hiệu quả nhất.