08/12/2025
Theo báo cáo của Statista (2024), mỗi ngày thế giới tạo ra hơn 400 triệu terabyte dữ liệu mới, trong đó phần lớn ở dạng văn bản phi cấu trúc như email, hợp đồng, báo cáo hay hóa đơn. Text extraction ra đời như một giải pháp công nghệ cốt lõi, giúp doanh nghiệp tự động hóa quá trình bóc tách thông tin, rút ngắn thời gian xử lý và tối ưu hiệu quả phân tích dữ liệu. Bài viết này của VNPT AI chia sẻ chi tiết hơn về cách hoạt động, công nghệ nền tảng đến những mẹo để ứng dụng text extraction hiệu quả trong thực tế.
Text extraction là gì?
Text extraction hay còn gọi là trích xuất văn bản là quá trình tự động nhận diện và lấy ra những thông tin quan trọng từ các tài liệu văn bản không có cấu trúc, ví dụ như email, trang web, hay báo cáo. Mục tiêu chính là phân tích nội dung để tìm ra các dữ liệu cụ thể như tên, địa chỉ, ngày tháng, con số… hoặc tách riêng những đoạn văn, câu chữ có ý nghĩa phục vụ cho mục đích xử lý tiếp theo.
Quá trình này thường được hỗ trợ bởi các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như gán nhãn từ loại, nhận diện thực thể (tên người, địa điểm, tổ chức…) và phân tích cú pháp văn bản. Nhờ đó, hệ thống có thể hiểu được ngữ cảnh và cấu trúc câu chữ, từ đó trích xuất thông tin chính xác hơn.
>>> Đọc thêm: Text Analysis là gì?
Text extraction hoạt động như thế nào?
Quá trình text extraction thường được xem là bước khởi đầu trong quy trình ETL (Extract – Load – Transform). Trước hết, hệ thống cần xác định rõ loại dữ liệu cần lấy ra. Ví dụ, với một hóa đơn, các trường thông tin quan trọng sẽ bao gồm: số hóa đơn, ngày phát hành, tên khách hàng cùng bảng chi tiết sản phẩm như mô tả, số lượng, đơn giá, chiết khấu và tổng tiền.
Sau khi xác định được những trường dữ liệu cần thiết, thuật toán trích xuất sẽ áp dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, trong đó phổ biến là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Machine Learning, để đọc hiểu và trích xuất dữ liệu chính xác.
Quy trình này có thể tóm gọn thành ba bước chính:
- Phân loại tài liệu – hệ thống nhận diện loại văn bản đang xử lý (ví dụ: hóa đơn, xác nhận đơn hàng, vận đơn…).
- Nhận diện các trường dữ liệu (meta fields) – xác định các thông tin cụ thể như họ tên, số liệu, ngày tháng, địa chỉ hoặc giá trị tiền tệ.
- Trích xuất dữ liệu – thu thập các thông tin đã được chỉ định và xuất ra theo nhu cầu sử dụng.
Các kỹ thuật và phương pháp trong Text extraction
Trong quá trình text extraction (trích xuất văn bản), có nhiều phương pháp và công nghệ khác nhau được áp dụng để lấy thông tin từ tài liệu. Cụ thể:
Công nghệ OCR
OCR (Optical Character Recognition) là công nghệ giúp chuyển đổi hình ảnh chứa văn bản (như tài liệu scan, ảnh chụp màn hình hoặc văn bản in) thành văn bản có thể đọc và xử lý bằng máy tính. Phần mềm OCR sử dụng các thuật toán nhận dạng mẫu để phân tích ký tự, từ đó tách và chuyển chúng thành dữ liệu số. Đây là bước quan trọng khi cần số hóa tài liệu giấy hoặc hình ảnh để đưa vào hệ thống quản lý dữ liệu.
Machine Learning
Machine Learning (Học máy) cho phép hệ thống học từ dữ liệu mẫu và sau đó áp dụng kiến thức đó để xử lý những tài liệu mới. Khi một mô hình học máy được huấn luyện trên tập tài liệu cụ thể (ví dụ: hóa đơn, hợp đồng), nó có thể tự động nhận diện và trích xuất các trường dữ liệu tương tự từ các văn bản khác trong kho dữ liệu. Cách tiếp cận này mang lại độ chính xác cao và khả năng mở rộng khi cần xử lý khối lượng lớn tài liệu đa dạng.
NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
NLP (Natural Language Processing) tập trung vào việc phân tích và hiểu nội dung, ngữ nghĩa và ngữ cảnh của văn bản. Với NLP, hệ thống có thể nhận diện các thực thể như tên người, địa điểm, ngày tháng, hoặc phân tích cấu trúc câu để trích xuất thông tin chính xác từ văn bản không có cấu trúc. Đây là kỹ thuật nền tảng giúp biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau.
Sự khác biệt giữa Text Extraction và Text Mining
Mặc dù đều liên quan đến xử lý văn bản nhưng text extraction và text mining có mục tiêu và cách tiếp cận hoàn toàn khác nhau:
Text extraction (trích xuất văn bản) tập trung vào việc lấy ra những thông tin cụ thể từ một tài liệu. Ví dụ: từ một hóa đơn, hệ thống sẽ trích xuất số hóa đơn, ngày phát hành, tên khách hàng hoặc giá trị thanh toán. Đây là bước nhằm thu thập dữ liệu chính xác theo trường thông tin đã xác định.
Text mining (khai phá văn bản) lại chú trọng đến việc tìm ra các mẫu, xu hướng hoặc ý nghĩa ẩn trong khối lượng dữ liệu văn bản lớn. Một ví dụ điển hình là phân tích cảm xúc trong bình luận để xác định người dùng có thái độ tích cực, tiêu cực hay trung lập.
Nói cách khác, text extraction giống như thu thập dữ liệu thô chính xác, còn text mining là khai thác giá trị và tri thức từ dữ liệu đó.
5 Phần mềm trích xuất văn tốt nhất hiện nay
Dưới đây là những công cụ phần mềm trích xuất văn bản được sử dụng rộng rãi, hỗ trợ doanh nghiệp và cá nhân xử lý tài liệu:
VNPT SmartReader
VNPT SmartReader là giải pháp trích xuất văn bản do VNPT phát triển, được ứng dụng mạnh mẽ trong số hóa tài liệu. Công cụ này cho phép chuyển đổi hình ảnh, PDF hoặc tài liệu scan thành văn bản có thể chỉnh sửa. VNPT SmartReader nổi bật ở khả năng nhận diện ký tự tiếng Việt với độ chính xác cao, phù hợp để xử lý hóa đơn, hợp đồng hay hồ sơ lưu trữ. Ngoài ra, giải pháp còn tích hợp dễ dàng với các hệ thống quản lý dữ liệu của doanh nghiệp, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí vận hành.
Odin AI
Đây là nền tảng tự động hóa quy trình với trọng tâm là trích xuất văn bản thông minh bằng AI. Hệ thống hỗ trợ xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều loại tài liệu khác nhau như PDF scan, hình ảnh hay hợp đồng pháp lý. Odin AI ứng dụng đồng thời OCR, Machine Learning và NLP, mang lại độ chính xác cao trong việc nhận diện và bóc tách thông tin.
Google Cloud Vision
Ngoài khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh, Google Cloud Vision API còn hỗ trợ trích xuất văn bản từ tài liệu scan và ảnh bằng công nghệ OCR tiên tiến. Công cụ này tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ khác của Google Cloud như BigQuery hay AutoML, cho phép khai thác dữ liệu hiệu quả hơn trong các quy trình phân tích.
Amazon Textract
Amazon Textract là dịch vụ học máy chuyên biệt cho việc trích xuất văn bản, chữ viết tay và dữ liệu từ tài liệu. Không chỉ nhận diện ký tự như OCR truyền thống, Textract còn hiểu được bố cục và mối quan hệ giữa các trường dữ liệu, giúp xử lý các biểu mẫu phức tạp và bảng biểu.
Azure AI Document Intelligence
Azure AI Document Intelligence (trước đây là Form Recognizer) của Microsoft sử dụng Machine Learning để trích xuất văn bản, bảng biểu, cặp key–value và dữ liệu có cấu trúc. Công cụ này hỗ trợ doanh nghiệp biến văn bản thô thành dữ liệu có thể khai thác ngay trong quy trình làm việc.
Các mẹo và kỹ thuật tối ưu trích xuất văn bản
Để quá trình trích xuất văn bản (text extraction) đạt hiệu quả cao và đảm bảo độ chính xác, doanh nghiệp có thể áp dụng một số mẹo và kỹ thuật sau:
- Chuẩn bị tài liệu đầu vào chất lượng: Với các tài liệu scan hay ảnh chụp, nên đảm bảo độ phân giải đủ cao, văn bản rõ ràng, tránh bị nhòe hoặc thiếu sáng. Điều này giúp phần mềm OCR nhận diện ký tự chính xác hơn.
- Chuẩn hóa định dạng tài liệu: Việc sắp xếp tài liệu theo mẫu thống nhất (ví dụ: hóa đơn, hợp đồng, phiếu xuất kho…) sẽ giúp hệ thống dễ dàng nhận diện và bóc tách dữ liệu.
- Kết hợp nhiều công nghệ: Sử dụng đồng thời OCR, Machine Learning và NLP để vừa nhận diện ký tự, vừa hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ dữ liệu trong tài liệu.
- Huấn luyện mô hình theo đặc thù doanh nghiệp: Với những loại biểu mẫu riêng (như chứng từ kế toán hoặc hợp đồng pháp lý), nên tạo bộ dữ liệu mẫu để hệ thống học và nâng cao độ chính xác khi xử lý.
- Tích hợp tự động hóa quy trình (RPA): Kết hợp text extraction với các công cụ tự động hóa giúp dữ liệu sau khi trích xuất được đưa ngay vào hệ thống quản lý mà không cần thao tác thủ công.
- Kiểm tra và hiệu chỉnh định kỳ: Đánh giá độ chính xác của kết quả trích xuất thường xuyên để kịp thời tinh chỉnh mô hình hoặc cải thiện chất lượng tài liệu đầu vào.
>>> Đọc thêm: Text Classification là gì?
Ứng dụng của Text Extraction
Một số ứng dụng tiêu biểu của Text extraction trong thực tế như:
Bất động sản
Các sàn giao dịch và môi giới nhận hàng trăm thông tin khách hàng tiềm năng mỗi ngày từ nhiều nền tảng khác nhau. Việc tự động trích xuất dữ liệu giúp tổng hợp thông tin nhanh chóng, hỗ trợ nhân viên tư vấn xử lý và chốt giao dịch hiệu quả hơn.
Tài chính & pháp lý
Các hợp đồng, báo cáo tài chính hay chứng từ kế toán thường chứa lượng thông tin lớn và phức tạp. Text extraction cho phép bóc tách nhanh những trường dữ liệu quan trọng (số liệu, điều khoản, ngày tháng…), từ đó rút ngắn thời gian phân tích và hỗ trợ ra quyết định chính xác.
Dịch vụ ăn uống & giao hàng
Khi hệ thống đặt món hoặc giao hàng nhận nhiều đơn cùng lúc, công nghệ trích xuất văn bản giúp tự động lấy dữ liệu từ email, tin nhắn hoặc form đặt hàng và chuyển thẳng vào bảng tính dùng chung. Nhờ vậy, quy trình xử lý đơn hàng nhanh hơn, giảm sai sót và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Thương mại điện tử
Các cửa hàng trực tuyến trên Shopify, WooCommerce hay nền tảng khác có thể dùng text extraction để tự động đồng bộ dữ liệu đơn hàng, khách hàng và thanh toán với hệ thống CRM. Điều này tạo ra quy trình khép kín, giảm thao tác thủ công và tối ưu quản lý bán hàng.
Thách thức và hạn chế của Text Extraction
Mặc dù mang lại nhiều lợi ích trong việc xử lý và quản lý dữ liệu, text extraction vẫn tồn tại một số thách thức và hạn chế cần lưu ý:
- Yêu cầu xử lý thời gian dài: Các công cụ tự động giúp xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng. Tuy nhiên, với các tài liệu có cấu trúc phức tạp, như PDF hoặc chữ viết tay, công nghệ trích xuất văn bản vẫn gặp khó khăn.
- Dễ xảy ra sai sót: Các công cụ trích xuất văn bản sử dụng thuật toán thông minh nhưng vẫn có thể xảy ra sai sót. Đặc biệt là đối với các tài liệu có cấu trúc không đồng nhất hoặc chứa ngôn ngữ đặc thù.
- Khó mở rộng quy mô: Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, việc áp dụng công nghệ trích xuất văn bản tự động gặp thách thức. Các tài liệu có bố cục phức tạp hoặc không chuẩn hóa sẽ gây khó khăn trong việc mở rộng quy mô.
Kết luận
Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng trở thành tài sản chiến lược, text extraction không chỉ giúp tổ chức quản lý thông tin hiệu quả hơn mà còn mở ra cơ hội khai thác giá trị tiềm ẩn từ văn bản. Việc kết hợp các công nghệ như OCR, Machine Learning và NLP cùng lựa chọn công cụ phù hợp sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh rõ rệt. Dù vẫn còn tồn tại những thách thức về chất lượng đầu vào hay chi phí triển khai nhưng với định hướng đúng đắn, text extraction vẫn sẽ là một phần quan trọng trong chiến lược chuyển đổi số của mọi doanh nghiệp.
