Bài viết sưu tầm

Giới thiệu

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. Một trong những bước nền tảng và thiết yếu trong NLP chính là xử lý chuỗi ký tự – bởi vì ngôn ngữ, về bản chất, được biểu diễn dưới dạng chuỗi văn bản.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xử lý chuỗi trong NLP thông qua một ví dụ đơn giản: trích xuất từ khóa quan trọng từ một đoạn văn bản tiếng Việt.

1. Tại sao xử lý chuỗi lại quan trọng trong NLP?

Văn bản, dù là một bài báo, email, hay bình luận trên mạng xã hội, đều là chuỗi ký tự liên tiếp. Để máy có thể hiểu được nội dung, trước tiên ta cần chuyển chuỗi đó thành các đơn vị nhỏ hơn như từ, cụm từ, rồi trích xuất thông tin có ý nghĩa.

Ví dụ:

"ChatGPT là một mô hình AI có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên."

Chuỗi trên cần được phân tách thành các từ đơn lẻ, loại bỏ các từ không cần thiết (như "là", "một", "có", "khả năng") để tập trung vào các từ khóa như: ChatGPT, mô hình AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

2. Ví dụ: Trích xuất từ khóa từ văn bản tiếng Việt

Giả sử chúng ta có đoạn văn bản sau:

"Công nghệ trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, giáo dục."

Bước 1: Tiền xử lý văn bản (Preprocessing)

• Chuyển chữ thường:
  "công nghệ trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, giáo dục."

• Loại bỏ dấu câu:
  "công nghệ trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế tài chính giáo dục"

• Tách từ (tokenization):
  Sử dụng thư viện NLP như pyvi hoặc underthesea, ta có thể phân tách thành:

  ["công nghệ", "trí tuệ nhân tạo", "đang", "phát triển", "mạnh mẽ", "ứng dụng", "lĩnh vực", "y tế", "tài chính", "giáo dục"]

Bước 2: Loại bỏ stop words

Các từ không mang nhiều ý nghĩa như "đang", "và", "trong", "nhiều" sẽ bị loại bỏ.

Còn lại:

["công nghệ", "trí tuệ nhân tạo", "phát triển", "ứng dụng", "lĩnh vực", "y tế", "tài chính", "giáo dục"]

Bước 3: Trích xuất từ khóa quan trọng

Có thể dùng các kỹ thuật đơn giản như TF-IDF hoặc nâng cao hơn như TextRank để xác định các từ khóa nổi bật.

Kết quả từ khóa có thể là:
["trí tuệ nhân tạo", "ứng dụng", "giáo dục", "y tế", "tài chính"]

3. Ứng dụng thực tế

• Tìm kiếm thông tin: Hệ thống tìm kiếm hiểu được nội dung người dùng nhập.

• Tóm tắt văn bản: Tự động rút gọn văn bản dài thành những điểm chính.

• Phân tích cảm xúc: Xác định thái độ tích cực, tiêu cực trong đánh giá sản phẩm.

• Chatbot thông minh: Hiểu ý định của người dùng để phản hồi chính xác.

4. Kết luận

Xử lý chuỗi là bước đầu nhưng cực kỳ quan trọng trong NLP. Từ những chuỗi văn bản đơn giản, chúng ta có thể tách từ, lọc thông tin, và xây dựng các hệ thống hiểu ngôn ngữ con người một cách ngày càng sâu sắc hơn.

Trong kỷ nguyên số, năng lực xử lý ngôn ngữ sẽ là một phần cốt lõi giúp máy móc và con người giao tiếp hiệu quả hơn.

Bạn có thể thử nghiệm xử lý chuỗi với các thư viện Python như:

• underthesea (cho tiếng Việt)

• nltk, spaCy, gensim (cho tiếng Anh)