Photo by ROMAN ODINTSOV
 

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi máy móc có thể hiểu được những gì bạn nói và cảm giác của bạn; nơi bạn có thể nói chuyện với máy tính và nó sẽ phản hồi; và nơi công nghệ có thể sàng lọc văn bản và tóm tắt nó cho bạn. Đợi tí. Bạn không cần phải tưởng tượng bất cứ điều gì - ngày nay điều đó đã trở thành hiện thực với việc áp dụng NLP.

Là một lĩnh vực con của AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã nổi lên như một bước đột phá trong công nghệ, cho phép máy tính giao tiếp bằng ngôn ngữ của con người. Của nó quy mô thị trường được định giá 18.9 tỷ đô la vào năm 2023 và dự kiến ​​​​sẽ tăng lên 68 tỷ đô la vào năm 2028. Không có gì đáng ngạc nhiên về điều này, liên quan đến các ứng dụng đa dạng của NLP trong thế giới hiện đại, từ chatbot, dịch máy đến phân tích tài liệu.

Trong bài đăng này, chúng tôi thảo luận về tác động biến đổi của NLP đối với hoạt động kinh doanh, các trường hợp sử dụng của nó và các ví dụ thực tế cho mỗi ngành. Chúng tôi cũng đề cập ngắn gọn về lợi ích của việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, những thách thức của nó và những cơ hội trong tương lai mà nó mang lại cho chúng ta.

NLP là sự kết hợp của các kỹ thuật ngôn ngữ, thống kê và máy học (ML) cho phép xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này cho phép máy tính nắm bắt được các sắc thái trong ngôn ngữ của con người, hiểu ngữ cảnh và phản hồi nó một cách có ý nghĩa. Nói cách khác, thuật toán NLP nhằm mục đích kết nối giao tiếp của con người với AI.

Nhưng điều này không phải luôn luôn như vậy. Đồ họa thông tin dưới đây trình bày quá trình phát triển của NLP theo thời gian cho đến khi nó đạt được tiềm năng ngày nay. Các yếu tố thúc đẩy chính cho việc áp dụng NLP là những cải tiến về sức mạnh tính toán, những tiến bộ trong AI và học máy cũng như tính sẵn có của dữ liệu. Điều thứ hai xảy ra phần lớn là nhờ đám mây, mang lại khả năng mở rộng tốt hơn và giảm chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Sự phát triển của NLP
 

Sự phát triển của NLP cũng là về sự chuyển đổi từ hệ thống dựa trên quy tắc sang thuật toán ML, thuật toán này có thể học cách “hiểu” ngôn ngữ. Theo cách tiếp cận dựa trên quy tắc, chuyên gia sẽ mã hóa thủ công từng quy tắc trong NLP. Đó là lý do tại sao các hệ thống này tĩnh hơn và không thể thích ứng được so với học máy.

Khám phá sâu hơn về bản chất của NLP, chúng ta nên đề cập đến các mục tiêu cơ bản của nó để hiểu và tương tác với ngôn ngữ con người. Theo đó, chúng ta phân biệt giữa:

• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), liên quan đến việc trích xuất ý nghĩa. Nó giúp hiểu được sự phức tạp và sắc thái của ngôn ngữ viết và nói, giải quyết sự mơ hồ và các biến thể theo ngữ cảnh. Ví dụ: NLU rất hữu ích trong việc phân biệt các giọng hoặc hiểu tiếng lóng.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), liên quan đến việc tạo ra phản hồi giống con người từ dữ liệu. Sử dụng các phương pháp thống kê và mô hình ngôn ngữ để phân tích khối lượng dữ liệu lớn, NLG giúp “trả lời” các truy vấn của người dùng theo cách trò chuyện. Nó cũng xử lý việc tóm tắt văn bản, dịch máy và tạo nội dung.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo ngôn ngữ tự nhiên
 

Bây giờ chúng ta có thể phác thảo cách NLP hoạt động. Về cơ bản, có 2 bước:

1. Chuyển văn bản thành nội dung mà máy có thể hiểu được
2. Phân tích văn bản để thực sự hiểu ngữ cảnh, ngôn ngữ và rút ra ý nghĩa

Đồng thời, rất nhiều điều đang diễn ra dưới hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cho phép máy thực hiện hai hành động này. Chúng ta hãy xem nhanh các thành phần NLP chính để hiểu cách nó hoạt động tốt hơn:

• Mã thông báo: Để chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ hoặc cụm từ (mã thông báo) để xử lý chúng thành các phần nhỏ hơn, có thể quản lý được
• Phân tích cú pháp: Phân tích các cấu trúc ngữ pháp để hiểu đúng các mối quan hệ cú pháp trong câu
• Gắn thẻ phần của lời nói: Để gán các thẻ ngữ pháp (ví dụ: danh từ, động từ, v.v.) cho các từ trong câu để thêm vào phân tích cú pháp
• Phân tích ngữ nghĩa: Để nắm bắt ý nghĩa và ngữ cảnh đằng sau các từ, cụm từ và câu
• Phân tích tình cảm: Để xác định tình cảm hoặc cảm xúc được thể hiện trong văn bản như tích cực, tiêu cực hoặc trung tính
• Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Để xác định và phân loại các thực thể, tức là tên, tổ chức, địa điểm, v.v.
• Mô hình thống kê và ML: Để xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu. Các thuật toán ML được giám sát hoạt động tốt nhất cho các tác vụ như phân loại văn bản và phân tích cảm tính trong khi các thuật toán không được giám sát để phân cụm và lập mô hình chủ đề.
• Mô hình ngôn ngữ: Để dự đoán xác suất của chuỗi từ trong ngữ cảnh. Kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ tự động hoàn thành và tạo ngôn ngữ
• Mô hình dịch ngôn ngữ: Để chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Các mô hình tiên tiến, chẳng hạn như dịch máy thần kinh, có thể tăng thêm đáng kể độ chính xác của bản dịch.
• Kỹ thuật tạo ngôn ngữ: Để tạo ra phản hồi giống con người dựa trên dữ liệu hoặc ngữ cảnh nhất định. Cách tiếp cận này được sử dụng cho chatbot, tóm tắt văn bản, v.v.

Sự kết hợp và tích hợp của các thành phần này cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các hệ thống NLP mạnh mẽ và góp phần mang lại kết quả giao tiếp AI tốt hơn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang ngày càng phát triển trong các ngành công nghiệp và các ứng dụng mới xuất hiện hàng năm. Dưới đây chúng tôi xem xét các trường hợp sử dụng phổ biến nhất của NLP để khám phá thêm về tiềm năng kinh doanh của bạn trong việc chuyển đổi giao tiếp với NLP.

Những ứng dụng hàng đầu của NLP

AI đàm thoại và chatbot

Trợ lý ảo và chatbot thông minh là những thứ đầu tiên bạn nghĩ đến khi nghĩ về NLP. Các hệ thống AI đàm thoại NLP ngày nay đủ tinh vi để tham gia vào các cuộc đối thoại xác thực và phù hợp với ngữ cảnh với người dùng.

Các trợ lý ảo như Siri hay Alexa được chúng ta sử dụng hàng ngày, xử lý các tác vụ nhỏ như đặt lời nhắc, thực hiện và nhận cuộc gọi cũng như tìm nơi đỗ xe. Các chatbot dựa trên NLP đóng góp cho doanh nghiệp bằng cách mở rộng các dịch vụ hỗ trợ và cải thiện khả năng cá nhân hóa.

Hãy xem chatbot Lyro do Tidio phát triển bên dưới. Không giống như các chatbot thông thường, Lyro không yêu cầu bất kỳ sự đào tạo nào từ các nhân viên hỗ trợ — công ty kích hoạt nó và bắt đầu trả lời các truy vấn của người dùng ngay lập tức.

Hình ảnh từ Tydius

Dịch máy

Dịch máy là trường hợp sử dụng nổi bật thứ hai của NLP. Sinh viên, dịch giả ngôn ngữ, khách du lịch và nhiều người khác ngày nay không thể tưởng tượng được cuộc sống của họ nếu không có Google Dịch. Và mặc dù dịch máy đã tồn tại rất lâu trước NLP, nhưng nó đã đưa nó lên một tầm cao mới bằng cách:

• Tăng thêm độ chính xác và trôi chảy khi sử dụng máy biến áp
• Thúc đẩy và tạo điều kiện thuận lợi cho việc dịch ngôn ngữ theo thời gian thực
• Tạo ra khả năng dịch thuật theo ngữ cảnh, điều mà trước đây vẫn còn sử dụng các phương pháp dịch từng từ truyền thống
• Hỗ trợ bản địa hóa nội dung để xem xét sở thích văn hóa và phương ngữ địa phương

Để minh họa hơn, đây là DeepL, một đối thủ cạnh tranh ít được biết đến hơn với Google Translate. Công cụ hỗ trợ dịch sang 26 ngôn ngữ giúp người dùng phá bỏ rào cản ngôn ngữ. Nó cũng có tích hợp ứng dụng và tiện ích dịch trang web.

Hình ảnh từ Deepl

Quản lý tài liệu

NLP cũng có khả năng chuyển lời nói thành văn bản độc đáo giúp cải thiện tính chính xác và hiệu quả của tài liệu. Bỏ qua các trường hợp sử dụng đơn giản như đọc chính tả văn bản thay vì gõ văn bản, chúng ta cũng có thể nói về những điều sau:

• Tóm tắt văn bản: Các bản tóm tắt tự động do AI cung cấp rất hữu ích khi người ta cần tiếp thu lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng. NLP không chỉ tóm tắt các văn bản dài - việc trích xuất từ ​​khóa và xếp hạng câu cho phép NLP tóm tắt văn bản một cách mạch lạc bằng cách nắm bắt các điểm chính.
• Trích xuất thông tin: Trong số các phương pháp tiếp cận khác trong NLP, NER đặc biệt hiệu quả để truy xuất thông tin tự động và khám phá kiến ​​thức. Điều này tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức cho người nghiên cứu không phải đọc lướt qua một lượng lớn thông tin.
• Phân loại văn bản: Khi nói đến khối lượng lớn dữ liệu văn bản, NLP có thể giúp phân loại nó. Trong khi sắp xếp dữ liệu tốt hơn, công ty cũng được hưởng lợi từ khả năng tiếp cận thông tin được cải thiện.

Tạo nội dung

Do khả năng nắm bắt bản chất của các sự kiện và dữ liệu, NLP có thể tạo nội dung dựa trên thông tin nhất định. Có lẽ mọi người đã từng nghe đến ChatGPT và cách nó tạo ra nội dung độc đáo, có ý nghĩa với những gợi ý phù hợp. Những mô hình như thế này có thể giúp cuộc sống của người sáng tạo nội dung trở nên dễ dàng hơn bằng cách giúp họ viết hướng dẫn về sản phẩm, bài đăng trên mạng xã hội, bài báo, email và những nội dung khác.

Hãy xem xét một ví dụ ít phổ biến hơn về công cụ tạo nội dung AI so với GPT. OwlyWriter AI có thể tiết kiệm hàng giờ làm việc của nhà tiếp thị khi nói đến SMM. Từ việc tạo chú thích cho bài đăng đến tạo ý tưởng nội dung cho đến viết bài đăng, công cụ này giúp các chuyên gia truyền thông xã hội vượt qua trở ngại của người viết và làm việc hiệu quả hơn.

Hình ảnh từ HootSuite

Speech Recognition

Một ứng dụng tuyệt vời khác của NLP là nhận dạng giọng nói, cho phép máy dịch ngôn ngữ nói thành văn bản viết. Một lần nữa, trợ lý giọng nói như Siri hay Google Assistant là những ví dụ rõ ràng nhất trong trường hợp này.

Vẫn còn nhiều trường hợp sử dụng khác để nhận dạng giọng nói như dịch vụ phiên âm hoặc thiết bị điều khiển bằng giọng nói. Hãy nhớ đến tính năng cho phép người lái xe điều khiển ô tô rảnh tay một cách an toàn. Ngoài ra, các thiết bị nhà thông minh đều được phát triển dựa trên NLP.

Phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm, là một trong những kỹ thuật NLP, hoạt động tốt nhất để phân tích đánh giá của khách hàng và tình cảm trên mạng xã hội để lấy ý kiến ​​​​của công chúng về sản phẩm hoặc dịch vụ hoặc theo dõi các xu hướng.

Ví dụ: NLP có thể giúp doanh nghiệp phân tích phản hồi của khách hàng về lần ra mắt sản phẩm gần đây để đưa ra quyết định sáng suốt hơn nhằm đảm bảo sự hài lòng của khách hàng. Nó cũng hỗ trợ các ứng dụng để giám sát phương tiện truyền thông xã hội, như Đồng hồ đeo tay. Chúng giám sát nội dung mạng xã hội để các công ty biết ý kiến ​​và cảm xúc của công chúng đối với thương hiệu, theo dõi xu hướng và quản lý danh tiếng trực tuyến.

Hình ảnh của Đồng hồ đeo tay

Search Engine Optimization

Các công cụ tìm kiếm như Google sử dụng NLP để cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm của họ. Cách tiếp cận này giúp hiểu rõ hơn ý định của người dùng đằng sau truy vấn và kết hợp nó với các kết quả tìm kiếm phù hợp nhất.

Lọc thư rác

Một lĩnh vực nữa mà NLP đã cách mạng hóa bao gồm lọc thư rác. Và ở đây chúng ta không chỉ nói về email mà còn về các ứng dụng khác. Ví dụ, YouTube sử dụng NLP để lọc dữ liệu spam trong phần bình luận của video. Nó sử dụng một công cụ có tên TubeSpam, được đào tạo bằng cách sử dụng bộ phân loại Naïve Bayes để lọc thư rác.

Danh sách các ứng dụng NLP dài hơn nhiều. Chúng tôi đã thảo luận về các trường hợp sử dụng lớn nhất nhưng bỏ qua các trường hợp sử dụng nhỏ hơn như tính năng tự động sửa lỗi và tự động hoàn thành, phát hiện gian lận, v.v. Để làm cho nghiên cứu của chúng tôi đầy đủ hơn, hãy nói về các ví dụ thực tế về cách NLP biến đổi các ngành công nghiệp.

Mặc dù NLP được triển khai thành công trên nhiều ngành khác nhau, nhưng thị phần lớn nhất của nó là về công nghệ, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, dịch vụ tài chính, bảo hiểm và tiếp thị. Xem chi tiết về từng điều này.

Thị phần NLP toàn cầu theo ngành

Dịch Vụ CSKH

Các chatbot và trợ lý ảo dựa trên NLP đã thay đổi dịch vụ khách hàng một lần và mãi mãi. Giờ đây, khách hàng có thể nhận được hỗ trợ 24/7 trong khi các đại lý được hưởng lợi từ khối lượng công việc giảm bớt. Erica — chatbot do Bank of America tạo ra — cung cấp hỗ trợ và hướng dẫn tài chính cho khách hàng, đồng thời giúp điều hướng hoạt động ngân hàng trực tuyến. NLP cho phép Erica tìm hiểu sở thích và nhu cầu của người dùng cũng như đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa.

Hãy xem các ví dụ cụ thể về việc sử dụng NLP trong dịch vụ khách hàng:

• Trợ lý giọng nói dựa trên NLP để hiểu yêu cầu của người dùng và chuyển yêu cầu đó đến đúng tác nhân con người
• Chatbot tự động thực hiện các công việc đơn giản như trả lời câu hỏi, kiểm tra thông tin, lên lịch hẹn, v.v.
• Sử dụng trợ lý ảo để tương tác rảnh tay với các thiết bị và dịch vụ
• Phân tích phản hồi và phân tích cảm xúc của khách hàng - ví dụ: chatbot có thể bắt đầu bằng lời xin lỗi khi giao dịch với một khách hàng đang thất vọng

Thương mại điện tử và bán lẻ

Hầu hết các trang web thương mại điện tử uy tín hiện nay như Amazon, eBay hay Walmart đều sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa do NLP cung cấp, giúp cải thiện khả năng hiển thị sản phẩm và trải nghiệm tìm kiếm. Ngược lại với các từ khóa phù hợp, tìm kiếm ngữ nghĩa trực quan hơn và nhằm mục đích hiểu ý định của người dùng đằng sau truy vấn.

Bên cạnh tìm kiếm ngữ nghĩa, NLP còn có các ứng dụng khác trong bán lẻ:

• Phân tích tình cảm của khách hàng để hiểu thêm về lòng trung thành với thương hiệu và cuối cùng là củng cố thương hiệu
• Thương mại đàm thoại với trợ lý giọng nói
• Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa

Đào tạo

Trong lĩnh vực giáo dục, NLP có nhiều trường hợp sử dụng sáng tạo nhất. Một ví dụ tuyệt vời bao gồm hệ thống đề xuất khóa học của Coursera, giúp người dùng tìm thấy các khóa học tốt nhất dựa trên sở thích của họ. Cũng hãy nghĩ đến Grammarly được mọi người yêu thích, một giải pháp dựa trên NLP giúp bài viết của bạn rõ ràng và không có lỗi.

Các ví dụ khác về NLP trong giáo dục bao gồm nhưng không giới hạn ở:

• Hệ thống gia sư thông minh
• Tạo câu hỏi thi dựa trên sách giáo khoa hoặc tài liệu đào tạo khác
• Phân tích phản hồi và chấm điểm tự động
• Phần mềm phát hiện đạo văn
• Học tập thích ứng và hướng dẫn cá nhân hóa cũng như phản hồi cho học sinh

Tài chính và ngân hàng

Bạn đã bao giờ nhận được cuộc gọi từ ngân hàng hỏi về hoạt động đáng ngờ trên tài khoản của bạn chưa? Những cuộc gọi này thường được kích hoạt bởi NLP. Phát hiện gian lận là một trong những ứng dụng lớn nhất của NLP trong tài chính. Có một thời, Mastercard Decision Intelligence, được phát triển đặc biệt để chỉ ra hoạt động gian lận, đã giúp công ty phát hiện giảm gian lận 50%. Tự mình kiểm tra tiềm năng giải pháp:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Thẻ Alt: Thông tin quyết định của Mastercard

Hai cách khác về cách sử dụng NLP trong lĩnh vực tài chính bao gồm:

• Phân tích cảm tính trên nhiều dữ liệu văn bản khác nhau như báo cáo tài chính, bài đăng trên mạng xã hội và các bài báo để dự đoán giá cổ phiếu và biến động thị trường, từ đó giúp các nhà giao dịch và nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt hơn
• Trích xuất dữ liệu từ các báo cáo, tài liệu tài chính cũng như tổng hợp tin tức tài chính để cập nhật nhanh chóng

Chăm sóc sức khỏe

Công nghệ NLP rất hữu ích cho các nhà cung cấp dịch vụ y tế trong việc tóm tắt và phân loại các ghi chú lâm sàng và thông tin bệnh nhân. Bằng cách này, họ có thể truy cập dữ liệu nhanh hơn và sắp xếp tài liệu một cách ngăn nắp. Hồ sơ sức khỏe điện tử trở nên khả thi chủ yếu nhờ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Ngoài ra, NLP có thể hỗ trợ sao chép cho phép bác sĩ đọc chính tả các ghi chú và giảm thiểu việc nhập dữ liệu thủ công. Hệ thống NLP lâm sàng có thể giúp chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và đề xuất liệu pháp cá nhân hóa. Ví dụ, Merative LP sử dụng thuật toán NLP để phát triển kế hoạch điều trị ung thư cho bệnh nhân của mình.

Bảo hiểm

Giống như trong tài chính, NLP trong bảo hiểm được sử dụng để xác định các khiếu nại gian lận. Bằng cách phân tích các loại dữ liệu khác nhau như hồ sơ khách hàng, thông tin liên lạc và mạng xã hội, NLP phát hiện các dấu hiệu gian lận và gửi những khiếu nại này để kiểm tra thêm. Các Công ty bảo hiểm Thổ Nhĩ Kỳ cải thiện ROI lên 210% sau khi họ chuyển sang hệ thống phát hiện gian lận dựa trên ML.

Cách hệ thống phát hiện gian lận ML hoạt động
 

Các doanh nghiệp bảo hiểm cũng có thể hưởng lợi từ NLP bằng cách theo dõi các xu hướng của ngành với sự trợ giúp của việc khai thác văn bản và thông tin thị trường. Bằng cách này, các công ty có được thông tin chi tiết về hoạt động của đối thủ cạnh tranh và đưa ra nhiều quyết định dựa trên dữ liệu hơn.

Luật

Trong lĩnh vực pháp lý, NLP hữu ích nhất khi làm việc với các tài liệu. Các chuyên gia pháp lý có thể sử dụng công nghệ này trong việc xem xét và phân tích hợp đồng, tóm tắt văn bản, phân tích kết quả vụ việc, v.v. Thuật toán NLP giúp luật sư và luật sư quét qua nhiều văn bản pháp lý để tìm ngày, điều khoản hoặc điều khoản cụ thể.

Luminance sử dụng NLP để tăng hiệu quả thẩm định và xem xét hợp đồng. Ngược lại với GPT tổng quát hơn, mô hình này đã được đào tạo trên hơn 150 triệu văn bản pháp luật và được các chuyên gia trong ngành xác minh. Công ty hứa hẹn với người dùng tiết kiệm tới 90% thời gian thông qua xử lý hợp đồng tự động.

Ngoài ra, các chuyên gia pháp lý còn áp dụng NLP trong giám sát tuân thủ quy định, phân tích bảng điểm giám sát và nghiên cứu pháp lý.

Chuỗi sản xuất và cung ứng

Như mọi nơi khác, NLP trong chuỗi sản xuất và cung ứng hoạt động tốt nhất để giữ cho dữ liệu được ngăn nắp và hợp lý hóa giao tiếp. Ví dụ, nó có thể giúp phân tích và sàng lọc khối lượng tài liệu vận chuyển và giải quyết các thách thức về hậu cần.

Chatbots có thể hữu ích để trả lời các truy vấn của khách hàng hoặc nhà cung cấp nhanh hơn. Tesla đã kết hợp chatbot để mang lại trải nghiệm đặc biệt cho khách hàng từ lâu. Những lịch trình lái thử này và trả lời các câu hỏi đơn giản về xe Tesla.

Bằng cách tích hợp chatbot với ERP của nhà sản xuất hoặc các hệ thống cũ khác, chatbot cũng có thể giúp lưu giữ thông tin ở một nơi và cải thiện sự cộng tác giữa các bộ phận.

Marketing

Như đã đề cập, phân tích tình cảm được sử dụng rộng rãi trong tiếp thị để hiểu ý kiến ​​của khách hàng về thương hiệu. Điều này giúp đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ được cá nhân hóa cho khách hàng và hỗ trợ việc ra quyết định. Ví dụ: McDonald's sử dụng NLP để theo dõi các khiếu nại của khách hàng trên mạng xã hội và đào tạo nhân viên cách trả lời những khiếu nại này một cách chính xác.

Với sự trợ giúp của NER, NLP cũng được tận dụng để xác định các chủ đề xu hướng và hiểu biết sâu sắc về khách hàng để sử dụng chúng nhiều hơn trong các tài liệu bán hàng hoặc cải tiến thiết kế sản phẩm.

Tuyển dụng

Trong tuyển dụng, NLP được sử dụng để sàng lọc ứng viên xin việc nhằm cải thiện độ chính xác và tốc độ. Ví dụ: nền tảng tìm nguồn việc làm B2B do Intelliarts phát triển có thể khớp hồ sơ ứng viên trên các trang tìm kiếm việc làm và các trang truyền thông xã hội như LinkedIn với mô tả vị trí. Hơn nữa, giải pháp này tuân thủ các nguyên tắc Đa dạng, Công bằng và Hòa nhập (DEI). Khi kết thúc, khách hàng sẽ nhận được nguồn cung ứng ứng viên hợp lý nhưng vẫn đáp ứng các yêu cầu về DEI như dự định.

Nền tảng tìm nguồn việc làm B2B

Bất chấp sự phổ biến ngày càng tăng của NLP trong các ngành công nghiệp và sự tiến bộ của nó, một số thách thức vẫn tồn tại trên con đường tích hợp vào các hệ thống hiện có. Dưới đây là cả những thách thức và giải pháp tiềm năng cho chúng:

Những thách thức và giải pháp cho NLP

NLP tiếp tục phát triển, với các giải pháp mới xuất hiện để giải quyết những thách thức trên. Đồng thời, những ứng dụng và xu hướng mới xuất hiện trong nghiên cứu NLP. Chúng ta hãy xem những phát triển mới nhất của NLP và cách chúng có thể cách mạng hóa hơn nữa sự tương tác giữa con người và AI:

• Đào tạo trước và học chuyển giao: Các mô hình được đào tạo trước như GPT-3 hoặc T5 là một trong những tiến bộ quan trọng nhất trong NLP ngày nay. Và xu hướng này chắc chắn sẽ tiếp tục do kết quả hiệu quả của nó cũng như cơ hội chuyển giao việc học để điều chỉnh kiến ​​thức học được từ nhiệm vụ này sang nhiệm vụ và lĩnh vực khác.
• NLP đa phương thức: NLP cuối cùng đã vượt ra ngoài văn bản và các nhà nghiên cứu thử nghiệm khả năng của nó trong lời nói, video và hình ảnh. Đa phương thức tìm thấy ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau, từ phụ đề video cho đến phương tiện tự hành cho đến phân tích cảm xúc chính xác hơn.
• AI đàm thoại: Tính đa phương thức của NLP cũng thể hiện ở những tiến bộ của AI đàm thoại, nhằm mục đích làm cho sự tương tác giữa con người và AI trở nên tự nhiên và trực quan hơn. Trợ lý giọng nói cho ngôi nhà thông minh có lẽ đang được các nhà nghiên cứu quan tâm nhất hiện nay.
• NLP đa ngôn ngữ: Các nhà nghiên cứu quan tâm đến NLP đa ngôn ngữ và đa ngôn ngữ vì cơ hội của nó để tăng cường giao tiếp toàn cầu, tăng khả năng tiếp cận thông tin và đa dạng văn hóa.
• AI có thể giải thích và đáng tin cậy: Nhu cầu về AI có thể giải thích và đáng tin cậy đề cập đến việc trao quyền cho người dùng sự tự tin, trách nhiệm giải trình và trách nhiệm trong NLP. Điều này đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và luật.
• AI có đạo đức và có trách nhiệm: Các nhà nghiên cứu cũng nhằm mục đích giải quyết những thành kiến, sự công bằng và các mối quan tâm về đạo đức trong NLP để tạo ra các ứng dụng AI có trách nhiệm hơn. Một ví dụ tuyệt vời ở đây là tính năng phát hiện deepfake để xác định và gắn cờ thông tin âm thanh và video do AI điều khiển.

Các lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra trong NLP

Khái niệm NLP đã cách mạng hóa sự tương tác giữa người và máy, định hình lại cách truy cập thông tin và diễn ra giao tiếp. Thông qua việc tích hợp AI với học sâu, máy tính có khả năng đọc văn bản, diễn giải lời nói, phân tích cuộc hội thoại, xác định tình cảm, v.v., chứng minh sức mạnh của NLP trong việc trích xuất những hiểu biết sâu sắc có giá trị từ dữ liệu.

Ngày nay, chúng tôi thấy khả năng vô tận của NLP, từ chatbot và trợ lý ảo đến phân tích tình cảm cho đến dịch ngôn ngữ. Những điều này đã biến đổi nhiều ngành công nghiệp và nâng cao trải nghiệm người dùng. Nhưng nghiên cứu và phát triển liên tục về NLP hứa hẹn một tương lai thậm chí còn tươi sáng hơn được đánh dấu bằng nhiều tiến bộ và xu hướng hơn. Điều này có khả năng làm cho việc giao tiếp trở nên liền mạch và toàn diện hơn bao giờ hết.

Olena Zherebetska là người viết nội dung tại trí tuệ, viết về những tin tức và cải tiến mới nhất trong khoa học dữ liệu và ML. Cô có 7 năm kinh nghiệm viết lách và thích đi sâu hơn khi nghiên cứu các chủ đề công nghệ.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai