#
Xử lý Ngôn Ngữ Tự nhiên

Trước khi chuyển sang mô hình Transformer, chúng ta hãy cùng tìm hiểu nhanh tổng quan về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên là gì và tại sao chúng ta quan tâm đến lĩnh vực này.

##
Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) là gì?

NLP là một lĩnh vực kết hợp giữa ngôn ngữ học và học máy, tập trung vào việc hiểu mọi thứ liên quan đến ngôn ngữ của con người. Mục đích của các tác vụ NLP không chỉ dừng ở hiểu từng từ đơn lẻ mà còn có thể hiểu ngữ cảnh của những từ đó.

Dưới đây là danh sách các tác vụ NLP phổ biến, với một số ví dụ về mỗi tác vụ:

- Phân loại toàn bộ câu: Nhận biết cảm xúc của bài đánh giá, phát hiện xem một bức thư điện tử có phải thư rác hay không, xác định xem một câu có đúng ngữ pháp hay không hoặc hai câu có liên quan về mặt logic hay không.
- Phân loại từng từ trong câu: Xác định các thành phần ngữ pháp của câu (danh từ, động từ, tính từ), hoặc các thực thể được đặt tên (người, vị trí, tổ chức).
- Tạo nội dung văn bản: Hoàn thành lời nhắc với văn bản được tạo tự động, điền vào chỗ trống trong văn bản có các từ bị che.
- Trích xuất câu trả lời từ văn bản: Cho một câu hỏi và ngữ cảnh, trích xuất câu trả lời cho câu hỏi dựa trên thông tin được cung cấp trong ngữ cảnh
- Tạo câu mới từ văn bản đầu vào: Dịch văn bản sang ngôn ngữ khác, tóm tắt văn bản.

NLP không giới hạn chỉ trong văn bản viết. Nó cũng giải quyết những thách thức phức tạp trong nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính, chẳng hạn như tạo bản ghi chép từ âm thanh hoặc mô tả hình ảnh.

##
Vì sao lĩnh vực này đầy thách thức?

Máy tính không xử lý thông tin theo cách giống như con người. Ví dụ, khi đọc câu “Tôi đói”, chúng ta có thể dễ dàng hiểu được ý nghĩa của nó. Tương tự, với hai câu như “Tôi đói” và “Tôi buồn”, chúng ta có thể dễ dàng xác định xem chúng giống nhau như thế nào. Đối với mô hình học máy (ML), các tác vụ như vậy khó hơn nhiều. Văn bản cần được xử lý theo cách cho phép mô hình học hỏi từ nó. Và bởi vì ngôn ngữ phức tạp, chúng ta cần phải suy nghĩ cẩn thận về cách xử lý này cần thực hiện. Đã có rất nhiều nghiên cứu được thực hiện về cách biểu diễn văn bản, và chúng ta sẽ xem xét một số phương pháp trong chương tiếp theo.

< > Update on GitHub