- vừa được xem lúc

Natural Language Processing đã khiến cuộc sống thông minh hơn như thế nào? (Phần 1)

0 0 22

Người đăng: Lưu Phan

Theo Viblo Asia

1. Natural Language Processing (NLP) là gì?

NLP là tập hợp những phương pháp có thể làm cho máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ của con người, bao gồm cả dạng tiếng nói và chữ viết.

NLP ban đầu xuất phát từ lĩnh vực ngôn ngữ học và đã có lịch sử nghiên cứu hơn 50 năm, hiện nay, đã có nhiều phương pháp tiếp cận mới trong lĩnh vực học máy khiến NLP dần thay đổi diện mạo và trở thành một mảng không thể thiếu trong AI (trí tuệ nhân tạo)

Hiện nay, NLP được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực bao gồm cả y tế, khoa học và công nghệ, đồng thời nó còn mang lại vô ngàn ứng dụng khác trong cuộc sống.

Dưới đây là một bức tranh nhỏ về một vài trong rất nhiều ứng dụng mà NLP có thể mang lại

Về những công dụng cốt lõi, NLP giúp máy tính xử lý được một só công việc như phân loại văn bản (text classification), trích xuất thông tin từ văn bản (information extraction), Tổng hợp ngôn ngữ (language generation) và tiếng nói (speech)

Về những ứng dụng tổng quát, ta có thể dễ dàng bắt gặp NLP trong dịch máy (translation), smart homes và personal assistant (Trợ lý ảo trong nhà thông minh) hay trong nhữung công cụ tìm kiếm (search engine)

Trong lĩnh vực công nghiệp, NLP mang tiết kiệm hàng tỷ đô la mỗi năm cho những công việc có thể tự động hóa và bán tự động hóa với NLP. Có thể kể đến như Phân tích mạng xã hội (social media analysis), Tự động hóa (Robotic process automation) dịch vụ khách hàng (customer services) hay cả trong phân thích thị trường (market intelligent)

2. Động lực cho Natural language Processing

Nhận thấy tiềm năng của NLP, các ông lớn trong làng công nghệ thế giới nhiều năm nay đã đầu tư nghiên cứu và tạo ra các sản phẩm sử dụng NLP giúp đưa NLP trở nên rộng rãi hơn rất nhiều.

Năm 2017, Google công bố mô hình BERT trong một paper nghiên cứu có tên "attention is all you need", mô hình kiến trúc deep learning này đã tạo ra một giải pháp vượt trội cho các vấn đề xử lý ngôn ngữ so với các mô hình cổ điển và mô hình machine learning trước đó. Mô hình BERT là tiền đề cho rất nhiều những model cải tiến khác dựa trên BERT, trong đó có mô hình Robertta của Facebook, và GPT-2, GPT-3 (hiện là mô hình tốt nhất hiện tại và đang được sử dụng rộng rãi) của OpenAI.

Đồng thời, các ông chủ cloud cũng đưa các mô hình NLP tự train lên trên dịch vụ cloud của mình khiến ai cũng có thể tự train được một mô hình NLP cho mục đích bất kỳ với data của mình.

Cũng phải kể đến 2 hệ thống trợ lý ảo thông minh sử dụng giọng nói nối tiếng nhất hiện tại đó là Google Assistant và Amazon alexa hiện nay đã được sử dụng ở khắp mọi nơi trên thế giới.

3. NLP đã khiến mọi thứ thông minh hơn đến mức nào

Trước hết, hãy thử nhìn qua 2 đồ thị bên dưới

nguồn ảnh: https://voicebot.ai/2017/06/01/three-charts-show-smart-speakers-used/

Đồ thị thứ nhất cho thấy tốc độ tăng trưởng của thị trường trợ lý ảo trong vài năm trở lại đây. Kể từ 2014 khi mà Amazon công bố sự xuất hiện của trợ lý ảo alexa, thị trường VA đã cho thấy sự tăng trưởng vượt bật, khi hiện tại đã tăng gấp đôi kể từ 2019 và dự báo sẽ còn tăng gấp nhiều lần nữa khi tới 2025

Đồ thị bên phải cho thấy những khả năng mà trợ lý ảo có thể đem lại cho chúng ta. Mọi người đều có thể sử dụng trợ lý ảo để làm những tác vụ cơ bản như chơi game, nghe nhạc, báo thức,.... và ngoài ra còn có thể đặt dịch vụ, thức ăn, và mua hàng qua mạng chỉ với trợ lý ảo.

Rõ ràng, điều này đã đưa con người tiến gần hơn với cuộc sống thông minh hơn bao giờ hết khi mà rất nhiều việc có thể được thực hiện chỉ bằng một câu nói...

Tổng kết

NLP rõ ràng đã mang lại sự thay đổi rõ rệt cho khái niệm cuộc sống thông minh, vậy thì thực sự, NLP vận hành như thế nào để có thể làm được điều đó, mời các bạn xem phần 2

Natural Language Processing đã khiến cuộc sống thông minh hơn như thế nào? (Phần 2)

Bài viết do mình thực hiện cho bài chia sẻ đại chúng, mong các bạn có thể ghé thăm bài viết gốc tại blog của mình https://luu.name.vn nhé

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Tấn công và phòng thủ bậc nhất cực mạnh cho các mô hình học máy

tấn công bậc nhất cực mạnh = universal first-order adversary. Update: Bleeding edge của CleverHans đã lên từ 3.1.0 đến 4.

0 0 42

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Key Information Extraction from document using Graph Convolution Network - Bài toán trích rút thông tin từ hóa đơn với Graph Convolution Network

Các nội dung sẽ được đề cập trong bài blog lần này. . Tổng quan về GNN, GCN. Bài toán Key Information Extraction, trích rút thông tin trong văn bản từ ảnh.

0 0 219

- vừa được xem lúc

Trích xuất thông tin bảng biểu cực đơn giản với OpenCV

Trong thời điểm nhà nước đang thúc đẩy mạnh mẽ quá trình chuyển đổi số như hiện nay, Document Understanding nói chung cũng như Table Extraction nói riêng đang trở thành một trong những lĩnh vực được quan tâm phát triển và chú trọng hàng đầu. Vậy Table Extraction là gì? Document Understanding là cái

0 0 230

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 157

- vừa được xem lúc

[B5'] Smooth Adversarial Training

Đây là một bài trong series Báo khoa học trong vòng 5 phút. Được viết bởi Xie et. al, John Hopkins University, trong khi đang intern tại Google. Hiện vẫn là preprint do bị reject tại ICLR 2021.

0 0 45

- vừa được xem lúc

Deep Learning với Java - Tại sao không?

Muốn tìm hiểu về Machine Learning / Deep Learning nhưng với background là Java thì sẽ như thế nào và bắt đầu từ đâu? Để tìm được câu trả lời, hãy đọc bài viết này - có thể kỹ năng Java vốn có sẽ giúp bạn có những chuyến phiêu lưu thú vị. DJL là tên viết tắt của Deep Java Library - một thư viện mã ng

0 0 139