Sự khác biệt giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy là gì?

Bài học chính

Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là những tiến bộ liên quan đến kỹ thuật học máy, đã tạo ra sự kết hợp giữa học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Điều này được thể hiện rõ qua sự phổ biến ngày càng tăng của việc tạo văn bản thông qua các mô hình học máy mô phỏng diễn ngôn giống con người, do đó tạo ấn tượng rằng hai lĩnh vực này có thể thay thế cho nhau.

Machine Learning là một lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc tạo ra các thuật toán có khả năng tự động cải thiện hiệu suất của chúng thông qua kinh nghiệm thu được từ dữ liệu đầu vào. Các thuật toán này được thiết kế để xác định các mẫu trong tập hợp dữ liệu lớn và tạo ra các dự đoán chính xác mà không cần lập trình rõ ràng. Ngược lại, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực con liên ngành của khoa học máy tính và ngôn ngữ học, tập trung đặc biệt vào việc cho phép máy tính hiểu, diễn giải, phân tích và tạo ra ngôn ngữ của con người. Mục tiêu chính của NLP là tạo ra các ứng dụng phần mềm có thể xử lý, thao tác và rút ra ý nghĩa từ văn bản hoặc lời nói bằng ngôn ngữ tự nhiên, cho phép giao tiếp hiệu quả hơn giữa con người và máy móc.

Học máy (ML) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đều thuộc phạm vi của Trí tuệ nhân tạo (AI), tuy nhiên chúng khác nhau về loại dữ liệu mà chúng kiểm tra. ML bao gồm nhiều nguồn dữ liệu phong phú hơn, trong khi NLP đặc biệt tập trung vào việc sử dụng thông tin văn bản để đào tạo mô hình và nhận dạng các mẫu ngôn ngữ.

Không có gì lạ khi các cá nhân coi học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là những khái niệm có thể thay thế cho nhau, đặc biệt là trong bối cảnh ngày càng phổ biến các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra văn bản giống con người thông qua việc sử dụng các thuật toán học máy. Trong thời gian gần đây, rất nhiều sản phẩm đã xuất hiện sử dụng cả kỹ thuật học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Cần phải nhận ra rằng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) là những khái niệm được kết nối phức tạp nhưng khác biệt, mỗi khái niệm đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình hệ sinh thái AI lớn hơn.

Học máy là gì?

Học máy là một lĩnh vực trong Trí tuệ nhân tạo (AI) được đặc trưng bởi việc tạo ra các thuật toán và cấu trúc toán học có thể nâng cao hiệu suất của chúng thông qua những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu. Không giống như các phương pháp lập trình truyền thống, trong đó sử dụng các bộ hướng dẫn rõ ràng, kỹ thuật Machine Learning khai thác các luồng thông tin để nhận dạng các mẫu và tạo ra kết quả một cách độc lập. Cách tiếp cận này cho phép các thiết bị điện tử điều chỉnh và giải quyết những thách thức cụ thể với sự giám sát tối thiểu từ con người.

Chắc chắn, tôi sẽ cung cấp cho bạn cách diễn đạt lại văn bản đó một cách trang nhã. Một ví dụ điển hình về việc triển khai học máy là việc sử dụng nó để nhận thức trực quan trong các hệ thống giao thông tự động cũng như các cơ chế xác định lỗi. Một ví dụ minh họa khác nằm ở phần mềm nhận dạng khuôn mặt được tìm thấy trong nhiều công cụ tìm kiếm.

Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Trí tuệ nhân tạo bao gồm một lĩnh vực chuyên biệt được gọi là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tập trung vào việc tinh chỉnh, kiểm tra và tổng hợp ngôn ngữ và diễn ngôn của con người. Bằng cách sử dụng một loạt các phương pháp, NLP chuyển đổi một cách hiệu quả các thuật ngữ và biểu thức biệt lập thành các đoạn và phần nhất quán về mặt logic để hệ thống máy tính hiểu rõ hơn.

NLP so với ML: Chúng có điểm gì chung?

Có thể suy ra rằng học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là các trường con trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cả hai đều liên quan đến việc sử dụng các mô hình và thuật toán cho mục đích ra quyết định; tuy nhiên, lĩnh vực trọng tâm tương ứng của họ khác nhau. ML liên quan đến việc phân tích dữ liệu số hoặc có cấu trúc, trong khi NLP tập trung vào việc xử lý thông tin văn bản phi cấu trúc.

Học máy bao gồm một quan điểm toàn diện liên quan đến việc xác định các mẫu trong các dạng dữ liệu khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở các định dạng có cấu trúc và không cấu trúc như hình ảnh trực quan, tín hiệu thính giác, giá trị số, ngôn ngữ viết, siêu liên kết và nhiều dạng thông tin khác. Trong khi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đặc biệt quan tâm đến việc phân tích và giải thích dữ liệu văn bản nhằm phát triển các mô hình học máy có khả năng thực hiện các tác vụ như chuyển đổi văn bản thành giọng nói hoặc ngược lại.

Các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao (NLP) thường dựa vào thuật toán học máy thay vì chỉ dựa vào các phương pháp tiếp cận dựa trên quy tắc. Trên thực tế, một số chatbot thô sơ nhất định chỉ sử dụng các kỹ thuật NLP dựa trên quy tắc cho chức năng của chúng. Mặc dù bao gồm nhiều phương pháp khác nhau như học sâu, mô hình biến áp, nhúng từ, cây quyết định, mạng nơ-ron nhân tạo, mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron hồi quy, cùng nhiều phương pháp khác, cũng có thể sử dụng kết hợp các chiến lược này trong lĩnh vực của NLP.

Một khía cạnh tiên tiến của việc áp dụng học máy vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chẳng hạn như GPT-3, mà tôi tin rằng bạn đã quen thuộc ở một mức độ nào đó. Các LLM này đại diện cho một lớp mô hình học máy tận dụng một loạt các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phân tích các hiện tượng ngôn ngữ xảy ra tự nhiên. Điều làm nên sự khác biệt của các mô hình này là khả năng tạo ra kết quả đầu ra phù hợp dựa trên mô tả đầu vào, bao gồm các dạng phương tiện đa dạng như hình ảnh trực quan, video clip, bản ghi thính giác và nội dung bằng văn bản.

Ứng dụng của Machine Learning

Như đã thảo luận trước đây, Machine Learning sở hữu vô số ứng dụng tiềm năng trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Việc sử dụng thị giác máy tính nhằm mục đích phát hiện những điểm bất thường hoặc khiếm khuyết cũng như cho phép các phương tiện tự lái điều hướng xung quanh là một ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực này.

Công nghệ nhận dạng hình ảnh đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, một ví dụ như hệ thống nhận dạng khuôn mặt tiên tiến của Apple được gọi là Face ID. Phương pháp xác thực sinh trắc học tiên tiến này dựa trên thuật toán có độ chính xác cao và hiệu quả để nhận dạng khuôn mặt của một cá nhân bằng cách phân tích các đặc điểm độc đáo như đường nét, nếp nhăn và các đặc điểm phân biệt khác. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật học sâu, Face ID có thể xác minh chính xác danh tính của người dùng ngay cả trong các điều kiện ánh sáng khác nhau hoặc khi đeo nhiều loại phụ kiện khác nhau. Hơn nữa, công nghệ tiên tiến này cho phép mở khóa thiết bị một cách liền mạch, khiến nó trở thành giải pháp tiện lợi và an toàn cho người dùng thiết bị di động.

⭐Tin sinh học để phân tích mẫu DNA.

⭐Chẩn đoán y tế.

⭐Giới thiệu sản phẩm.

⭐Phân tích dự đoán.

⭐Phân khúc, phân cụm và phân tích thị trường.

Có rất nhiều ứng dụng thực tế cho học máy, tuy nhiên đây chỉ là dấu hiệu cho thấy phạm vi tiềm năng của nó trong các ngành khác nhau, với nhiều ứng dụng bổ sung sẽ xuất hiện khi công nghệ tiến bộ hơn nữa.

##Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Trong các tình huống hiện đại, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mặc dù có những tiện ích cụ thể, nhưng chủ yếu được sử dụng kết hợp với các kỹ thuật học máy để giải quyết nhiều tình huống thực tế khác nhau.

⭐Hoàn thành câu.

Alexa, Siri và Google Assistant là những trợ lý ảo cực kỳ thông minh, có thể giúp người dùng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau một cách dễ dàng thông qua lệnh thoại hoặc thao tác chạm trên điện thoại thông minh của họ. Họ sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để hiểu đầu vào ngôn ngữ tự nhiên từ con người và tạo ra phản hồi thích hợp trong thời gian thực. Những công cụ hỗ trợ AI này đã cách mạng hóa cách mọi người tương tác với công nghệ bằng cách cung cấp trải nghiệm người dùng trực quan và liền mạch.

⭐ Chatbot dựa trên NLP.

⭐Lọc email và phát hiện thư rác.

⭐Dịch ngôn ngữ.

⭐Phân tích cảm xúc và phân loại văn bản.

⭐Tóm tắt văn bản.

Khả năng so sánh văn bản có sẵn thông qua nhiều công cụ hỗ trợ ngữ pháp khác nhau, bao gồm cả những công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo như Grammarly, cũng như các hệ thống chấm điểm nâng cao được hỗ trợ bởi công nghệ AI.

Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một quá trình xác định và phân loại các thực thể trong văn bản, chẳng hạn như người, tổ chức, địa điểm, ngày tháng hoặc các thực thể được đặt tên khác để trích xuất thông tin liên quan từ nó. Kỹ thuật này bao gồm việc áp dụng các thuật toán học máy để phân tích các mẫu và mối quan hệ trong bộ dữ liệu văn bản lớn, cho phép máy tính tự động xác định và phân loại các loại thông tin cụ thể dựa trên các tiêu chí được xác định trước. Bằng cách sử dụng NER, người dùng có thể trích xuất một cách hiệu quả những hiểu biết và kiến ​​thức có giá trị từ lượng lớn dữ liệu văn bản phi cấu trúc, tạo điều kiện thuận lợi cho các tác vụ như phân tích tình cảm, lập mô hình chủ đề và truy xuất thông tin.

Tương tự như sự phát triển của học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đang được sử dụng trên nhiều lĩnh vực, tuy nhiên tiềm năng mở rộng và tăng trưởng của nó trong những năm tới là rất đáng kể.

Học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có mối liên hệ với nhau

Lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có một số điểm tương đồng với lĩnh vực học máy (ML), mặc dù có những khác biệt tinh tế về bản chất của dữ liệu được xử lý theo từng lĩnh vực tương ứng. Đáng tiếc, có một quan niệm sai lầm phổ biến ở một số cá nhân rằng NLP và ML là một và giống nhau do tính phổ biến của các mô hình tổng quát được sử dụng trong các ứng dụng học máy hiện đại. Trên thực tế, những mô hình này thường yêu cầu đầu vào từ con người thông qua các phương tiện văn bản hoặc lời nói để hoạt động.