Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích tình cảm

Bạn có tin chiếc máy tính khô khan bạn hay sử dụng có thể hiểu được cảm xúc của con người không? Chúng có thể thật đấy. Trong bài này, tôi sẽ giới thiệu với các bạn về ‘xử lý ngôn ngữ tự nhiên’ và ‘phân tích tình cảm’- cách mà máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ của chúng ta.

Đầu tiên, ta hiểu xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiểu là quá trình giúp máy tính học và hiểu được ngôn ngữ giao tiếp hàng ngày của con người, được gọi là ngôn ngữ tự nhiên.

Tiếp theo, ta sẽ tìm hiểu sâu hơn ý nghĩa trừu tượng của câu nói, được gọi là phân tích tình cảm.

Bằng hai phương pháp trên, máy tính đã có thể không chỉ biết được những gì ta nói hàng ngày, mà còn hiểu được ý nghĩa thực sự của chúng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Thực tế, bất kì lập trình viên nào đều hiểu rằng ngôn ngữ lập trình có sự khác biệt rất lớn với ngôn ngữ tự nhiên. Để xây dựng được một chương trình lập trình, chúng ta phải tuân thủ nghiêm ngặt những cú pháp và cấu trúc câu lệnh. Nhưng khi giao tiếp, chúng ta lại sử dụng ngôn ngữ tự do. Ví dụ, ta có thể dễ dàng viết một đoạn văn ngắn, rồi những đoạn dài hơn với lớp ý nghĩa thêm vào. Hay với cùng một chủ đề, ta có thể có rất nhiều cách để nói, hoặc trực tiếp, hoặc gián tiếp và sẽ có những sự mơ hồ nhập nhằng trong đó. Thực sự ngôn ngữ tư nhiên là rất phức tạp.

Nhưng ngày nay, máy tính đã có thể hiểu được ngôn ngữ của chúng ta thông qua AI. Nó đang dần trở nên quan trọng trong việc giúp con người có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để giao tiếp với máy tính. Hiểu đơn giản lý do như sau. Bình thường, bạn có thể yêu cầu một lập trình viết thêm một chương trình. Tuy nhiên, bạn lại không thể yêu cầu người dùng phải học viết code lệnh chỉ để hỏi Siri về thời tiết ngày hôm đó. Điều đó thật phi lý. Bạn cần làm sao để người sử dụng có thể nói chuyện với máy tính bằng ngôn ngữ của họ.

Phân tích tình cảm

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chỉ là một phần của vấn đề. Những đoạn hội thoại giữa con người không chỉ đơn giản là những từ ngữ với ngữ nghĩa rõ ràng. Những đoạn văn còn mang nhiều sắc thái hoàn cảnh và rất phức tạp. Ví dụ, khi bạn của bạn đang buồn khổ, cáu giận hay tò mò, bạn sẽ có những cách hỏi chuyện khác nhau. Hay việc lựa chọn từ hoặc dấu câu theo các văn cảnh khác nhau sẽ có những ngữ nghĩa khác nhau. Hay việc bạn có thể dễ dàng hiểu được đánh giá thích hay không thích các bình luận review của một cuốn sách ngay cả khi họ không bao giờ nói trực tiếp ra.

Nói chung, tình cảm là sự kết hợp tổng hợp của giọng điệu, sự lựa chọn từ ngữ và phong cách viết.

Để máy tính thực sự hiểu được nội dung giao tiếp hàng ngày của con người, chúng cần được học nhiều hơn các định nghĩa khách quan của các từ, các tình cảm câu văn và ý nghĩa thực sự của chúng.

Deep Learning

Học sâu (Deep Learning) là một trong những cách giải quyết bài toán mà chúng tôi đưa ra đây. Bằng cách xây dựng trên bộ dữ liệu về ngôn ngữ tự nhiên đã gắn nhãn tích cực, tiêu cực (hoặc bất kì nhãn nào mà ta muốn đánh giá), chúng ta có thể đánh giá và hiểu được tình cảm, ý nghĩa thực sự của đoạn văn. Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của Internet (ví dụ chương trình như trợ lý ảo) đã cho chúng ta một nguồn cơ sở dữ liệu dồi dào. Điều này giúp cho việc học, hiểu dữ liệu của các mô hình được tốt hơn. Từ đó, ta có thể xây dựng nên những ý tưởng mới.

Ví dụ, một sinh viên trong một lớp học trực tuyến đang gặp một số vấn đề. Ban sinh viên đã đăng lên một diễn đàn một số. Một chương trình AI dùng để phân tích tình cảm sẽ không chỉ xác định một cách khách quan chủ để mà bạn đang nói tới, mà còn đánh giá cả cảm xúc của sinh viên đó, về sự chán nản, thất vọng và phản hồi lại dựa trên cảm xúc đó.

Ứng dụng của phân tích tình cảm

Ngày nay, có rất nhiều các ứng dụng có sử dụng phân tích tình cảm. Ví dụ phổ biến như việc đánh giá tình cảm thích hay không thích về một chủ đề của hàng ngàn các bình luận trực tuyến có thể giúp bạn thực hiện kế hoach truyền thông. Hay bạn có thể đánh giá dự báo thị trường chứng khoán thông qua đánh giá mức độ lạc quan của tập thể hàng ngàn người trên diễn đàn qua các bình luận của họ và giúp bạn có thể thực hiện đầu tư.
Hoặc những chính trị gia có thể đánh giá phản ứng của hàng ngàn người với mỗi nội dung các chính trị gia viết trên Twitter.

Deep  Learning có thể giúp bạn làm rất nhiều thứ. Bạn có thể xây dựng một giao diện nơi người sử dụng có thể thấy được những phản hồi về bài viết của họ. Từ đó có thể chỉnh sửa giúp tạo tiếng vang lớn hơn. Hay bạn có thể xây dựng một chương trình hỗ trợ đầu tư, thực hiện các khoản đầu tư dựa trên những dòng phản hồi tới các cổ phiếu. Hay bạn có thể xây dựng những trợ lý cho lớp học để thông báo cho giáo viên về chất lượng giảng dạy. Deep Learning thật sự tuyệt vời. Nó giúp bạn thực hiện được những điều tưởng như điên rồ nhưng đó lại có thể trở thành sự thật. Nào, hãy bắt đầu và hãy tin rằng, khi bạn thành thạo Deep Learning, bạn sẽ có thể thay đổi thế giới.

Nguồn: https://medium.com

Bạn muốn trích dẫn bài này:
-----
"Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích tình cảm," Trí tuệ nhân tạo, Ngày xuất bản: 17/01/2020, URL: https://trituenhantao.io/tin-tuc/xu-ly-ngon-ngu-tu-nhien-va-phan-tich-tinh-cam/, Ngày truy cập: 30/03/2020.



Về trituenhantao.io

Trituenhantao.io là trang web chia sẻ thông tin, kiến thức, kinh nghiệm học tập và triển khai các chương trình và dự án sử dụng trí tuệ nhân tạo trên thế giới.
Xem tất cả các bài viết của trituenhantao.io →