Xin chào anh em, đợt này tôi có tham gia một dự án khá thú vị về AI. Vai trò của tôi trong dự án và thiết kế các thành phần "biên", hiểu đơn giản là những thứ râu ria bên ngoài hệ thống Trí tuệ nhân tạo kia. Ví dụ viết Mobile App, Web quảng bá, xử lí truy cập API, xử lí dữ liệu đầu vào... Cũng là cơ may được làm việc với ngôn ngữ Python và đặc biệt là xử lí ngôn ngữ tự nhiên với thư viện NLTK. Sau đây tôi sẽ chia sẻ với các bạn những trải nghiệm của tôi với việc "Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên - NLP" cũng như Python và NLTK trong thời gian qua. Đây hầu hết là những kiến thức cơ bản về NLP dành cho Developer, không cần các bạn phải giỏi những kỹ thuật chuyên sâu hay các thuật toán phức tạp. Vì chúng ta cũng biết, NLP là một nhánh của Trí Tuệ Nhân Tạo và phải nói là khó nhất. Hy vọng bài viết sẽ mang lại những kiến thức hữu ích, giúp bạn tự tin hơn trong việc tìm hiểu AI nói chung và NLP nói riêng. Nào chúng ta cùng bắt đầu!

1. Ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Ngôn ngữ tự nhiên là ngôn ngữ mà các loài động vật sáng tạo ra để giao tiếp với đồng loại. Con người cũng là một loại động vật sử dụng ngôn ngữ để giao tiếp. Thế giới ngôn ngữ của con người rất phong phú, theo thông kê của các nhà khoa học thì có tới hàng ngàn ngôn ngữ tồn tại trên trái đất. Ngôn ngữ tự nhiên có 2 dạng là chữ viết và âm thanh (tức tiếng nói).  Ngôn ngữ của mỗi dân tộc, quốc gia lại khác nhau bao gồm khác nhau cả về cách viết cũng như cách phát âm.

2. Tại sao cần phải "Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên".

Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên có vai trò hết sức quan trọng trong ngành Khoa Học Máy Tính. Nó có vô vàn ứng dụng hữu ích trong cuộc sống cũng như nghiên cứu. Chúng ta có thể điểm qua một vài ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên như:

• Nhận dạng chữ viết: Có hai kiểu nhận dạng, thứ nhất là nhận dạng chữ in, ví dụ nhận dạng chữ trên sách giáo khoa rồi chuyển nó thành dạng văn bản điện tử như dưới định dạng doc của Microsoft Word chẳng hạn. Phức tạp hơn là nhận dạng chữ viết tay, có khó khăn bởi vì chữ viết tay không có khuôn dạng rõ ràng và thay đổi từ người này sang người khác. Với chương trình nhận dạng chữ viết in có thể chuyển hàng ngàn đầu sách trong thư viện thành văn bản điện tử trong thời gian ngắn. Nhận dạng chữ viết của con người có ứng dụng trong khoa học hình sự và bảo mật thông tin (nhận dạng chữ ký điện tử).

• Nhận dạng tiếng nói: Nhận dạng tiếng nói rồi chuyển chúng thành văn bản tương ứng. Giúp thao tác của con người trên các thiết bị nhanh hơn và đơn giản hơn, chẳng hạn thay vì gõ một tài liệu nào đó bạn đọc nó lên và trình soạn thảo sẽ tự ghi nó ra. Đây cũng là bước đầu tiên cần phải thực hiện trong ước mơ thực hiện giao tiếp giữa con người với robot. Nhận dạng tiếng nói có khả năng trợ giúp người khiếm thị rất nhiều.

• Tổng hợp tiếng nói: Từ một văn bản tự động tổng hợp thành tiếng nói. Thay vì phải tự đọc một cuốn sách hay nội dung một trang web, nó tự động đọc cho chúng ta. Giống như nhận dạng tiếng nói, tổng hợp tiếng nói là sự trợ giúp tốt cho người khiếm thị, nhưng ngược lại nó là bước cuối cùng trong giao tiếp giữa robot với người.

• Dịch tự động (Machine translate): Như tên gọi đây là chương trình dịch tự động từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Một phần mềm điển hình về tiếng Việt của chương trình này là Evtrans của Softex, dịch tự động từ tiếng Anh sang tiếng Việt và ngược lại, phần mềm từng được trang web vdict.com mua bản quyền, đây cũng là trang đầu tiên đưa ứng dụng này lên mạng. Tháng 10 năm 2008 có hai công ty tham gia vào lĩnh vực này cho ngôn ngữ tiếng Việt là công ty Lạc Việt (công ty phát hành từ điển Lạc Việt) và Google, một thời gian sau đó Xalo.vn cũng đưa ra dịch vụ tương tự.

• Tìm kiếm thông tin (Information retrieval): Đặt câu hỏi và chương trình tự tìm ra nội dung phù hợp nhất. Thông tin ngày càng đầy lên theo cấp số nhân, đặc biệt với sự trợ giúp của Internet việc tiếp cận thông tin trở lên dễ dàng hơn bao giờ hết. Việc khó khăn lúc này là tìm đúng nhất thông tin mình cần giữa bề bộn tri thức và đặc biệt thông tin đó phải đáng tin cậy. Các máy tìm kiếm dựa trên giao diện web như Google hay Yahoo hiện nay chỉ phân tích nội dung rất đơn giản dựa trên tần suất của từ khoá và thứ hạng của trang và một số tiêu chí đánh giá khác để đưa ra kết luận, kết quả là rất nhiều tìm kiếm không nhận được câu trả lời phù hợp, thậm chí bị dẫn tới một liên kết không liên quan gì do thủ thuật đánh lừa của các trang web nhằm giới thiệu sản phẩm (có tên tiếng Anh là SEO viết tắt của từ Search Engine Optimization). Thực tế cho đến bây giờ chưa có máy tìm kiếm nào hiểu được ngôn ngữ tự nhiên của con người trừ trang www.ask.com được đánh giá là "hiểu" được những câu hỏi có cấu trúc ở dạng đơn giản nhất. Mới đây cộng đồng mạng đang xôn xao về trang Wolfram Alpha, được hứa hẹn là có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người và đưa ra câu trả lời chính xác. Lĩnh vực này hứa hẹn tạo ra bước nhảy trong cách thức tiếp nhận tri thức của cả cộng đồng.

• Tóm tắt văn bản: Từ một văn bản dài tóm tắt thành một văn bản ngắn hơn theo mong muốn nhưng vẫn chứa những nội dung thiết yếu nhất.

• Khai phá dữ liệu (Data mining) và phát hiện tri thức: Từ rất nhiều tài liệu khác nhau phát hiện ra tri thức mới. Thực tế để làm được điều này rất khó, nó gần như là mô phỏng quá trình học tập, khám phá khoa học của con người, đây là lĩnh vực đang trong giai đoạn đầu phát triển. Ở mức độ đơn giản khi kết hợp với máy tìm kiếm nó cho phép đặt câu hỏi để từ đó công cụ tự tìm ra câu trả lời dựa trên các thông tin trên web mặc cho việc trước đó có câu trả lời lưu trên web hay không (giống như trang Yahoo! hỏi và đáp, nơi chuyên đặt các câu hỏi để người khác trả lời), nói một cách nôm na là nó đã biết xử lý dữ liệu để trả lời câu hỏi của người sử dụng, thay vì máy móc đáp trả những gì chỉ có sẵn trong bộ nhớ. (Nguồn: Wikipedia)

3. Tại sao lại sử dụng Python trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Python ra đời năm 1991, và là một ngôn ngữ thông dịch. Trải qua hơn 20 năm phát triển, Python là một trong những ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất trong dậy lập trình và nghiên cứu khoa học.  Rất nhiều trường đại học sử dụng Python để dậy về lập trình cho các sinh viên ngành Khoa Học Máy Tính. Rất nhiều công ty lớn sử dụng Python để xây dựng hệ thống như Google, Youtube, Instagram, Dropbox, Atlassian... Python là một ngữ sử dụng được cho nhiều mô hình lập trình, đơn giản khi học và sử dụng. Tôi sử dụng Python chưa lâu nhưng khi so sánh việc Code sử dụng Pythong thì nó ngắn hơn rất nhiều so với khi viết bằng PHP hoặc Java. Bạn có thể bay bổng tự do với Python hoặc cũng có thể bắt nó trở lên vững chắc và mạnh mẽ như Java. Theo những thông tin mà tôi được biết thì Python cũng là một ngôn ngữ rất phát triển trong lĩnh vực Data Science và Machine Learning. Python cũng cung cấp những hàm và thư viện xử lý ngôn ngữ tuyệt vời. Scikit-learn và Tensor-flow là 2 thư viện Machine Learning nổi tiếng được viêt bằng Python. Đứng ở góc độ người tiếp cận sau, cá nhân tôi thấy Python là một lựa chọn hợp lý khi làm Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên.

4. Giới thiệu về NLTK.

NLTK hay Natural Language Toolkit - Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, là một thư viện được viết bằng Python hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cách cung cấp các cơ chế và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ phổ biến, nó giúp cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên trở lên dễ dàng và nhanh chóng hơn. Được viết bởi Steven Bird và Edward Loper, làm việc tại Khoa Máy Tính, Đại Học Pennsylvania, Hoa Kỳ và năm 2001. Ngoài việc hỗ trợ xử lý ngôn ngữ, NLTK còn có các mô phỏng đồ hoạ và dữ liệu mẫu hữu ích. NLTK cung cấp các xử lý như classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, và semantic reasoning... Những ứng dụng này chúng ta sẽ dần được tìm hiểu ở những bài viết sau. Ngoài việc phục vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, NLTK còn được sử dụng trong Machine Learning với tác dụng làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu đầu vào cho các thuật toán Machine Learning.

5. Tổng kết.

Trên đây, tôi đã giới thiếu cho các bạn sơ lược về NLP và những thứ chúng ta cần để bắt đầu việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Pyhthon và NLTK. Ở bài viết sau, tôi sẽ hướng dẫn các bạn cách cài đặt Python 3 và NLTK.

6. Tài liệu tham khảo

• Indurkhya, Nitin and Fred Damerau (eds., 2010) Handbook of Natural Language Processing (second edition), Chapman & Hall/CRC.
• Jurafsky, Daniel and James Martin (2008) Speech and Language Processing (second edition), Prentice Hall.
• Mitkov, Ruslan (ed., 2002) The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Oxford University Press. (second edition expected in 2010).
• Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit