Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Chương 1 - Hoàng Anh Việt

Tài liệu này giới thiệu tổng quan về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (XLNN), một lĩnh vực đầy thách thức của Trí tuệ Nhân tạo. Bài giảng bao gồm các hướng nghiên cứu, khó khăn và ứng dụng cụ thể trong XLNN, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghiên cứu và phát triển XLNN tiếng Việt bởi người Việt.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin, đặc biệt quan tâm đến Trí tuệ Nhân tạo và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên.

Bài giảng trình bày tổng quan về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (XLNN), bao gồm các hướng nghiên cứu, khó khăn và ứng dụng. Cụ thể:

1. **Tổng quan về XLNN:**
* Định nghĩa XLNN là lĩnh vực thuộc Trí tuệ Nhân tạo, tập trung vào việc giúp máy tính hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ con người.
* Nhấn mạnh tiềm năng và xu hướng phát triển của XLNN trong bối cảnh lượng lớn tri thức tồn tại ở dạng ngôn ngữ tự nhiên trên các thiết bị điện tử.
* Nêu bật các ứng dụng thương mại và nghiên cứu của XLNN, đồng thời đề cập đến sự tham gia của các tập đoàn lớn và các trường đại học.
2. **Các chủ đề nghiên cứu trong XLNN:**
* Các ứng dụng: Phân loại văn bản, tìm kiếm thông tin, dịch tự động, hiểu tiếng nói, khai phá thông tin, tóm tắt văn bản, hỏi đáp, sinh ngôn ngữ, kiểm tra cú pháp.
* Các mức phân tích: Âm vị (Phonology), Hình thái học (Morphology), Cú pháp (Syntax), Ngữ nghĩa (Semantics), Diễn ngôn (Discourse), Thực dụng (Pragmatic), Tri thức thế giới (World Knowledge).
* Các bài toán con: Tách từ, gán nhãn từ loại, phân cụm từ, phân tích cú pháp, phân giải nhập nhằng, phân tích ngữ nghĩa, phân tích thực nghĩa.
* Các thuật toán và phương pháp tiếp cận: Dựa trên từ điển, tập ngữ liệu, tri thức, thống kê, học máy.
3. **Những khó khăn trong XLNN:**
* Máy tính thiếu tri thức, khả năng suy luận và kinh nghiệm.
* Ngôn ngữ tự nhiên có nhiều nhập nhằng.
* Thiếu tập ngữ liệu cần thiết cho tiếng Việt.
* Nghiên cứu còn rời rạc và ít ứng dụng thực tế.
4. **Các bài toán cụ thể trong XLNN:**
* Tách từ: Xác định ranh giới của các từ trong câu văn, đặc biệt quan trọng đối với các ngôn ngữ như tiếng Việt, tiếng Trung, tiếng Nhật, tiếng Thái.
* Gán nhãn từ loại (Part-Of-Speech tagging): Xác định từ loại của mỗi từ trong câu.
* Nhập nhằng cấu trúc: Giải quyết các cách hiểu khác nhau do cấu trúc câu gây ra.
* Nhận dạng thực thể (Name Entity Recognition): Xác định và phân loại các thực thể có tên trong văn bản.
* Diễn ngôn: Xử lý đồng tham chiếu.
* Các vấn đề ngữ nghĩa: Giải quyết nhập nhằng và xác định nghĩa của từ trong ngữ cảnh.
5. **Các ứng dụng XLNN:**
* Trích rút thông tin (Information extraction): Chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc.
* Truy tìm thông tin (Information Retrieval): Tìm kiếm thông tin liên quan đến nhu cầu của người dùng.
* Dịch máy (Machine Translation): Dịch tự động từ ngôn ngữ nguồn sang ngôn ngữ đích.
* Dialog System (Conversation agent): Hệ thống tương tác với người dùng qua hội thoại.