NLP là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển các hệ thống máy tính có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. NLP bao gồm một loạt các kỹ thuật, chẳng hạn như phân tích cú pháp, phân tích ngữ nghĩa và phân tích tình cảm, được sử dụng để giải quyết các vấn đề khác nhau, chẳng hạn như:
- Dịch ngôn ngữ
- Nhận dạng giọng nói
- Tóm tắt văn bản
- Phân loại văn bản
- Trả lời câu hỏi
- Tạo văn bản sáng tạo
NLP được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, bao gồm:
- Máy tìm kiếm
- Trợ lý ảo
- Hệ thống dịch vụ khách hàng
- Hệ thống y tế
- Hệ thống giáo dục
- Hệ thống giải trí
NLP là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển sôi động, với nhiều tiến bộ mới được thực hiện mỗi năm. Các hệ thống NLP đang ngày càng trở nên tinh vi và có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.
Dưới đây là một số ví dụ về NLP trong thực tế:
- Khi bạn sử dụng máy tìm kiếm để tìm kiếm thông tin, NLP được sử dụng để hiểu truy vấn của bạn và trả về kết quả phù hợp nhất.
- Khi bạn sử dụng trợ lý ảo như Siri hoặc Google Assistant để đặt câu hỏi hoặc đưa ra yêu cầu, NLP được sử dụng để hiểu những gì bạn đang nói và thực hiện các hành động phù hợp.
- Khi bạn nhận được email từ một công ty, NLP có thể được sử dụng để phân tích email và xác định loại yêu cầu mà bạn đang gửi. Sau đó, email có thể được chuyển đến bộ phận thích hợp để xử lý.
- Khi bạn đang sử dụng ứng dụng mua sắm trực tuyến, NLP có thể được sử dụng để đề xuất các sản phẩm mà bạn có thể quan tâm dựa trên các sản phẩm bạn đã xem trước đây.
NLP là một công nghệ mạnh mẽ có thể được sử dụng để cải thiện nhiều khía cạnh khác nhau trong cuộc sống của chúng ta. Khi NLP tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều ứng dụng mới và sáng tạo của công nghệ này trong tương lai.
Lập trình bằng “Ngôn ngữ tự nhiên” sẽ sớm xuất hiện
Ngôn ngữ lập trình tự nhiên: có thể hiểu là kiểu ngôn ngữ lập trình trong đó các mã lệnh (code) được tạo ra bằng cách giao tiếp với máy tính dưới dạng ngôn ngữ cuộc sống hàng ngày.
Vào ngày 5 tháng 5 năm nay, IBM đã công bố dự án CodeNet, tuy nhiên dự án này hầu như không được các phương tiện truyền thông hoặc giới học thuật/IT chú ý đến.
Thông tin chính thức cho biết, CodeNet là một thành phần bổ sung cho bộ dữ liệu ImageNet bao gồm tập hợp các hình ảnh kèm các mô tả đặc tính của các hình ảnh này. ImageNet hiện là “lõi” của deep learning computer vision.
Mục đích của CodeNet là để lập trình Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên lõi ImageNet. CodeNet chứa một tập hợp dữ liệu gồm hơn 14 triệu dòng lệnh (code samples) của 50 ngôn ngữ lập trình khác nhau và có khả năng giải quyết khoảng 4.000 vấn đề thường gặp trong lập trình. Tập hợp dữ liệu này cũng chứa các dữ liệu bổ sung, chẳng hạn như xác định dung lượng bộ nhớ cần thiết để chạy các phần mềm và ghi lại kết quả đầu ra của các mã lệnh đang chạy.
Xem thêm: Khóa học lập trình Python | Best Free Python Course Download
IBM cho rằng CodeNet sẽ rất hữu ích trong việc phát hiện các mã lệnh lập trình lỗi thời, có thể gây ra các sự cố như cuộc khủng hoảng Y2K hơn 20 năm trước vì thiếu tính kế thừa.
Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu bảo mật cho rằng CodeNet – và các dự án tương tự – là cơ sở của việc hình thành Natural Language Coding (NLC) – Ngôn ngữ lập trình tự nhiên.
Trong những năm gần đây, các công ty như OpenAI và Google đang nhanh chóng cải tiến công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là các chương trình dựa trên máy học được thiết kế để hiểu và bắt chước ngôn ngữ tự nhiên của con người tốt hơn và có thể thông dịch giữa các ngôn ngữ với nhau.
Và để tạo ra các chương trình xử lý ngôn ngữ như thế thì hệ thống máy học cần phải truy cập vào một tập dữ liệu đủ lớn với các văn bản được viết bằng các ngôn ngữ con người hay dùng để giao tiếp. Ngôn ngữ lập trình tự nhiên (viết tắt là NLC) cũng áp dụng nguyên lý tương tự.
Lập trình là một kỹ năng khó học và một lập trình viên có kinh nghiệm sẽ cần phải thông thạo nhiều ngôn ngữ lập trình.
NLC được phát triển dựa trên các công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cùng với một cơ sở dữ liệu rộng lớn như CodeNet, cho phép bất kỳ ai sử dụng tiếng Anh, tiếng Pháp hoặc tiếng Trung hoặc bất kỳ ngôn ngữ tự nhiên nào khác cũng có thể lập trình một cách đơn giản.
Bạn có thể tưởng tượng, vào một ngày nào đó trong tương lai gần, bạn chỉ cần nói, “Ê, máy tính, tôi muốn tạo một hình nền màu đỏ với hình ảnh chiếc máy bay trên đó, đặt logo công ty ở giữa và nút liên hệ ngay bên dưới” và máy tính sẽ tự động thực hiện để cho ra kết quả như ý bạn muốn.
Trên con đường tiến tới một ngôn Ngữ lập trình tự nhiên (NLC) hoàn thiện, không chỉ có một mình IBM. GPT-3, mô hình NLP rất nổi tiếng của OpenAI, đã từng bước được sử dụng để lập trình một trang web hoặc ứng dụng chỉ bằng cách mô tả những gì mà người dùng cần đạt được. Ngay sau thông báo trên của IBM, Microsoft tuyên bố đã hợp tác với OpenAI để cấp phép độc quyền cho việc sử dụng GPT-3.
(ChiasePremium – Nếu bạn nào đang sử dụng các công cụ viết bài tự động tạo nội dung tự động chắc không lạ gì GPT-3, 100% các công cụ viết bài tự động hiện nay như Rytr, Nichesss, CopySmith,… đều đang sử dụng GPT-3. Kết quả văn bản đầu ra tốt/xấu phụ thuộc khá nhiều vào tay nghề “khai thác mỏ” dữ liệu của lập trình viên. Hiện tại đang sắp có GPT-4).
Xem thêm: Nền tảng nào để học lập trình cơ bản? So sánh 3 tài khoản Pluralsight vs Treehouse vs Codecademy.
Hệ quả của việc phát triển ngôn ngữ lập trình tự nhiên NLC
Mặc dù NLC vẫn chưa hoàn toàn khả thi, nhưng một tương lai mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng lập trình đang dần trở nên hiện thực.
Ngoài ra, bạn có thể nhìn thấy một kết quả tích cực khác, chẳng hạn, hiện nay các ngành học như vật lý tính toán và xã hội học thống kê ngày càng dựa vào các chương trình máy tính để xử lý dữ liệu. Việc giảm kỹ năng cần thiết (giảm thời gian học một ngôn ngữ lập trình thành thạo) để tạo ra các chương trình xử lý dữ liệu theo yêu cầu nghiên cứu sẽ giúp các các nhà nghiên cứu nhanh chóng tìm ra những khám phá mới, tri thức mới.
Tuy nhiên, để phát triển và hoàn thiện AI NLC cần rất nhiều tiền và vì thế, lĩnh vực này rất có khả năng bị độc quyền bởi các tập đoàn lớn như Microsoft, Google hay IBM. (Nguồn: internet)
Chia sẻ khoá học NLP
NLP Course for Beginner
Cập nhật 03/12/2021:
Chia sẻ khóa học: “NLP Course for Beginner Learn Natural Language Processing ( NLP ) & how to analyze text data.” (Source: Udemy.com)
Link đăng ký miễn phí trong 24h: https://www.udemy.com/course/nlp-course-for-beginner/?couponCode=0F0C7F055E031BA86843
Deep Learning for Natural Language Processing
The Road to BERT. Source: Udemy.com
- 11 hours on-demand video
- 2 articles
- Access on mobile and TV
- Full lifetime access
- Certificate of completion
“What you’ll learn
- Build solid understanding of NLP traditional and Deep Learning techniques
- Practice DL NLP in real problems like sentiment classification, machine translation, chatbots and question-answering
- Build solid understanding of state-of-the art NLP models like BERT and GPT
- Understand the evolution of DL NLP word and sentence embedding models using word2vec, GloVe, Fasttext, ELMo, BERT
- Mastet the use of Transfer Learning in modern NLP models
In this course, we will dive into the world of Natural Language Processing. We will demonstrate how Deep Learning has re-shaped this area of Artificial Intelligence using concepts like word vectors and embeddings, strucutured deep learning, collaborative filtering, recurrent neural networks, sequence-to-sequence models and transformer networks. In our journey, we will be mostly concerned with how to represent the language tokens, being at the word or character level, and and how to represent their aggregation, like sentences or documents, in a semantically sound way. We start the journey by going through the traditional pipeline of text pre-processing and the different text features like binary and TF-IDF features with the Bag-of-Words model.
Then we will dive into the concepts of word vectors and embeddings as a general deep learning concept, with detailed discussion of famous word embedding techniques like word2vec, GloVe, Fasttext and ELMo. This will enable us to divert into recommender systems, using collaborative filtering and twin-tower model as an example of the generic usage of embeddings beyond word representations. In the second part of the course, we will be concerned with sentence and sequence representations.
We will tackle the core NLP of Langauge Modeling, at statistical and neural levels, using recurrent models, like LSTM and GRU. In the following part, we tackle sequence-to-sequence models, with the flagship NLP task of Machine Translation, which paves the way to talk about many other tasks under the same design seq2seq pattern, like Question-Answering and Chatbots.
We present the core idea idea of Attention mechanisms with recurrent seq2seq, before we generalize it as a generic deep learning concept. This generalization leads to the to the state-of-the art Transformer Network, which revolutionized the world of NLP, using full attention mechanisms. In the final part of the course, we present the ImageNet moment of NLP, where Transfer Learning comes into play together with pre-trained Transfomer architectures like BERT, GPT 1-2-3, RoBERTa, ALBERT, XLTransformer and XLNet.
Who this course is for:
- Beginner level NLP engineers and data scientists”
Source: Udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today): https://www.udemy.com/course/deep-learning-for-natural-language-processing/?couponCode=0C59E2DF81904DC0342E
– Dịch vụ hỗ trợ mua khoá học Udemy giá rẻ: Liên hệ (Inbox).
Xem thêm: ChatGPT là gì? Cách đăng ký, sử dụng ChatGPT miễn phí
