Hệ thống sinh văn bản tự động (Natural Language Generation – NLG)

Hệ thống sinh văn bản tự động (Natural Language Generation – NLG)

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đã mang lại cho con người những công cụ hỗ trợ khai thác nhiều khía cạnh trong cuộc sống, trong đó ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language) đóng vai trò quan trọng. Để sử dụng ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả, việc sử dụng công cụ hiểu ngôn ngữ (Natural Language Understanding – NLU) cùng với việc tạo ra văn bản tự động (Natural Language Generation – NLG) là không thể thiếu.

Hệ thống sinh văn bản tự động
Hệ thống sinh văn bản tự động

Trong các bài viết trước, VinBigData đã cung cấp tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) và NLU. Bài viết này sẽ tập trung vào NLG, bao gồm định nghĩa, ứng dụng và kiến trúc hệ thống của NLG.

NLG là quá trình sử dụng các thuật toán và mô hình AI để tự động tạo ra văn bản tự nhiên từ dữ liệu và thông tin có sẵn. Việc này đòi hỏi máy tính hiểu và biến đổi thông tin thành câu chữ, cung cấp những đoạn văn bản có ý nghĩa và cấu trúc giống như ngôn ngữ được sử dụng bởi con người.

NLG có nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm việc tạo ra bài viết tự động trên các lĩnh vực như báo chí, tạo báo cáo từ dữ liệu số phức tạp, tạo nội dung cho chatbot và trợ lý ảo, cũng như tạo ra nội dung đa phương tiện như video, âm thanh và hình ảnh.

Gợi ý  Trợ lý ảo (Virtual agent) là gì? Ưu điểm của Trợ lý ảo

Kiến trúc hệ thống NLG thường bao gồm các thành phần như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), quyết định và lựa chọn thông tin cần đưa vào văn bản, và sinh văn bản dựa trên mô hình ngôn ngữ.

Trong tương lai, NLG sẽ tiếp tục phát triển và có vai trò quan trọng trong việc tạo ra văn bản tự động và cung cấp nội dung ngôn ngữ tự nhiên thông qua sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ tự nhiên.

Ứng dụng của NLG

NLG đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn bằng cách cung cấp tổng quan và tóm tắt thông tin từ dữ liệu số. Đặc biệt, nó có thể tự động tạo ra báo cáo phù hợp với mục đích và đối tượng cụ thể dựa trên dữ liệu được phân tích trước đó từ các nhà phân tích.

Các ứng dụng thực tế của NLG thường liên quan đến việc viết bài phân tích hoặc truyền đạt thông tin cho khách hàng một cách tự động. NLG có khả năng biến dữ liệu phức tạp thành thông tin dễ hiểu và dễ tiếp cận thông qua việc tạo ra các báo cáo, tóm tắt hoặc đề xuất dựa trên dữ liệu đã được xử lý.

Ngoài ra, NLG cũng có ứng dụng lý thuyết và mang lại giá trị không chỉ trong lĩnh vực Khoa học và Kỹ thuật Máy tính mà còn trong lĩnh vực Khoa học Nhận thức và Ngôn ngữ học Tâm lý. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu và phân tích ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp cái nhìn sâu hơn về cách con người sử dụng và tạo ra ngôn ngữ.

NLG đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn
NLG đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn

NLG phát triển của thiết kế và kiến trúc 

Gợi ý  Sinh trắc học (Biometrics) có ưu điểm và nhược điểm gì?

Hệ thống NLG được phát triển nhằm tái tạo các cuộc trò chuyện tự nhiên, nhằm mô phỏng giọng nói và ngữ điệu của con người. Để đạt được mục tiêu này, NLG sử dụng các phương pháp và kỹ thuật để điều chỉnh phong cách viết, giọng điệu và cấu trúc ngôn ngữ tùy thuộc vào đối tượng, bối cảnh và mục đích giao tiếp khác nhau. Trong những năm 2000, kiến trúc của hệ thống NLG thường được xây dựng dựa trên việc kết hợp giữa các giai đoạn chính do Reiter và Dale đề xuất.

 Lập kế hoạch tài liệu (Document Planning): Giai đoạn này quyết định nội dung và tạo ra một tài liệu trừu tượng để xác định cấu trúc thông tin trong bài trình bày. Trong giai đoạn này, hệ thống NLG quyết định những gì sẽ được diễn đạt trong tài liệu và xác định thứ tự và cách bố trí các thông tin.

Lập kế hoạch vi mô (Microplanning): Giai đoạn này tạo ra các biểu thức giới thiệu, lựa chọn từ và tổng hợp để xác định các thông số kỹ thuật của tài liệu. Hệ thống NLG quyết định cách diễn đạt thông tin một cách chi tiết, bao gồm việc lựa chọn từ ngữ phù hợp, xác định cú pháp và tổ chức câu, và xác định thứ tự và cấu trúc của các đoạn văn bản.

chuyển đổi các thông số kỹ thuật của tài liệu
chuyển đổi các thông số kỹ thuật của tài liệu

Hiện thực hóa (Realisation): Giai đoạn này chuyển đổi các thông số kỹ thuật của tài liệu trừu tượng thành văn bản thực tế, sử dụng kiến thức về ngữ pháp, ngữ điệu, sắc thái biểu đạt và các yếu tố ngôn ngữ khác. Hệ thống NLG tạo ra văn bản cuối cùng dựa trên các quy tắc và mô hình ngôn ngữ để tạo ra một đoạn văn bản tự nhiên và dễ hiểu.

Gợi ý  Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network) có những ưu điểm gì?