Ngôn ngữ
Ngôn ngữ
Chatbot tiếng Ả Rập là một chương trình có thể hiểu và phân tích nội dung tiếng Ả Rập. Ngày nay, chúng ta có thể mô phỏng và xử lý cuộc trò chuyện bằng tiếng Ả Rập giữa máy tính và con người.
Những đột phá gần đây trong công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp việc tạo chatbot tiếng Ả Rập trở nên đơn giản hơn. Công nghệ chatbot AI tiếng Ả Rập mới sử dụng máy học để hiểu cấu trúc ngôn ngữ cũng như ý nghĩa của các từ.
Tiếng Ả Rập là ngôn ngữ được sử dụng nhiều thứ tư trên internet nhưng lại là một trong những ngôn ngữ khó học nhất đối với người không phải bản xứ.
Điều này là do tiếng Ả Rập khác biệt với hầu hết các ngôn ngữ khác ở một số điểm.
Ngoài ra, tiếng Ả Rập còn có nhiều dạng và phương ngữ khác nhau. Các dạng và phương ngữ này có liên quan nhưng không trùng lặp. Thực tế, một phương ngữ có thể không được người nói phương ngữ khác hiểu, về cơ bản chúng là những ngôn ngữ khác nhau.
Tất cả những yếu tố này khiến tiếng Ả Rập khó học hơn đối với con người.
Vậy điều này có đồng nghĩa với việc máy móc cũng khó học tiếng Ả Rập hơn không? Không ngạc nhiên khi câu trả lời là có.
Tất cả những điều trên tạo ra thách thức cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiếng Ả Rập. Bước đầu tiên của bất kỳ thuật toán NLP nào là phân tích ngôn ngữ, tức là chia câu thành các đơn vị ý nghĩa riêng biệt. Nhiệm vụ này được gọi là phân tách từ (tokenization), mỗi đơn vị ý nghĩa được gọi là một token.
Ngôn ngữ càng có hệ thống và trật tự thì việc phân tách từ càng dễ dàng.
Những thách thức khiến tiếng Ả Rập khó học đối với con người cũng khiến việc phân tách từ trong tiếng Ả Rập khó hơn so với các ngôn ngữ phổ biến khác.
Trước khi hiểu được ý nghĩa của những đột phá mới nhất, chúng ta cần biết cách một mô hình ngôn ngữ cho NLP từng được xây dựng như thế nào.
Việc phân tách từ trong ngôn ngữ đòi hỏi rất nhiều sự can thiệp thủ công từ các nhà nghiên cứu NLP. Mỗi ngôn ngữ đều phải được phân tách từ một cách độc lập và gần như hoàn toàn thủ công.
Việc phân tách từ này đặc biệt khó khăn đối với chatbot tiếng Ả Rập như bạn có thể tưởng tượng.
Sau khi ngôn ngữ được phân tách từ, các thuật toán AI mới có thể được áp dụng để hiểu ngôn ngữ, tức là xây dựng bản đồ ý nghĩa về cách các từ liên kết với nhau.
Bước hiểu ngôn ngữ này có thể tự động hóa nếu việc phân tách từ đủ chính xác. Tuy nhiên, vấn đề là việc phân tách từ trong tiếng Ả Rập rất phức tạp nên ngay cả các thuật toán hiểu ngôn ngữ cũng cần được cấu hình thủ công cùng với phân tách từ.
Và kết quả cuối cùng không tốt. Mức độ hiểu tiếng Ả Rập so với tiếng Anh là khá thấp. Tất nhiên, nghiên cứu về tiếng Anh luôn được chú trọng hơn tiếng Ả Rập nên điều này cũng ảnh hưởng, nhưng sự phức tạp của ngôn ngữ khiến việc đạt kết quả tốt gần như không thể.
Như các nhà nghiên cứu AI thường làm, họ tự hỏi liệu việc phân tách từ có thể được thực hiện bằng máy học hay không. Điều này sẽ giúp các thuật toán phân tách từ và hiểu ngôn ngữ không còn phụ thuộc vào ngôn ngữ gốc (gọi là language agnostic), từ đó giúp huấn luyện AI trên một ngôn ngữ nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Và đây chính là nơi đột phá đã diễn ra vào cuối năm 2018. AI có thể được huấn luyện bằng tiếng Ả Rập mà không cần can thiệp thủ công, nhờ đó hiệu suất NLP được cải thiện rõ rệt.
Các nền tảng chatbot tiếng Ả Rập có thể trở nên tốt hơn ngay lập tức và khả năng hiểu tiếng Ả Rập của chatbot đạt mức tương đương với các ngôn ngữ khác.
Tuy nhiên, việc có đột phá này không có nghĩa là chất lượng chatbot tiếng Ả Rập được cải thiện ngay lập tức.
Để khách hàng có thể trải nghiệm lợi ích này, bước đầu tiên là các nền tảng AI chatbot phải cập nhật thuật toán để sử dụng công nghệ mới nhất. Do đã đầu tư vào công nghệ cũ, nên việc này không được thực hiện nhanh chóng.
Bên cạnh đó, các nền tảng cần bổ sung nhiều tính năng để đảm bảo chatbot tiếng Ả Rập mang lại trải nghiệm tốt cho người dùng cuối. Ví dụ, giao diện người dùng cần hỗ trợ tiếng Ả Rập. Điều này có thể đơn giản như đảm bảo căn chỉnh đúng hướng trò chuyện và các nút hiển thị theo đúng thứ tự.
Làm việc với nhiều ngôn ngữ trên các nền tảng khác nhau có thể rất khó khăn. Một số nền tảng yêu cầu xây dựng các bot cho từng ngôn ngữ riêng biệt, điều này rõ ràng là không hiệu quả.
Một nền tảng tốt sẽ thực sự đa ngôn ngữ và cho phép dịch nhiều nội dung trong giao diện người dùng của nền tảng.
Bên cạnh đó, ngôn ngữ cần được theo dõi như một biến trong cuộc trò chuyện để AI có thể nhận diện chính xác và các nhà thiết kế hội thoại có thể xây dựng logic dựa trên ngôn ngữ.
Ngoài các chức năng liên quan đến ngôn ngữ, để tạo ra một chatbot tuyệt vời, các chức năng chung của nền tảng chatbot cũng cần phải xuất sắc. Có hai nhóm chức năng quan trọng.
Cuối cùng, chất lượng trải nghiệm chatbot mà người dùng nhận được phụ thuộc trực tiếp vào sức mạnh của công cụ được sử dụng để tạo ra nó, từ khả năng hiểu ngôn ngữ đến giao diện đồ họa.
Đặc biệt ở các nước Ả Rập, nhiều doanh nghiệp yêu cầu chatbot tiếng Ả Rập triển khai tại chỗ (on-prem). Đây là yếu tố cần cân nhắc khi chọn nền tảng. Chatbot tiếng Ả Rập triển khai tại chỗ cần được xây dựng trên nền tảng hỗ trợ triển khai tại chỗ, không chỉ cung cấp giao diện triển khai tại chỗ mà còn phải tích hợp đầy đủ engine NLU và mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện ngay trên hệ thống tại chỗ.
Ngay cả khi có nền tảng tốt, việc tạo ra một chatbot tiếng Ả Rập xuất sắc vẫn còn nhiều thách thức. Số lượng chuyên gia AI nói tiếng Ả Rập còn hạn chế nên việc tìm đúng nguồn lực cho dự án là không dễ. Dù không cần tìm người viết thuật toán NLU vì đã có sẵn, nhưng việc tìm được nhà thiết kế thành thạo tất cả các ngôn ngữ hoặc phương ngữ mà chatbot hỗ trợ cũng là một thách thức. Do đó, nền tảng chatbot cần cho phép cập nhật và quản lý nội dung, bản dịch dễ dàng bởi những người không chuyên về kỹ thuật, vì có thể nhà thiết kế không nói được hết các ngôn ngữ hỗ trợ.
Rõ ràng, việc các chatbot tiếng Ả Rập chất lượng cao bắt đầu xuất hiện sẽ thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ này. Khi việc ứng dụng tăng lên, các vấn đề về nguồn lực sẽ được giải quyết và người mua tiềm năng sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về các thực tiễn tốt nhất cần áp dụng.
Những đột phá trong công nghệ NLP không chỉ áp dụng cho chatbot tiếng Ả Rập mà còn cho các ứng dụng AI khác. Hiện nay, chúng ta đang thấy các hệ thống đa chức năng sử dụng AI tiếng Ả Rập theo nhiều cách khác nhau — từ phân tích cảm xúc trong tin tức đến tóm tắt hoặc tạo văn bản mà trước đây chỉ con người mới làm được. Chatbot thường được sử dụng làm giao diện người dùng không chỉ cho các công nghệ AI khác nhau mà còn giúp người dùng thao tác với các hệ thống khác như website hoặc ứng dụng web.
Tất nhiên, dù đã có bước tiến lớn về khả năng NLU tiếng Ả Rập, NLU vẫn còn có thể cải thiện hơn nữa. Nghiên cứu vẫn tiếp tục để nâng cao engine NLU và chắc chắn sẽ còn nhiều đột phá mới. Cho đến khi NLU đạt trình độ như con người, vẫn còn nhiều việc phải làm.
Bước tiếp theo cho tất cả các engine NLU, bất kể ngôn ngữ, là cải thiện khả năng đối thoại nhiều lượt. Điều này có nghĩa là cho phép con người trò chuyện nhiều bước với bot trong một chủ đề hẹp thay vì chỉ ra lệnh hoặc hỏi đáp một lần. Và bước tiếp theo liên quan cho các nền tảng chatbot là giúp việc tạo đối thoại nhiều lượt trở nên dễ dàng.
Đối thoại nhiều lượt đặc biệt quan trọng với giao diện thoại như Alexa.
Dù chúng ta đang nói về đột phá trong phân tách từ bằng máy học và tác động đến NLP tiếng Ả Rập, một chủ đề liên quan là chuyển giọng nói tiếng Ả Rập thành văn bản. Công nghệ này vẫn còn chậm hơn so với các ngôn ngữ khác nhưng chúng tôi hy vọng những tiến bộ trong NLP sẽ giúp thu hẹp khoảng cách này trong tương lai gần.
Tạo trải nghiệm tác nhân AI tuyệt vời.
