Khám Phá 10 ứng dụng của NLP phổ biến nhất hiện nay

Trong thời đại công nghệ ngày nay, ứng dụng của NLP (Natural Language Processing) đã dần trở nên phổ biến với khả năng "đọc" và "hiểu" ngôn ngữ tự nhiên của con người. Từ việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, phân tích tình cảm đến việc hiểu sâu hơn về phản hồi của người tiêu dùng, NLP đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai kinh doanh. Trong bài viết này, Bizfly sẽ chỉ ra 10 ứng dụng của NLP mà doanh nghiệp có thể tích hợp để nâng cao hiệu suất, tạo ra sự tương tác sâu sắc,định hình chiến lược phát triển tốt nhất. 

NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là gì?

Trước khi một chatbot AI có thể trò chuyện như con người, hệ thống cần một nền tảng giúp máy tính hiểu được cách con người nói, viết và diễn đạt suy nghĩ, đó chính là vai trò của NLP. NLP (Natural Language Processing), hay còn gọi là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, là lĩnh vực kết hợp giữa ngôn ngữ học và khoa học máy tính, nhằm giúp máy tính hiểu, phân tích và phản hồi lại ngôn ngữ con người một cách chính xác và tự nhiên nhất.

Nói cách khác, nếu AI là “bộ não” của chatbot, thì NLP chính là ngôn ngữ giao tiếp để chatbot có thể đọc hiểu và trả lời lại bằng ngôn từ gần giống như một con người thực thụ.

Từ việc hiểu các câu hỏi đơn giản như “Thời tiết hôm nay thế nào?”, đến những câu nói phức tạp như “Tôi muốn biết tình trạng đơn hàng nhưng quên mất mã đặt hàng rồi”, tất cả đều cần đến khả năng xử lý linh hoạt của NLP. Công nghệ này đóng vai trò như một phiên dịch viên trung gian giữa người và máy, đặt nền móng cho mọi tương tác tự nhiên trong thế giới chatbot AI hiện đại.

10 ứng dụng của NLP phổ biến nhất hiện nay

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) không còn là một công nghệ xa lạ mà đã len lỏi vào rất nhiều công cụ, dịch vụ mà chúng ta sử dụng hằng ngày. Từ trợ lý  ảo, dịch ngôn ngữ, đến email, tìm kiếm Google, NLP giúp máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ con người một cách gần gũi và chính xác hơn bao giờ hết. Dưới đây là 10 ứng dụng NLP thực tế nổi bật nhất hiện nay:

Chatbot và trợ lý ảo

Một trong những ứng dụng của NLP chính là chatbot và trợ lý ảo. Nhờ NLP, các hệ thống này có thể tiếp nhận câu hỏi từ người dùng, hiểu được nội dung và ngữ cảnh, sau đó phản hồi lại bằng ngôn ngữ tự nhiên không còn gò bó theo khuôn mẫu cố định như trước. 

Khi tích hợp Natural Language Processing (NLP) vào Chatbot, khả năng phản hồi của nó được nâng cao, không chỉ đơn thuần là gửi câu trả lời được lập trình từ trước dựa trên hành vi người dùng và mục tiêu cụ thể. Hệ thống Chatbot AI sẽ thông minh xử lý thông tin từ người dùng và đưa ra câu trả lời dưới nhiều dạng, bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh,... tạo ra trải nghiệm người dùng đa dạng và tương tác tự nhiên hơn.

Không chỉ giới hạn trong môi trường doanh nghiệp, chatbot AI hiện diện ở khắp nơi từ Siri (Apple), Google Assistant, Amazon Alexa cho tới các ứng dụng ngân hàng, chăm sóc khách hàng, bệnh viện, sàn thương mại điện tử…

Ví dụ điển hình tại Việt Nam có thể kể đến BizChatAI – nền tảng chatbot thông minh dành cho doanh nghiệp, giúp tự động hóa các kịch bản chăm sóc khách hàng, bán hàng và marketing với trải nghiệm hội thoại tự nhiên, đa ngôn ngữ và dễ tích hợp.

Ứng dụng của NLP đã giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm người dùng, tạo môi trường  tương tác  đa dạng truyền đạt thông điệp một cách linh hoạt. Đứng dưới góc độ của một nhà quản trị, chatbot AI tối ưu ngân sách vận hành và quản lý nhân sự tốt hơn do  AI giảm gánh nặng công việc cho nhân sự, xử lý một lượng lớn thông tin và tương tác mà không cần sự can thiệp của con người.

Được tích hợp với logic kinh doanh duy nhất của doanh nghiệp, hệ thống chatbot không chỉ cung cấp câu trả lời dựa trên nguyên tắc mà còn thích ứng và phản hồi theo nhu cầu mua sắm và tìm hiểu thông tin sản phẩm cụ thể. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn tăng cường hiệu suất và khả năng đáp ứng nhanh chóng đối với yêu cầu của người dùng.

Dịch máy (Machine Translation) 

Dịch máy (Machine Translation) - Công nghệ có khả năng chuyển đổi thông tin từ một ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác mà không yêu cầu sự can thiệp của con người. Bằng cách ứng dụng công nghệ này với NLP, nhiều doanh nghiệp đã bước đầu giải quyết rào cản ngôn ngữ khi lập kế hoạch mở rộng kinh doanh toàn cầu.

Khi Machine Translation được ứng dụng NLP, máy có thể hiểu được ngữ cảnh của câu văn, từ vựng, và ngữ pháp, từ đó cải thiện khả năng dịch chính xác cao hơn. Điều này được tạo điều kiện ra đời của nhiều phần mềm chatbot có khả năng giao tiếp tự nhiên và hiệu quả trên nền tảng đa ngôn ngữ.

Cùng với đó,  sự kết hợp của NLP có thể nâng cao khả năng xử lý thuật ngữ chuyên ngành của nhiều lĩnh vực chuyên sâu như y học, khoa học và công nghệ.

Với các ưu điểm trên, nhiều doanh nghiệp hiện nay đang phát triển lĩnh vực tiếp thị và quảng cáo, chuyển đổi ngôn ngữ của thông điệp truyền thông một cách nhanh chóng, từ đó tối ưu tương tác từ phía khách hàng toàn cầu. 

Kiểm tra chính tả (Spell Checking) 

Các trình soạn thảo hiện đại thường tích hợp chức năng kiểm tra chính tả, giúp người dùng phát hiện và sửa lỗi trong văn bản của họ. Khi sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các công cụ này có thể cung cấp gợi ý nâng cao đáng kể về từ vựng sai, vấn đề ngữ pháp, sự đa dạng văn phong, cấu trúc.

Theo đó, việc ứng dụng này đã hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện hóa tự động quy trình quản lý nội dung, giảm bớt công sức và thời gian thực hiện công việc của nhân sự, đặc biệt với ngành báo chí, truyền thông. 

Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis) 

Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) vào Sentiment Analysis mang đến cho doanh nghiệp khả năng xác định ý kiến tích cực, tiêu cực từ khách hàng với độ chính xác cao. Điều này giúp người quản lý dễ dàng theo dõi cảm nhận và sự hài lòng của lượng lớn người tiêu dùng mà không cần đến quá nhiều thời gian.

Cùng với đó, công cụ Sentiment Analysis dựa trên NLP có thể tự động theo dõi và phân tích phản hồi từ các nguồn trực tuyến như trang web, diễn đàn, mạng xã hội, giúp doanh nghiệp nhanh chóng phản ứng với ý kiến của khách hàng. Đây là một trong những công nghệ được sử dụng phổ biến hiện nay vào nhiều chiến lược như: Chiến lược marketing, tối ưu hóa dịch vụ khách hàng, xây dựng chiến lược nội dung tương tác với khách hàng,...

BizMail tích hợp tính năng phân tích cảm xúc ngay trong chiến dịch email, giúp bạn nhận diện phản hồi tiêu cực – tích cực từ người nhận, từ đó điều chỉnh nội dung và cách chăm sóc phù hợp hơn với từng nhóm.

Tìm hiểu thêm cách đo lường cảm xúc khách hàng tại đây.

Tóm tắt tự động (Automatic Summarization) 

Với lượng thông tin khổng lồ mà chúng ta phải xử lý hàng ngày, vấn đề về quá tải thông tin trở nên ngày càng nghiêm trọng trong xã hội hiện đại. Tóm tắt tự động cũng từ đó mà được ưa chuộng sử dụng hơn khi tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn, chính xác những văn bản dài. Ứng dụng NLP vào công nghệ này giúp giảm gánh nặng của quá trình xử lý thông tin, tăng cường khả năng hiểu và sử dụng thông tin thông minh hơn. 

Chúng ta có thể sử dụng tóm tắt tự động để nhanh chóng hiểu được thông tin mới từ các nguồn tin tức, nghiên cứu, đánh giá và cập nhật xu hướng ngành, thị trường hiệu quả hơn. 

Nhận dạng tiếng nói (Speech Recognition) 

Trong quá trình xây dựng thương hiệu hiện đại, chúng ta không chỉ dừng lại ở việc tạo dựng logo, sứ mệnh, mà còn là biểu tượng hay âm thanh đặc trưng. Do đó, khi ứng dụng NLP vào nhận dạng tiếng nói không chỉ thúc đẩy việc nghe và phát hiện giọng nói của con người mà còn tạo ra một trải nghiệm đa chiều, nhận diện thương hiệu toàn diện. 

Ngoài ra, hàng hoạt các app di động thông minh hay phần mềm đặc biệt ra đời đã có thể nghe và nhận dạng giọng nói của con người, thực hiện các câu lệnh linh hoạt theo nhu cầu sử dụng. 

Trí tuệ thị trường (Market Intelligence)

Trong lĩnh vực tiếp thị, các chuyên gia cũng đã tích hợp NLP vào chiến lược của họ để định vị khách hàng tiềm năng. Việc theo dõi hành vi trên Internet, bao gồm thông tin tìm kiếm, tương tác, và các bài đăng trên mạng xã hội, mang lại những dữ liệu giá trị về hành vi người dùng. Việc chính xác đưa thông điệp quảng cáo đến đúng đối tượng từ đó không chỉ làm giảm chi phí mà còn tăng cường hiệu suất tiếp thị.

Các chuyên gia tiếp thị ngày nay sử dụng một loạt các nguồn thông tin khác nhau để xây dựng một cái nhìn tổng thể về thị trường. Bằng cách sử dụng thông tin từ nhật ký bán hàng, các khảo sát thị trường, dữ liệu mạng xã hội và các nguồn thông tin khác, họ tạo ra một bức tranh chi tiết về khách hàng, đối thủ cạnh tranh và dự đoán về tăng trưởng sản phẩm và dịch vụ. Việc kết hợp này giúp họ đưa ra quyết định thông minh và linh hoạt để điều chỉnh chiến lược tiếp thị và tối ưu hóa kết quả.

Trích xuất thông tin (Information Extraction)

Trích xuất thông tin là kỹ thuật NLP cho phép hệ thống nhận diện và rút ra các dữ liệu quan trọng từ văn bản tự nhiên, chẳng hạn như tên người, địa điểm, ngày tháng, chỉ số kỹ thuật... Ứng dụng phổ biến:

• Phân tích hồ sơ ứng viên, trích xuất thông tin từ CV
• Quét và phân tích hợp đồng để tìm các điều khoản pháp lý
• Thu thập dữ liệu có cấu trúc từ các bài viết, báo cáo hoặc email

Công nghệ này giúp giảm đáng kể thời gian xử lý tài liệu thủ công trong các ngành nhân sự, pháp lý, tài chính, logistics,...

Phân loại văn bản (Text Classification)

Phân loại văn bản là quá trình gán nhãn cho các nội dung văn bản dựa trên chủ đề, mục đích hoặc loại nội dung. Ví dụ ứng dụng của NLP:

• Lọc email rác (spam filtering): Phân biệt thư hợp lệ và thư rác
• Tự động phân loại bài báo vào chuyên mục (thể thao, chính trị, giải trí...)
• Phân nhóm phản hồi khách hàng theo nội dung: khiếu nại, góp ý, đặt câu hỏi…

Đây là bước quan trọng để tổ chức dữ liệu lớn thành các nhóm có ý nghĩa, dễ quản lý và xử lý tự động.

Tối ưu hóa Công cụ tìm kiếm (Search Engine Optimization)

NLP là công nghệ nền tảng giúp các công cụ tìm kiếm như Google hiểu được mục đích thực sự đằng sau truy vấn của người dùng – thay vì chỉ đối chiếu từng từ khóa đơn lẻ. Nhờ vậy, công cụ tìm kiếm có thể:

• Hiểu được ngôn ngữ tự nhiên và các biến thể của cùng một câu hỏi
• Xác định nội dung liên quan thay vì khớp từ
• Gợi ý nội dung dựa trên hành vi tìm kiếm trước đó

Đây chính là lý do vì sao SEO ngày nay không còn chỉ xoay quanh “nhồi từ khóa”, mà yêu cầu xây dựng nội dung có chiều sâu, dễ đọc và thực sự giải quyết được nhu cầu của người tìm kiếm.

Kết luận

Từ chatbot, dịch máy đến tìm kiếm và trợ lý ảo, NLP đã và đang góp mặt trong hầu hết các công cụ số hiện đại. Việc hiểu rõ các ứng dụng của NLP phổ biến sẽ giúp cá nhân và doanh nghiệp tận dụng hiệu quả công nghệ này trong tự động hóa, tối ưu vận hành và nâng cao trải nghiệm người dùng. Hy vọng với chia sẻ trên của Bizfly bạn có thể định hướng sử dụng những công nghệ mới cho hành trình phát triển doanh nghiệp của mình.