Khai thác khả năng hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API

Khi nhu cầu về chatbot tiếp tục tăng lên, các nhà phát triển không ngừng tìm cách cải thiện chức năng của chúng và khiến chúng trở nên thông minh hơn. Một trong phương án khả quan là Khai thác khả năng hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API.

• Hướng dẫn của C-Suite để phát triển Chatbot AI thành công
• Chatbot - trợ lý giảng dạy hiệu quả trong giáo dục hiện đại
• 3 loại hình chatbot phổ biến cho doanh nghiệp
• Tìm hiểu đặc trưng của hệ sinh thái ChatOps
• Tích hợp ChatGPT và Swift để phát triển Chatbot đa ngôn ngữ

Khi nhu cầu về chatbot tiếp tục tăng lên, các nhà phát triển không ngừng tìm cách cải thiện chức năng của chúng và khiến chúng trở nên thông minh hơn. Một trong phương án khả quan là khai thác khả năng hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API.

Trong những năm gần đây, chatbot đã nổi lên như một công cụ phổ biến và hiệu quả để các doanh nghiệp tương tác với khách hàng của họ và cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác cho các truy vấn của họ. Khi nhu cầu về chatbot tiếp tục tăng lên, các nhà phát triển không ngừng tìm cách cải thiện chức năng của chúng và khiến chúng trở nên thông minh hơn. Một trong phương án khả quan là Khai thác khả năng hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API.

Microsoft Text Analytics API là gì?

Microsoft Text Analytics API là một dịch vụ dựa trên đám mây cung cấp các khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao để giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng có thể hiểu được ngôn ngữ của con người. Nó cung cấp nhiều tính năng, bao gồm phân tích cảm tính, trích xuất cụm từ khóa, phát hiện ngôn ngữ và nhận dạng thực thể được đặt tên. Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của nó là Hiểu ngôn ngữ, cho phép các nhà phát triển tạo các mô hình máy học tùy chỉnh có thể hiểu và diễn giải đầu vào của người dùng một cách chính xác và hiệu quả hơn.

Dịch vụ thông minh hiểu ngôn ngữ (LUIS)

Hiểu ngôn ngữ, hay LUIS (Dịch vụ thông minh hiểu ngôn ngữ), là một phần của bộ Dịch vụ nhận thức của Microsoft. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các mô hình ngôn ngữ tùy chỉnh có thể hiểu và xử lý đầu vào của người dùng dưới dạng văn bản hoặc lời nói. Bằng cách sử dụng LUIS, các nhà phát triển có thể tạo các chatbot có thể hiểu ý định đằng sau các truy vấn của người dùng và cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp hơn.

Các bước xây dựng một chatbot với khả năng Hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API

Các bước để xây dựng chatbot với khả năng hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API:

Tạo ứng dụng LUIS

Xây dựng một chatbot với khả năng Hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API bao gồm một số bước. Trước tiên, nhà phát triển cần tạo ứng dụng LUIS bằng cách đăng nhập vào cổng LUIS và cung cấp thông tin cơ bản về ứng dụng, chẳng hạn như tên, mô tả và ngôn ngữ của ứng dụng. Sau khi ứng dụng được tạo, nhà phát triển có thể bắt đầu xác định ý định và thực thể mà chatbot cần nhận ra.

Cung cấp tập hợp ý định

Ý định đại diện cho các hành động mà chatbot có thể thực hiện dựa trên đầu vào của người dùng. Ví dụ: một chatbot cho một nhà hàng có thể có các ý định như “đặt bàn”, “kiểm tra thực đơn” hoặc “tìm chỉ đường”. Các nhà phát triển có thể tạo ý định bằng cách cung cấp một tập hợp các cách nói ví dụ đại diện cho các cách khác nhau mà người dùng có thể thể hiện ý định của họ. LUIS sử dụng các ví dụ này để đào tạo mô hình máy học và xác định ý định đằng sau thông tin đầu vào của người dùng.

Trích xuất đầu vào của người dùng

Mặt khác, các thực thể đại diện cho thông tin cụ thể mà chatbot cần trích xuất từ đầu vào của người dùng để thực hiện hành động dự kiến. Ví dụ: trong trường hợp mục đích “đặt bàn”, chatbot có thể cần trích xuất thông tin như số lượng người, ngày và giờ. Các nhà phát triển có thể xác định các thực thể bằng cách chỉ định loại của chúng và cung cấp các ví dụ về cách chúng có thể xuất hiện trong đầu vào của người dùng.

Tinh chỉnh hiệu suất

Sau khi ý định và thực thể được xác định, nhà phát triển có thể đào tạo mô hình LUIS bằng cách cung cấp các cách nói mẫu bổ sung và tinh chỉnh hiệu suất của mô hình. Sau khi mô hình được đào tạo, nó có thể được xuất bản dưới dạng điểm cuối API có thể được tích hợp vào ứng dụng chatbot.

Hoàn tất tích hợp LUIS

Việc tích hợp điểm cuối API LUIS vào chatbot liên quan đến việc thực hiện lệnh gọi API đến điểm cuối với đầu vào của người dùng và xử lý phản hồi để xác định ý định và thực thể. Dựa trên mục đích và thực thể đã xác định, chatbot sau đó có thể thực hiện hành động thích hợp và cung cấp phản hồi phù hợp cho người dùng.

Kết luận

Tóm lại, các khả năng Hiểu ngôn ngữ của Microsoft Text Analytics API cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho các nhà phát triển để tạo các chatbot thông minh có thể hiểu và xử lý thông tin đầu vào của người dùng chính xác và hiệu quả hơn. Bằng cách tận dụng LUIS, các nhà phát triển có thể xây dựng các chatbot không chỉ cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác mà còn mang lại trải nghiệm hấp dẫn và cá nhân hóa hơn cho người dùng. Khi chatbot tiếp tục trở nên nổi bật trong bối cảnh kinh doanh, việc khai thác sức mạnh của Hiểu ngôn ngữ sẽ rất quan trọng trong việc phát triển các chatbot có thể thực sự hiểu và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Quỳnh Anh (Dịch từ Ts2.Space: https://ts2.space/en/building-chatbots-with-microsoft-text-analytics-apis-language-understanding/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả