Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một lĩnh vực hứa hẹn với khả năng phát triển và ứng dụng rộng lớn. Trong số những lĩnh vực quan trọng nhất của AI, Natural Language Processing (NLP) nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Vậy NLP là gì và tác động của chúng đối với SEO như thế nào? Cùng công ty SEO Ngọc Thắng tìm hiểu về thuật ngữ này qua bài viết dưới đây nhé!

Natural language processing NLP là gì?

Natural Language Processing (NLP) là khả năng của một phần mềm cụ thể (trong trường hợp này là các thuật toán tìm kiếm của Google) sử dụng để nắm bắt ý nghĩa của các từ trong lời nói và văn bản.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dưới nhiều hình thức, đã tồn tại hơn 50 năm và đã phản ánh sự phát triển trong cả sức mạnh tính toán và các thuật toán phân tích ngôn ngữ.

Các thuật toán NLP của Google được thiết kế với mục đích duy nhất là giúp nó hiểu rõ hơn và xử lý các truy vấn trên công cụ tìm kiếm của mình như con người. Các yếu tố của ngôn ngữ như ngữ cảnh, giọng điệu, cách diễn đạt và tính cụ thể có thể được xử lý tốt hơn bằng cách sử dụng các khung NLP.

Vì sao BERT và NLP đi chung với nhau

NLP là một model của BERT. Nó có thể hiểu các từ hoặc cụm từ trong ngữ cảnh của các từ đó bằng cách xem xét các tín hiệu khác nhau xung quanh nó. Từ những từ trước nó đến những từ trước đó nữa; từ phần phụ của trang đến toàn bộ trang.

Nếu bạn có thể phân tích nội dung trên các trang mà Google xếp hạng cao, và xem xét nội dung trước và sau các cụm từ và từ, sau đó tối ưu hóa trang của bạn để cung cấp một cái gì đó tương tự, bạn sẽ cung cấp ngược lại cho Google một website/ nội dung giống với các trang được xếp hạng cao nhất. Đó là những gì Natural language processing thể hiện với bản cập nhật thuật toán BERT, Google đang sử dụng nó.

Google không còn xem xét các từ hoặc cụm từ riêng lẻ theo cách nghiên cứu từ khóa truyền thống nữa. Mà bây giờ họ đang xem xét tổng thể các câu, đoạn văn và truy vấn, tức là họ đang xem xét theo cảm tính.

Cách thức hoạt động của NLP

NLP sử dụng một loạt kỹ thuật và phương pháp để xử lý và phân tích ngôn ngữ tự nhiên. Quá trình này bao gồm các bước sau đây:

• Tokenization: Quá trình chia câu và văn bản thành các phần tử nhỏ hơn như từ, cụm từ hoặc câu.
• Morphological analysis: Phân tích từ loại, hình thái và cấu trúc của từ để hiểu ý nghĩa của chúng.
• Parsing: Phân tích câu để hiểu cấu trúc ngữ pháp và mối quan hệ giữa các thành phần trong câu.
• Named Entity Recognition (NER): Xác định và phân loại các thực thể như tên riêng, địa điểm, ngày tháng, và tổ chức trong văn bản.
• Sentiment analysis: Phân tích ý kiến, cảm xúc và thái độ của văn bản để xác định liệu nó tích cực, tiêu cực hay trung lập.
• Machine Translation: Dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác.
• Question Answering: Trả lời các câu hỏi dựa trên nội dung của văn bản.

Xem xét NLP từ góc độ của Google

Khi cố gắng dự đoán và phát triển cùng với Google, chúng ta luôn cần xem xét sự phát triển của thuật toán từ góc độ của Google. Họ muốn nhận được gì từ bản cập nhật và sự ra đời của Natural language processing?

Câu trả lời là chất lượng tìm kiếm! Đối với Google, chính trải nghiệm của người dùng mới là yếu tố đóng vai trò chính yếu.

Người dùng đã tìm kiếm thông minh hơn và cụ thể hơn về những gì họ muốn xem, họ cũng dễ mất kiên nhẫn hơn. Do đó Google phải liên tục điều chỉnh hoặc cải tiến, nếu không một công cụ tìm kiếm khác sẽ làm như vậy, và sự độc quyền của Google trên thế giới sẽ kết thúc.

Theo thông tin chúng tôi có thể tìm thấy trên blog của Google, 15% truy vấn tìm kiếm được sử dụng lần đầu tiên. Mọi người đang sử dụng ngày càng nhiều tìm kiếm dài để tìm câu trả lời cho câu hỏi của họ, đặc biệt là với sự gia tăng của phương thức tìm kiếm bằng giọng nói (voice search)

Điều đó có nghĩa là, đôi khi, thuật toán không có đủ dữ liệu từ trước đó để dự đoán mục đích đằng sau cụm từ tìm kiếm của người dùng, vì vậy, sẽ rất vất vả để hiểu người dùng đang muốn tìm kiếm điều gì.

Chìa khóa để giải quyết vấn đề này là hiểu ngôn ngữ một cách tốt hơn. NLP là cách mà Google làm điều đó.

Natural language processing NLP có ảnh hưởng gì đến SEO

Ảnh hưởng của ngôn ngữ tự nhiên có mối liên hệ chặt chẽ với SEO, có thể kể đến như sau:

1. Vô Hiệu Hóa Chiến Thuật SEO Mũ Đen

Nói một cách ngắn gọn, ngôn ngữ tự nhiên sẽ hạn chế hết mức có thể khả năng xếp hạng nếu bạn đang sử dụng chiến thuật SEO mũ đen. Với khả năng phân tích cú pháp, ngôn ngữ tự nhiên sẽ hiểu nội dung trong câu và ngữ cảnh, đồng thời dễ dàng chỉ ra được liệu có vấn đề gì về cấu trúc câu hoặc ý nghĩa hay không.

2. Dùng Hình Ảnh Để Bổ Sung Giá Trị Cho Nội Dung

Như đã đề cập, ngôn ngữ tự nhiên có khả năng hiểu hình ảnh và video không cần thông qua alt text. Vì thế, hình ảnh bạn bổ sung cho trang phải thật sự có liên quan đến content.

3. Viết Cho Người Dùng

Có lẽ bạn đã quá quen thuộc với khuyến cáo “hãy viết cho người dùng, chứ không phải cho bộ máy tìm kiếm”, nhưng ở thời điểm hiện tại, điều này lại quan trọng hơn bao giờ hết, khi mà ngôn ngữ tự nhiên và các thiết bị tìm kiếm bằng giọng nói ngày càng phổ biến hơn.

Kết quả được đưa ra cho truy vấn tìm kiếm bằng giọng nói là kết quả được tác giả target bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cách bạn nói vào loa cũng giống như cách bạn nói chuyện với con người vậy. Quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng thế. Google hiểu cuộc nói chuyện của con người hơn là chỉ cuộc nói chuyện của bộ máy tìm kiếm.

4. Tối Ưu Trang Cho Tìm Kiếm Bằng Giọng Nói

Tìm kiếm bằng giọng nói (voice search) là khi bạn đọc truy vấn vào loa thì sẽ nhận được câu trả lời phát ngược lại bằng giọng nói. Trong bối cảnh voice search trở thành xu hướng mới và ngôn ngữ tự nhiên trở nên phổ biến hơn, đừng quên phải tối ưu hóa website cho voice search.

Một số phương thức tiếp cận với NLP

Có một số phương pháp và kỹ thuật để tiếp cận Natural language processing NLP, bao gồm:

• Rule-based approach: Sử dụng các quy tắc và nguyên tắc ngữ pháp để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, phương pháp này có giới hạn trong việc xử lý đa dạng và phức tạp của ngôn ngữ.
• Statistical approach: Dựa trên phân tích số liệu và xác suất để phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp này thường dựa trên việc xử lý lượng lớn dữ liệu để huấn luyện và xây dựng các mô hình ngôn ngữ.
• Machine learning approach: Sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp này yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện và có khả năng tự học và cải thiện theo thời gian.
• Deep learning approach: Sử dụng mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) để hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình deep learning như Recurrent Neural Networks (RNN) và Transformer đã đạt được kết quả ấn tượng trong NLP.

Phân loại NLP

NLP được chia thành 2 lĩnh vực chính: Ngôn ngữ học và Khoa học máy tính

Ngôn ngữ học chủ yếu tập trung vào việc hiểu được cấu trúc của ngôn ngữ, bao gồm:

• Ngữ âm (Phonetics) : Nghiên cứu âm thanh ngôn ngữ của con người
• Âm vị (Phonology) : Nghiên cứu hệ thống âm thanh trong ngôn ngữ của con người
• Cú pháp (Syntax) : Nghiên cứu sự hình thành và cấu trúc của một câu nói.
• Ngữ nghĩa (Semantics) : Nghiên cứu ý nghĩa của câu nói
• Ngữ dụng học (Pragmatics) : Nghiên cứu cách thức các câu nói với ý nghĩa của chúng (semantics) được sử dụng cho các mục đích giao tiếp cụ thể. Cụ thể nói nhiều như vậy thì tóm gọn lại người đối diện muốn biểu thị cái gì.

Trong khi đó Khoa học máy tính lại quan tâm đến việc chuyển đổi các kiến thức chuyên sâu về ngôn ngữ học thành những chương trình máy tính (Program, Application) với sự trợ giúp đắc lực của trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm phục vụ con người.

Những tiến bộ về mặt kĩ thuật trong lĩnh vực NLP có thể được chia ra thành: Mô hình hệ thống dựa trên quy tắc (rule-based), mô hình máy học cổ điển và Deep Learnin

Lợi ích của Natural language processing NLP

NLP có lợi ích chính là nó cải thiện giao tiếp giữa con người và máy tính. Cách trực tiếp nhất để điều khiển máy tính là thông qua mã ngôn ngữ của máy tính. Bằng cách cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người mà con người có thể tương tác với máy tính trực quan hơn nhiều.

Các lợi ích khác bao gồm:

• Nâng cao độ chính xác và hiệu quả của tài liệu.
• Đọc một văn bản gốc lớn hơn, phức tạp hơn thông qua khả năng tự động tạo một bản tóm tắt.
• Hữu ích cho các trợ lý cá nhân như Alexa, bằng cách cho phép nó hiểu lời nói.
• Cho phép một tổ chức sử dụng chatbox để hỗ trợ khách hàng.
• Dễ dàng hơn để thực hiện phân tích tình cảm và cung cấp thông tin chi tiết nâng cao từ các phân tích mà trước đây không thể truy cập được do khối lượng dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp.

Nhiệm vụ của NLP

Nhiệm vụ của Natural Language Processing (NLP) là chia nhỏ dữ liệu văn bản và giọng nói của con người giúp máy tính hiểu được những gì nó đang sử dụng. Một số nhiệm vụ này bao gồm những việc sau:

– Nhận dạng giọng nói, còn được gọi là chuyển giọng nói thành văn bản, là nhiệm vụ chuyển đổi dữ liệu giọng nói thành dữ liệu văn bản một cách chính xác. Nhận dạng giọng nói là bắt buộc đối với bất kỳ ứng dụng có chức năng làm theo lệnh thoại hoặc trả lời các câu hỏi bằng giọng nói.

– Gắn thẻ giọng nói, hay gắn thẻ ngữ pháp, là quá trình xác định một từ hoặc đoạn văn bản dựa trên cách sử dụng và ngữ cảnh của nó.

– Phân loại nghĩa của từ là việc lựa chọn nghĩa của một từ nhiều nghĩa thông qua quá trình phân tích ngữ nghĩa nghĩa của từ trong ngữ cảnh nhất định.

– Nhận dạng thực thể được đặt tên, hoặc Named Entity Recognition (NER), xác định các từ hoặc cụm từ là các thực thể hữu ích. Ví dụ: NER xác định ‘Hà Nội’ là một vị trí hoặc ‘Lisa’ là tên của một người phụ nữ.

– Phân giải đồng tham chiếu là nhiệm vụ xác định nếu và khi nào hai từ đề cập đến cùng một thực thể. Ví dụ ‘she’ = ‘Mary’. Nó cũng có thể xác định so sánh ẩn dụ hoặc một thành ngữ trong văn bản (ví dụ: trong một số trường hợp, từ ‘bear’ không được dùng để chỉ một con vật (con gấu), mà là ẩn ý về một người nhiều lông).

– Phân tích cảm xúc cố gắng rút ra những cảm xúc chủ quan như thái độ, mỉa mai, bối rối, nghi ngờ… từ văn bản.

– Sinh ngôn tự nhiên, Natural Language Generation (NLG) đôi khi là ngược lại của nhận dạng giọng nói hay chuyển lời nói thành văn bản. NLG có nhiệm vụ đưa thông tin có cấu trúc sang ngôn ngữ của con người.

Lời kết

Trong phần này, chúng ta đã cùng tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên Natural Language Processing. Hy vọng với những thông tin mà chúng tôi chia sẻ sẽ hữu ích và bạn có thể áp dụng vào quá trình tối ưu SEO cho website của mình để có thứ hạng tốt nhất.

Nếu như bạn còn đang gặp khó khăn gì với website của mình hoặc SEO mãi website không lên top thì đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ và giải đáp những thắc mắc.

Hiện nay Ngọc Thắng đang cung cấp dịch vụ về website từ xây dựng, thiết kế web đến các dịch vụ SEO tổng thể và SEO từ khóa chuyên nghiệp và hiệu quả đã được rất nhiều khách hàng sử dụng. Nếu còn bất kỳ thắc mắc gì về các thông tin mà chúng tôi chia sẻ bên trên hay bạn đang tìm kiếm một dịch vụ webiste uy tín thì đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được tư vấn thêm nhé!

Với nhiều năm kinh nghiệm cũng như được khách hàng đánh giá cao, Ngọc Thắng tự tin là đơn vị cung cấp các dịch vụ website hàng đầu hiện nay.

Đại chỉ: Số 07 Ngách 2, Ngõ 121 Trần Phú, P. Văn Quán, Hà Đông, Hà Nội, Việt Nam

Tổng đài: 1900 89 21

Hotline: 098 148 1368

MST: 0107994795

Email: lienhe@ngocthang.vn

Website: https://ngocthang.net/

Trần Đức Thắng

Tôi là Trần Đức Thắng, hiện đang là CEO & Co-Founder của Công Ty Ngọc Thắng. Tôi phát triển với nền tảng thiết kế website, SEO và Inbound Marketing. Hiện nay Ngọc Thắng cung cấp dịch vụ thiết kế website, SEO, quảng cáo Google Ads… Với kinh nghiệm triển khai nhiều dự án những năm qua, đội ngũ của Ngọc Thắng không ngừng nỗ lực mang đến những dịch vụ tốt với chi phí thấp nhất cho quý khách hàng.!