Natural Language Processing Glossary: Các thuật ngữ chính
Chào mừng bạn đến với hướng dẫn thiết yếu để hiểu từ vựng chuyên ngành của Natural Language Processing (NLP). Natural Language Processing Glossary này được thiết kế dành cho cả người học tiếng Anh và những người khao khát trở thành chuyên gia công nghệ. Dù bạn đang tìm hiểu về AI, machine learning hay computational linguistics, việc nắm vững các thuật ngữ này là rất quan trọng. Bài đăng này nhằm mục đích cung cấp các định nghĩa rõ ràng và ví dụ thực tế, đưa ra các mẹo từ vựng có giá trị để giúp bạn tự tin điều hướng thế giới NLP. Hãy bắt đầu nâng cao kỹ năng tiếng Anh chuyên ngành của bạn!
Mục lục
Natural Language Processing Glossary là gì?
Phần này sẽ phân tích các thuật ngữ cốt lõi từ Natural Language Processing Glossary của chúng tôi. Việc hiểu các thuật ngữ NLP cơ bản này sẽ xây dựng nền tảng vững chắc cho bất kỳ ai làm việc với Natural Language Processing hoặc từ vựng AI liên quan. Đây là những viên gạch nền tảng để hiểu các khái niệm phân tích văn bản phức tạp hơn.
| Vocabulary | Part of Speech | Simple Definition | Example Sentence(s) |
|---|---|---|---|
| Tokenization | Noun | Quá trình chia một luồng văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là tokens. | Tokenization thường là bước đầu tiên trong một quy trình NLP trước khi xử lý thêm. |
| Lemmatization | Noun | Đưa các từ về dạng gốc hoặc dạng từ điển của chúng (lemma). | Lemmatization giúp chuẩn hóa văn bản bằng cách chuyển "running" thành "run". |
| Stemming | Noun | Quá trình đưa các từ biến thể (hoặc đôi khi là phái sinh) về gốc từ của chúng. | Khác với lemmatization, stemming có thể tạo ra các từ không có trong từ điển như "comput" từ "computer". |
| Corpus (plural: corpora) | Noun | Một tập hợp lớn và có cấu trúc của các văn bản được sử dụng cho nghiên cứu ngôn ngữ. | Các nhà nghiên cứu huấn luyện mô hình ngôn ngữ của họ trên một corpus lớn gồm văn bản và mã. |
| Sentiment Analysis | Noun | Xác định và phân loại các ý kiến được thể hiện trong một đoạn văn bản. | Các công ty sử dụng Sentiment Analysis để hiểu phản hồi của khách hàng từ mạng xã hội. |
| Named Entity Recognition (NER) | Noun | Một nhiệm vụ phụ của trích xuất thông tin nhằm xác định vị trí và phân loại các thực thể được đặt tên. | Hệ thống NER có thể nhận dạng người, tổ chức và địa điểm trong một bài báo. |
| Part-of-Speech (POS) Tagging | Noun | Quá trình đánh dấu một từ trong văn bản tương ứng với một loại từ cụ thể. | POS Tagging rất quan trọng để hiểu cấu trúc câu và cú pháp. |
| Stop Words | Noun | Các từ thông dụng (như "the", "is", "in") thường bị loại bỏ trước khi xử lý văn bản. | Lọc bỏ stop words đôi khi có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình NLP. |
| Bag-of-Words (BoW) | Noun | Một mô hình biểu diễn văn bản đơn giản mô tả sự xuất hiện của các từ trong một tài liệu. | Mô hình Bag-of-Words bỏ qua ngữ pháp và thứ tự từ nhưng nắm bắt tần suất từ. |
| TF-IDF | Noun | (Term Frequency-Inverse Document Frequency) Một số liệu thống kê phản ánh mức độ quan trọng của một từ. | TF-IDF thường được sử dụng trong truy xuất thông tin để xếp hạng tài liệu theo mức độ liên quan. |
| Language Model (LM) | Noun | Một mô hình thống kê dự đoán xác suất của một chuỗi từ. | Các Language Models hiện đại, như GPT-4, có thể tạo ra văn bản chất lượng như con người. |
| Neural Network | Noun | Một hệ thống máy tính lấy cảm hứng từ mạng lưới thần kinh sinh học của bộ não động vật. | Deep learning trong NLP thường dựa vào các kiến trúc Neural Network phức tạp. |
| Embeddings (Word) | Noun | Các biểu diễn vector dày đặc của từ nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa. | Word embeddings cho phép các mô hình hiểu mối quan hệ giữa các từ, như "king" và "queen". |
| Transformer | Noun | Một kiến trúc mô hình deep learning nổi tiếng với việc sử dụng cơ chế attention, vượt trội trong NLP. | Kiến trúc Transformer, được giới thiệu trong "Attention Is All You Need" (xem bài báo), đã cách mạng hóa các tác vụ NLP. |
| Chatbot | Noun | Một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người thông qua giọng nói hoặc văn bản. | Nhiều trang web hiện sử dụng chatbot để cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thì. |
Xem thêm: Containers Docker Glossary Các Thuật Ngữ Ý Nghĩa Chính Cho Người Mới Bắt Đầu
Các Cụm Từ Thường Dùng
Bên cạnh các thuật ngữ riêng lẻ tạo thành nền tảng của bất kỳ Natural Language Processing Glossary nào tốt, bạn sẽ thường gặp các cụm từ cụ thể trong các cuộc thảo luận hoặc tài liệu kỹ thuật. Hiểu các cách diễn đạt thông dụng này, một phần của ngôn ngữ machine learning và từ vựng AI rộng hơn, là chìa khóa để nắm bắt các sắc thái của các dự án NLP và tránh các lỗi học ngôn ngữ trong lĩnh vực kỹ thuật này.
| Phrase | Usage Explanation | Example Sentence(s) |
|---|---|---|
| Training a model | Đề cập đến quá trình trong đó một thuật toán NLP học các mẫu và mối quan hệ từ một tập dữ liệu. | "Training a model" để dịch yêu cầu các corpus song song lớn gồm văn bản ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích. |
| Preprocessing the text | Bao gồm việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu văn bản thô trước khi đưa vào mô hình NLP để phân tích. | "Preprocessing the text" thường bao gồm các bước như tokenization, chuyển chữ hoa thành chữ thường và loại bỏ dấu câu. |
| Feature extraction | Quá trình chuyển đổi dữ liệu văn bản thô thành các đặc trưng số mà các thuật toán machine learning có thể hiểu. | Đối với phân loại văn bản, "feature extraction" có thể bao gồm việc tạo vector TF-IDF từ các tài liệu. |
| Fine-tuning a pre-trained model | Điều chỉnh một mô hình đã tồn tại, được huấn luyện tổng quát (như BERT hoặc GPT) cho một tác vụ cụ thể hơn bằng cách sử dụng một tập dữ liệu nhỏ hơn. | Chúng tôi đang "fine-tuning a pre-trained model" trên các tạp chí y khoa để cải thiện kiến thức chuyên ngành của nó. |
| Achieving state-of-the-art results | Mô tả một mô hình hoặc kỹ thuật hoạt động tốt bằng hoặc tốt hơn bất kỳ phương pháp nào đã biết trước đó trên một tiêu chuẩn. | Thuật toán mới của họ đang "achieving state-of-the-art results" trên một số bảng xếp hạng NLP cạnh tranh. |
| Handling out-of-vocabulary (OOV) words | Giải quyết các từ gặp phải trong quá trình suy luận mà không có trong từ vựng huấn luyện của mô hình. | "Handling out-of-vocabulary (OOV) words" là một thách thức đáng kể, đặc biệt đối với các lĩnh vực chuyên biệt. |
| Natural Language Understanding (NLU) | Một lĩnh vực phụ của NLP tập trung vào khả năng đọc hiểu của máy, cho phép hệ thống nắm bắt ý nghĩa và ý định của văn bản. | Các hệ thống "Natural Language Understanding (NLU)" tiên tiến có thể diễn giải các truy vấn phức tạp và ý định của người dùng. |
Xem thêm: Từ điển Virtual Machines Glossary: Các Thuật Ngữ Chính
Kết luận
Việc nắm vững từ vựng trong Natural Language Processing Glossary này là một bước quan trọng hướng tới sự thành thạo trong các lĩnh vực AI và machine learning. Các thuật ngữ và cụm từ NLP này là nền tảng để hiểu các cuộc thảo luận kỹ thuật, bài báo nghiên cứu và tài liệu dự án. Đừng nản lòng khi gặp các thuật ngữ chuyên ngành; học hỏi và thực hành kiên trì là chìa khóa. Chúng tôi hy vọng Natural Language Processing Glossary này sẽ là một tài nguyên quý giá trên hành trình làm chủ tiếng Anh chuyên ngành công nghệ và computational linguistics của bạn. Hãy tiếp tục khám phá, tiếp tục học hỏi, và bạn sẽ thấy mình ngày càng tự tin hơn với ngôn ngữ chuyên ngành này!