RobustX / Chương trình học / Vị trí công việc / Ai Engineer / Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP)

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu văn bản đang bùng nổ từ mạng xã hội, email, tin tức đến các bài đánh giá sản phẩm, tạo nên một nguồn tài nguyên thông tin khổng lồ. Natural Language Processing (NLP) chính là chìa khóa để khai phá nguồn tài nguyên này, là lĩnh vực trao cho máy tính khả năng đọc, hiểu, và tương tác với ngôn ngữ của con người. Khóa học này được thiết kế để đưa bạn vào trung tâm của NLP hiện đại, trang bị cho bạn năng lực xây dựng các ứng dụng AI thông minh có thể phân tích và tạo sinh văn bản.

Chương trình sẽ dẫn dắt bạn qua một hành trình logic, từ các khái niệm nền tảng đến những mô hình tiên tiến nhất. Bạn sẽ bắt đầu bằng việc học cách “số hóa” ngôn ngữ, biến văn bản thành các vector mà máy tính có thể hiểu được thông qua các kỹ thuật Embedding kinh điển. Tiếp đó, bạn sẽ tìm hiểu các kiến trúc tuần tự như RNN và LSTM để xử lý ngữ cảnh trong câu. Trọng tâm của khóa học sẽ là kiến trúc Transformer và cơ chế Self-Attention đột phá – nền tảng đã tạo nên cuộc cách mạng AI tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Thời lượng: 27h

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

NẮM VỮNG BIỂU DIỄN VĂN BẢN VÀ KỸ THUẬT EMBEDDING

Thành thạo TF-IDF, Word2Vec, GloVe, kỹ thuật embedding cho NLP hiện đại.

HIỂU VÀ ÁP DỤNG MÔ HÌNH TUẦN TỰ

Xây dựng, huấn luyện các mô hình RNN, LSTM, GRU phục vụ phân tích chuỗi văn bản, dự báo ngữ cảnh.

LÀM CHỦ TRANSFORMER & MÔ HÌNH NGÔN NGỮ MỚI

Hiểu sâu Attention, transformer, BERT, PhoBERT, và áp dụng Hugging Face vào các tác vụ NLP thực tế.

ĐÁNH GIÁ & CHỌN MÔ HÌNH TỐI ƯU

Sử dụng thư viện Hugging Face để tải, fine-tune và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn cho nhiều tác vụ NLP khác nhau.

ỨNG DỤNG XỬ LÝ, PHÂN LOẠI, TÓM TẮT VĂN BẢN

Thực hành từ pre-processing, phân tích cảm xúc, phân loại văn bản, tóm tắt tự động đến xây dựng chatbot cơ bản.

Yêu cầu tiên quyết:

    • Deep Learning với PyTorch.
    • Kiến thức cơ bản về Machine Learning.

Nội dung khóa học

 1. Tiền xử lý và Biểu diễn Ngôn ngữ
    • Quy trình làm sạch văn bản (Text Cleaning Workflow):
      • Hiểu tầm quan trọng của việc làm sạch dữ liệu văn bản thô trước khi xử lý.
      • Thực hành các kỹ thuật cơ bản: chuyển đổi về chữ thường (lowercasing), loại bỏ các ký tự đặc biệt, số, và dấu câu.
      • Xử lý Stop Words: tìm hiểu Stop Words là gì và cách loại bỏ chúng để giảm nhiễu và tập trung vào các từ mang ý nghĩa.
    • Token hóa (Tokenization) – Tách văn bản thành các đơn vị:
      • Tìm hiểu Tokenization là gì và tại sao nó là bước bắt buộc trong mọi pipeline NLP.
      • Phân biệt các cấp độ Tokenization: từ tách từ (word tokenization) đơn giản đến các thuật toán phức tạp hơn như Byte-Pair Encoding (BPE) hay WordPiece được sử dụng trong các mô hình Transformer.
    • Các phương pháp Biểu diễn Vector (Vector Representation):
      • Mô hình “Túi từ” (Bag-of-Words) và TF-IDF: Hiểu cách biểu diễn một câu hoặc văn bản thành một vector thưa (sparse vector) dựa trên tần suất xuất hiện của từ, và cách TF-IDF cải tiến bằng cách giảm trọng số của các từ phổ biến.
      • Word Embeddings – Biểu diễn Từ theo Ngữ cảnh: Tìm hiểu khái niệm cốt lõi: biểu diễn mỗi từ bằng một vector dày đặc (dense vector) trong không gian nhiều chiều, nơi các từ có ngữ nghĩa tương tự sẽ nằm gần nhau. Giới thiệu các mô hình kinh điển như Word2Vec và GloVe.
 2. Các Mô hình Tuần tự và Nền tảng Ngữ cảnh
  • Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN):
    • Hiểu cấu trúc cốt lõi của RNN với vòng lặp hồi quy, cho phép mô hình xử lý dữ liệu tuần tự và có “trí nhớ” về các bước thời gian trước đó.
    • Phân tích vấn đề cốt lõi của RNN: sự biến mất/bùng nổ của gradient (vanishing/exploding gradients) khi xử lý các chuỗi dài.
  • Giải quyết Vấn đề Nhớ Dài hạn với LSTM & GRU:
    • Tìm hiểu kiến trúc LSTM (Long Short-Term Memory) và cơ chế “cổng” (gate) thông minh của nó: Cổng Quên (Forget Gate), Cổng Đầu vào (Input Gate), và Cổng Đầu ra (Output Gate), giúp mô hình chủ động học cách ghi nhớ thông tin quan trọng và quên đi những thông tin không cần thiết.
    • Giới thiệu GRU (Gated Recurrent Unit) như một phiên bản đơn giản và hiệu quả hơn của LSTM trong một số trường hợp.
 3. Cuộc cách mạng Transformer và Ứng dụng Thực tiễn
    • Cơ chế Chú ý và Kiến trúc Transformer (Attention & Transformer Architecture):
      • Tìm hiểu Self-Attention Mechanism: cơ chế đột phá cho phép mỗi từ trong câu tính toán “mức độ quan trọng” của tất cả các từ khác trong cùng một câu, từ đó tạo ra một biểu diễn ngữ cảnh vượt trội so với RNN/LSTM.
      • Phân tích các thành phần chính của kiến trúc Transformer: Multi-Head Attention, Positional Encoding, và cấu trúc Encoder-Decoder xếp chồng.
    • Thực hành Fine-tuning với Hệ sinh thái Hugging Face:
      • Giới thiệu Hugging Face như một công cụ không thể thiếu của kỹ sư NLP hiện đại.
      • Thực hành quy trình fine-tuning một mô hình ngôn ngữ lớn (như BERT hoặc PhoBERT) cho một tác vụ cụ thể (ví dụ: phân loại bình luận phim):
        1. Tải mô hình và tokenizer đã được huấn luyện sẵn.
        2. Chuẩn bị và token hóa bộ dữ liệu của riêng mình.
        3. Thiết lập các tham số huấn luyện bằng TrainingArguments.
        4. Sử dụng lớp Trainer để tự động hóa toàn bộ quá trình huấn luyện và đánh giá.
 4. BÀI THỰC HÀNH CUỐI KHÓA – XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NLP TOÀN DIỆN
    • Tiền xử lý & biểu diễn văn bản:
       Thực hành làm sạch, token hóa, loại bỏ stop words, chuyển đổi thành vector đặc trưng bằng TF-IDF/Word2Vec/GloVe.
    • Huấn luyện và fine-tuning mô hình NLP:
       Sử dụng mô hình tuần tự (LSTM/GRU) hoặc fine-tune mô hình Transformer (BERT/PhoBERT) trên một tác vụ thực tế: phân loại văn bản, phân tích cảm xúc, tóm tắt tự động hoặc chatbot đơn giản.
    • Đánh giá và trình bày kết quả:
       Phân tích chỉ số đánh giá (Accuracy, F1-score…), minh họa bằng bảng, biểu đồ trực quan.
      Trình bày case study: demo ứng dụng dự đoán cảm xúc, tóm tắt review sản phẩm hoặc phản hồi khách hàng – nêu bật giá trị giải pháp AI trong thực tế.

Bài viết liên quan