Đồ Án: Chatbot và Công Nghệ Tích Hợp Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên - CNTT ĐH Công Nghệ Đông Á

Tìm hiểu về chatbot và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Khám phá ứng dụng của NLP trong việc xây dựng chatbot thông minh, hiệu quả.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2022

74
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH ẢNH

DANH MỤC BẢNG BIỂU

MỞ ĐẦU

1. Tên đề tài “Chat bot và công nghệ tích hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên”.

2. Lý do chọn đề tài

3. Mục tiêu của đề tài

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

5. Phương pháp nghiên cứu

1. CHƯƠNG 1. CÁC VẤN ĐỀ TỔNG QUAN

1.1. Giới thiệu

1.2. Trí tuệ nhân tạo

1.3. Lịch sử hình thành và phát triển của chatbot

1.4. Sự phát triển của Chatbot trong thế kỷ XX

1.4.1. Năm 1950: Các phép thử Turing

1.4.2. Năm 1966: ELIZA – Chương trình trò chuyện đầu tiên được tạo ra

1.4.3. Năm 1972: Bác sĩ Kenneth Colby phát triển chatbot PARRY

1.5. Những bước tiến dài của Chatbot đầu thế kỷ XXI

1.6. Năm 2010-2016: Thời kỳ bùng nổ các trợ lý ảo

1.7. Từ năm 2016 đến nay: Chatbot Messenger bùng nổ

1.8. Chatbot và tương lai thay đổi ngành dịch vụ khách hàng

1.9. Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên

1.10. Sơ lược về ngôn ngữ tự nhiên

1.11. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

1.12. Ngôn ngữ hình thức – Formal Language

1.13. Các khái niệm cơ bản

1.14. Cấu trúc văn phạm trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

1.15. Giải thuật phân tích cú pháp Earley

1.16. Xử lý tiếng Việt

1.17. Bài toán chat bot gợi ý địa điểm ăn uống

1.18. Kết luận chương

2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG

2.1. Thiết kế hệ thống

2.2. Thiết kế sơ đồ khối hệ thống

2.3. Chức năng các khối hệ thống

2.3.1. Khối truyền dữ liệu, thông tin

2.3.2. Khối xử lý dữ liệu, thông tin thông qua wit

2.3.3. Khối thực hiện truy vấn trên Webhook

3. THI CÔNG HỆ THỐNG

3.1. Lập trình hệ thống

3.2. Phần mềm hệ thống

3.3. Facebook Messenger Platform

3.4. Bộ API Send/Receive

3.5. Xử lý sự đa dạng hóa về dữ liệu

3.6. Hệ thống Crawl dữ liệu

3.6.1. Crawl dữ liệu metadata(tỉnh, thành phố, quận huyện) và danh mục địa điểm

3.6.2. Crawl dữ liệu nhà hàng, quán ăn

3.7. Hệ thống gửi và nhận tin nhắn qua Facebook Messenger

3.8. Thiết lập Webhook

3.9. Nhận yêu cầu, xử lý yêu cầu, truy vấn dữ liệu và phản hồi người dùng

3.10. Thuật toán nearby

4. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ

4.1. Kết quả đạt được

4.2. Nhận xét và đánh giá

4.3. Nhược điểm:

4.4. Hướng phát triển

4.4.1. Mở rộng ra nhiều nền tảng khác nhau

4.4.2. Mở rộng phục vụ được nhiều dạng nghiệp vụ

4.4.3. Khai phá dữ liệu

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Chatbot và Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên NLP 55

Trong kỷ nguyên số, chatbotxử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã trở thành những công cụ thiết yếu, định hình lại cách con người tương tác với công nghệ. Chatbot, được hỗ trợ bởi NLP, không chỉ là những chương trình trả lời tự động đơn thuần, mà còn là những trợ lý ảo thông minh, có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tham gia vào đối thoại tự nhiên và thực hiện các tác vụ phức tạp. Chúng đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc khách hàng tự động đến giáo dụcy tế. Theo một báo cáo của Gartner, đến năm 2025, 70% các tương tác với khách hàng sẽ được xử lý bởi chatbot. Sự tăng trưởng này cho thấy tầm quan trọng ngày càng tăng của chatbotNLP trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm người dùng. NLP đóng vai trò then chốt trong việc giúp chatbot hiểutạo sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG). Nó bao gồm nhiều kỹ thuật, từ phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) đến nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition), cho phép chatbot xử lý thông tin một cách chính xác và phản hồi một cách phù hợp. Sự kết hợp giữa chatbotNLP đang mở ra những cơ hội mới để tự động hóa quy trình, cá nhân hóa trải nghiệmcải thiện giao tiếp giữa con người và máy tính. Đề tài của Trần Trung Hiếu năm 2022 đã khẳng định điều này khi tập trung vào việc xây dựng chatbot gợi ý địa điểm ăn uống, minh chứng cho tiềm năng ứng dụng to lớn của công nghệ này.

1.1. Lịch sử hình thành phát triển của Chatbot thông minh

Lịch sử của chatbot bắt nguồn từ những năm 1950 với phép thử Turing, một bài kiểm tra để đánh giá khả năng của máy tính trong việc mô phỏng trí tuệ con người. Sau đó, vào năm 1966, chương trình ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên, được tạo ra. Tuy nhiên, sự phát triển vượt bậc của chatbot chỉ thực sự bắt đầu vào thế kỷ 21, với sự ra đời của các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant và Alexa. Các Large Language Models (LLMs) như GPT đã mang lại khả năng đối thoại tự nhiên hơn, mở đường cho các ứng dụng chatbot phức tạp hơn. Sự bùng nổ của chatbot Messenger từ năm 2016 đã giúp cho ứng dụng Chatbot trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn, thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp chatbot.

1.2. Vai trò của Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên NLP trong Chatbot

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đóng vai trò trung tâm trong việc giúp chatbot hiểutương tác với con người một cách tự nhiên. NLP cho phép chatbot phân tích cú pháp và ngữ nghĩa của ngôn ngữ, nhận dạng ý định của người dùng và tạo sinh các phản hồi phù hợp. Các kỹ thuật NLP như mô hình ngôn ngữ, thuật toán NLPhọc máy (Machine Learning) cho Chatbot đã giúp chatbot ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Việc áp dụng Deep Learning cho Chatbot đã mang lại những bước tiến đáng kể trong khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiêntạo sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG) của chatbot.

II. Thách Thức Giải Pháp Xây Dựng Chatbot NLP Hiệu Quả 58

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc xây dựng Chatbot NLP hiệu quả vẫn còn nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp và đa dạng của ngôn ngữ tự nhiên. Chatbot cần phải có khả năng xử lý các câu nói không rõ ràng, các lỗi chính tả và ngữ pháp, cũng như các biểu cảm và sắc thái khác nhau. Hơn nữa, chatbot cần phải có khả năng hiểu ngữ cảnh và duy trì đối thoại tự nhiên trong thời gian dài. Ngoài ra, việc thu thập và xử lý dữ liệu huấn luyện cũng là một thách thức quan trọng. Chatbot cần được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu để có thể hiểuphản hồi một cách chính xác. Tuy nhiên, dữ liệu huấn luyện thường không đầy đủ, không chính xác hoặc không phù hợp. Để vượt qua những thách thức này, các nhà nghiên cứu và phát triển đang tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật NLP tiên tiến hơn, cũng như các phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn. Việc sử dụng các nền tảng Chatbot như Rasa, Dialogflow và Microsoft Bot Framework cũng giúp đơn giản hóa quá trình phát triển Chatbot và giảm thiểu các khó khăn kỹ thuật.

2.1. Vấn Đề Nhập Nhằng Ngôn Ngữ và Giải Thuật Earley trong NLP

Một trong những vấn đề lớn nhất trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên là tính nhập nhằng của ngôn ngữ. Một từ hoặc một câu có thể có nhiều nghĩa khác nhau, gây khó khăn cho chatbot trong việc hiểu chính xác ý định của người dùng. Giải thuật phân tích cú pháp Earley là một phương pháp hiệu quả để xử lý tính nhập nhằng này, bằng cách tạo ra nhiều cây suy dẫn cho một câu và chọn cây phù hợp nhất dựa trên ngữ cảnh và thông tin bổ sung. Tuy nhiên, việc áp dụng giải thuật Earley cho tiếng Việt vẫn còn nhiều khó khăn do đặc điểm riêng của ngôn ngữ này.

2.2. Đa Dạng Hóa Dữ Liệu và Xử Lý Từ Đồng Nghĩa cho Chatbot AI

Sự đa dạng trong cách diễn đạt của người dùng là một thách thức lớn đối với chatbot AI. Người dùng có thể sử dụng các từ đồng nghĩa, từ lóng hoặc các biểu cảm khác nhau để diễn tả cùng một ý. Để giải quyết vấn đề này, chatbot cần có khả năng xử lý từ đồng nghĩa và hiểu ngữ cảnh của câu. Các kỹ thuật như sử dụng thực thể symnonymmô hình ngôn ngữ có thể giúp chatbot nhận dạng các từ đồng nghĩa và hiểu ý định của người dùng một cách chính xác hơn.

III. Hướng Dẫn Xây Dựng Chatbot NLP Gợi Ý Địa Điểm Ăn Uống 59

Việc xây dựng Chatbot NLP gợi ý địa điểm ăn uống là một ứng dụng thực tế, cho thấy tiềm năng của công nghệ này trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng. Để xây dựng Chatbot này, cần phải thu thập dữ liệu về các địa điểm ăn uống, xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu yêu cầu của người dùng, và tạo sinh các phản hồi phù hợp. Các nền tảng Chatbot như Rasa, Dialogflow và Microsoft Bot Framework có thể được sử dụng để đơn giản hóa quá trình phát triển Chatbot. Việc sử dụng API Chatbottích hợp Chatbot với các hệ thống khác cũng giúp mở rộng chức năng và phạm vi ứng dụng của Chatbot.

3.1. Thu thập Xử lý dữ liệu địa điểm ăn uống bằng Crawl dữ liệu

Để xây dựng Chatbot gợi ý địa điểm ăn uống, cần phải thu thập một lượng lớn dữ liệu về các địa điểm ăn uống khác nhau. Crawl dữ liệu từ các trang web như Foody và Diadiemanuong.com là một phương pháp hiệu quả để thu thập thông tin này. Tuy nhiên, dữ liệu thu thập được thường không có cấu trúc và cần phải được xử lý để có thể sử dụng được. Các kỹ thuật như phân loại văn bảntóm tắt văn bản có thể giúp xử lý dữ liệu một cách hiệu quả hơn.

3.2. Thiết kế luồng hội thoại xử lý ý định người dùng bằng Rasa

Thiết kế luồng hội thoại là một bước quan trọng trong quá trình xây dựng Chatbot. Luồng hội thoại cần phải được thiết kế một cách tự nhiên và dễ hiểu, để người dùng có thể dễ dàng tương tác với Chatbot. Việc sử dụng các nền tảng Chatbot như Rasa giúp đơn giản hóa quá trình thiết kế luồng hội thoại. Rasa cung cấp các công cụ để xử lý ý định của người dùng và tạo sinh các phản hồi phù hợp. Sử dụng Rasa cho phép phát triển Chatbot mạnh mẽ với khả năng tùy biến cao.

IV. Ứng Dụng Chatbot NLP Chăm Sóc Khách Hàng và Hỗ Trợ Kỹ Thuật 60

Ứng dụng Chatbot NLP không chỉ giới hạn trong việc gợi ý địa điểm ăn uống, mà còn được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác, đặc biệt là chăm sóc khách hàng tự độnghỗ trợ kỹ thuật. Chatbot cho doanh nghiệp có thể tự động hóa các tác vụ như trả lời câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin sản phẩm và dịch vụ, và giải quyết các vấn đề kỹ thuật đơn giản. Điều này giúp giảm tải cho nhân viên chăm sóc khách hànghỗ trợ kỹ thuật, đồng thời cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Việc sử dụng phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) trong Chatbot cũng giúp hiểu tâm trạng của khách hàng và cung cấp các phản hồi phù hợp hơn.

4.1. Chatbot bán hàng Tăng cường tương tác và chuyển đổi khách hàng

Chatbot bán hàng có thể tương tác với khách hàng một cách tự động, cung cấp thông tin sản phẩm và dịch vụ, tư vấn và giải đáp thắc mắc. Điều này giúp tăng cường sự tương tác với khách hàng và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi. Chatbot cũng có thể được sử dụng để gửi các thông báo và ưu đãi đặc biệt đến khách hàng, thúc đẩy họ mua hàng. Việc tích hợp Chatbot với các hệ thống CRM giúp tự động hóa quy trình bán hàng và quản lý thông tin khách hàng.

4.2. Chatbot giáo dục Cung cấp thông tin và hỗ trợ học tập cá nhân hóa

Chatbot giáo dục có thể cung cấp thông tin về các khóa học, chương trình đào tạo và thủ tục đăng ký. Chatbot cũng có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ học tập cá nhân hóa, bằng cách trả lời câu hỏi, cung cấp giải thích và hướng dẫn làm bài tập. Việc sử dụng Chatbot trong giáo dục giúp tăng cường sự tương tác giữa học sinh và giáo viên, đồng thời cải thiện hiệu quả học tập.

V. Tương Lai Chatbot NLP Cá Nhân Hóa và Hội Thoại Đa Ngôn Ngữ 55

Tương lai của chatbot NLP hứa hẹn nhiều tiềm năng, với sự phát triển của các kỹ thuật AI Chatbot tiên tiến hơn và khả năng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Chatbot sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn, có khả năng hiểu ngữ cảnh và đáp ứng các nhu cầu của người dùng một cách chính xác hơn. Học máy (Machine Learning) cho ChatbotDeep Learning cho Chatbot sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng đối thoại tự nhiên của chatbot. Large Language Models (LLMs) sẽ giúp chatbot tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG) một cách sáng tạo và linh hoạt hơn. Việc phát triển Chatbot có khả năng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (Multilingual Chatbot) cũng là một xu hướng quan trọng, giúp chatbot tiếp cận được nhiều người dùng hơn trên toàn thế giới.

5.1. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng với Chatbot AI

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng là một xu hướng quan trọng trong tương lai của chatbot AI. Chatbot sẽ có khả năng hiểu sở thích và nhu cầu của từng người dùng, và cung cấp các phản hồi và đề xuất phù hợp. Việc sử dụng các kỹ thuật học máy (Machine Learning) cho Chatbot giúp Chatbot học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng cá nhân hóa theo thời gian.

5.2. Chatbot hỗ trợ đa ngôn ngữ Phục vụ người dùng toàn cầu

Việc phát triển Chatbot có khả năng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ là một xu hướng quan trọng, giúp Chatbot tiếp cận được nhiều người dùng hơn trên toàn thế giới. Các kỹ thuật dịch máyxử lý ngôn ngữ đa ngôn ngữ đang được phát triển để giúp Chatbot hiểutạo sinh ngôn ngữ tự nhiên một cách chính xác, bất kể ngôn ngữ nào được sử dụng.

VI. Kết Luận Tiềm Năng và Ứng Dụng Rộng Rãi của Chatbot NLP 57

Tóm lại, chatbotxử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là những công nghệ đầy tiềm năng, đang định hình lại cách con người tương tác với công nghệ. Từ chăm sóc khách hàng tự động đến giáo dụcy tế, ứng dụng Chatbot NLP đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp và người dùng. Với sự phát triển của các kỹ thuật AI Chatbot tiên tiến hơn và khả năng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tương lai của chatbot NLP hứa hẹn nhiều điều thú vị.

6.1. Lợi ích của việc sử dụng Chatbot NLP cho doanh nghiệp

Việc sử dụng Chatbot NLP mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm giảm chi phí chăm sóc khách hàng, tăng cường sự tương tác với khách hàng, cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng doanh thu. Chatbot cũng có thể được sử dụng để thu thập thông tin về khách hàng và phân tích xu hướng thị trường.

6.2. Những lưu ý quan trọng khi triển khai Chatbot trong thực tế

Khi triển khai Chatbot trong thực tế, cần lưu ý một số vấn đề quan trọng, bao gồm thiết kế luồng hội thoại một cách tự nhiên và dễ hiểu, lựa chọn nền tảng Chatbot phù hợp, thu thập và xử lý dữ liệu huấn luyện một cách hiệu quả, và đảm bảo bảo mật thông tin của người dùng. Việc theo dõi và đánh giá hiệu quả của Chatbot cũng rất quan trọng để cải thiện khả năng tương tác và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

22/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 giới thiệu tổng quan về chatbot, lịch sử phát triển của chatbot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giải thuật cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bài toán chat bot gợi ý địa điểm ăn uống cùng các vấn đề liên quan. Trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.

Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,… Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, nó là một trong những ngành trọng yếu của tin học. Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc. Lịch sử hình thành và phát triển của chatbot Thuật ngữ “Chatbot” dường như chỉ mới được đưa vào bảng từ vựng cách đây vài năm, nhưng dự kiến sẽ có đến 80% doanh nghiệp toàn cầu sẽ sử dụng chúng vào năm 2020. Nhưng có rất ít người biết rằng Chatbot có một lịch sử phát triển rất lâu đời từ những thập niên 50 của thế kỷ trước.

11 Năm: 2022 Trần Trung Hiếu Khoa: CNTT Hình 1.1: Chatbot qua các thời kỳ Trong sự phát triển nhanh như vũ bão của làn sóng cách mạng công nghiệp 4.0, nhiều chương trình dựa trên trí thông minh nhân tạo (AI) được biểu hiện dưới nhiều dạng như hình ảnh, âm thanh và giọng nói. Bots cũng sẽ có thể làm được nhiều thứ như con người và có khả năng thay thế con người, chẳng hạn như bán hàng, thanh toán hóa đơn, chẩn đoán bệnh tật, quản lý tài chính và cuối cùng là thấu hiểu cảm giác của con người. Sự phát triển của Chatbot trong thế kỷ XX 1. Năm 1950: Các phép thử Turing Alan Turing viết báo cáo với tựa đề “Computing Machinery and Intelligence”, xây dựng các phép thử Turing.

Về cơ bản, Các phép thử Turing là một loạt các phép thử dựa trên việc phân tích câu trả lời của một “máy tính”. Các phép thử Turing được thực hiện để xác định xem một chương trình máy tính có thể phân biệt được máy tính với con người trong một cuộc trò chuyện chỉ có văn bản thuần túy hay không? 12 Năm: 2022 Trần Trung Hiếu Khoa: CNTT Hình 1.2: Các phép thử Turing Bằng cách gõ câu hỏi cho cả hai đối tượng thử nghiệm, người thẩm vấn sẽ cố gắng xác định đối tượng nào là máy tính và đối tượng nào là con người. Máy tính sẽ vượt qua Các phép thử Turing nếu người thẩm vấn không thể nói sự khác biệt giữa chủ thể con người và máy tính. Năm 1966: ELIZA – Chương trình trò chuyện đầu tiên được tạo ra Joseph Weizenbaum xuất bản chương trình ELIZA, được coi là một trong những chương trình Chatbots đầu tiên trên thế giới.

ELIZA đã đạt được những thành tích đáng kể và được coi là thành tựu đỉnh cao về trí thông minh nhân tạo vào thời điểm đó. Bằng cách nhận ra các từ và cụm từ chính từ đầu vào (Input) của người dùng và đưa những câu trả lời tương ứng bằng cách sử dụng các tập lệnh viết sẵn. 13 Năm: 2022 Trần Trung Hiếu Khoa: CNTT Hình 1.3: Eliza - Chương trình trò chuyện đầu tiên được tạo ra Một trong những kịch bản này có tên là DOCTOR, cho phép ELIZA đảm nhận vai trò như một nhà tâm lý học hay một bác sỹ tâm thần. Chatbot ELIZA có thể được cải thiện và nâng cấp từng bước bằng cách chỉnh sửa các kịch bản Chatbot của ELIZA.

Khái niệm kịch bản Chatbots cũng được hình thành từ thời điểm này. Năm 1972: Bác sĩ Kenneth Colby phát triển chatbot PARRY Kenneth Colby là một bác sỹ tâm thần, ông phát triển PARRY (còn được gọi là “ELIZA với thái độ khác thường”). Trong khi ELIZA được biết đến với vai trò là một bác sĩ tâm thần, PARRY lại đảm nhận vai trò của những bệnh nhân bị tâm thần phân liệt hoang tưởng. Các bác sĩ tâm thần khi tham gia thử nghiệm đã không thể xác định sự khác biệt giữa những cuộc hội thoại của PARRY và những cuộc hội thoại khác giữa các bệnh nhân tâm thần với nhau.

Năm 1988: Chatbot Jabberwacky Được phát triển vào những năm 1980 và phát hành trực tuyến vào năm 1997, chatbot Jabberwacky được thiết kế để “Mô phỏng trò chuyện của con người tự nhiên theo cách thú vị và hài hước“. Mục đích ban đầu của dự án Chatbot 14 Năm: 2022 Trần Trung Hiếu Khoa: CNTT Jabberwacky là tạo ra một trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt qua Các phép thử Turing. Nó được thiết kế để bắt chước tương tác của con người và thực hiện các cuộc hội thoại với người dùng. Mục đích cuối cùng của chương trình là chuyển từ một hệ thống dựa trên văn bản sang toàn bộ hoạt động bằng giọng nói.

Tác giả của nó tin rằng nó có thể được kết hợp vào các vật thể xung quanh nhà như robot, các thiết bị thông minh,… Trong khi tất cả các chatbot trước đó dựa trên cơ sở dữ liệu tĩnh để trả lời và trò chuyện, Jabberwacky thu thập cụm từ được sử dụng bởi những người tham gia trò chuyện với nó. Nó tự thêm những câu trả lời vào cơ sở dữ liệu và tự động phát triển nội dung của riêng mình. Trong năm 2008, Jabberwacky đã phát hành một phiên bản mới và đổi tên thành Cleverbot.4: Dr SBAITSO Được tạo ra bởi Creative Labs vào đầu những năm 1990, Dr SBAITSO là từ viết tắt của Sound Blaster Artificial Intelligent Text to Speech Operator). SBAITSO “trò chuyện” với người dùng như thể nó là một nhà tâm lý học.

Mặc dù hầu hết các câu trả lời của nó đều là “WHY DO YOU FEEL THAT WAY?” nghĩa là “Bạn cảm thấy như thế nào?”. Thay vì bất kỳ loại tương tác phức tạp, khi 15 Năm: 2022 Trần Trung Hiếu Khoa: CNTT đối mặt với một cụm từ mà nó không thể hiểu được, nó thường trả lời là “THAT’S NOT MY PROBLEM” (Đó không phải là vấn đề của tôi). Năm 1995: ALICE ALICE được xây dựng trên cùng một kỹ thuật được sử dụng để tạo nên ELIZA. ALICE ban đầu được sáng tạo bởi Richard Wallace, ra đời vào ngày 23 tháng 11 năm 1995.

Chương trình được viết lại bằng ngôn ngữ Java vào năm 1998. ALICEBOT sử dụng một lược đồ XML có tên AIML (Artificial Intelligence Markup Language- Ngôn ngữ đánh dấu trí thông minh nhân tạo) để xác định các quy tắc trò chuyện heuristic. Tuy nhiên, nó lại không thể vượt qua Các phép thử Turing. Những bước tiến dài của Chatbot đầu thế kỷ XXI Trong thập kỷ đầu tiên của thế kỷ 21, đã có những đột phá trong lĩnh vực học máy và trí thông minh nhân tạo.

Điều đó trở thành những nền tảng cho những bước phát triển vượt bậc. Trong khi các Chatbot trước đó đã dựa vào nhận dạng mẫu, các Chatbot thế kỷ 21 hoạt động dựa trên các thuật toán và nền tảng điện toán đám mây, cho phép chúng thích ứng và “học” dựa trên tương tác của chúng với con người. Mặc dù có những tiến bộ như vậy nhưng các chuyên gia AI vẫn chưa thể phát triển một chatbot có thể tư duy và giao tiếp thực sự với con người. Thay vào đó, họ tập trung vào việc xây dựng chatbot cho các mục đích cụ thể, chủ yếu là các trợ lý ảo có khả năng truy cập dữ liệu và trả lời các câu hỏi.

Giá trị sử dụng của các trợ lý ảo đã khích lệ nhiều đại gia lớn trong lĩnh vực công nghệ đầu tư vào chatbot. Bắt đầu với IBM và theo sau là Apple, Google, Amazon, Microsoft và Facebook. Năm 2006: IBM Watson IBM Watson được tạo ra với mục tiêu vượt lên và chiến thắng các thí sinh tham dự cuộc thi Jeopardy! Với khả năng chạy hàng trăm thuật toán phân tích ngôn ngữ cùng một lúc, IBM Watson sở hữu một sự thông minh ngôn ngữ đáng 16 Năm: 2022 Trần Trung Hiếu Khoa: CNTT ngạc nhiên. IBM thiết lập cho Watson có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu khổng lồ về thông tin.

Watson có thể nhanh chóng truy cập 200 triệu trang dữ liệu, làm cho nó trở thành một máy trả lời câu hỏi lý tưởng (hoặc, trong trường hợp của Jeopardy, Watson trở thành máy tạo câu hỏi lý tưởng). Rõ ràng, một hệ thống có thể nhanh chóng lấy thông tin dựa trên đầu vào đàm thoại cũng có thể cung cấp nền tảng cho việc tạo các trợ lý ảo mạnh mẽ. Hiện nay, IBM Watson phục vụ như là “bộ não” cho nhiều chatbots hoạt động trên nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực trên khắp thế giới. Năm 2010-2016: Thời kỳ bùng nổ các trợ lý ảo Nửa đầu thập kỷ này chứng kiến sự bùng nổ của các trợ lý cá nhân ảo: Siri (2010), Google Now (2012), Alexa (2015), Cortana (2015) và Google Assistant (2016).

Với khả năng phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các trợ lý này kết nối với các dịch vụ web để trả lời các câu hỏi và đáp ứng các yêu cầu của người dùng. Gần đây, Google Home và Amazon Echo đã bắt đầu trở thành các tính năng phổ biến trong các ngôi nhà của người Mỹ. Google Assistant và Alexa là cơ sở để cho các thiết bị thông minh trong ngôi nhà tương tác với người dùng. Các thiết bị thông minh Smart Devices kết nối với nhau tạo thành hệ thống Smart Home, cho phép người dùng ra lệnh và điều khiển bằng giọng nói của họ.

Từ năm 2016 đến nay: Chatbot Messenger bùng nổ Từ sau hội nghị F8 năm 2016, Facebook – mạng xã hội lớn nhất thế giới giới thiệu Messenger Platform. Một nền tảng thân thiện hơn và cho phép bất kỳ ai cũng có thể tạo cho mình một Chatbot. Ngay sau đó, các ứng dụng chat khác như LINE, WhatsApp, Telegram hay Twitter cũng đưa ra các hỗ trợ hoặc các API cho phép người dùng tạo các Chatbot trên ứng dụng nhắn tin. Nhưng WeChat của Trung Quốc mới chính là kẻ đi tiên phong trong lĩnh vực này khi cho ra mắt Xiaoice – chatbot khá hoàn thiện từ năm 2013.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ