Dưới đây là một số phương thức tiếp cận phổ biến đối với kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
NLP có giám sát
Các phương pháp NLP có giám sát đào tạo phần mềm với một tập dữ liệu đầu vào và đầu ra được gắn nhãn hoặc đã biết. Trước tiên, chương trình sẽ xử lý khối lượng lớn dữ liệu đã biết và học cách tạo ra dữ liệu đầu ra chính xác từ bất kỳ dữ liệu đầu vào chưa xác định nào. Ví dụ: các công ty đào tạo những công cụ NLP để phân loại tài liệu theo nhãn cụ thể.
NLP không giám sát
NLP không giám sát sử dụng một mô hình ngôn ngữ thống kê để dự đoán mẫu xảy ra khi nó được cung cấp dữ liệu đầu vào không gắn nhãn. Ví dụ: tính năng tự động hoàn thành trong nhắn tin văn bản đề xuất các từ có liên quan tạo thành câu có nghĩa bằng cách theo dõi phản hồi của người dùng.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một nhánh con của NLP, tập trung vào việc phân tích ý nghĩa đằng sau các câu. NLU cho phép phần mềm tìm kiếm các câu đồng nghĩa khác nhau hoặc xử lý các từ có nhiều nghĩa khác nhau.
Tạo ngôn ngữ tự nhiên
Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) tập trung vào việc tạo ra văn bản hội thoại giống như con người dựa trên các từ khóa hoặc chủ đề cụ thể. Ví dụ: một chatbot thông minh với khả năng NLG có thể trò chuyện với khách hàng theo những cách tương tự như nhân viên hỗ trợ khách hàng.