Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language models – NLP) | P4

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language models – NLP) là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách vừa có ý nghĩa vừa hữu ích.

Natural Language Models – NLP là gì?

NLP là về việc dạy máy tính hiểu và làm việc với ngôn ngữ của con người theo cách cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ như hiểu văn bản, dịch ngôn ngữ, tương tác với người dùng theo cách đàm thoại và trích xuất thông tin hữu ích từ lượng lớn dữ liệu văn bản.

• Hiểu ngôn ngữ: NLP giúp máy tính hiểu ngôn ngữ của con người, cả viết và nói. Nó cho phép máy móc diễn giải ý nghĩa đằng sau văn bản hoặc lời nói, giống như cách con người chúng ta hiểu nhau khi giao tiếp.
• Phân tích văn bản: Các công cụ NLP có thể phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản. Điều này có thể bao gồm các tác vụ như xác định từ khóa, xác định tình cảm (tích cực, tiêu cực, trung tính), phân loại văn bản thành các chủ đề hoặc tóm tắt các đoạn văn dài.
• Biên dịch ngôn ngữ: NLP cho phép biên dịch giữa các ngôn ngữ khác nhau. Nó giúp chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong khi vẫn giữ nguyên ý nghĩa của nội dung.
• Chatbot và Trợ lý ảo: NLP cung cấp năng lượng cho chatbot và trợ lý ảo có thể tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Những trợ lý hỗ trợ AI này có thể trả lời các câu hỏi, cung cấp thông tin và hỗ trợ người dùng trong nhiều tác vụ khác nhau.
• Công cụ tìm kiếm: NLP đóng vai trò quan trọng trong các công cụ tìm kiếm như Google. Nó giúp hiểu các truy vấn tìm kiếm để cung cấp kết quả có liên quan cho người dùng khi họ tìm kiếm thông tin trực tuyến.
• Nhận dạng giọng nói: NLP được sử dụng trong công nghệ nhận dạng giọng nói, cho phép các hệ thống phiên âm các từ được nói thành văn bản. Điều này được sử dụng trong các ứng dụng như trợ lý giọng nói, phần mềm đọc chính tả và dịch vụ phiên âm tự động.
• Phân tích tình cảm: NLP có thể phân tích văn bản để xác định tình cảm hoặc cảm xúc được thể hiện trong đó. Điều này hữu ích để hiểu phản hồi của khách hàng, tình cảm trên mạng xã hội và dư luận về nhiều chủ đề khác nhau.

Vì sao NLP quan trọng?

Về bản chất, NLP quan trọng vì nó nâng cao khả năng tương tác với công nghệ, truy cập thông tin, tự động hóa các tác vụ, cá nhân hóa trải nghiệm, cải thiện dịch vụ khách hàng, hiểu sâu hơn từ dữ liệu và phá vỡ rào cản ngôn ngữ. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc định hình cách chúng ta giao tiếp, làm việc và tương tác với thế giới kỹ thuật số.

• Giao tiếp với máy móc: NLP cho phép chúng ta giao tiếp với máy tính và các thiết bị khác theo cách tự nhiên hơn, sử dụng ngôn ngữ mà con người chúng ta hiểu được. Điều này cho phép chúng ta tương tác với công nghệ dễ dàng hơn, cho dù thông qua lệnh thoại, chatbot hay công cụ tìm kiếm.
• Truy cập thông tin: NLP giúp chúng ta truy cập và hiểu được lượng lớn dữ liệu văn bản có sẵn trực tuyến. Bằng cách cho phép máy móc hiểu và phân tích văn bản, NLP giúp chúng ta dễ dàng tìm thông tin, trả lời câu hỏi và cập nhật thông tin.
• Tự động hóa: NLP có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại liên quan đến việc xử lý và hiểu văn bản, chẳng hạn như sắp xếp email, tóm tắt tài liệu hoặc phân loại thông tin. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả trong nhiều tác vụ khác nhau.
• Cá nhân hóa: NLP cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa và gợi ý nội dung dựa trên sở thích và tương tác trước đây của chúng ta. Điều này nâng cao trải nghiệm trực tuyến của chúng ta bằng cách điều chỉnh nội dung theo sở thích và nhu cầu của chúng ta.
• Dịch vụ khách hàng: NLP được sử dụng trong chatbot và trợ lý ảo để cung cấp hỗ trợ khách hàng và trả lời các câu hỏi tự động. Điều này cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp phản hồi và hỗ trợ nhanh chóng suốt ngày đêm.
• Nhận thức và ra quyết định: NLP giúp các doanh nghiệp phân tích phản hồi, đánh giá của khách hàng và cảm xúc trên mạng xã hội để hiểu sâu hơn về dư luận và đưa ra quyết định sáng suốt. Nó cũng có thể hỗ trợ phân tích xu hướng và mô hình trong khối lượng lớn dữ liệu văn bản.
• Dịch ngôn ngữ: NLP tạo điều kiện cho việc dịch ngôn ngữ, phá vỡ rào cản giao tiếp giữa những người nói các ngôn ngữ khác nhau. Điều này thúc đẩy sự hiểu biết và hợp tác trên quy mô toàn cầu.

NLP dùng để làm gì?

NLP được sử dụng cho nhiều ứng dụng liên quan đến việc hiểu, xử lý và tạo ngôn ngữ của con người, khiến nó trở thành một công nghệ linh hoạt với nhiều ứng dụng khác nhau trong giao tiếp, truy xuất thông tin, dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm, v.v.

• Giao tiếp: NLP cho phép máy tính hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người, giúp có thể tương tác với các thiết bị bằng lệnh thoại, chatbot và trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa.
• Truy xuất thông tin: NLP giúp trích xuất và tóm tắt thông tin từ khối lượng lớn dữ liệu văn bản, giúp tìm kiếm thông tin cụ thể trực tuyến hoặc trong tài liệu dễ dàng hơn.
• Dịch ngôn ngữ: NLP hỗ trợ các dịch vụ dịch ngôn ngữ, cho phép mọi người giao tiếp qua rào cản ngôn ngữ bằng cách dịch văn bản hoặc lời nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
• Phân tích tình cảm: NLP được sử dụng để phân tích tình cảm hoặc cảm xúc được thể hiện trong văn bản, giúp doanh nghiệp hiểu phản hồi của khách hàng, tình cảm trên mạng xã hội và dư luận.
• Phân loại văn bản: NLP có thể phân loại văn bản thành các chủ đề hoặc nhãn khác nhau, hữu ích cho việc sắp xếp và phân loại dữ liệu lớn, chẳng hạn như bài báo hoặc đánh giá của khách hàng.
• Nhận dạng giọng nói: Công nghệ NLP chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản, cho phép các ứng dụng như trợ lý giọng nói, phần mềm đọc chính tả và dịch vụ phiên âm tự động.
• Tóm tắt: NLP có thể tự động tạo bản tóm tắt của các văn bản dài, giúp trích xuất thông tin chính từ các tài liệu hoặc bài viết dài dễ dàng hơn.
• Nhận dạng thực thể có tên: NLP giúp xác định và phân loại các thực thể có tên như tên người, tổ chức, địa điểm và ngày tháng trong văn bản, hữu ích cho các tác vụ như trích xuất và tìm kiếm thông tin.
• Trả lời câu hỏi: Hệ thống NLP có thể trả lời các câu hỏi được đặt ra bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp tìm thông tin cụ thể dễ dàng hơn mà không cần phải sàng lọc thủ công lượng lớn văn bản.
• Tạo nội dung: Các mô hình NLP có thể tạo văn bản giống con người, hữu ích cho các tác vụ như viết mô tả sản phẩm, tạo email được cá nhân hóa hoặc thậm chí tạo nội dung sáng tạo như thơ hoặc truyện.

NLP hoạt động như nào?

Về bản chất, NLP hoạt động bằng cách chia nhỏ văn bản thành các đơn vị có thể quản lý được, biểu diễn các từ dưới dạng vectơ số, phân tích cú pháp và ngữ nghĩa, tận dụng máy học để hiểu và tạo văn bản và liên tục cải thiện thông qua phản hồi và lặp lại. Các quy trình này cùng nhau cho phép máy tính làm việc với ngôn ngữ của con người theo cách có ý nghĩa và hữu ích cho nhiều ứng dụng khác nhau.

• Phân tích mã thông báo (Tokenization) : NLP bắt đầu bằng cách chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là mã thông báo (tokens), có thể là từ, từ phụ hoặc ký tự. Phân tích mã thông báo giúp máy tính hiểu cấu trúc của văn bản và xử lý hiệu quả.
• Nhúng từ: NLP sử dụng nhúng từ để biểu diễn các từ dưới dạng vectơ số trong không gian liên tục. Các nhúng này nắm bắt ý nghĩa và mối quan hệ giữa các từ dựa trên ngữ cảnh của chúng trong dữ liệu văn bản.
• Phân tích cú pháp: NLP phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu, bao gồm mối quan hệ giữa các từ, cụm từ và mệnh đề. Điều này giúp máy tính hiểu cú pháp của văn bản và cách các yếu tố khác nhau được kết nối.
• Phân tích ngữ nghĩa: NLP vượt ra ngoài cú pháp để phân tích ý nghĩa của từ và câu. Bằng cách xem xét ngữ cảnh mà các từ xuất hiện, máy tính có thể suy ra ý nghĩa dự định của văn bản.
• Học máy: Các thuật toán NLP thường tận dụng các kỹ thuật học máy để đào tạo các mô hình trên lượng lớn dữ liệu văn bản. Các mô hình này học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, cho phép máy tính thực hiện các tác vụ như dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm và tạo văn bản.
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): Các hệ thống NLP sử dụng các kỹ thuật hiểu ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý nghĩa của văn bản. Điều này bao gồm các tác vụ như nhận dạng thực thể, phân tích tình cảm và dịch ngôn ngữ.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG): Ngoài việc hiểu văn bản, các hệ thống NLP có thể tạo văn bản giống con người thông qua các kỹ thuật tạo ngôn ngữ tự nhiên. Điều này hữu ích cho các tác vụ như phản hồi của chatbot, tạo nội dung tự động và tóm tắt văn bản.
• Vòng phản hồi: Các hệ thống NLP thường cải thiện theo thời gian thông qua vòng phản hồi. Bằng cách nhận phản hồi về hiệu suất của chúng và điều chỉnh các thuật toán của chúng cho phù hợp, các hệ thống này có thể liên tục nâng cao khả năng xử lý ngôn ngữ của chúng.

Kỹ thuật NLP cơ bản

Một số kỹ thuật NLP chính được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng khác nhau như phân tích văn bản, dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm, v.v. Mỗi kỹ thuật đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép máy tính hiểu và làm việc hiệu quả với ngôn ngữ của con người. Sau đây là một số kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hàng đầu được giải thích theo cách đơn giản:

• Phân loại: Phân loại là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là mã thông báo. Các mã thông báo này có thể là từ, từ phụ hoặc ký tự. Phân loại là bước đầu tiên trong NLP và giúp máy tính hiểu cấu trúc của văn bản.
• Nhúng từ: Nhúng từ là biểu diễn số của các từ trong không gian vectơ liên tục. Các nhúng này nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ dựa trên ngữ cảnh của chúng trong dữ liệu văn bản. Word2Vec, GloVe và FastText là các kỹ thuật phổ biến để tạo nhúng từ.
• Nhận dạng thực thể có tên (NER): NER là một kỹ thuật được sử dụng để xác định và phân loại các thực thể có tên trong văn bản, chẳng hạn như tên người, tổ chức, địa điểm và ngày tháng. Điều này giúp trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu văn bản.
• Đánh dấu từ loại: Đánh dấu từ loại gán một danh mục ngữ pháp (như danh từ, động từ, tính từ) cho mỗi từ trong câu. Điều này giúp hiểu cấu trúc cú pháp của văn bản và hữu ích cho các tác vụ như phân tích văn bản và trích xuất thông tin.
• Phân tích tình cảm: Phân tích tình cảm là quá trình xác định tình cảm hoặc cảm xúc được thể hiện trong văn bản, cho dù là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Kỹ thuật này thường được sử dụng để phân tích phản hồi của khách hàng, tình cảm trên mạng xã hội và các bài đánh giá.
• Dịch máy: Dịch máy liên quan đến việc dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác bằng các kỹ thuật NLP. Điều này hữu ích để phá vỡ rào cản ngôn ngữ và tạo điều kiện giao tiếp giữa những người nói các ngôn ngữ khác nhau.
• Tóm tắt văn bản: Tóm tắt văn bản liên quan đến việc tạo bản tóm tắt ngắn gọn của một đoạn văn bản dài hơn. Điều này hữu ích để nhanh chóng trích xuất thông tin chính từ các tài liệu, bài viết hoặc các nguồn văn bản khác.
• Trả lời câu hỏi: Hệ thống trả lời câu hỏi sử dụng các kỹ thuật NLP để hiểu các câu hỏi được đặt ra bằng ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp câu trả lời chính xác. Điều này hữu ích cho các tác vụ như truy xuất thông tin và chatbot.

Mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) quan trọng

Các mô hình này đại diện cho một số tiến bộ quan trọng nhất trong NLP, mỗi mô hình có thế mạnh và ứng dụng riêng trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau. Sau đây là sáu mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) quan trọng được đơn giản hóa để hiểu rõ hơn:

BERT (Biểu diễn bộ mã hóa song hướng từ Transformers/ BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers):

• Công dụng: BERT là mô hình dựa trên bộ biến đổi hiểu ngữ cảnh của các từ trong câu bằng cách xem cả ngữ cảnh bên trái và bên phải cùng lúc.
• Trường hợp sử dụng: BERT được sử dụng rộng rãi cho nhiều tác vụ NLP như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và nhận dạng thực thể được đặt tên.

GPT (Generative Pre-trained Transformers):

• Công dụng: GPT là mô hình dựa trên bộ biến đổi được thiết kế cho các tác vụ tạo văn bản. Mô hình này dự đoán từ tiếp theo trong một ngữ cảnh nhất định, tạo ra văn bản mạch lạc và giống con người.
• Trường hợp sử dụng: Mô hình GPT được sử dụng trong các tác vụ như tạo ngôn ngữ, hoàn thiện văn bản và hệ thống đối thoại.

Transformer:

• Công dụng: Mô hình bộ biến đổi là kiến ​​trúc hỗ trợ nhiều mô hình NLP tiên tiến như BERT và GPT. Mô hình này rất hiệu quả trong việc nắm bắt các phụ thuộc tầm xa trong dữ liệu văn bản.
• Trường hợp sử dụng: Transformers được sử dụng cho nhiều tác vụ NLP như dịch máy, tóm tắt văn bản và phân tích tình cảm.

Word2Vec:

• Công dụng: Word2Vec là một kỹ thuật học nhúng từ, biểu diễn các từ trong không gian vectơ liên tục dựa trên ngữ cảnh của chúng trong văn bản.
• Trường hợp sử dụng: Nhúng Word2Vec được sử dụng trong nhiều ứng dụng NLP khác nhau cho các tác vụ như tương đồng ngữ nghĩa, tương tự từ và mô hình hóa ngôn ngữ.

ELMo (Nhúng từ Mô hình ngôn ngữ):

• Công dụng: ELMo là một mô hình biểu diễn từ phụ thuộc vào ngữ cảnh, nắm bắt các nghĩa khác nhau mà một từ có thể có dựa trên ngữ cảnh của nó trong một câu.
• Trường hợp sử dụng: Nhúng ELMo có lợi cho các tác vụ như nhận dạng thực thể được đặt tên, phân tích tình cảm và gắn thẻ từ loại.

RoBERTa (Phương pháp BERT được tối ưu hóa mạnh mẽ):

• Công dụng: RoBERTa là phiên bản được tối ưu hóa của BERT, cải thiện các kỹ thuật đào tạo trước và siêu tham số của BERT, dẫn đến hiệu suất tốt hơn trên nhiều tác vụ NLP khác nhau.
• Trường hợp sử dụng: RoBERTa được sử dụng cho các tác vụ như phân loại văn bản, suy luận ngôn ngữ tự nhiên và tạo văn bản, trong đó yêu cầu biểu diễn ngôn ngữ chất lượng cao.

Ngôn ngữ lập trình, Tài nguyên

Đối với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), có một số ngôn ngữ lập trình, thư viện và khuôn khổ thường được sử dụng. Sau đây là một số ngôn ngữ phổ biến được đơn giản hóa để hiểu rõ hơn:

Ngôn ngữ lập trình:

• Python: Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho NLP do có nhiều thư viện và dễ sử dụng.
• Java: Java thường được sử dụng để xây dựng các ứng dụng NLP cấp doanh nghiệp.
• R: R phổ biến để phân tích thống kê và có các thư viện cho các tác vụ NLP.
• JavaScript: JavaScript được sử dụng cho các ứng dụng NLP dựa trên web và tiện ích mở rộng của trình duyệt.

Thư viện và khuôn khổ:

• NLTK (Natural Language Toolkit): Một nền tảng hàng đầu để xây dựng các chương trình Python hoạt động với dữ liệu ngôn ngữ của con người.
• spaCy: Một thư viện NLP nguồn mở bằng Python được thiết kế để xử lý hiệu quả dữ liệu văn bản.
• Gensim: Một thư viện Python để lập mô hình chủ đề, lập chỉ mục tài liệu và truy xuất độ tương đồng với các bộ sưu tập văn bản lớn.
• Stanford NLP: Một bộ công cụ NLP do Đại học Stanford phát triển, cung cấp nhiều khả năng như gắn thẻ từ loại và nhận dạng thực thể được đặt tên.
• TensorFlow và Keras: Được sử dụng rộng rãi để xây dựng các mô hình học sâu, bao gồm các mô hình cho các tác vụ NLP như phân tích tình cảm và dịch ngôn ngữ.
• PyTorch: Một thư viện học sâu phổ biến khác thường được sử dụng để xây dựng các mô hình mạng nơ-ron cho các tác vụ NLP.
• Hugging Face Transformers: Một thư viện được xây dựng trên PyTorch và TensorFlow để làm việc với các mô hình dựa trên bộ chuyển đổi như BERT và GPT.

Các công cụ khác:

• Apache OpenNLP: Một thư viện Java cho các tác vụ NLP như nhận dạng và phân tích thực thể được đặt tên.
• Spacy NLP: Một thư viện NLP nhanh và hiệu quả trong Java.
• CoreNLP: Một bộ công cụ NLP do Stanford NLP Group phát triển.
• FastText: Thư viện của Facebook để học hiệu quả các biểu diễn từ và phân loại văn bản.

Các ngôn ngữ, thư viện và khuôn khổ này cung cấp nền tảng vững chắc để phát triển các ứng dụng NLP, từ các tác vụ xử lý văn bản cơ bản đến các mô hình học sâu nâng cao để hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên. Mỗi công cụ đều có thế mạnh riêng và phù hợp với các khía cạnh khác nhau của quá trình phát triển NLP.

Những tranh cãi xung quanh việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã chứng kiến ​​những tiến bộ đáng kể và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào, NLP cũng không phải là không có tranh cãi. Sau đây là một số tranh cãi chính xung quanh NLP:

• Sự thiên vị trong các mô hình NLP: Một trong những tranh cãi đáng kể nhất trong NLP là sự hiện diện của sự thiên vị trong các mô hình. Các mô hình NLP được đào tạo trên các tập dữ liệu thiên vị có thể duy trì và thậm chí khuếch đại sự thiên vị hiện diện trong xã hội, dẫn đến sự phân biệt đối xử và kết quả không công bằng trong các ứng dụng như tuyển dụng, cho vay và thực thi pháp luật.
• Mối quan ngại về đạo đức: NLP đặt ra các câu hỏi về đạo đức xung quanh quyền riêng tư, giám sát và sự đồng ý. Việc sử dụng NLP trong các lĩnh vực như giám sát phương tiện truyền thông xã hội, phân tích tình cảm và lập hồ sơ người dùng có khả năng xâm phạm quyền riêng tư của cá nhân và gây ra mối quan ngại về bảo vệ dữ liệu.
• Deepfake và thông tin sai lệch: Các mô hình NLP có thể được sử dụng để tạo ra văn bản giả có sức thuyết phục, còn được gọi là “deepfake”, có thể phát tán thông tin sai lệch và thao túng dư luận. Điều này đặt ra những thách thức nghiêm trọng trong việc chống lại tin tức giả mạo và bảo vệ tính toàn vẹn của thông tin trực tuyến.
• Thiếu minh bạch: Hoạt động bên trong của các mô hình NLP phức tạp như hệ thống học sâu có thể không rõ ràng, khiến việc hiểu cách đưa ra quyết định trở nên khó khăn. Sự thiếu minh bạch này làm dấy lên mối lo ngại về trách nhiệm giải trình và khả năng dẫn đến kết quả thiên vị hoặc không công bằng.
• Tác động đến môi trường: Việc đào tạo các mô hình NLP lớn đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và năng lượng, góp phần gây ra lượng khí thải carbon và tác động đến môi trường. Dấu chân carbon của việc đào tạo và chạy các mô hình này đã làm dấy lên mối lo ngại về tính bền vững trong ngành AI.
• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Các hệ thống NLP thường xử lý lượng lớn dữ liệu cá nhân, làm dấy lên mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Việc truy cập trái phép vào thông tin nhạy cảm hoặc vi phạm dữ liệu trong các ứng dụng NLP có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho các cá nhân và tổ chức.
• Thay thế việc làm: Việc tự động hóa các tác vụ thông qua công nghệ NLP có thể dẫn đến thay thế việc làm trong một số ngành nhất định, ảnh hưởng đến những người lao động có vai trò có thể được tự động hóa bởi các hệ thống chạy bằng NLP.
• Thách thức về mặt quy định: Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ NLP đã vượt xa các khuôn khổ quy định, dẫn đến những thách thức trong việc đảm bảo sử dụng có đạo đức, trách nhiệm giải trình và tính minh bạch trong quá trình phát triển và triển khai các ứng dụng NLP.

Việc giải quyết những tranh cãi này đòi hỏi nỗ lực chung từ các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, nhà hoạch định chính sách và toàn xã hội để đảm bảo rằng các công nghệ NLP được phát triển và sử dụng theo cách có trách nhiệm, đạo đức và toàn diện.