Chào em,Đây là một câu hỏi hay.Hiện nay, vấn đề nghiên cứu ngữ nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên vẫn chưa đạt được kết quả đủ tốt để có thể ứng dụng trong thực tế. Phân tích ngữ nghĩa ngôn ngữ là bài toán khó. Trong các lĩnh vực hẹp thì có thể có kết quả tương đối ổn, nhưng trong các lĩnh vực rộng hoặc chung thì chưa đủ tốt.Có lẽ đó là lí do các chatbot platform chưa đủ thông minh để thay thế được con người.Một số câu hỏi ví dụ như dưới đây đòi hỏi chatbot phải giải quyết được vấn đề ngữ nghĩa thì mới trả lời được:<ul><li>Ngọn núi nào cao nhất Việt Nam?</li><li>Tổng thống Mỹ đương nhiệm sinh năm nào?</li><li>Hai cộng bảy bằng mấy?</li><li>Hoa có 3 quả cam. Nam có nhiều hơn Hoa 8 quả cam. Hỏi Nam có mấy quả cam?</li><li>Số nguyên tố lớn nhất nhỏ hơn số 100 là số nào?</li></ul>Ở hai câu hỏi đầu tiên, ngoài việc hiểu được nghĩa sâu của câu hỏi, chatbot còn cần phải được trang bị "kiến thức", ví dụ dưới dạng một cơ sở tri thức (knowledge base) thuộc lĩnh vực tương ứng. Hai câu hỏi cuối đòi hỏi chatbot cần có khả năng suy luận logic. Những đòi hỏi này đều không dễ dàng có sẵn trong tình hình hiện nay, ở cả mặt nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng.Cách tiếp cận SRL dạng phân tích ngữ nghĩa nông thực chất cũng chưa giúp giải quyết được những câu hỏi trên, vốn cần phân tích nghĩa sâu.SRL có thể áp dụng trong ứng dụng hỏi đáp về các vai nghĩa. Chẳng hạn: "Nam tặng Hoa một hộp bánh. Ai tặng Hoa hộp bánh?" Việc phân tích vai nghĩa sẽ có thể giúp tìm câu trả lời câu hỏi đó là "Nam".

Data Scientist

Chào em,Đây là một câu hỏi hay.Hiện nay, vấn đề nghiên cứu ngữ nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên vẫn chưa đạt được kết quả đủ tốt để có thể ứng dụng trong thực tế. Phân tích ngữ...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Chào thầy, hiện nay có rất nhiều các platform để xây dựng chatbot (dialogflow.com, IBM watson, ...) tuy nhiên các hệ thống này có vẻ đều đi theo hướng quy về bài toán classification mà chưa đi sâu được vào việc phân tích bản chất ngữ nghĩa. Hiện tại có nhiều phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa như Semantic Role Labeling, AMR, vậy em có 2 câu hỏi:
1. Tại sao các platform trên chưa áp dụng các phương pháp semantic này vào platform ?
2. Hiện trạng ứng dụng thực tế của các phương pháp này đến đâu, liệu có phương án để áp dụng cách tiếp cận SRL cho 1 bài toán thực tế không ?</div><!––>

<div class="text">Chào thầy, hiện nay có rất nhiều các platform để xây dựng chatbot (dialogflow.com, IBM watson, ...) tuy nhiên các hệ thống này có vẻ đều đi theo hướng quy về bài toán classification...</div>

Các phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa và hiện trạng ứng dụng thực tế hiện nay?

Câu hỏi của mình là Chatbot Platform của mình phục vụ chính cho đối tượng khách hàng nào, đặc điểm như thế nào để từ đó mình có thể đứng từ góc nhìn nhu cầu của nhóm đó để góp ý. Ví dụ nhóm khách hàng của mình là nhóm agency (đại lý) hoặc những cá nhân có am hiểu 1 chút technical để có thể thiết kế được Bot 1 cách dễ dàng rồi từ đó họ sẽ thiết kế các nhóm kịch bản khác nhau để bán cho nhiều khách hàng khác nhau; hay khách hàng là nhóm trực tiếp (nhóm đang kinh doanh, có nhu cầu phát sinh trực tiếp) nhóm này họ cần sự tiện lợi &amp; đơn giản, việc trực tiếp thiết kế các kịch bản là rất khó cho họ.Với nhóm 1 thì theo mình họ cần những tài khoản, tiện ích có thể tạo được nhiều loại Bot khác nhau; phân quyền được cho nhiều khách hàng khác nhau; số lượng message hỗ trợ &amp; tài nguyên lớn - có dashboard cho họ quản trị.Với nhóm 2 thì theo mình lại cần tâp trung hơn vào các template kịch bản có sẵn; đa dạng hóa nhiều loại template thiết kế cho 1 số dạng nhu cầu - ngành hàng rõ ràng để họ có thể dễ dàng lựa chọn &amp; sử dụng; input thông tin của mình vào là sử dụng được luôn thay vì phải tự thiết kế các luồng kịch bản.

Product Manager

Câu hỏi của mình là Chatbot Platform của mình phục vụ chính cho đối tượng khách hàng nào, đặc điểm như thế nào để từ đó mình có thể đứng từ góc nhìn nhu cầu của nhóm đó để...

Ứng dụng, phát minh mới nhất có tính thực tiễn, đi trước thời đại với hàm lượng tri thức, kiến thức và khoa học cao. Ngành kỹ thuật sử dụng máy tính và phần mềm máy tính để chuyển đổi, lưu trữ, bảo vệ, xử lý, truyền tải và thu thập thông tin. Lĩnh vực chính của công nghệ thông tin bao gồm quá trình tiếp thu, xử lý, lưu trữ và phổ biến hóa âm thanh, phim ảnh, văn bản và thông tin số bởi các vi điện tử dựa trên sự kết hợp giữa máy tính và truyền thông.

Ứng dụng, phát minh mới nhất có tính thực tiễn, đi trước thời đại với hàm lượng tri thức, kiến thức và khoa học cao.

Công nghệ thông tin

Chúng tôi có xây dựng sản phẩm cho phép xây dựng chatbot dễ dàng (<a href="[object Object]" target="_blank">http://botplatform.vn</a><a href="https://botplatform.vn" target="_blank">)</a> dành riêng cho thị trường tiếng Việt. Sản phẩm có nhiều điểm khác biệt: 
- Hỗ trợ tiếng...

Đặng Trung Thành

Chuyên gia AI, chatbot

Các phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa và hiện trạng ứng dụng thực tế hiện nay?

Theo bạn nền tảng tạo chatbot botplatform.vn của chúng tôi cần hoàn thiện những gì?