Bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt là thành phần không thể thiếu trong quá trình xây dựng, lập trình một chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo. Bộ dữ liệu sẽ có nhiệm vụ đào tạo, huấn luyện cho AI của bạn, đảm bảo chatbot đó thực hiện đúng các tác vụ mà nó được giao. Nếu đang tìm một bộ data để train cho chatbot mà mình đang xây dựng, bạn có thể tham khảo top 5 bộ dữ liệu chất lượng cao bằng tiếng Việt ở bài viết sau.
Mục lục
Bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt là gì?
Bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt là tập hợp các thông tin, kiến thức mà được sử dụng để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) nói tiếng Việt. Dữ liệu này có thể bao gồm các đoạn hội thoại giữa người dùng và chatbot, các câu hỏi thường gặp, văn bản từ các cuộc trò chuyện trong nhiều ngữ cảnh khác nhau (dịch vụ khách hàng, tư vấn, trợ giúp kỹ thuật, v.v.). Bộ dữ liệu có thể được chia thành 2 loại chính:
- Dữ liệu huấn luyện (Training data): Bao gồm các câu hỏi, phản hồi, và các mẫu hội thoại mà chatbot sử dụng để “học” cách trả lời các câu hỏi của người dùng.
- Dữ liệu kiểm tra (Test data): Được dùng để đánh giá hiệu quả và độ chính xác của chatbot sau khi đã được huấn luyện.
Một ví dụ về chatbot AI được đào tạo chuẩn là Preny của Askany. Đây là chatbot sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy tiên tiến, giúp trò chuyện với khách hàng bằng tiếng Việt rất tự nhiên và trôi chảy. Preny có thể hiểu từ viết tắt và tiếng lóng mà khách hàng sử dụng, mang đến trải nghiệm chân thực, ấn tượng, và giúp giữ chân khách hàng, tăng khả năng mua hàng. Các doanh nghiệp đã dùng Preny cho thấy thời gian khách hàng ở lại trang tăng 70%, tỷ lệ chuyển đổi tăng 50%, và tỷ lệ mua hàng tăng hơn 60%. Bạn có thể dùng thử chatbot tiếng Việt Preny hoàn toàn miễn phí để thấy khả năng trò chuyện của nó siêu việt tới mức nào.
Top 5 bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt
Hiện nay, các công ty, đội ngũ đang nghiên cứu cách tạo chatbot có thể sử dụng 5 bộ dữ liệu tiếng Việt uy tín sau:
VLSP
Dự án VLSP (Vietnamese Language and Speech Processing) được tổ chức bởi cộng đồng nghiên cứu ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên Việt Nam. Đây là bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt và nguồn tài nguyên quan trọng, cung cấp nhiều bộ dữ liệu về ngôn ngữ và giọng nói, phục vụ cho các bài toán như nhận diện giọng nói, phân tích cú pháp, dịch máy, và các ứng dụng AI khác.
Để học cách tích hợp bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt cho việc training sản phẩm chatbot của bạn, hãy tham gia ngay các khóa học về AI chất lượng cao, giảng dạy bởi chuyên gia hàng đầu trên thị trường hiện nay.
PhoBERT
Đây là một mô hình ngôn ngữ dựa trên BERT, được phát triển để xử lý tiếng Việt. Bộ dữ liệu này sử dụng một lượng lớn văn bản tiếng Việt từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như báo chí, tài liệu trực tuyến, giúp cải thiện khả năng xử lý văn bản tiếng Việt cho các hệ thống AI. PhoBERT có hai phiên bản: base và large. Mô hình được nhóm tác giả huấn luyện trên 20GB dữ liệu tiếng Việt, bao gồm 1GB từ các bài viết trên Wikipedia tiếng Việt và 19GB từ các nguồn tin tức. Tổng cộng, lượng dữ liệu này tương đương với 3 tỷ token, tạo thành khoảng 145 triệu câu.
UIT-ViIC và VSFC
Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) thuộc nhóm Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh đã phát triển 2 bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt. Đầu tiên là bộ dữ liệu UIT-ViIC, dành cho tác vụ phân loại ý kiến tiếng Việt. Nó gồm các bài đánh giá sản phẩm và dịch vụ bằng tiếng Việt, hữu ích cho các hệ thống phân tích cảm xúc và ý kiến. Thứ hai là UIT-VSFC (Vietnamese Students’ Feedback Corpus), bộ dữ liệu gồm các phản hồi của sinh viên về chất lượng dạy học, dùng cho các hệ thống phân tích ý kiến và cảm xúc trong tiếng Việt.
Vietnamese Treebank
Vietnamese Treebank là một bộ dữ liệu quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), được phát triển nhằm hỗ trợ cho các nghiên cứu và ứng dụng liên quan đến ngôn ngữ tiếng Việt. Bộ dữ liệu này chứa các câu tiếng Việt đã được gán nhãn cú pháp một cách chính xác, giúp các hệ thống AI và NLP có thể hiểu và phân tích cấu trúc câu trong ngôn ngữ tiếng Việt. Mỗi câu trong bộ dữ liệu được biểu diễn dưới dạng cấu trúc cây, thể hiện các quan hệ cú pháp giữa các từ và cụm từ trong câu. Điều này giúp máy tính hiểu được cách mà các từ trong câu liên kết với nhau để tạo thành các cụm từ, mệnh đề và câu hoàn chỉnh.
ViMM
ViMM (Vietnamese Movie Metadata) là bộ dữ liệu chứa thông tin về phim Việt Nam, bao gồm tiêu đề, mô tả nội dung, diễn viên, đạo diễn, ngày phát hành, thể loại, thời lượng, đánh giá và poster phim. Bộ dữ liệu này hỗ trợ cho các hệ thống gợi ý phim, phân loại phim theo sở thích, và phân tích thị hiếu khán giả. ViMM giúp các mô hình AI nhận diện thông tin liên quan đến phim, hiểu nội dung, đánh giá phản hồi của người xem và đưa ra các đề xuất phù hợp. Nó rất hữu ích trong việc phát triển các ứng dụng về điện ảnh tại Việt Nam.
Dựa vào các bộ dữ liệu AI chatbot tiếng Việt ở trên, chắc chắn chatbot của bạn sẽ có khả năng nói tiếng Việt trôi chảy và tự nhiên 100%. Đây là thành phần không được thiếu khi build một chatbot AI cho mình. Bạn có thể liên hệ tham khảo tư vấn từ các chuyên gia IT tại Askany để học hỏi kiến thức, kinh nghiệm sử dụng dữ liệu đào tạo AI chính xác, đúng cách nhất.
