đề tài nghiên cứu và xây dựng trợ lý ảo phục vụ cuộc sống hàng ngày dựa trên mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Sự thuận tiện của trí thông minh nhân tạo khiến nó được áp dụng rộngrãi, hỗ trợ con người trong nhiều công việc khác nhau.Việc xây dựng phần mềm trợ lý ảo ngày càng trở nên cấp thiết tro

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KIẾN TRÚC HÀ NỘI

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

MÔ HÌNH XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN

Nhóm sinh viên thực hiện : Tạ Thị Vân

Nguyễn Việt Dũng Phạm Quang Hưng Dương Thị Vân Trang

Trần Ngọc Chương

Giảng viên hướng dẫn : Th.S Nguyễn Thị Huệ

Hà Nội, tháng 10 năm 2023

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 3

DANH MỤC VIẾT TẮT 4

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5

1.1 Tổng quan về trí tuệ nhân tạo 5

1.1.1 Khái niệm trí tuệ nhân tạo 5

1.1.2 Các hướng nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo 5

1.1.3 Phân loại trí tuệ nhân tạo 6

1.1.4 Mặt tích cực và hạn chế của trí tuệ nhân tạo 8

1.2 Tổng quan về đề tài 9

1.3 Ngôn ngữ và công nghệ áp dụng trong đề tài 10

1.3.1 Ngôn ngữ lập trình Python 10

1.3.2 Ứng dụng của Python vào Trí tuệ nhân tạo 11

1.3.3 Trình biên dịch Visual Studio Code 12

CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG TRỢ LÝ ẢO PHỤC VỤ CUỘC SỐNG HÀNG NGÀY DỰA TRÊN MÔ HÌNH XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN 14

2.1 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) 14

2.1.1 Tổng quát về NLP 14

2.1.2 Mục tiêu của NLP 15

2.2 Nhận dạng giọng nói tự động (asr - automatic speech recognition) 15

2.2.1 Khái niệm ASR 15

2.2.2 Quá trình ASR 16

2.3 Quy trình áp dụng công nghệ 19

2.3.1 Xác định cấu trúc hệ thống 19

2.3.2 Quy trình áp dụng 20

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG VÀ TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG 21

3.1 Xây dựng các thư viện 21

3.1.1 Cài đặt các thư viện cần có 21

3.1.2 Import các thư viện để sử dụng 21

KẾT LUẬN 27TÀI LIỆU THAM KHẢO 28BẢNG PHÂN CHIA CÔNG VIỆC 29

LỜI MỞ ĐẦU

Thế giới hiện đang có những bước chuyển mình rõ rệt trong bối cảnh cuộc cáchmạng công nghiệp lần thứ tư Đó là sự ra đời của những phát minh về xu hướng côngnghệ: IoT, điện toán đám mây, Blockchains, công nghệ cảm biến, thực tế ảo, trợ lýảo, Khoa học, công nghệ trở thành một phần thiết yếu không chỉ trong hoạt động sảnxuất mà trong cả đời sống của mỗi cá nhân Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư(hay còn gọi cách khác là cuộc cuộc cách mạng công nghiệp 4.0) đã tác động mạnh mẽđến mọi quốc gia, chính phủ, doanh nghiệp, ngành nghề và người dân khắp năm châu,tạo tiền đề cho kinh tế số thực sự khởi sắc Một trong những xu hướng công nghệ củacuộc cách mạng 4.0 chính là Trợ lý ảo Hiện nay, trợ lý ảo được sử dụng phổ biến ởnhiều lĩnh vực Sự thuận tiện của trí thông minh nhân tạo khiến nó được áp dụng rộngrãi, hỗ trợ con người trong nhiều công việc khác nhau.

Việc xây dựng phần mềm trợ lý ảo ngày càng trở nên cấp thiết trong xã hội hiệnđại bởi những tiện ích thiết thực mà nó mang lại cho cuộc sống Trợ lý ảo giúp tiếtkiệm thời gian và công sức cho con người khi có thể tự động hoàn thành nhiều côngviệc đơn giản, lặp đi lặp lại Chúng cũng hỗ trợ người khuyết tật trong giao tiếp vàđiều khiển thiết bị Ở khía cạnh kinh doanh, trợ lý ảo giúp các doanh nghiệp tiết kiệmchi phí nhân viên, đồng thời cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa cho từng khách hàng.Hơn nữa, khả năng hoạt động liên tục cùng tính năng tự học và cải tiến của trợ lý ảodựa trên AI sẽ giúp chúng ngày càng thông minh và hiệu quả hơn trong tương lai Vìvậy, đây chắc chắn là xu hướng tất yếu đang được các công ty công nghệ đầu tư mạnhmẽ.

Nhận thấy được điều đó, nhóm em đã quyết định chọn đề tài: “Nghiên cứu vàxây dựng trợ lý ảo phục vụ cuộc sống hàng ngày dựa trên mô hình xử lý ngônngữ tự nhiên” Qua đó không chỉ để đánh giá xu hướng của công nghệ này, mà còn

làm rõ vai trò quan trọng của những ứng dụng mà trợ lý ảo đem lại.

DANH MỤC VIẾT TẮT

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT1.1 Tổng quan về trí tuệ nhân tạo

1.1.1 Khái niệm trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (TTNT) là một lĩnh vực nghiên cứu của khoa học máy tính vàkhoa học tính toán nói chung Có nhiều quan điểm khác nhau về trí tuệ nhân tạo và dovậy có nhiều định nghĩa khác nhau về lĩnh vực khoa học này.

1.1.2 Các hướng nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo

Cảm nhận:

Hệ thống cần có cơ chế thu nhận thông tin liên quan tới hoạt động từ môitrường bên ngoài Đó có thể là camera, cảm biến âm thanh (microphone), cảm biếnsiêu âm, radar, cảm biến gia tốc, các cảm biến khác Đó cũng có thể đơn giản hơn làthông tin do người dùng nhập vào chương trình bằng tay Để biến đổi thông tin nhậnđược về dạng có thể hiểu được, thông tin cần được xử lý nhờ những kỹ thuật được

nghiên cứu và trong khuôn khổ các lĩnh vực sau.

Thị giác máy (computer vision):

Đây là lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo có mục đích nghiên cứu về việc thu nhận,xử lý, phân tích, nhận dạng thông tin hình ảnh thu được từ các cảm biến hình ảnh nhưcamera Mục đích của thị giác máy là biến thông tin thu được thành biểu diễn mức caohơn để máy tính sau đó có thể hiểu được, chẳng hạn từ ảnh chụp văn bản cần trả về mãUNICODE của các chữ in trên văn bản đó Biểu diễn ở mức cao hơn của thông tin từcảm biến hình ảnh sau đó có thể sử dụng để phục vụ quá trình ra quyết định Thị giác

máy tính bao gồm một số bài toán chính sau: nhận dạng mẫu (pattern recognition),phân tích chuyển động (motion analysis), tạo lập khung cảnh 3D (scenereconstruction), nâng cao chất lượng ảnh (image restoration).

khó hơn nhiều Hiện máy tính chỉ có khả năng nhận dạng một số lớp đối tượng nhấtđịnh như chữ in, mặt người nhìn thẳng, với độ chính xác gần với con người.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing):

Đây là lĩnh vực nghiên cứu với có mục đích phân tích thông tin, dữ liệu nhậnđược dưới dạng âm thanh hoặc văn bản và được trình bày dưới dạng ngôn ngữ tựnhiên của con người Chẳng hạn, thay vì gõ các lệnh quy ước, ta có thể ra lệnh bằngcách nói với máy tính như với người thường Do đối tượng giao tiếp của hệ thống trítuệ nhân tạo thường là con người, khả năng tiếp nhận thông tin và phản hồi dưới dạnglời nói hoặc văn bản theo cách diễn đạt của người sẽ rất có ích trong những trường hợpnhư vậy

1.1.3 Phân loại trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) có thể được phân loại theo nhiềucách khác nhau, tùy thuộc vào tiêu chí phân loại và phạm vi xem xét Theo ông ArendHintze, một trợ lý giáo sư về sinh học tích hợp và khoa học máy tính và kỹ thuật tạiĐại học Bang Michigan, AI có thể được phân loại dựa trên sự tương đồng của AI vớitrí tuệ con người , theo bốn loại sau:

Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine): Đây là loại AI có khả năng phân

tích những động thái khả thi nhất của chính nó và đối thủ.Từ việc phân tích đó, nó sẽchọn ra được những hành động, giải pháp chiến lược hoàn hảo và tối ưu nhất

Một ví dụ là Deep Blue, chương trình cờ vua của IBM đã đánh bại GarryKasparov vào những năm 1990 Chương trình máy tính này có khả năng xác định cácquân cờ trên bàn cờ và có thể đưa ra dự đoán Nó phân tích chuyển động của chính nóvà đối thủ của nó nhưng nó không có bộ nhớ và không thể sử dụng dữ liệu cho tươnglai.

Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế: Công nghệ AI này khắc phục được những

nhược điểm của của AI phản ứng, đây là những loại chương trình có thể sử dụng kinhnghiệm trong quá khứ và sử dụng chúng trong tương lai.

Ví dụ: AI được phát triển và ứng dụng trên các phương tiện không người lái.Chúng được phát triển với nhiều cảm biến xung quanh xe, một cảm biến ở đầu xe cóthể tính toán được khoảng cách của xe với xe phía trước, từ đó dự đoán nguy có thểxảy ra va chạm để điều chỉnh tốc độ xe, đảm bảo an toàn và tránh gây tai nạn giaothông.

Lĩnh vực này đã được tạo ra ở nhiều nước có nền công nghệ phát triển trên thế giới, vàvẫn không ngừng phát triển cao hơn nữa.

Lý thuyết về tâm trí(trí tuệ nhân tạo):Đây là một thuật ngữ tâm lý học Tân

tiến hơn 2 loại công nghệ AI trên, nó có thể học hỏi xung quanh và tự tư duy Từ đóđưa ra hành động áp dụng cụ thể cho bản thân Tuy nhiên, đây cũng chưa phải là loạiAI khả thi nhất trong tương lai.

Một trong những minh chứng cho việc này là AI do Facebook tạo ra nhằm hỗtrợ giao tiếp kỹ thuật số được tốt hơn, tuy nhiên các AI này lại vượt ra khỏi tầm kiểmsoát của đội ngũ Facebook, chúng được lập trình để sử dụng ngôn ngữ là tiếng Anh,giúp con người có thể đọc hiểu được, tuy nhiên trong quá trình phát triển, những AInày đã cho rằng tiếng Anh là ngôn ngữ chậm phát triển và chúng đã tự tạo ra một ngônngữ mới dựa trên dữ liệu có sẵn Các chuyên gia không thể giải mã được những ngônngữ này giữa các AI, vì vậy Facebook buộc phải cho dừng hoạt trước khi chúng bị mấtkiểm soát.

Tự nhận thức: Đây là bước phát triển cao nhất của AI, lúc này AI có thể hoàn

toàn tự nhận thức về bản thân của nó, có ý thức hoàn toàn hành xử như con người,biểu lộ cảm xúc cũng như hiểu được những biểu cảm của con người Tất nhiên đây làgiai đoạn mà các nhà khoa học mong muốn, tuy nhiên nó vẫn chưa thực sự khả thi ởthời điểm hiện tại do con người vẫn chưa thể hoàn toàn kiểm soát được chúng.

Tùy vào mức mức độ thông minh và độ hiệu quả mà AI có thể mô phỏng trí tuệta còn có thể phân AI thành 3 loại:

Trí tuệ nhân tạo hẹp/yếu (Narrow AI): Đây là loại trí tuệ nhân tạo có hạn chế

trong việc thực hiện nhiệm vụ cụ thể Hệ thống AI hẹp được thiết kế để giải quyết mộttác vụ rõ ràng và hẹp hơn, như nhận dạng giọng nói, phân loại hình ảnh, dịch thuật tựđộng, hoặc chơi cờ vua Trí tuệ nhân tạo hẹp không có khả năng tự học hoặc tự nhậnthức và hoạt động trong phạm vi hạn chế của nhiệm vụ mà nó được lập trình.

Trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI): Còn được gọi là trí tuệ nhân tạo tổng

hợp(Artificial general intelligence – AGI), là một hệ thống AI có khả năng tư duy và

hoạt động như con người trong mọi khía cạnh Nói cách khác nó có khả năng giảiquyết các vấn đề phức tạp, học hỏi từ kinh nghiệm và tự chủ trong việc thực hiệnnhiệm vụ đưa ra quyết định mà không cần phải huấn luyện từ trước Mục tiêu của trítuệ nhân tạo mạnh là tạo ra một hệ thống AI có khả năng tương đương hoặc vượt trội

so với trí tuệ con người Hiện nay, trí tuệ nhân tạo mạnh chưa được phát triển hoàntoàn và vẫn là một mục tiêu nghiên cứu trong lĩnh vực AI.

Trí tuệ nhân tạo siêu mạnh (Artificial Super intelligent - ASI):Siêu trí tuệ

nhân tạo là một AI giả định và chỉ sau khi đạt được AGI, chúng ta mới có thể nghĩ đếnASI Đây là một loại trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn cả trí tuệ của con người và có khảnăng hiểu và thực hiện những công việc mà con người không thể làm được Trí tuệnhân tạo siêu mạnh được xem là tương đối tưởng tượng và chưa được đạt đến trongthực tế Nó đề cập đến một hình tượng trí tuệ nhân tạo vượt trội trong mọi khía cạnhvà có thể thay đổi toàn bộ xã hội và nền văn minh nhân loại.

Đây chỉ là một số phân loại cơ bản của trí tuệ nhân tạo Lĩnh vực này đang pháttriển nhanh chóng và có thể xuất hiện thêm nhiều phân loại mới trong tương lai.

1.1.4 Mặt tích cực và hạn chế của trí tuệ nhân tạo

Mặt tích cực của trí tuệ nhân tạo (AI):

Xử lý thông tin nhanh chóng: Trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý dữ liệu lớn vàphân tích thông tin trong thời gian ngắn Điều này có thể hỗ trợ trong việc tìm kiếmthông tin, phân loại dữ liệu và đưa ra dự đoán.

Tính chính xác và độ tin cậy: AI có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách chínhxác và đáng tin cậy, vượt qua khả năng của con người trong một số trường hợp Điềunày có thể giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác trong công việc và quyết định.

Khả năng học tập và cải thiện: Trí tuệ nhân tạo có khả năng học tập từ dữ liệuvà kinh nghiệm, từ đó cải thiện hiệu suất theo thời gian Điều này đặc biệt hữu íchtrong các ứng dụng như hệ thống tự động lái xe, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tíchhình ảnh

Hạn chế:

Thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh: Mặc dù AI có thể xử lý thông tin một cáchchính xác, nhưng nó vẫn thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa sâu sắc của dữ liệu.Điều này có thể dẫn đến hiểu lầm và đưa ra kết luận không chính xác trong một sốtrường hợp.

Thiếu khả năng sáng tạo và cảm nhận: Trí tuệ nhân tạo hiện tại chủ yếu dựa trêndữ liệu đã được lập trình và huấn luyện trước đó Nó thiếu khả năng sáng tạo và cảmnhận, không thể tạo ra cái mới hoặc có ý thức về cảm xúc.

Vấn đề đạo đức và độ tin cậy: AI không có khả năng đạo đức hoặc đánh giáđúng và sai theo quan điểm đạo đức con người Sự phụ thuộc vào AI có thể gây ra rủiro về độ tin cậy và đạo đức trong các quyết định quan trọng, đặc biệt khi dựa trên dữliệu thiên vị hoặc không chính xác.

Tác động đến việc làm: Trí tuệ nhân tạo có thể thay thế công việc của conngười trong một số ngành nghề, gây ra tác động tiêu cực đến việc làm Điều này đòihỏi phải có sự đào tạo lại và điều chỉnh trong lực lượng lao động.

1.2 Tổng quan về đề tài

Trợ lý ảo là một hệ thống công nghệ được thiết kế để tương tác với con người,cung cấp thông tin và hỗ trợ trong hầu hết các khía cạnh của cuộc sống hàng ngày Trợlý ảo hoạt động dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và có khả năng hiểu và đáp ứng các yêucầu của người dùng thông qua giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên hoặc giao diện đồ họa.

Hiện nay thì các trợ lý ảo nổi tiếng như Siri, Google Assistant hay SamsungBixby đều có hỗ trợ người dùng tương tác theo nhiều phương pháp khác nhau, mà chủyếu nhất vẫn là thông qua văn bản và giọng nói Các trợ lý ảo này được tích hợp trongnhiều thiết bị như điện thoại, máy tính, TV, đồng hồ thông minh,… Và trong tương laitới, số lượng Trợ lý ảo có khả năng tích hợp sâu vào các thiết bị điện tử như thế này sẽcòn gia tăng nhanh chóng nhờ sự bùng nổ của công nghệ số.

Trợ lý ảo siri của các thiết bị Apple Google Assistant: Trợ lý ảo Google

Ưu điểm đến từ những trợ lý ảo đó là khả năng tìm kiếm thông tin rất nhanhtrên Internet, và nhờ đó chỉ trong vòng tích tắc, các trợ lý ảo như Siri hay Alexa có thểtrả lời câu hỏi của bạn Ví dụ, nếu bạn đang không biết cách làm một món ăn hay sửdụng một thiết bị nào đó Thì hãy mở trợ lý của mình lên và đặt câu hỏi cho nó nhé.

Trợ lý ảo có thể có các ứng dụng và tính năng đa dạng, bao gồm:

Hỗ trợ thông tin: Trợ lý ảo có thể cung cấp thông tin tức thì, tìm kiếm trênInternet, cung cấp dự báo thời tiết, thông tin giao thông, kết quả thể thao, và nhiều

thông tin khác Người dùng có thể đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời một cách tứcthì.

Hỗ trợ công việc: Trợ lý ảo có thể giúp người dùng quản lý thời gian, lịch trình,ghi chú, và nhắc nhở các sự kiện quan trọng Nó cũng có thể thực hiện các tác vụ nhưgửi email, lập trình hẹn giờ, tạo danh sách mua sắm, và thực hiện các tác vụ vănphòng.

Giao tiếp và giải trí: Trợ lý ảo có khả năng thực hiện giao tiếp ngôn ngữ tựnhiên và có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện, trả lời câu hỏi và cung cấp thông tingiải trí như chơi nhạc, xem phim, và chơi trò chơi.

Hỗ trợ trong ngành y tế và giáo dục: Trợ lý ảo có thể được sử dụng trong lĩnhvực y tế để cung cấp thông tin về bệnh, thuốc, và lịch trình khám bệnh Nó cũng có thểcung cấp hỗ trợ giáo dục bằng cách trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin học tập và giảiđáp các vấn đề liên quan.

Hỗ trợ tương tác với các thiết bị thông minh: Trợ lý ảo có thể tích hợp với cácthiết bị thông minh như điện thoại di động, loa thông minh, và thiết bị đeo tay để cungcấp khả năng điều khiển và quản lý thông qua giọng nói hoặc giao diện người dùng.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng trợ lý ảo vẫn đang trong quá trình phát triển và cónhững hạn chế như khả năng hiểu ngữ cảnh phức tạp, độ chính xác hạn chế trong mộtsố trường hợp, và vấn đề liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư.

1.3 Ngôn ngữ và công nghệ áp dụng trong đề tài1.3.1 Ngôn ngữ lập trình Python

Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch và đa năng, được tạo ra bởi Guidovan Rossum và lần đầu tiên được phát hành vào năm 1991 Python nổi tiếng với cúpháp đơn giản và dễ đọc, làm cho nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trìnhphổ biến nhất trên thế giới Python được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, baogồm phát triển web, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, học máy, tự động hóa, và nhiềuứng dụng khác.

Python có một cộng đồng lớn và đa dạng của các thư viện và framework, giúpngười lập trình xây dựng các ứng dụng phức tạp một cách dễ dàng Python cũng đượchỗ trợ trên nhiều hệ điều hành, bao gồm Windows, macOS và các phiên bản củaLinux.

1.3.2 Ứng dụng của Python vào Trí tuệ nhân tạo

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho việc phát triểntrí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) Có nhiều lý do để khiến Pythontrở thành ngôn ngữ được ưa chuộng nhất cho lĩnh vực này và đây là một số lý do tiêubiểu:

Thư viện và Frameworks phong phú: Đầu tiên phải nói rằng Python có mộtcộng đồng mạnh mẽ và nhiều thư viện, frameworks hỗ trợ cho AI như TensorFlow,Keras, PyTorch, scikit-learn, và nhiều thư viện khác hông qua các thư viện này, cácnhà phát triển có thể thực hiện các công việc phức tạp liên quan đến học máy và họcsâu mà không cần phải viết code từ đầu.Bởi vì những thư viện này giúp bạn dễ dàngxây dựng và huấn luyện mô hình máy học, xử lý dữ liệu và thực hiện nhiều tác vụ liênquan đến AI.

Cú pháp đơn giản dễ học và dễ đọc : bởi vì nó sử dụng ngôn ngữ giống nhưtiếng Anh với các lệnh tự giải thích, các quy tắc cú pháp tối thiểu và nhiều khoảngtrắng để người dùng dễ đọc nội dung Nhiều lập trình viên mô tả cú pháp của Pythongiống như toán học, phù hợp với ngành AI và ML.Trong khi việc xây dựng mô hìnhcho AI và ML liên quan đến các thuật toán phức tạp và quy trình làm việc linh hoạt,tính đơn giản của Python cho phép các lập trình viên viết một cách đáng tin cậy Họ có

thể dồn mọi nỗ lực vào việc viết code thay vì tập trung quá sâu vào các khía cạnh kỹthuật.

Tích hợp dễ dàng và hỗ trợ đa nền tảng: Python có khả năng tương tác và tíchhợp tốt với nhiều ngôn ngữ và framework khác Điều này cho phép bạn kết hợp cácphần mềm AI với các hệ thống sẵn có Python có thể chạy trên nhiều hệ điều hành khácnhau, bao gồm Windows, macOS và các phiên bản của Linux.Các lập trình viên có thểviết và triển khai code trên một nền tảng và chạy nó trên một nền tảng khác với nhữngthay đổi tối thiểu thay vì những thay đổi lớn để di chuyển mã nguồn.

Cộng đồng và tài liệu phong phú :Python được yêu thích bởi hàng triệu lập trìnhviên trên toàn thế giới Điều này được chứng minh ở số lượng đông đảo các cộngđồng, nhóm và diễn đàn về ngôn ngữ này (Ví dụ: Python.org, Stack Overflow vàGitHub) Điều này có nghĩa là có nghĩa là bạn có thể dễ dàng tìm kiếm hỗ trợ và tàiliệu trực tuyến khi gặp vấn đề hoặc cần học hỏi Có rất nhiều khóa học và tài liệu họcPython và AI miễn phí trên Internet Với sự hiện diện của một cộng đồng lớn và hoạtđộng thường xuyên như vậy bạn có thể tìm được sự trợ giúp trong bất kỳ giai đoạn nàocủa vòng đời phát triển phần mềm.

Nhiều công cụ trực quan hóa có sẵn: Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽvà linh hoạt được ưa chuộng trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) không chỉ vì tínhdễ học và dễ đọc của nó, mà còn bởi sự phong phú của các thư viện và frameworks hỗtrợ Với Matplotlib, Seaborn, Plotly, và nhiều công cụ trực quan hóa khác, Python chophép người lập trình tạo ra các biểu đồ và hình ảnh trực quan để hiển thị thông tin mộtcách hấp dẫn Sự kết hợp của tích hợp dễ dàng, cộng đồng lập trình đông đảo, và cơhội nghề nghiệp làm cho Python trở thành một công cụ ưu việt cho những dự án AI vàphân tích dữ liệu phức tạp Dễ dàng tạo và tùy chỉnh biểu đồ, Python giúp người dùngbiểu thị và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả.

1.3.3 Trình biên dịch Visual Studio Code

Visual Studio Code chính là ứng dụng cho phép biên tập, soạn thảo các đoạncode miễn phí được phát triển bởi Microsoft Visual Studio Code hay còn được viếttắt là VS Code Trình soạn thảo này vận hành mượt mà trên các nền tảng nhưWindows, macOS, Linux Hơn thế nữa, VS Code còn cho khả năng tương thích vớinhững thiết bị máy tính có cấu hình tầm trung vẫn có thể sử dụng dễ dàng.

Visual Studio Code hỗ trợ đa dạng các chức năng Debug, đi kèm với Git, cóSyntax Highlighting Đặc biệt là tự hoàn thành mã thông minh, Snippets, và khả năngcải tiến mã nguồn Nhờ tính năng tùy chỉnh, Visual Studio Code cũng cho phép các lậptrình viên thay đổi Theme, phím tắt, và đa dạng các tùy chọn khác Mặc dù trình soạnthảo Code này tương đối nhẹ, nhưng lại bao gồm các tính năng mạnh mẽ.

Dù mới được phát hành nhưng VSCode là một trong những Code Editor mạnhmẽ và phổ biến nhất dành cho lập trình viên Nhờ hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình phổbiến, tích hợp đầy đủ các tính năng và khả năng mở rộng, nên VSCode trở nên cực kìthân thuộc với bất kì lập trình viên nào.

Lý do nên sử dụng VSC

Đầu tiên có thể nói rằng Visual Studio Code (VSC) là một môi trường pháttriển mã nguồn mạnh mẽ và đa năng cho việc lập trình trợ lý ảo (AI Assistant) Sự tíchhợp mạnh mẽ của VSC cho phép bạn làm việc với nhiều ngôn ngữ lập trình và côngnghệ khác nhau, giúp tạo ra các thành phần của trợ lý ảo một cách hiệu quả

Một trong những lợi ích chính của sử dụng VSC trong lập trình trợ lý ảo là khảnăng hỗ trợ đa ngôn ngữ Bạn có thể kết hợp các ngôn ngữ và công nghệ khác nhautrong một dự án mà không gặp khó khăn Điều này giúp tạo ra một trợ lý ảo phức tạpvà đa chức năng hơn.

VSC cũng cung cấp các tiện ích mở rộng và tích hợp AI, cho phép bạn tích hợpcác dịch vụ và công nghệ trí tuệ nhân tạo vào dự án của bạn Bạn có thể sử dụng các

tiện ích này để gợi ý mã cho các thư viện AI, phân tích dữ liệu bằng Python hoặc R, vàxây dựng mô hình máy học dễ dàng hơn

Bên cạnh đó, tích hợp Git và các tiện ích quản lý phiên bản trong VSC giúp bạnquản lý mã nguồn của trợ lý ảo một cách thuận tiện Bạn có thể theo dõi thay đổi, hợpnhất mã nguồn dễ dàng, và duyệt lịch sử phiên bản một cách hiệu quả.

Cuối cùng, VSC được hỗ trợ bởi một cộng đồng lớn và có nhiều tài liệu hướngdẫn trực tuyến, giúp bạn tìm kiếm giải pháp cho các thách thức cụ thể trong việc pháttriển trợ lý ảo Từ tích hợp mạnh mẽ đến khả năng mở rộng linh hoạt và sự hỗ trợ đadạng, VSC là một công cụ tuyệt vời cho lập trình viên AI Assistant.

CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG TRỢ LÝẢO PHỤC VỤ CUỘC SỐNG HÀNG NGÀY DỰA TRÊNMÔ HÌNH XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN

2.1 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)2.1.1 Tổng quát về NLP

"Natural Language Processing" (NLP), tiếng Việt là "Xử lý Ngôn ngữ Tựnhiên", là một lĩnh vực con của Trí tuệ Nhân tạo (AI) NLP tập trung nghiên cứu cáchtạo ra máy móc và phần mềm có khả năng hiểu, phân tích, và tạo ra ngôn ngữ mà conngười dùng để giao tiếp với nhau Điều này không chỉ giúp máy tính hiểu ngữ cảnh vàý nghĩa phía sau ngôn ngữ tự nhiên, mà còn giúp tạo ra phản hồi hoặc hành động phùhợp dựa trên thông tin được chứa trong ngôn ngữ đó Nhờ vào NLP, chúng ta có thểtương tác với các công nghệ như trợ lý ảo, dịch máy, hay hệ thống trả lời tự động mộtcách tự nhiên và thân thiện hơn Tóm lại, NLP mở ra khả năng mới trong việc tươngtác giữa con người và máy tính, giúp con người có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, tứcngữ cảnh hàng ngày, để giao tiếp với máy móc.