Khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một trong những thách thức lớn là xác định hai đoạn văn bản có cùng truyền tải một ý nghĩa hay không, ngay cả khi cách diễn đạt hoàn toàn khác nhau. Semantic similarity chính là khái niệm giúp giải quyết bài toán này, bằng cách đo lường mức độ tương đồng về mặt ngữ nghĩa giữa các đơn vị ngôn ngữ.
Theo định nghĩa phổ biến trong lĩnh vực NLP, semantic similarity được hiểu là mức độ hai từ, cụm từ, câu hoặc đoạn văn thể hiện cùng một khái niệm thay vì chỉ dựa trên sự trùng lặp bề mặt từ vựng
Semantic Similarity là gì?
Semantic similarity được hiểu là mức độ tương đồng về mặt ý nghĩa giữa hai đơn vị ngôn ngữ (từ, cụm từ, câu hoặc đoạn văn). Khác với việc so sánh bề mặt dựa trên số lượng từ trùng lặp, semantic similarity hướng tới việc xác định xem hai đoạn văn bản có đang diễn đạt cùng một khái niệm hay không.
Ví dụ: “How old are you?” và “What is your age?” tuy khác nhau về mặt từ vựng nhưng mang ý nghĩa gần như tương đồng. Trong khi đó, “How old are you?” và “How are you?” lại gần như giống nhau về mặt từ nhưng ý nghĩa hoàn toàn khác biệt. Theo nhóm nghiên cứu tại Google:
“Sentences are semantically similar if they can be answered by the same responses. Otherwise, they are semantically different” (Google AI Blog, 2018).
Điều này nhấn mạnh rằng việc đo lường semantic similarity không đơn thuần là đếm từ, mà phải xét đến mối quan hệ ngữ nghĩa ẩn sau ngôn ngữ.
Semantic Similarity được đo lường như thế nào?
Để hiểu và áp dụng semantic similarity, trước hết cần nắm được những cách phổ biến mà các nhà nghiên cứu và công cụ NLP đang sử dụng để đo lường khái niệm này.
Dựa trên từ vựng và thống kê
Phương pháp truyền thống thường dựa trên tần suất xuất hiện từ, độ dài văn bản hoặc số lượng từ chung. Ví dụ như cosine similarity với bag-of-words. Tuy nhiên, cách tiếp cận này dễ gặp hạn chế khi hai câu có ý nghĩa tương đồng nhưng ít hoặc không có từ trùng lặp.
Dựa trên vector ngữ nghĩa
Các mô hình hiện đại như Word2Vec, GloVe, hay Universal Sentence Encoder biểu diễn văn bản dưới dạng vector. Khoảng cách giữa các vector này phản ánh mức độ tương đồng về ý nghĩa. Ưu điểm của phương pháp là nó nhận diện được mối liên hệ tiềm ẩn, vượt qua giới hạn từ vựng.
Dựa trên bối cảnh và quan hệ logic
Một số nghiên cứu mới, chẳng hạn như của Google, cho thấy kết hợp nhiều nhiệm vụ huấn luyện như entailment (suy diễn logic) giúp mô hình hiểu rõ hơn sự khác biệt giữa “tương đương đơn giản” và “ngữ nghĩa phức tạp”. Điều này mở ra khả năng ứng dụng semantic similarity ở cấp độ sâu hơn, thay vì chỉ dừng lại ở so sánh bề mặt.
Semantic Similarity được áp dụng vào thực tế ra sao?
Các kỹ thuật đo lường semantic similarity không chỉ có ý nghĩa học thuật mà còn được dùng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghệ và SEO.
Tìm kiếm và gợi ý thông minh
Các công cụ tìm kiếm nâng cao khả năng hiểu ý định truy vấn, đưa ra kết quả liên quan ngay cả khi từ khóa không khớp chính xác. Ví dụ, khi người dùng tìm “cách chữa cảm lạnh”, hệ thống vẫn có thể trả về nội dung liên quan đến “giảm triệu chứng sổ mũi, hắt hơi” nhờ cơ chế đo lường semantic similarity.
Hỗ trợ phân loại và phát hiện ngữ nghĩa
Semantic similarity giúp xây dựng bộ phân loại văn bản hiệu quả hơn, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu huấn luyện hạn chế. Google từng cho thấy chỉ với khoảng 100 mẫu gán nhãn, các mô hình dựa trên semantic similarity vẫn đạt hiệu suất cao nhờ khả năng học biểu diễn ngữ nghĩa chung.
Ứng dụng trong truyền thông và phân tích nội dung
Theo một bài viết của The GDELT Project, Một thí nghiệm từ Google AI Workshop (2020) chứng minh semantic similarity có thể dùng để phân đoạn bản tin truyền hình. Khi điểm tương đồng giữa các câu trong phụ đề duy trì ở mức cao, chúng thuộc cùng một câu chuyện; ngược lại, khi điểm số giảm mạnh, điều đó báo hiệu sự chuyển đổi sang câu chuyện mới. Phương pháp này vượt trội hơn cách phân tích truyền thống như dựa vào thay đổi hình ảnh hoặc khoảng lặng, vốn thường không đủ chính xác.
Phát triển hệ thống gợi ý nội dung
Nhiều nền tảng thương mại điện tử, mạng xã hội hay hệ thống học tập trực tuyến ứng dụng semantic similarity để gợi ý sản phẩm, bài viết, hoặc khóa học liên quan. Điều này nâng cao trải nghiệm của người dùng bằng việc đưa ra nội dung “có liên quan về ý nghĩa” thay vì chỉ “giống về từ khóa”.
Kết luận
Semantic similarity là một trong những khái niệm quan trọng giúp máy tính tiến gần hơn đến khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Nó không chỉ phục vụ các tác vụ NLP như phân loại, tìm kiếm hay gợi ý, mà còn chứng minh giá trị thực tế trong các lĩnh vực như báo chí, truyền hình và thương mại điện tử. Với sự phát triển của các mô hình mạnh mẽ như Universal Sentence Encoder hay Semantic Similarity API, chúng ta có thể kỳ vọng nhiều ứng dụng sáng tạo hơn sẽ xuất hiện trong tương lai.
