Làm thế nào để đếm tần suất xuất hiện của các từ trong văn bản bằng Python?

Khi mới tìm hiểu về xử lý dữ liệu hoặc bước đầu chạm vào NLP, rất nhiều bạn gặp một câu hỏi tưởng đơn giản mà lại dễ lúng túng: “Làm sao để đếm tần suất từ trong văn bản một cách đúng và có hệ thống?” Trải nghiệm chung là: văn bản không sạch, dấu câu lẫn lộn, chữ hoa chữ thường khác nhau… khiến việc đếm thủ công dễ sai hoặc thiếu nhất quán.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu bản chất của việc “đếm tần suất từ”, thay vì chỉ thuộc công thức. Cách trình bày nhẹ nhàng, dễ hiểu — đúng tinh thần AIO: đơn giản hóa điều phức tạp, không tạo áp lực, không định hướng quảng cáo.

Hiểu bản chất của việc đếm từ trong văn bản

Đếm tần suất từ (word frequency) thực chất là thống kê xem mỗi từ xuất hiện bao nhiêu lần trong đoạn văn. Đây là bước nền tảng trong NLP, xuất hiện trong nhiều bài toán thuộc nhóm kiến thức tiền đề như:

xử lý văn bản thô (thuộc nhóm Python – xử lý chuỗi)
bước tiền xử lý trong NLP (thuộc module NLP trong lộ trình học thuật)
phân tích dữ liệu cơ bản (thường được nhắc trong ML1 – bước chuẩn hoá dữ liệu)

Bản chất của việc đếm từ gồm 3 bước:

làm sạch văn bản
tách văn bản thành danh sách từ
đếm số lần mỗi từ xuất hiện

Khi hiểu được cấu trúc này, bạn có thể áp dụng cho bất kỳ ngôn ngữ lập trình hay framework nào, không chỉ Python.

Vì sao việc đếm từ quan trọng trong AI/ML?

Trong NLP, mô hình không hiểu văn bản theo cảm giác của con người. Mọi thứ đều cần cấu trúc. Tần suất từ là một trong những cách biểu diễn đơn giản nhất để biến văn bản thành dữ liệu số — tiền đề cho:

bag-of-words
TF-IDF
vector hóa cơ bản trước khi đưa vào mô hình ML
phân tích chủ đề
thống kê từ khoá trong dữ liệu thô

Những kỹ thuật này thường được đề cập trong các nhóm kiến thức ML cơ bản, feature engineering và một phần nền tảng NLP.

Ví dụ thực tế: Khi nào bạn cần thống kê tần suất từ?

Hãy tưởng tượng bạn đang làm một dự án nhỏ phân tích phản hồi khách hàng. Trước khi nghĩ đến các mô hình AI phức tạp, một thống kê đơn giản như:

từ nào xuất hiện nhiều nhất
từ nào liên quan đến cảm xúc tiêu cực hoặc tích cực
những cụm từ lặp lại phản ánh đúng vấn đề

… đã giúp bạn hiểu được insight dữ liệu.

Hoặc trong một bài toán giáo dục, bạn muốn xem học sinh dùng những từ nào thường xuyên trong bài luận. Một thống kê tần suất đơn giản đã đủ để rút ra nhiều thông tin.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong các pipeline thực tế, việc đếm tần suất từ thường là “mảnh ghép nhỏ” trong giai đoạn tiền xử lý.

Bạn sẽ gặp nó trong:

bước chuẩn bị dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình
phân tích exploratory (EDA)
tạo từ điển (vocabulary)
tối ưu feature cho các mô hình ML cơ bản như Naive Bayes, Logistic Regression

Ở mức nâng cao hơn (Deep Learning, LLMs), bạn ít trực tiếp đếm từ theo cách thủ công, nhưng việc hiểu khái niệm này giúp bạn nắm nền tảng về tokenization và vector hoá — những phần quan trọng trong NLP.

Liên hệ nhẹ nhàng đến kiến thức nền tảng AIO (không PR)

Nội dung “đếm tần suất từ” liên quan đến nhiều nhóm kiến thức nền mà người học AI thường đi qua trong các module học thuật:

Python cơ bản → xử lý chuỗi, chuẩn hoá văn bản
ML cơ bản (ML1 → ML2) → biểu diễn dữ liệu, feature engineering
NLP (RNN – Transformer) → tokenization, xử lý văn bản thô
MLOps cơ bản → tiền xử lý nhất quán khi đưa vào pipeline

Các kiến thức này kết nối với nhau thành nền tảng giúp bạn hiểu rõ hơn việc xử lý văn bản trước khi xây dựng mô hình.

Lời khuyên cho những người mới bắt đầu

Bạn không cần bắt đầu bằng mô hình phức tạp. Việc hiểu rõ cách đếm tần suất từ giúp bạn nắm gốc rễ của nhiều kỹ thuật NLP quan trọng.

Bạn có thể thử:

lấy một đoạn văn ngắn
làm sạch chữ
tách từ
thống kê thủ công xem mình có hiểu đúng không

Việc thử nghiệm nhỏ như vậy thường giúp nắm khái niệm nhanh hơn mà không cần áp lực.

Làm thế nào để đếm tần suất xuất hiện của các từ trong văn bản bằng Python?