Đề tài Tìm hiểu kỹ thuật xây dựng giao diện người dùng với cơ chế phản hồi ngôn ngữ tự nhiên

Lời Nói Đầu Ngày nay những nghiên cứu về lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm tạo cho máy tính khả năng hiểu giao tiếp được bằng ngôn ngữ tự nhiên với con người đã không chỉ còn là lý thuyết nữa mà đã đi vào xây dựng rất nhiều ứng dụng có hiệu quả.Hơn nữa quá trình ứng dụng này còn có sự kết hợp giao thao của các nghành chuyên môn khác nhau trong lĩnh vực tin học,có các kỹ thuật ứng dụng lập trình logic,giao diện người dùng vào lĩnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Vì vậy em chọn đề tài “Tìm hiểu kỹ thuật xây dựng giao diện người dùng với cơ chế phản hồi ngôn ngữ tự nhiên” một đề tài phản ánh được nội dung trên làm đề tài cho đồ án tốt nghiệp của mình . Do trình độ nhận thức còn hạn chế và hiểu biết chưa rộng nên trong đồ án của em chắc chắn không tránh khỏi nhiều thiếu sót. Em rất mong nhận được sự chỉ bảo của các thầy cô và các bạn! Em chân thành cảm ơn TS. Lê Thanh Hương – cô giáo phụ trách hướng dẫn tốt nghiệp đã gợi ý để em lựa chọn đề tài này và đã tận tình hướng dẫn trong suốt quãng thời gian làm đồ án . Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới thày giáo Quách Tuấn Ngọc về những chỉ dẫn của thày trên diễn đàn edu.net của bộ giáo dục về cách viết một đồ án tốt nghiệp có hiệu quả,cảm ơn các bạn trong nhóm thực tập và các bạn trong lớp đã chia sẻ kiến thức,thông tin có liên quan đến lĩnh vực của đồ án ,cũng như kinh những kinh nghiệm lập trình hết sức bổ ích. Cuối cùng, em xin được cảm ơn sự dạy dỗ nhiệt tình của các thầy cô giáo trong khoa nói riêng và trong trường đã dạy dỗ em trong suốt 5 năm học dưới mái trường ĐHBK thân yêu. Hà nội ngày 23 tháng 5 năm 2006 Sinh viên thực hiện Nguyễn Trung Thành Mục lục Lời nói đầu 1 Mục lục 2 Phụ lục 3 PHẦN 1:TỔNG QUAN VỀ VIỆC ỨNG DỤNG XỬ LÝ NGÔN TRONG THỰC TIỄN 4 1.1.Giới thiệu 4 1.2. Đặt vấn đề 5 1.2.1.Mục đích của đề tài 5. 1.2.2.Nội dung công việc 6 PHẦN 2:CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7 2.1.Giao diện ngôn ngữ tự nhiên 7 2.1.1.Những ưu điểm của giao diện ngôn ngữ tự nhiên 10 2.1.2.Những nhược điểm của giao diện ngôn ngữ tự nhiên 11 2.2.Giao diện ngôn ngữ tự nhiên hạn chế 12 2.3.Kỹ thuật WYSIWYM editing 12 2.3.1.Các mô hình Editor 12 2.3.2.Kiến trúc WYSIWYM 15 2.3.3.Các thành phần cơ bản của một hệ thống WYSIWYM editing 17 PHẦN 3:HỆ THỐNG HỎI ĐÁP NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN 19 3.1.Các hệ thống truy vấn cơ sở dữ liệu 19 3.2.Giới thiệu về một hệ thống CLEF 21 3.2.1. Ứng dụng của hệ thống 21 3.2.2. Kiến trúc của hệ thống 22 3.3.Giao diện CLEF 22 3.3.1.Chức năng và nhiệm vụ của giao diện CLEF 23 3.3.2.Mô hình hoá các văn bản trả lời 24 3.3.3.Cách thức tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF 25 PHẦN 4:XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG GIAO DIỆN WYSIWYM 38 4.1.Phân tích thiết kế 38 4.1.1.Phân tích chức năng 38 4.1.2.Thiết kế cơ sở tri thức 40 4.1.2.1.Quan hệ ngữ nghĩa giữa các anchor(liên kết) 40 4.1.2.2.Thiết kế logic 51 4.2.Cài đặt chương trình mô phỏng 65 4.2.1.Công cụ ngôn ngữ 65 4.2.2.Mã hoá chương trình 68 PHẦN 5: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 94 5.1. Đánh giá kết quả 94 5.2.Hướng phát triển 95 Các tài liệu tham khảo 96 Phụ Lục Danh mục các hình vẽ 3 Hình 2.1: Mô hình trao đổi giữa CSDL và người dùng qua giao diện NNTN 7 Hình 2.2:Kiến trúc của một giao diện ngôn ngữ tự nhiên 9 Hình 2.3:Mô hình kiến trúc của WYSIWYM 16 Hình 2.4 : Mô hình hoạt động của một hệ thống WYSIWYM 17 Hình 3.1: Kiến trúc chung của một hệ QA 20 Hình 3.2:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 1) 25 Hình 3.3:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 2) 26 Hình 3.4:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 3) 28 Hình 3.5:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 4) 29 Hình 3.6:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 5) 30 Hình 3.7:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 6) 31 Hình 3.8: Minh hoạ quá trình mở rộng văn bản 32 Hình 3.9:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 7) 34 Hình 4.1: Tiến trình hoạt động của giao diện WYSIWYM 40 Hình 4.2:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 1 59 Hình 4.3: Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 2 60 Hình 4.4:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 3 .61 Hình 4.5:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 4 63 Hình 4.6:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 5 65 Hình 4.7:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 6 66 Hình 4.8 :Các thành phần thực thi chương trình 68 TÌM HIỂU KỸ THUẬT XÂY DỰNG GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG VỚI CƠ CHẾ PHẢN HỒI NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN PHẦN 1:TỔNG QUAN VỀ VIỆC ỨNG DỤNG XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN TRONG THỰC TIỄN Dẫn nhập:phần này sẽ giới thiệu chung về chủ đề của đồ án,lý do xuất phát từ nhu cầu của thực tiễn và hướng nghiên cứu khoa học liên quan đến đồ án. 1.1.Giới thiệu Ngày nay việc sử dụng máy tính đã trở nên hết sức phổ biến.Công nghệ thông tin đã đi vào hầu hết các lĩnh vực của đời sống xã hội.Máy tính trở thành công cụ đắc lực của nhiều người hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau,nhất là trong việc lưu trữ và xử lý một khối lượng dữ liệu chuyên ngành khổng lồ và không ngừng tăng lên từng ngày.Máy tính giống như các công cụ khác là “cánh tay nối dài”, “tư duy nối dài” của con người vì nó có thể đảm nhiệm những chức năng mà con người tỏ ra khiếm khuyết,những năng lực mà con người cảm thấy khó khăn thì máy tính lại chiếm ưu thế chẳng hạn như khả năng tính toán của con người dựa trên hệ nhị phân là rất chậm so với khả năng tính toán của computer dựa trên hệ nhị phân hay là bộ nhớ của con người không thể nào so sánh được với dung lượng khổng lồ của các bộ nhớ máy tính.Song không phải vì vậy mà máy tính không có sự hạn chế.Việc máy tính tỏ ra có nhiều ưu thế hơn con người ở một số lĩnh vực là do nguyên lý hoạt động của máy tính khác với nguyên lý hoạt động của con người.Chính điều này cũng là nguyên nhân của những hạn chế của máy tính,rõ ràng là máy tính cũng thua con người trong nhiều lĩnh vực.Do đó để có thể phát huy hiệu quả được các khả năng của con người và tận dụng hết khả năng của máy tính đòi hỏi phải có sự “phối hợp” người và máy.Thực chất của quá trình phối hợp này là con người sẽ chuyển giao những chắc năng mà con người còn “yếu” sang cho máy tính đồng thời máy tính sẽ phải chuyển ngược trở lại cho con người những thông tin và dữ liệu ở dạng đơn giản hiệu quả để con người có thể hiểu và sử dụng trong công việc cũng như trong đời sống sinh hoạt hàng ngày. Để làm được điều này đòi hỏi quá trình giao tiếp giữa người và máy phải luôn thông suốt,thông tin hai chiều phải thật trong sang,tuy nhiên để người và máy hiểu được nhau là rất khó vì như chúng ta biết máy tính chỉ là những thiết bị điện tử hoạt động dựa trên những nguyên tắc logic và cơ chế vật lý của các thiết bị điện, điện tử,ngôn ngữ của máy tính là ngôn ngữ của trạng thái, đó là trạng thái bật hay tắt của một thiết bị,trạng thái điện áp cao hay điện áp thấp của các linh kiện điện tử là những con số 0 và 1 luân phiên thay đổi nhau trong những thanh ghi dữ liệu vv.. còn con người cùng với hoạt động sống của mình trong môi trường xã hội đã hình thành nên ngôn ngữ của riêng mình với các ngôn ngữ rất đa dạng khác nhau của nhiều dân tộc là những ngôn ngữ tự nhiên,mỗi loại ngôn ngữ tự nhiên có lịch sử rất lâu đời con người tiếp nhận ngôn ngữ tự nhiên một cách dễ dàng (ai cũng có thể biết nói biết viết ) nhưng đối với ngôn ngữ của máy tính thì con người muốn nắm vững đòi hỏi mất rất nhiều thời gian và phải trải qua những quá trình nghiêm ngặt.Nhưng những nhu cầu của thực tiễn bắt buộc con người phải tìm ra những giải pháp tăng cường khả năng giao tiếp giữa người và máy tính.Chính vì vậy mà những ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã ra đời như một hướng đi để tìm ra câu trả lời cho bài toán nói trên. Tuy ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ máy có những sự khác biệt như đã phân tích ở trên song chúng đều có một điểm chung là đều phải có cấu trúc và phải tuân theo những trật tự nhất định,do đó chúng có thể “chuyển hoá” lẫn nhau.Khái niệm chuyển hóa đây có nghĩa là ngôn ngữ tự nhiên có thể được thông dịch chuyển dần qua các dạng trung gian theo từng bước,cuối cùng chuyển thành các định dạng nhị phân của ngôn ngữ máy và máy có thể “hiểu” được.Nói chính xác là máy tính có thể xử lý được đầu vào dạng ngôn ngữ tự nhiên và trả lại đầu ra cũng ở dạng ngôn ngữ tự nhiên.Các bước trung gian này được đảm nhiệm bởi các chương trình ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện nay các ứng dụng này đang rất phát triển theo nhiều nhánh khác nhau.Một trong các nhánh đó là các ứng dụng giao diện ngôn ngữ tự nhiên.Công việc xây dựng các ứng dụng này thuộc về đội ngũ những người lập trình,các kỹ sư tri thức.Vì những lý do đó, là một sinh viên ngày tin học nên người nghiên cứu chọn đề tài tập trung vào một hướng nghiên cứu về lĩnh vực xây dựng giao diện ngôn ngữ tự nhiên như một bước đi để tiếp cận với ngành khoa học nhiều triển vọng này. 1.2. Đặt vấn đề 1.2.1.Mục đích của đề tài : Đề tài này nhằm nghiên cứu kỹ thuật xây dựng giao diện người dùng dựa trên cơ chế phản hồi ngôn ngữ tự nhiên. Nói đến giao diện người dùng tức là nói đến phần chương trình của ứng dụng sẽ trao đổi tương tác trực tiếp với người dùng,nó là cơ chế trung gian trong quan hệ giữa người dùng với ứng dụng và xa hơn nữa là máy tính.Thông thường hiện nay phổ biến các loại giao diện người dùng đồ hoạ mang tính trực quan cao thuận tiện cho việc sử dụng của người dùng tuy niên nó vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu đặt ra cho con người khi phải tiếp cận và xử lý những loại dữ liệu phức tạp có nội dung tri tức chuyên sâu,những ưu điểm của các đặc trưng đồ hoạ không thể nào giải quyết được vấn đề này vì với loại giao diện đồ hoạ thông thường con người vẫn phải giao tiếp với máy tính theo những cách có vẻ hơi “cứng nhắc” do phải khuôn mẫu theo những định dạng sẵn có, đó là những “chuẩn của máy” chứ không phải là “chuẩn của con người” vì cái gần gũi và thông dụng nhất của con người trong mọi quá trình giao tiếp vẫn là ngôn ngữ tự nhiên,một thứ công cụ bẩm sinh của con người.Chính vì vậy hướng nghiên cứu của đề tài này là đi xa hơn một bước trong việc xây dựng giao diện người dùng đồ họa bằng cách đưa ngôn ngữ tự nhiên vào trong giao diện người dùng đồ hoạ (Graphical user interface) thông qua việc cung cấp những phản hồi dạng ngôn ngữ tự nhiên (natural language feedback) trên giao diện đồ họa cho người dùng,người dùng sẽ vừa làm việc với ứng dụng đồ hoạ vừa có thể thao tác trực tiếp trên giao diện này khi được các phản hồi ngôn ngữ tự nhiên cung cấp chỉ dẫn thông qua nội dung ngữ nghĩa mà nó phản ánh.Quá trình xây dựng sẽ được tiến hành bằng việc áp dụng kỹ thuật WYSIWYM một hướng tiếp cận mới trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Ngôn ngữ tự nhiên mà giao diện phản hồi lại với người dùng ở đây là tiếng Anh-English.Sở dĩ đề tài này chọn tiếng Anh làm ngôn ngữ áp dụng để thử nghiệm vì hướng nghiên cứu này còn rất mới ,các tài liệu chủ yếu nói về các cấu trúc Tiếng Anh,phương pháp tiếp cận xử lý ngôn ngữ tự nhiên không phải dựa trên cú pháp (syntax)như những phương pháp truyền thống mà dựa trên những ngữ nghĩa (semantic) có sẵn một tập luật sinh ra các cấu trúc câu phản hồi chuẩn trong khi nếu áp dụng với tiếng Việt đòi hỏi phải có thời gian nghiên cứu Tiếng Việt để xây dựng tập luật chuẩn ,mà hiện tại ở Việt Nam chưa có người nghiên cứu về đề tài này.Cách xây dựng trên dựa ngữ nghĩa cũng không quá phức tạp về nội dung đòi hỏi người thực hiện phải giỏi tiếng Anh lắm và quy mô đề tài nhỏ nên phạm vi từ vựng không quá rộng lớn chỉ tập trung trong một phạm vi hẹp,người nghiên cứu có thể bao quát được không quá khó khăn.Tính chất của đề tài là mang tính nghiên cứu tìm hiểu những phương pháp truyền thống và những phương pháp mới từ đó so sánh để tìm ra những ưu nhược điểm của mỗi phương pháp, đưa vào thử nghiệm một phương pháp,một kỹ thuật được cho là phù hợp nhất,từ đó tích luỹ kinh nghiệm và kiến thức trong tương lai nếu có điều kiện sẽ xây dựng những ứng dụng có tính thiết thực áp dụng vào trong thực tiễn. 1.2.2.Nội dung công việc a)Nghiên cứu các loại giao diện ngôn ngữ tự nhiên (Natural language interface ),từ đó lựa chọn phương pháp phù hợp để xây dựng giao diện người dùng với cơ chế phản hồi ngôn ngữ tự nhiên,nội dung của giao diện này được hiểu là giao diện xây dựng có dạng frame giống như các giao diện đồ hoạ thông thường tuy nhiên trên giao diện có các câu ngôn ngữ tự nhiên gọi là các feedback text người dùng có thể tương tác với giao diện dựa vào các feedback text này,sau mỗi lần người dùng thao tác trên feedback text thì giao diện sẽ phản hồi lại người dùng một feedback text mới có nội dung cụ thể và chi tiết hơn nội dung feedback text mà người dùng vừa tác động vào. b)Tiến hành cài đặt một chương trình mô phỏng có tính chất thử nghiệm để minh hoạ một mô hình giao diện có dạng đã đề cập.Các yếu tố người dùng tức là những thông tin,dữ liệu mà người dùng thực hiện trao đổi với giao diện này là về lĩnh vực chẩn đoán chăm sóc và điều trị bệnh ung thư. Những nội dung cụ thể về cách tiến hành cũng như kỹ thuật xây dựng sẽ được đề cập cụ thể hơn ở những phần sau theo hướng đi từ khái quát đến chi tiết . PHẦN 2:CƠ SỞ LÝ THUYẾT Dẫn nhập:phần này sẽ trình bày tổng hợp các kiến thức mang tính lý thuyết có liên quan đến đồ án đặt cơ sở cho việc tìm hiểu kỹ thuật và cài đặt chương trình mô phỏng ở các phần sau. 2.1.Giao diện ngôn ngữ tự nhiên(Natural language interface) Các ứng dụng giao diện ngôn ngữ tự nhiên có nhiều loại khác nhau nhưng phổ biến nhất là các ứng dụng giao diện ngôn ngữ tự nhiên được nhúng vào các ứng dụng truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu. Trong quá trình khai thác và sử dụng các cơ sở dữ liệu chuyên ngành đòi hỏi phải biết cách sử dụng và làm việc trên những hệ quản trị cơ sở dữ liệu.Tuy nhiên hầu hết đối với người sử dụng máy tính như một phương tiện xử lý thông tin thì họ lại không có những kiến thức hiểu biết chuyên sâu về các lĩnh vực trong tin học,về các ngôn ngữ lập trình,cơ sở dữ liệu hay ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu, đồng thời với việc có một thực tế là các hệ quản trị cơ sở dữ liệu hiện nay khá phức tạp trong việc truy vấn và cập nhật dữ liệu,muốn sử dụng được chúng cũng phải qua đào tạo cơ bản,do đó việc giao tiếp với người và máy để truy vấn dữ liệu gặp rất nhiều khó khăn.Chính vì vậy mà có rất nhiều dự án ,công trình nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm tạo ra một giao diện người dùng thuận tiện cho phép người dùng có thể thực hiện việc truy vấn với các cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng mà không phải tốn công và chi phí đào tạo Giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho cơ sở dữ liệu (NL-interface) là một bộ phận trung gian giữa người dùng và CSDL.Nó dịch các câu truy vấn dạng ngôn ngữ tự nhiên sang dạng biểu diễn hình thức logic,tìm kiếm trong CSDL và đưa ra các thông tin phù hợp cho người dùng Hình 2.1: Mô hình trao đổi giữa CSDL và người dùng qua giao diện NNTN Các ý tưởng sơ khai về xử lý ngôn ngữ tự nhiên được hình thành từ rất sớm vào khoảng những năm 1900 và được đề xuất biểu diễn ngôn ngữ tự nhiên bằng suy diễn toán học sử dụng logic.Những nghiên cứu này được công bố bởi Frege và Russell, Wittgenstein .Họ đề xuất rằng ngôn ngữ tự nhiên là một hệ thống hình thức có thể xử lý tự động. Các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên được ra đời từ vào khoảng thập niên 60 của thế kỷ 20,hầu hết chúng đều bị giới hạn bởi các cơ sở dữ liệu và các ứng dụng hết sức đặc thù, đáng kể nhất là hệ thống LUNAR, đó là một giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho cơ sở dữ liệu về những phân tích hoá học từ những mẫu đá trên mặt trăng.LUNAR là một máy hữu hạn trạng thái đầu trong đó dữ liệu đầu vào có thể phân tích được.Nó làm việc khá hiệu quả và tạo ra được sự quan tâm đối với lĩnh vực sử lý ngôn ngữ tự nhiên.Nó làm cho các nhà nghiên cứu có chung một niềm tin rằng những nghiên cứu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên mới những mức hạn chế vừa đủ là khả thi và sớm trở thành giao diện chuẩn đối với các máy tính.Một nhà nghiên cứu tại IBM năm 1978 đã nói rằng “ máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ tự nhiên trong một tương lai không xa”.Tuy nhiên thời gian đã chứng minh kết luận của ông ta không đúng. Mặc dù các nhà khoa học đã dành rất nhiều thời gian cho những nghiên cứu trong các thập kỷ vừa qua đặc biệt là các ứng dụng trong những hệ thống thương mại tuy nhiên những giao diện ngôn ngữ tự nhiên (NLI)thực sự có tính ứng dụng cao trong thực tế lại không phải là nhiều.Có vẻ như các công ty không tin tưởng lắm vào giao diện ngôn ngữ tự nhiên và họ không đủ thông tin và sự đảm bảo về lợi ích khi đầu tư cho những ứng dụng giao diện kiểu này.Một trong những lý do để họ không tin cậy vào giao diện ngôn ngữ tự nhiên-NLI là hiện đang phổ biến một loại giao diện thể hiện ưu thế vượt trội của mình là giao diện dựa trên form.Tuy nhiên liệu đó có phải là lý do chính đáng hay không ,hay chẳng lẽ giao diện ngôn ngữ tự nhiên-NLI lại không có lợi ích gì. Trong một giao diện ngôn ngữ tự nhiên điển hình dùng để truy nhập cơ sở dữ liệu( Natural language interface to a database-NLIDB),người dùng sẽ yêu cầu đưa ra các bản ghi thông qua các câu truy vấn diễn đạt bằng ngôn ngữ tự nhiên.Trước tiên các câu truy vấn sẽ được phân tích về mặt ngữ nghĩa bởi một đầu vào xử lý ngôn ngữ,nơi các truy vấn sẽ được dịch sang ngôn ngữ biểu diễn trung gian (thông thường là các form dạng logic).Sau đó các diễn đạt dạng ngôn ngữ trung gian sẽ được dịch sang ngôn ngữ cơ sở dữ liệu SQL đã được hỗ trợ bởi các hệ quản trị CSDL. Cụ thể một hệ thống NLIDB bao gồm những thành phần (components)chính sau: Hình 2.2:Kiến trúc của một giao diện ngôn ngữ tự nhiên Một bộ xử lý ngôn ngữ (linguistic processor-L processer) làm nhiệm vụ dịch các truy vấn dạng ngôn ngữ tự nhiên (NL-queries) sang dạng biểu diễn trung gian( Intermediate query- I query)(1) Một trình quản lý thiết kế (design monitor) cho những yếu tố có tính chất chung của giao diện ngôn ngữ tự nhiên (general-purpose NL) không liên quan tới những cơ sở dữ liệu cụ thể (particular DB) (2,3) Một trình quản lý trả lời truy vấn (query-answer monitor) sẽ gửi những câu truy vấn cho bộ xử lý L processor và hiển thị câu trả lời (4) Một trình quản lý CSDL (DB-monitor) (5) sẽ dịch các câu truy vấn I query sang dạng SQL và trả lại kết quả từ CSDL Nếu nhìn từ góc độ chức năng xử lý công việc thì hệ thống xây dựng dựa trên hai công việc (mode) Xây dựng giao diện ngôn ngữ tự nhiên (constructing NLF) cho một CSDL về lĩnh vực cụ thể (công việc của người thiết kế-the designer ’s mode) Đặt câu truy vấn (query processing) đây là công việc của người dùng cuối (end-user ’ s mode) Với khả năng kinh nghiệm của mình các chuyên gia thiết kế có thể tạo ra được một NLF trong vòng vài giờ làm việc tập trung và dựa trên đó xây dựng những hệ NLF tin cậy với đầy đủ tính năng trong vòng vài ngày Trường hợp thứ hai (second mode) quan tâm tới đa số người dùng đại chúng (mass user) và được dựa trên NLF đã được thiết kế từ trường hợp đầu (first mode) cần thực hiện truy vấn những thông tin cần thiết từ CSDL và biểu diễn các kết quả trả về từ CSDL Rất nhiều các loại giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho CSDL đã được phát triển trong suốt 30 năm qua. Đặc điểm chung của các hệ thống này là phạm vi áp dụng của các phương pháp kỹ thuật là rất lớn.Trở ngại chung của các hệ thống này thông thường các hệ thống chỉ có thể hiểu được một tập rất nhỏ các ngôn ngữ tự nhiên.Chúng thường không rõ ràng đối với những đối tượng người dùng bình thường,do các cấu trúc câu thiếu sự hợp lý và tính trong sáng về ngữ nghĩa ,và đôi khi hệ thống đưa ra những câu trả lời không có mấy giá trị hay muốn nói là không thể chấp nhận được.Ở khía cạnh tích cực thì ngôn ngữ tự nhiên vượt trội hơn nhiều so với SQL về tính diễn cảm(expressive) do đó nó trở nên dễ dàng hơn trong việc hỏi những câu phức tạp sử dụng ngôn ngữ tự nhiên hơn là cũng hỏi với nội dung đó nhưng sử dụng ngôn ngữ CSDL.Các truy vấn đơn bằng ngôn ngữ tự nhiên(single natural language query ) thường được dịch sang các câu lệnh SQL.Truy vấn dạng ngôn ngữ tự nhiên không chỉ thân thiện với những người dùng không phải chuyên gia mà còn cho phép thao tác với các câu chứa nội dung thời gian( temporal constructions).Do những đặc thù trên mà giao diện ngôn ngữ tự nhiên cũng mang nhiều ưu điểm và nhược điểm cố hữu.Sau đây là những nét ưu nhược điểm chủ yếu của các hệ thống này 2.1.1.Những ưu điểm (advantage) của giao dện ngôn ngữ tự nhiên Có nhiều lý do để cho rằng giao diện ngôn ngữ tự nhiên có nhiều ưu điểm.Một điều hiển nhiên là người sử dụng hệ thống không muốn học các ngôn ngữ nhân tạo để có thể giao tiếp với máy tính.Các công ty sẽ rất có lợi khi không phải tốn chi phí đào tạo nhân viên của mình và những người sử dụng hệ thống thường xuyên cũng cảm thấy hài long khi họ có ít kinh nghiệm trong việc sử dụng máy tính.Các nhà nghiên cứu nói rằng để xây dựng được giao diện ngôn ngữ tự nhiên cần phải tiến hành từng bước,phải thực hiện những mục tiêu mang tính giai đoạn khi mà máy tính hiện nay chưa thể hiểu được ngôn ngữ tự nhiên,việc hoàn thành ước mơ của những nhà nghiên cứu có lẽ cũng không quá xa vời.Nhiều người tin rằng trong tương lai sẽ có nhiều loại giao diện kiểu này sẽ được phát minh,chúng có khả năng kiểm tra ngữ pháp và nhận dạng được giọng nói,cũng như sẽ có nhiều công cụ ngôn ngữ sẽ xuất hiện. Một lý do khác là một số giao diện ngôn ngữ tự nhiên hiện nay làm việc khá tốt.Mặc dù giao diện đồ hoạ dựa trên form được sử dụng khá hiệu quả trong nhiều lĩnh vực song chúng lại có những giới hạn nhất định.Có thể đưa ra một vài ví dụ là khả năng tham chiếu đến các đối tượng không xuất hiện trên màn hình hiển thị (screen),các quan hệ về thời gian ngoài ra còn rất khó khăn trong việc diễn đạt sự phủ định hay các đại lượng một cách ngắn gọn. Chẳng hạn câu “phòng nào không có một lập trình viên nào”.Rất may mắn là độ dài các câu trong ngôn ngữ tự nhiên không quá dài và chúng ta có thể diễn đạt những câu hỏi một cách ngắn gọn.Dĩ nhiên là các câu hỏi như vậy phải có khả năng diễn đạt sang dạng ngôn ngữ truy vấn hình thức(formal query language) như SQL ,chúng sẽ phức tạp hơn và rất buồn tẻ nếu người dùng phải tự viết các câu SQL Một ưu điểm khác của giao diện ngôn ngữ tự nhiên-NLI là khả năng hỗ trợ diễn đạt các câu tĩnh lược hay các câu có chứa những nội dung lặp lại. Tuy nhiên với tất cả những ưu điểm như trên nhưng chúng vẫn không thực sự tỏ ra vượt trội trong các ứng dụng hiện thời là vì sao?Có một vài điều cần nghiên cứu thêm, mặc dù vậy Walker và Whittaker đã kết luận rằng giao diện ngôn ngữ tự nhiên sẽ trở nên hiệu quả hơn các hệ thống dựa trên menu.Các nhà nghiên cứu giao diện ngôn ngữ tự nhiên muốn thu được thông tin từ nhiều mức khác nhau, đặc biệt là khi các có sự kết hợp các biểu thức ngôn ngữ thành một tổ hợp.Chúng thường được sử dụng để nối hai tập hợp với nhau để tạo ra một tập mới có khả năng xử lý tốt hơn tương tự như trong SQL.Các nhà nghiên cứu muốn kết hợp những ưu điểm sẵn có trong SQL với khả năng diễn đạt những câu truy vấn phức tạp bằng những cách đơn giản của giao diện ngôn ngữ tự nhiên NLI do đó họ thích sử dụng giao diện ngôn ngữ tự nhiên -NLI hơn là các giao diện dựa trên menu.Mặc dù ngày nay có rất nhiều lỗi trong các hệ NLI nhưng những nhà nghiên cứu đều cho rằng lợi ích của NLI đem lại chỉ là về mặt lý thuyết mà còn có ích trong những ứng dụng hàng ngày 2.1.2.Nhược điểm (Disadvantage) của giao diện ngôn ngữ tự nhiên Hiện nay các giao diện ngôn ngữ tự nhiên chỉ có thể mô tả một phần giới hạn,một bộ phận nhỏ trong ngôn ngữ tự nhiên,trong khi đó thì ngôn ngữ tự nhiên lại quá lớn và luôn luôn thay đổi không ngừng.Vấn đề của giao diện ngôn ngữ tự nhiên-NLI là không có khả năng xử lý đầu vào bằng ngôn ngữ tự nhiên một cách thực sự hiệu quả.Việc tiến hành cài đặt giao diện ngôn ngữ tự nhiên-NLI chỉ áp dụng được với một phạm vi rất hẹp.Tập ngôn ngữ tự nhiên mà các ứng dụng hoạt động trên đó goi là tập ngôn ngữ đóng (linguistical coverage).Tập ngôn ngữ đóng này thường không dễ hiểu đối với người dùng.Người dùng thấy rằng rất khó để hiểu và nhớ các loại câu hỏi mà hệ thống có thể trả lời,sẽ dễ dàng hơn với người dùng nếu họ chỉ làm việc với một hệ thống dựa trên các câu truy vấn đơn. Đối với những ngôn ngữ truy vấn hình thức,các giao diện dựa trên form và đồ hoạ thường không xảy ra những vấn đề trên vì các thông tin về lĩnh vực ứng dụng được hiển thị một cách rõ ràng hơn. Một vấn đề khác của giao diện ngôn ngữ tự nhiên -NLI là khi một giao diện ngôn ngữ tự nhiên xảy ra lỗi người ta thường khó xác định được là lỗi đó thuộc về ngữ nghiã do khái niêm hay lỗi là do cú pháp. Điều đó làm cho người dùng thường phải đặt lại truy vấn. Điều tồi tệ nhất có thể xảy ra là hệ thống không đưa ra câu trả lời chính xác,nó có thể dẫn tới hậu quả là người dùng sẽ hiểu sai thông tin. Điều này có thể khắc phục bằng cách đưa trả lại câu hỏi cho người dùng.Ngoài ra việc xử lý và phân tích những ngôn ngữ tự nhiên rất khó khăn phức tạp đòi hỏi nhiều công sức.Chính vì vậy mà đến nay giao diện ngôn ngữ tự nhiên vẫn chưa phổ biến trong các ứng dụng. 2.2.Một giao diện ngôn ngữ tự nhiên hạn chế (a quasi-NL interface) Từ những khó khăn và thuận lợi trên đã dẫn đến một sự chuyển hướng trong nghiên cứu xây dựng các giao diện ngôn ngữ tự nhiên,người ta xây dựng các giao diện ngôn ngữ tự nhiên hạn chế thay vì các giao diện ngôn ngữ tự nhiên truyền thống.Sự hạn chế ở đây không phải là sự hạn chế về tính năng của giao diện mà là sự hạn chế về miền ngôn ngữ tự nhiên cần xử lý theo nguyên tắc “chia để trị” phân định các lĩnh vực hẹp hơn để xây dựng loại giao diện này. Để xây dựng giao diện bằng ngôn ngữ tự nhiên hiện nay có rất nhiều cách tiếp cận .Có hai huớng tiếp cận chính là dựa trên cú pháp và dựa trên ngữ nghĩa. Cách tiếp cận dựa trên cú pháp (syntatic-based approach):Các câu truy vấn sẽ được Parse(ngắt khúc và phân tích) để xây dựng các cấu trúc cú pháp (syntactic structure) sau đó sẽ dịch sang ngôn ngữ truy vấn CSDL (database query language) Cách tiếp cận dựa trên ngữ nghĩa(semantic-oriented approach):theo cách tiếp cận này thì các câu truy vấn sẽ được chuyển thành các vị từ (predicates) của một ngôn ngữ truy vấn CSDL mà không cần dựa vào các cấu trúc cú pháp (without building its syntactic structure).Bằng cách này các thành phần ngữ nghĩa và ứng dụng của quá trình giao tiếp giữa người và máy sẽ đơn giản hơn về mặt ngữ cảnh Trong số các cách tiếp cận xây dựng giao diện ngôn ngữ tự nhiên hạn chế thì kỹ thuật WYSIWYM được đánh giá là một kỹ thuật hết sức hiệu quả,kỹ thuật này được biết đến như một phương pháp xây dựng giao diện người dùng với cơ chế phản hồi ngôn ngữ tự nhiên. 2.3.Kỹ thuật WYSIWYM editing Kỹ thuật WYSIWYM được Richard Power đề xuất lần đầu tiên vào năm 1998 là một cách tiếp cận dựa trên ngữ nghĩa như vậy. Lý do chọn cách tiếp cận này là vì đây là cách phát triển giao diện có hầu hết các ưu điểm của giao diện ngôn ngữ tự nhiên mà lại có ít nhược điểm nhất,thay vì xây dựng một giao diện ngôn ngữ tự nhiên theo hướng tiếp cận dựa trên cú pháp ta sẽ xây dựng một giao diện ngôn ngữ tự nhiên hạn chế (quasi Nl interface) dựa trên ngữ nghĩa. 2.3.1.Các mô hình Editor (type of Editor) Các hệ thống tương tác giữa người dùng và máy trong đó có giao diện dựa trên kỹ thuật WYSIWYM editing được gọi chung là các hệ Authoring system trong đó Author là người dùng liên quan đến lĩnh vực mà hệ thống ứng dụng(system) cung cấp các khả năng tương tác và hiệu chỉnh nội dung thông tin. Điểm đầu tiên là ta phải lưu ý là quá trình tạo và hiệu chỉnh dựa trên kỹ thuật WYSIWYM (WYSIWYM editing) được nhìn nhận giống như quá trình xử lý từ (word processing) bởi vì quá trình này thực hiện trên các tài liệu được định dạng (formatted document).Chúng ta cần biết qua một số đặc điểm của việc xử lý từ (word processing) trước khi tìm hiểu về các loại Editor. Khi chúng ta thao tác (edit) trên một tài liệu thông qua một bộ xử lý từ (word processor) mục đích của chúng ta là nhằm đưa ra các kiểu thông tin đa dạng. Ở mức cơ bản nhất chúng ta có một chuỗi các ký tự.Các ký tự này ghép lại tạo thành một từ và các từ các từ ghép lại tạo thành một câu.,chúng sẽ diễn đạt một khái niệm hay một ý tưởng nào đó.Các bộ word processor cũng có thể cho phép tạo ra các hiệu ứng đồ hoạ trong các tài liệu.Bằng việc thay đổi font và kích thước các ký tự chẳng hạn.Nhìn một cách tổng thể thì có bốn mức thông tin khác nhau trong một tài liệu (document).Mỗi mức có một đặc trưng tiêu biểu (characteristic feature) Mức đồ hoạ (Graphic level): Tại mức này tài liệu được biểu diễn trên màn hình (screen) ở cấp độ pixel.với bitmap 2 chiều (two- dimensional bitmap) Mức vị tự (Graphemic level): Chuỗi các ký tự trong tài liệu Mức cú pháp (Syntatic level): Các từ chứa trong tài liệu và thứ tự sắp xếp của chúng Mức ngữ nghĩa(Semantic level): Ý nghĩa chứa trong tài liệu Các hiển thị trực quan trong một word processor thể hiện toàn bộ cả bốn mức này.Sự khác biệt của các mức thông tin trên tương ứng với ba cách mà người dùng user có thể tương tác với một hệ thống (authoring system) dựa trên ba loại đặc điểm Các đặc trưng có thể điều khiển trực tiếp (Directly controlled features): Có những đặc trưng người dùng (user) có thể tác động trực tiếp bằng các thao tác cơ bản (atomic actions).Ví dụ trong một word processor các thao tác cơ bản mà người dùng có thể thực hiện được như chèn hoặc xoá một ký tự,thao tác này được xếp ở mức vị tự (graphemic level) Các đặc trưng thông dịch (Interpreted feature): Một đặc trưng thông dịch có thể được biến đổi một cách không trực tiếp, Các tác động của người dùng có thể được dịch (interpreting) sang các tác động ở mức thấp hơn.Ví dụ với word processor thì các đặc trưng cú pháp và ngữ nghĩa có thể nhận được từ việc dịch (interpreting) chuỗi ký tự .Không một chương trình nào có thể sử dụng các đặc trưng cú pháp hoặc ngữ nghĩa được mã hoá bằng các chuỗi ký tự trừ phi nó có khả năng parse (ngắt khúc và phân tích) để hiểu được ngôn ngữ.Như thế các đặc trưng ngữ nghĩa được mã hoá trong tài liệu có thể chỉ có giá trị đối với con người. Các đặc trưng thể hiện (Presentational features): Các đặc trưng này được đưa ra bởi chương trình nhằm hiển thị các đặc trưng khác cho người dùng.Ví dụ các đặc trưng đồ hoạ trong một word processor,các đặc trưng này sẽ không thể được dịch(interprete) từ mức điều khiển (controlled level) nhưng có thể nhận được từ mức này (controlled level) .Chẳng hạn một bộ công cụ soạn thảo text editor chỉ có thể ghi các chuỗi ký tự thì phải đưa thêm vào các đặc trưng đồ hoạ (kích thước,font chữ) để có thể in ra và hiển thị trên màn hình.. Từ những đặc điểm trên có thể nhận thấy những đặc điểm giống và khác nhau giữa text editing và WYSIWYM editing . Điểm chung của 2 kỹ thuật này là chúng đều biểu diễn thông tin dựa trên các đặc trưng ở cả bốn mức đồ hoạ (graphical),vị tự (graphemic),cú pháp(synstatic) và ngữ nghĩa (semantic).Sự khác nhau giữa chúng là một word processor cho phép tác động trực tiếp (direct control) lên các đặc trưng ở mức vị tự (graphemic feautures) tức là thao tác trên các chuỗi ký tự (character sequence) còn WYSIWYM editing cho phép tác động trực tiếp lên các đặc trưng ở mức ngữ nghĩa (semantic features) tức là thao tác trên những tri thức (knowledge).Trong WYSIWYM editing thì các đặc trưng đồ hoạ,vị tự và cú pháp toàn bộ mang tính chất thể hiện trình bày (presentational).Người dùng có thể chọn các thuật ngữ (term) nhưng không thể thao tác trực tiếp (control directly) lên chúng ví dụ như gõ các ký tự chẳng hạn.Căn cứ vào những đặc điểm trên của một trình soạn thảo ngôn ngữ tự nhiên (natural language editor) ta sẽ có bốn loại NL Editor khác nhau tương ứng với những mức khác nhau mà qua đó người dùng có thể tác động. 1.Handwriting Editor.Người dùng có thể thao tác trực tiếp ở mức đồ hoạ (graphic) ví dụ sử dụng một bút điện tử (thiết bị đầu vào-input divice) để viết một văn bản theo cách “thủ công” như viết trên giấy.Quá trình này người dùng đã gián tiếp tham gia vào việc tác động lên thông tin ở các mức khác.Editor có khả năng nhận dạng các ký tự 2.Text Editor.Người dùng có thể thao tác trực tiếp trên mức vị tự (graphemic) chẳng hạn gõ trực tiếp các ký tự tại vị trí con trỏ (cursor). Điều này mang lại một giá trị và lợi ích rất lớn trong các ứng dụng.Người dùng không thể tác động lên các chi tiết khuôn dạng của ký tự ,nhưng việc mã hoá các chuỗi ký tự một cách tin cậy sẽ làm cho Editor trở nên tiện ích hơn.Ví dụ như việc thay đổi kích thước ,font hoặc màu, độ rộng của một cột nào đó. 3.NL-Menu.Người dùng có thể thao tác trực tiếp ở mức cú pháp bằng cách chọn từ một danh sách những từ (words) hoặc cụm từ (phrase) cho phép mở rộng câu hiện tại (current sentence).Bằng cách này người dùng có thể không được phép thao tác trực tiếp trên những chuỗi ký tự nhưng các cấu trúc ngôn ngữ (linguistic structure) được mã hoá theo những cách tin cậy từ một miền nhỏ của ngôn ngữ (sub-language) mà editor có thể parse (ngắt khúc và phân tích ) các chương chình có thể đưa ra được những thông tin đáng tin cậy về mặt ý nghĩa (meaning) 4. WYSIWYM Editing .Người dùng có thể thao tác ở mức ngữ nghĩa hay tri thức -controls the semantic(or knowledge) level bằng việc chọn ra các khái niệm mở rộng (conceptual exetensions) của nghĩa hiện tại (current meaning) từ một pop-up menu.Toàn bộ các đặc trưng khác đều được trình bày sẵn do đó người dùng không thể thao tác trực tiếp trên các từ vựng (wording).Chương trình sẽ không làm nhiệm vụ phân tích (parsing) hoặc dịch các đặc trưng nào vì đây là mức cao nhất (higest level-knowledge) nên người dùng có thể điều khiển trực tiếp mà không cần các đặc trưng phải được thông dịch (interpreted features). 2.3.2. Kiến trúc WYSIWYM Thông thường có hai cách để xây dựng một cơ sở tri thức (KB) bằng các ngôn ngữ lệnh hoặc bằng việc thao tác trực tiếp .WYSIWYM (What You See Is What You Meant) là một kỹ thuật mới trong việc tạo ra và biểu diễn tri thức bằng cách tương tác với một văn bản hồi đáp dạng ngôn ngữ tự nhiên(NL feedback text),trong mỗi đoạn feedback text có chứa hai loại tri thức,một loại được cố định sẵn và một loại có thể có nhiều lựa chọn cho quá trình mở rộng văn bản . Nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo yêu cầu các thông tin phải được diễn đạt dưới dạng những biểu diễn tri thức đã được hình thức hoá.Hệ chuyên gia là một ví dụ điển hình,ngoài ra có các hệ thống sinh văn bản ,chúng đều được mã hoá các định dạng thiết kế.Do đó với các công cụ hiện có thì việc xây dựng các cơ sở tri thức đều phải được tiến hành bởi các kỹ sư tri thức những người đã rất quen thuộc với các tri thức đã được hình thức hóa.Trong khi đó WYSIWYM editing cho phép các chuyên gia lĩnh vực (domain expert) có khả năng tạo ra và duy trì các mô hình tri thức ( bao gồm cơ sở tri thức-knowledge base,cơ sở dữ liệu –database và các mô hình lĩnh vực-domain models ) bằng các tri thức trực tiếp với một ưu điểm là sử dụng cơ chế phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên đối với người dùng.Với WYSIWYM editing mỗi tác động lên những kết quả của mô hình được biểu diễn bằng ngôn ngữ tự nhiên sẽ cho thấy trạng thái hiện tại (current location) của mô hình.Các mô tả dạng văn bản (text)cũng bao gồm các thông tin rất rõ ràng về phần còn lại của mô hình chưa được hoàn thành.Bằng cách này các kỹ thuật sinh văn bản (text) được sử dụng sao cho các dữ liệu đầu vào phức tạp được biểu diễn theo những cách dễ hiểu và dễ thực hành nhất. WYSIWYM editing thực sự là một công cụ mạnh đối với nhiều lĩnh vực và có nhiều hứa hẹn trong tương lai bao gồm những khả năng mà các cách biểu diễn tri thức truyền thống không có.Ví dụ việc thiết kế các hệ thống trả lời truy vấn (QA System) và thiết kế giao diện đối với các trang bị kỹ thuật phức tạp. Hình 2.3:Mô hình kiến trúc của WYSIWYM Ý tưởng cơ bản của WYSIWYM editing là cung cấp một giao diện cho một cơ sở tri thức(KB) để nó có thể dễ dàng sử dụng đối với người dùng bình thường có thể là một chuyên gia lĩnh vực khác không cần có kiến thức chuyên môn về biểu diễn cơ sở tri thức.Các chuyên gia lĩnh vực sẽ thao tác với các feedback text. Feedback text là một khuôn dạng văn bản được hệ thống sinh ra có chứa các anchor( liên kết) ,các anchor( liên kết) này là những vị trí mà tại đó văn bản có thể được mở rộng.Mỗi anchor( liên kết) sẽ được kết hợp với một pop-up menu chứa các nội dung mở rộng có thể của văn bản.Cơ sở của quá trình mở rộng văn bản là thao tác lựa chọn giá trị mới trong pop-up menu của người dùng,một đoạn feedback text mới sẽ được sinh ra từ nội dung mới của cơ sở tri thức. Mỗi feedback text có hai chức năng: thứ nhất là đưa ra các biểu diễn tri thức đã được cố định sẵn,hai là đưa ra các biểu diễn tri thức có thể tùy chọn.Các tùy chọn này được đánh dấu bởi các anchor( liên kết).Bằng việc nhấn vào các anchor( liên kết) người dùng sẽ nhận được một pop-up menu có nhiều giá trị tuỳ chọn,người dùng sẽ chọn lấy lựa chọn có ngữ nghĩa phù hợp với ý định .Thuật ngữ WYSIWYM được viết tắt từ What You See Is What You Meant(Những gì bạn thấy là những gì bạn hiểu) trong đó “What You See” biểu diễn một cơ sở tri thức(KB) mà người dùng đã tạo ra bởi các quyết định mang tính chất ngữ nghĩa(“What You Meant”) Hình 2.4 : Mô hình hoạt động của một hệ thống WYSIWYM Hình 2.4 minh hoạ ý tưởng cơ bản của cách thức hoạt động của mô hình giao diện WYSIWYM editing. Đây là một dạng đặc biệt của văn bản (text) ngôn ngữ tự nhiên được sinh ra để biểu diễn cấu hình hiện thời của mô hình văn bản.Như đã đề cập ở trên loại văn bản này có chứa nhiều cụm từ gọi là anchor( liên kết) nơi mà các khái niệm mới,các đối tượng mới sẽ được thêm vào. Đối tượng có chứa các thuộc tính,khi lựa chọn các thuộc tính mới của đối tượng từ pop-up menu văn bản mới được sinh có cấu hình thay đổi sẽ bao gồm cả đối tượng và các thuộc tính của nó, có nhiều thông tin hơn về đối tượng được đưa vào văn bản,càng nhiều thông tin về đối tượng được đưa vào thì đoạn văn bản sinh ra sẽ càng dài do quá trình mở rộng tăng lên. 2.3.3.Các thành phần cơ bản của một hệ thống WYSIWYM editing Một hệ thống WYSIWYM editing thường có ba bộ phận (component) sau: Một module có nhiệm vụ xây dựng và duy trì cơ sở tri thức ( knowledge base).Phần này gồm có một T-box (hay từ vựng-terminology) sẽ định nghĩa (defines) các khái niệm (concepts) và các mối quan hệ (relation) từ đó kết hợp chúng lại thành những khẳng định (assertions) trong cơ sở tri thức gọi là A-box (Assertions) đuợc hình thức hoá. Một bộ sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generators) sinh ra các văn bản đầu ra (output texts) từ một cơ sở tri thức đầy đủ (complete knowledge base),generator này sẽ sinh ra các feedback texts từ bất cứ trạng thái nào của cơ sở tri thức Một giao diện người dùng thể hiện quá trình tương tác giữa người dùng với các feedback text và kết quả (output) mà hệ thống đưa ra.Các feedback text sẽ bao gồm hai thành phần ,một thành phần có tính mouse-sensitive gọi là anchor( liên kết) nơi người dùng (author) có thể đưa ra các quyết định lựa chọn căn cứ vào ngữ nghĩa của nội dung feedback text,các lựa chọn này sẽ được thực hiện thông qua một list hữu hạn các khái niệm (member) từ pop-up menu. Có một yêu cầu cần thiết đối với kỹ thuật WYSIWYM editing là các nội dung của các feedback text cần phải được diễn đạt rõ ràng, điều này đòi hỏi tính chặt chẽ và chính xác,logic về mặt nội dung của cơ sở tri thức Hệ thống WYSIWYM editing cho phép các chuyên gia lĩnh vực (domain expert) thoải mái hơn khi làm việc với các ứng dụng liên quan đến CSDL. Với những ưu điểm đó WYSIWYM editing được lựa chọn để xây dựng giao diện phản hồi ngôn ngữ tự nhiên trong các hệ thống hỏi đáp ngôn ngữ tự nhiên.Nội dung ứng dụng của kỹ thuật này sẽ được trình bày tiếp trong phần sau. PHẦN 3: HỆ THỐNG HỎI ĐÁP NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN Dẫn nhâp:phần này sẽ giới thiệu mô hình của hệ thống hỏi đáp ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời phân tích chức năng và hoạt động của hệ thống từ đó xác định những vấn đề nằm trong nội dung của hệ thống có liên quan đến đề tài và chọn ra module có thể áp dụng cài đặt thử nghiệm chương trình mô phỏng giao diện ngôn ngữ người dùng với cơ chế phản hồi ngôn ngữ tự nhiên,phân định phần công việc để đưa ra nhiệm vụ của bài toán cần giải quyết. 3.1.Các hệ thống truy vấn cơ sở dữ liệu Vì nội dung của đề tài đề cập đến có 2 phần là tìm hiểu kỹ thuật và xây dựng chương trình mô phỏng giao diện người dùng với cơ chế phản hồi ngôn ngữ tự nhiên nên phần chương trình tuy không phải là ứng dụng cụ thể song nó cũng phải “hướng ứng dụng” tức là nó phải nằm trong một kiến trúc ứng dụng nào đó và cung cấp những chức năng nhất định trong kiến trúc của toàn bộ hệ thống đó.Với tính cách là một giao diện tức là một đối tượng trung gian giữa người dùng và máy tính thì giống như mọi giao diện người dùng khác giao diện phản hồi ngôn ngữ tự nhiên cũng làm nhiệm vụ nhận những tác động của người dùng và chuyển ngược trở lại cho họ những thông tin cần thiết. Đây là một quá trình hỏi đáp được tiến hành dưới nhiều hình thức dưới nhiều hình thức khác nhau,quá trình này thường diễn ra trong các hệ thống hỏi đáp truy vấn cơ sở dữ liệu. Hệ thống trả lời truy vấn (Question Answering System) áp dụng cho các lĩnh vực chuyên môn cụ thể hạn chế trong một phạm vi hẹp (restriceted domains) được thiết kế để đưa ra những câu trả lời từ những nguồn dữ liệu dạng phi cấu trúc (unstructured data-free text),dữ liệu bán cấu trúc(semi-structured data) hoặc dữ liệu có cấu trúc(structured data-database). Hình 3.1: Kiến trúc chung của một hệ QA Những ứng dụng QA được quan tâm chủ yếu vào hai khía cạnh quan trọng.Thứ nhất lĩnh vực áp dụng nên có quy mô đủ nhỏ và ổn định(không có quá nhiều biến động về dữ liệu) cho phép có thể quản lý việc mô hình hóa các dữ liệu và tri thức bằng các thuật ngữ(term) trong một cơ sở tri thức có cấu trúc( structured knowledge base) và do đó có thể cung cấp được những thông tin từ một nguồn đáng tin cậy.Bất cứ khi nào mà những dữ liệu có cấu trúc có thể được khai thác,một đề xuất thông minh là nên xây dựng một ứng dụng QA dựa trên ngôn ngữ tự nhiên vì có nhiều ưu điểm là dễ sử dụng mang tính thân thiện với người dùng. Điều quan trong hơn là ứng dụng QA trong một lĩnh vực giới hạn (restricted domain ) yêu cầu những kỹ thuật rất khác đối với các kỹ thuật được áp dụng trong lĩnh vực mở (open domain textual QA) .Các câu hỏi là một nguồn thông tin cơ sở để tìm ra câu trả lời.Việc phân tích cẩn thận và có chất lượng các câu hỏi là điều cực kỳ quan trọng đối với ứng dụng QA trong lĩnh vực hạn chế (domain-restricted QA). Điều quan trọng nhất là khi chúng ta có nhu cầu cần trả lời các câu hỏi và các câu trả lời này được lấy từ những văn bản hay những cơ sở tri thức thì chúng ta cần thông dịch ngữ nghĩa của các câu truy vấn sang dạng có thể kết nối với nguồn tri thức của lĩnh vực đó để xử lý và rút ra các câu trả lời. Phạm vi của đề tài này quan tâm đến một cách tiếp cận trong việc trả lời truy vấn trong lĩnh vực giới hạn ( domain-restricted QA) từ nguồn dữ liệu có cấu trúc.Và các loại dữ liệu nói đến đó nằm trong lĩnh vực y tế chẩn đoán, điều trị và chăm sóc sức khoẻ cho các bệnh nhân ung thư. 3.2.Giới thiệu về một hệ thống CLEF (CLEF system) Trong số những ứng dụng cụ thể của các hệ thống hỏi đáp (question answering system) Thuật ngữ CLEF (Clinical E-Sience Framework) là thuật ngữ dùng để chỉ các hệ thống ứng dụng trong lĩnh vực y tế hỗ trợ việc chăm sóc, điều trị sức khoẻ của bệnh nhân,kết hợp với việc nghiên cứu các loại bệnh dựa trên thông tin được lưu trữ về hồ sơ bệnh nhân. 3.2.1.Ứng dụng của hệ thống Hệ thống truy vấn CLEF được thiết kế để trả lời các truy vấn về các mẫu hồ sơ của bệnh nhân (patient record) trong kho dữ liệu.Đây là một hệ thống nhằm phát triển các phương pháp chuẩn mực trong việc quản lý các thông tin y tế trong lĩnh vực chăm sóc bệnh nhân đồng thời tích hợp các thông tin y tế vào trong các dự án nghiên cứu sinh học.Hệ thống này cung cấp khả năng lưu trữ và tổ chức các hồ sơ bệnh nhân một cách hiệu quả nhất.Nó kết hợp các thông tin này trong một hệ thống quản lý tri thức hình thức ( formal knowledge management system) với một e-Sience framework để người sử dụng có thể truy nhập thông tin từ cơ sở dữ liệu phục vụ cho mục đích của mình. Các kiểu câu hỏi mà hệ thống cung cấp là những truy vấn tập trung vào những thuộc tính trọng tâm để đưa những kết quả tổng thể (aggregated result) Ví dụ Số lượng cụ thể/tỷ lệ phần trăm thống kê của các bệnh nhân với một biểu hiện đặc trưng nào đó. Các câu trả lời được đưa ra bằng truy vấn đối với CSDL,mà các truy vấn này có thể được tách thành các truy vấn con đơn giản hơn.Do đó chúng không cần phải yêu cầu có các suy diễn trên các bản ghi hồ sơ về bệnh nhân,tuy nhiên giao diện truy vấn cũng có thể kết hợp với kỹ thuật khai phá dữ liệu để đưa ra được câu trả lời với những truy vấn quá phức tạp.Ví dụ Với một điều kiện chắc chắn nào đó,cách điều trị nào mang lại nhiều thành công nhất cho các bệnh nhân với biểu hiện đặc trưng nào đó Giao diện truy vấn cũng có thể được sử dụng để truy nhập vào các các thông tin mang tính cá nhân của người bệnh. Giao diện truy vấn được thiết kế cho những người dùng không chuyên hoặc có hiểu biết thông thưòng về kiến thức tin học mà không đòi hỏi phải đào tạo chuyên sâu về tin học,tuy nhiên họ phải là người hiểu biết về các khái niệm liên quan đến lưu trữ hồ sơ( không nhất thiết phải hiểu biết về cấu trúc dữ liệu thực sự và cách mã hoá dữ liệu).Có ba loại đối tượng sử dụng chính(user) trong việc sử dụng hệ giao diện truy vấn CLEF để thu nhận thông tin từ kho dữ liệu về bệnh nhân Nhân viên y tế,những người sử dụng để hỗ trợ cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh Các nhà nghiên cứu y học,họ sử dụng hệ thống để xác định các trường hợp điển hình trong điều trị ,lựa chọn các bệnh nhân tham gia các thử nghiệm y học,quản lý những người tham gia những thử nghiệm y học này Nhà quản trị bệnh viện,họ thu thập những thông tin về điều trị,về các thí nghiệm vv.. Hệ thống truy vấn này được mong đợi sẽ mang lại nhiều tiện ích cho người sử dụng không có hoặc có rất ít kiến thức về SQL .Chúng ta cũng thấy rằng đối với những người thông thuộc ngôn ngữ SQL giao diện truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên là một bước đi mang tính cải tiến và linh hoạt hơn so với chuẩn SQL.Chúng ta cũng hy vọng rằng với những người không thông hiểu về các đồ thị mã hoá dữ liệu y học sẽ cảm thấy dễ dàng hơn với những diễn đạt dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên thay vì các mã hoá y học. 3.2.2 Kiến trúc chung của hệ thống Về mặt kỹ thuật thiết kế của hệ thống truy vấn CLEF gồm ba module chính là: Bộ xây dựng truy vấn(Query Editor), bộ phân tích truy vấn(Query Decomposition Component) và bảng kết quả(Result Consolidator ) Bộ xây dựng truy vấn(Query Editor) Nhiệm vụ của module này là tạo ra các feedback text dạng ngôn ngữ tự nhiên tương tác với người dùng bằng cách cho phép họ cấu trúc một câu truy vấn nhờ việc lựa chọn các khái niệm cấu thành nội dung câu truy vấn . Đây chính là phần có sự tham gia xây dựng bằng các kỹ thuật WYSIWYM editing Bộ phân tích truy vấn(Query Decomposition Component) Đây là một module đa thành phần nó thực hiện vai trò làm giao diện giữa Bộ xây dựng truy vấn (Query Editor) và Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) Module này có hai nhiệm vụ là Tách các yêu cầu phức tạp đa thành phần(complex multi-part request)-tức là những câu có nhiều trường giá trị cần truy vấn của người dùng cuối thành tập các câu truy vấn nhỏ hơn có nội dung trọng tâm hơn (more focused query)-tức là mỗi câu truy vấn con này sẽ hướng vào một trong số các trường giá trị được tách ra từ câu truy vấn lớn,có thể ánh xạ thành các truy vấn gốc(archetype)- ở đây được hiểu là các truy vấn SQL. Tái tổ hợp các kết quả của các truy vấn con thành một trả lời hoàn chỉnh đưa lại cho người dùng Xét về mặt logic module này gồm có 2 module con là Module phân tích truy vấn (Query decomposition module) Vai trò của module này là dịch nội dung của các truy vấn sang một dạng biểu diễn có thể ánh xạ được sang các câu truy vấn cơ sở (archetype).Nó được thực hiện bởi việc phân tích các biểu diễn ngữ nghĩa của các truy vấn sang các đối tượng Java.Ở mức quản trị cơ sở dữ liệu(DBMS level) ,việc tìm kiếm được thực hiện sử dụng các mã hoá của các khái niệm y học ,bước đầu tiên trong quá trình tạo truy vấn là người dùng thế các khái niệm y học bằng các chuỗi mã ký hiệu phù hợp.Các đối tượng Java sẽ tạo ra và gửi đến hệ quản trị CSDL và chuyển thành SQL Bộ phản hồi(feedback processor) Vai trò của module này là nhận các phản hồi từ Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) rồi cấu trúc lại thành một kết quả cho câu truy vấn tức thời ,thực hiện việc định dạng và gửi lại cho giao diện người dùng để hiển thị Bảng kết quả (Result consolidator): là module nhận những định dạng trả về từ feedback processor để hiển thị kết quả cho người dùng.Trong đề tài này do chỉ xây dựng phần giao diện nên kết quả trả về không phải ở dạng ngôn ngữ tự nhiên mà là ở dạng bảng. 3.3.Giao diện CLEF Trong điều kiện cho phép về thời gian và nguồn lực (con người,tài nguyên dữ liệu thông tin) dựa trên sự thu thập các kiến thức về lĩnh vực y học cụ thể là các thông tin về bệnh ung thư của người nghiên cứu nên nội dung của đề tài không nhằm mục đích xây dựng một ứng dụng vì các ứng dụng trong lĩnh vực y học đòi hỏi phải có những tri thức mang tính chính xác chuyên môn cao mới có thể đưa vào phục vụ các công việc trong thực tế, đề tài chỉ hướng tới việc nghiên cứu kỹ thuật WYSIWYM editing một hướng tiếp cận mới trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Những dữ liệu sử dụng trong bài toán (phạm vi của đề tài này) chỉ mang tính chất demo,minh hoạ cho việc cài đặt kỹ thuật WYSIWYM editing trong việc thiết kế giao diện người dùng bằng phản hồi ngôn ngữ tự nhiên nói đúng hơn là ngôn ngữ tự nhiên hạn chế (phạm vi,miền bao quát của tập từ vựng rất hẹp). Nội dung của công việc trước tiên là nghiên cứu các tri thức (knowledge-semantic) trong lĩnh vực y tế (clinical domain) trong trường hợp này là bệnh ung thư,từ đó xây dựng một cơ sở tri thức (chỉ mang tính chất minh hoạ nên cơ sở tri thức này có phạm vi rất nhỏ) về các bệnh nhân ung .Cơ sở tri thức này bao gồm quan hệ ngữ nghĩa (semantic) có tính chuyên môn (domain) giữa các trường hợp,tình huống điều trị bệnh tức là các mối tương quan giữa các thông tin về bệnh nhân.Từ chỗ có được cơ sở tri thức (knowledge base) về thông tin bệnh nhân ta sẽ đưa công cụ ngôn ngữ (language tools) vào cụ thể ở đây là các kỹ thuật về WYSIWYM editing để tạo ra một giao diện (editing interface) có thể tương tác với người dùng (author) thông qua ngôn ngữ tự nhiên hạn chế (quasi-natural language).Quá trình triển khai việc thiết kế và cài đặt giao diện này cũng là quá trình nghiên cứu và làm sáng tỏ bản chất của kỹ thuật WYSIWYM editing một hướng tiếp cận mới trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Thực chất công việc là áp dụng kỹ thuật WYSIWYM editing một kỹ thuật giao diện người dùng (user interface technique) kết hợp với kỹ thuật sinh ngôn ngữ tự nhiên (natural language generation technology) cung cấp khả năng phản hồi để người dùng có thể tương tác được với giao diện. 3.3.1.Chức năng nhiệm vụ của giao diện CLEF Giao diện truy vấn CLEF là một giao diện người dùng dạng form hỗ trợ cho việc xây dựng công thức (formulation) cho các câu hỏi và hiển thị các câu trả lời. Giao diện CLEF thuộc loại giao diện thao tác trực tiếp (direct-manipulation interface) tức là nó cung cấp một cơ chế tương tác phản hồi (feedback) cho người dùng.Nó là một phần trong module đầu tiên của hệ thống CLEF (module Query-Editor).Như đã trình bày ở trên hệ thống CLEF.Hệ thống CLEF bao gồm một tập các mô hình thực hiện việc xây dựng,xử lý các câu hỏi kết nối với kho dữ liệu,tìm kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu đưa ra các câu trả lời cho người dùng. Nó được thiết kế để cải thiện khả năng truy nhập vào các hồ sơ điện tử của các bệnh nhân bằng cách đưa ra những khung nhìn về các hồ sơ bệnh một cách trực quan hơn.Các câu hỏi luôn xoay quanh chủ đề về thông tin của bệnh nhân,khả năng chẩn đoán và cách điều trị.Như vậy hệ thống bao gồm rất nhiều công đoạn khác nhau,giao diện CLEF chỉ làm công đoạn đầu tiên là xây dựng một tiến trình hội thoại (dialogue history) giữa người dùng (author)và hệ thống (CLEF system).Tiến trình này sẽ tạo ra một kết quả đầu ra là một cấu trúc đặc trưng (feature structure) có định dạng XML . Đầu ra này sẽ được đưa vào công đoạn tiếp theo để xây dựng các câu truy vấn cơ sở dữ liệu dạng SQL.Vì quá trình tương tác giữa người dùng và hệ thống là quá trình hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên nên người dùng dễ dàng cung cấp cho hệ thống những thông tin về bệnh nhân cần chuyển thành những điều kiện sử dụng cho các cấu trúc truy vấn SQL. Giống như mọi giao diện WYSIWYM (WYSIWYM interface )khác thì giao diện CLEF cũng có những đặc điểm chung của giao diện WYSIWYM đó là: Giao diện WYSIWYM biểu diễn nội dung của một cơ sở tri thức mà người sử dụng nó quan sát được các tri thức này thông qua các feedback text.Trong mỗi tình huống tạo đầu vào cho một câu truy vấn (query editing), nội dung của cơ sở tri thức sẽ là một dạng hoàn thiện (completed formal representation) của câu truy vấn mà người dùng muốn tạo ra.Giao diện này sẽ trình bày cho người dùng các đoạn text dạng ngôn ngữ tự nhiên tương ứng với những câu truy vấn chưa hoàn thiện (incomplete query) và “hướng dẫn-guides” (ở đây ý muốn nói các nội dung ngữ nghĩa mang tính tri thức chính là những chỉ dẫn đối với người dùng) họ có thể họ thực hiện các tương tác (editing) phù hợp với nội dung feedback text đưa ra để hệ thống tạo thành một truy vấn hoàn chỉnh (complete query).Khi các feedback text đã được mở rộng hết mức thì phần đầu ra của giao diện sẽ tạo ra một cấu trúc thông tin đầy đủ để làm đầu vào cho một câu truy vấn hoàn chỉnh (complete query) 3.3.2.Mô hình hoá văn bản trả lời (Modeling feedback texts) Về mặt biểu diễn thông tin về hồ sơ của bệnh nhân sẽ được tách thành các phần nhỏ hơn đê thuận tiện hơn đối với người sử dụng trong quá trình thao tác tạo các câu hỏi.Thông tin về mỗi bệnh nhân được gọi chung là patient record sẽ được phân nhỏ thành 6 hạng mục thông tin nhỏ hơn về bệnh nhân Demographic record (hồ sơ nhân khẩu): Các thông tin cá nhân như tên tuổi,giới tính Consult record :Thông tin về địa điểm,nơi khám bệnh và bác sĩ khám bệnh Diagnosis record :Thông tin về quá trình chẩn đoán bệnh chẩn đoán bệnh Medication record :Thông tin điều trị thuốc của bệnh nhân Test result record :Thông tin về các xét nghiệm của bệnh nhân Care plan record :Thông tin về kế hoạch điều trị của bệnh nhân Mỗi một hạng mục như trên có thể được mở rộng trong quá trình tương tác với người dùng (author).Sở dĩ người sử dụng hệ thống được gọi là author vì quá trình tạo ra các thông tin về bệnh nhân là hoàn toàn do người sử dụng chủ động tạo ra,việc này đòi hỏi phải có những tri thức chuyên môn về lĩnh vực ung thư ở đây author có thể là bác sĩ điều trị cho bệnh nhân chẳng hạn.Từ author nói nên rằng người sử dụng chính là tác giả chủ thể của quá trình thao tác ngôn ngữ của hệ thống-control language,nó thể hiện mức độ mà người dùng làm việc với một hệ thống editing system là mức ngữ nghĩa (semantic). Đây chính là đặc trưng cơ bản nổi bật nhất để phân biệt WYSIWYM editing với các kỹ thuật ngôn ngữ tự nhiên hay kỹ thuật về giao diện dạng form. 3.3.3.Cách thức tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF Dưới đây sẽ trình bày theo từng bước mô tả nội dung hoạt động tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (một giao diện WYSYWYM) để thấy được những đặc điểm khác biệt giữa một giao diện WYSIWYM –WYSIWYM interface với một giao diện người dùng đồ hoạ -GUI thông thường Hình 3.2:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 1) Khi khởi tạo giao diện có dạng như hình 3.2. Phần text được đánh dấu bằng màu đỏ là phần có khả năng tiếp tục được mở rộng tức là nội dung của nó sẽ được thay thế bởi một nội dung mới.Ban đầu cụm từ some record để chỉ hồ sơ về thông tin của một bệnh nhân nào đó.Như vậy để có thể tìm kiếm những thông tin liên quan đến bệnh nhân ta cần phải đưa ra được những thông tin cụ thể hơn về bệnh nhân đó,các thông tin này đã được phân loại theo sáu hạng mục như đã đề cập ở trên.Sau khi lựa chọn từ danh sách các hạng mục ta sẽ có trạng thái mới như sau Hình 3.3:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 2) Các cụm từ này đều có màu đỏ để phân biệt với các cụm từ khác trong đoạn text chứa nó ở khả năng mở rộng,trong kỹ thuật WYSIWYM editing chúng được gọi là một anchor( liên kết).Mỗi anchor( liên kết) có thể là một tổ hợp của các sự kiện (events) hay đặc điểm (features) có cùng kiểu (same type). Đặc điểm của các anchor( liên kết) là chúng có tính chất mouse-sensitive mỗi lần khi ta click chuột vào chúng sẽ làm sổ ra một pop-up menu thể hiện khả năng mở rộng (possible extension) của cơ sở tri thức tại điểm đó.Sau khi click chuột vào pop-up menu một feedback text mới sẽ được sinh ra. Quá trình mở rộng các feedback text (generate feedback text) là một quá trình kép theo hai chiều là chiều dọc (độ sâu ngữ nghĩa tăng dần) và chiều ngang (số lượng thành phần mở rộng tăng dần).Sở dĩ nói như như trên là vì một đoạn text sẽ diễn đạt một câu dạng ngôn ngữ tự nhiên,mà ta biết các câu trong ngôn ngữ tự nhiên sẽ diễn đạt các sự kiện,các mối quan hệ giữa các đối tượng hoặc diễn đạt tính chất, hành vi của các đối tượng này,quá trình sản sinh một câu bằng ngôn ngữ tự nhiên bằng kỹ thuật WYSIWYM với xuất ban đầu là một đối tượng chẳng hạn áp dụng vào trường hợp của bài toán này là đối tượng patient record ,ban đầu chưa có thông tin gì về đối tượng quá trình tạo ra thông tin cho đối tượng là quá trình bổ sung những tính chất đặc điểm ,các mối quan hệ có chứa những yếu tố liên quan đến đối tượng .Rõ ràng các tính chất về đối tượng sẽ có nhiều mức độ chi tiết khác nhau,thông tin về tính chất càng cụ thể thì độ sâu ngữ nghĩa càng tăng và tính chất của đối tượng được mở rộng theo chiều sâu (chiều dọc),còn các mối quan hệ và số lượng các đặc điểm tính chất của đối tượng cũng ngày một nhiều lên do đó các bổ xung các quan hệ về đối tượng chính là quá trình mở rộng theo chiều ngang.Vì các anchor( liên kết) giữ vai trò là các tổ hợp của các sự kiện hoặc các đặc điểm cung cấp khả năng mở rộng cho câu cũng có hai loại anchor( liên kết) tương ứng với hai chiều mở rộng của feedback text là các anchor( liên kết) sự kiện (event) và các anchor( liên kết) đặc tả (feature).Quá trình mở rộng theo chiều ngang thì anchor( liên kết) sự kiện sẽ được thay thế bằng nhiều anchor( liên kết) mới trong đoạn feedback text mới còn quá trình mở rộng theo chiều dọc thì anchor( liên kết) đặc tả sẽ được thay thế bằng một giá trị lựa chọn cho đặc tính mà nó diễn đạt ban đầu. Quá trình mở rộng theo chiều ngang Tương ứng với quá trình mở rộng theo chiều ngang là anchor( liên kết) sự kiện.Khi ta nhấn chuột vào anchor( liên kết) này sẽ làm hiện ra một pop-up menu chứa một lựa chọn duy nhất.Chẳng hạn click chuột vào anchor( liên kết) demographic record thì pop-up menu sẽ đưa không đưa ra các thuộc tính đặc trưng thay thế mà đưa ra một khả năng mở rộng duy nhất. Hình 3.4:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 3) Ta nhấn chuột vào item demographic record trong pop-up menu thì feedback text mới sinh ra sẽ chứa 2 anchor( liên kết) mới là some patient và some gender Hình 3.5:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 4) Rõ ràng là quá trình mở rộng này là quá trình bổ xung các mối quan hệ của đối tượng,làm tăng thêm các yếu tố, thuộc tính của bệnh nhân như tên,giới tính của bệnh nhân. Quá trình mở rộng theo chiều dọc Khác với các anchor( liên kết) sự kiện khi ta nhấn chuột vào một anchor( liên kết) đặc tả (feature) pop-up menu hiện ra sẽ chứa nhiều các lựa chọn khác nhau.Trong pop-up menu này có chứa một danh sách các member cùng kiểu chẳng hạn anchor( liên kết) some hospital sẽ chứa một danh sách tên các bệnh viện như bệnh viện Tràng An,bệnh viện Thanh Nhàn.vv…(trong trường hợp này chỉ giới hạn ở bốn bệnh viện ). Hình 3.6:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 5) Khi ta lựa chọn tên một bệnh viện từ danh sách hiển thị mà pop-up menu liệt kê ví dụ bệnh viện Trang An thì anchor( liên kết) ban đầu đã kích hoạt danh sách trên sẽ được thay thế bởi tên bệnh viện như minh hoạ dưới đây : Hình 3.7:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 6) Dễ nhận thấy tại vị trí cụm từ some hospital đã được thay thế bằng từ Trang An hospital.Các anchor đặc tả (features) được thay thế bằng khái niệm nằm trong danh sách của pop-up menu không có khả năng sinh ra anchor( liên kết) mới khi feedback text mới được hệ thống đưa ra,như vậy là các anchor( liên kết) đặc tả có một điểm chung là khả năng mở rộng “một cấp” tức là chỉ được thay thế một lần duy nhất. Hình thức mở rộng các feedback text Về thực chất quá trình giao diện CLEF sản sinh ra các feedback text là quá trình thay thế các anchor( liên kết) này thành nhiều anchor( liên kết) khác hoặc một giá trị cụ thể (khái niệm kết thúc quá trình thay thế các anchor( liên kết).Rõ ràng là trong quá trình này anchor( liên kết) ở vị trí hiện thời (current location) luôn nằm trong một tiến trình mở rộng theo kiểu phân cấp dạng cây vì các anchor( liên kết) tiếp theo sinh ra từ anchor( liên kết) này là một khái niệm mức chi tiết ,cụ thể (instance) hơn hoặc có liên quan về nội dung với anchor( liên kết) trước nó trong tiến trình mở rộng ví dụ trên đã chứng minh cho điều này vì Trang An hospital chính là một giá trị cụ thể (instance) của some hospital .Quá trình mở rộng của một anchor( liên kết) nằm trong một feedback text sẽ được tiến hành theo dạng đường đi trên một cây ngữ nghĩa như hình minh hoạ sau: Hình 3.8: Minh hoạ quá trình mở rộng văn bản Trên hình các anchor( liên kết) có màu xám.Nút gốc của cây sẽ là giá trị khởi tạo tại vị trí của anchor( liên kết) gốc tức là khái niệm ở mức khái quát cao nhất,các nút lá màu nâu là những giá trị cụ thể của các anchor( liên kết) đặc tả (features) còn nút cha của các nút lá chính là các anchor( liên kết) đặc tả.Các anchor( liên kết) khác là những anchor( liên kết) sự kiện vì các nút con của chúng là những anchor( liên kết) tiếp tục có khả năng tiếp tục được mở rộng. Nhìn trên hình thì quá trình mở rộng theo chiều ngang được minh hoạ là từ một anchor( liên kết) (nút cha) cùng lúc sẽ sinh ra nhiều anchor( liên kết) (các nút con).Chữ AND thể hiện rằng và các nút con này sẽ cùng xuất hiện trong feedback mới để thay thế cho anchor( liên kết) nút cha với ý nghĩa này một anchor( liên kết) sự kiện được xem là một tổ hợp các anchor( liên kết) khác.Quá trình mở rộng theo chiều dọc được minh hoạ trên hình vẽ với ý nghĩa của các toán tử OR là từ một nút “cận lá” chỉ có khả năng thay thế bởi một trong các instance (tức là các nút lá có màu nâu) và các nút lá đều có cùng một kiểu ngữ nghĩa kế thừa nút cha của nó.Ví dụ Trang An hospital kế thừa nội dung ngữ nghĩa của anchor( liên kết) some hospital vì Trang An hospital là một bệnh viện cụ thể nó kế thừa mọi đặc tính của hospital và các khái niệm như Bach Mai hospital và Trang An hospital là những khái niệm có cùng một kiểu,do đó some hospital được gọi là anchor( liên kết) đặc tả (features). Có một số đặc điểm đáng lưu ý là trong quá trình mở rộng các anchor( liên kết) có xuất hiện 2 loại anchor( liên kết) màu đỏ và màu xanh ,mục đích của việc đánh dấu như vậy nhằm chỉ thị cho người dùng về các thông tin mà anchor( liên kết) sẽ mở rộng.Màu đỏ thể hiện tính chất bắt buộc (olibigatory) ví dụ anchor( liên kết) some patient là một anchor( liên kết) có màu đỏ đòi hỏi người dùng phải lựa chọn để xác định xem bệnh nhân mà người dùng muốn đưa ra thông tin là người nào.Các anchor( liên kết) màu xanh thể hiện tính không bắt buộc (optional) người dùng có thể lựa chọn hoặc không lựa chọn.Ví đụ như anchor( liên kết) some day trong mục thông tin về ngày kết thúc việc điều trị thuốc có thể không cần lựa chọn vì rất có thể là việc này chưa kết thúc, ở thời điểm hiện tại bệnh nhân vẫn đang dùng thuốc. Một đặc trưng quan trọng thể hiện bản chất của kỹ thuật WYSIWYM xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên ngữ nghĩa là ở chỗ mọi thao tác của người dùng đều được tự động chỉ thị bằng các nội dung phản hồi của hệ thống qua các feedback text và người dùng căn cứ vào ngữ nghĩa của nó mà thao tác.Ví dụ khi người dùng lựa chọn bệnh nhân tên là Vũ Minh Khoa thì họ tự hiểu người này là nam và trong mục giới tính họ phải chọn giới tính là male (nam).Trường hợp người dùng chọn nhầm là female(nữ) thì chương trình hỗ trợ toán tử cắt,họ có thể cắt lựa chọn vừa rồi,tại vị trí chọn nhầm sẽ trở lại trạng thái anchor( liên kết) như khi chưa lựa chọn. Khi các anchor( liên kết) được mở rộng hết mức tức là đến nút lá thì các feedback text sẽ không còn khả năng mở rộng được nữa và nó sẽ không còn chứa các anchor( liên kết).Giao diện sẽ có dạng như sau Hình 3.9:Tiến trình tương tác giữa người dùng và giao diện CLEF (trạng thái 7) Hình trên mô tả tất cả những thông tin mà người dùng đã cung cấp cho hệ thống thông qua việc lựa chọn những nội dung có sẵn trong cơ sở tri thức mà hệ thống phản hồi lại (feedback) người dùng trong quá trình tương tác với hệ thống.Khi ta nhấn vào biểu tượng generate có hình bàn tay cầm cây bút viết trên frame ta sẽ có kết quả đầu ra ứng với trường hợp người dùng đã tương tác với giao diện trên là một cấu trúc có định dạng XML như sau: Định dạng đầu ra của chương trình có thể rất khó hiểu đối với người dùng vì nó vẫn tồn tại ở dạng mã hoá tuy nhiên nhiệm vụ của chương trình mô phỏng này chưa phải là đưa ra cho người dùng những thông tin trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên mà là tạo ra đầu vào cho các module khác trong hệ thống CLEF đã trình bày ở trên.Các module đó sẽ thực hiện những chức năng còn lại.Phần đầu ra của chương trình minh hoạ đoạn cấu trúc tri thức (knowledge fragment) mà người dùng tạo ra trong quá trình tương tác với giao diện,cấu trúc này sẽ trở nên dễ hiểu khi nó được diễn giải trong quá trình phân tích thiết kế chương trình ở PHẦN 4. PHẦN 4: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG GIAO DIỆN WYSIWYM Dẫn nhập :Phần này sẽ trình bày những nội dung về thiết kế kiến trúc của giao diện với cơ phản hồi ngôn ngữ tự nhiên bằng kỹ thuật WYSIWYM và cách thức cài đặt cụ thể bằng các công cụ lập trình để giao diện có thể hoạt động là phần thành quả công việc đạt được 4.1.Phân tích thiết kế Phần phân tích thiết có mục đích diễn giải nội dung xây dựng một giao diện ngôn ngữ tự nhiên cần xác định xem hệ thống bao gồm những thành phần và bộ phận nào và các mối quan hệ giữa các bộ phận này ra sao. 4.1.1.Phân tích chức năng Giao diện ngôn ngữ tự nhiên với cơ chế phản hồi sử dụng kỹ thuật WYSIWYM được gọi chung là giao diện WYSIWYM (WYSIWYM interface) là một sự kết hợp của giao diện dựa trên form và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên do đó nó vừa có đặc tính của giao diện dạng form vừa có những thành phần tham gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà cụ thể là theo kỹ thuật WYSIWYM -kỹ thuật xây dựng giao diện dựa trên tri thức (based knowledge).Do có những đặc tính trên mà giao diện WYSIWYM bao gồm 3 phần là thành phần giao diện người dùng API cung cấp các đặc trưng đồ hoạ của một giao diện đồ hoạ người dùng(Graphic user interface-GUI) thông dụng như menu,frame vv..và một thành phần khác là WYSIWYM engine dựa trên một Cơ sở tri thức (knowledge base) có nhiệm vụ sinh các feedback text (generates feedback text) dạng ngôn ngữ tự nhiên. Hình 4.1: Tiến trình hoạt động của giao diện WYSIWYM Trong sơ đồ trên giao diện người dùng được người dùng (Author) kích hoạt sinh ra một anchor( liên kết) khởi tạo từ anchor( liên kết) này người dùng sẽ lựa chọn tiếp tạo ra các tác động trên giao diện.Giao diện sẽ gửi các message tới bộ WYSIWYM engine,bộ sinh này sẽ tìm thông tin trong cơ sở tri thức rồi dựa trên các luật để sinh ra các feedback text trả về cho giao diện.Quá trình này lăp đi lặp lại cho đến khi người dùng dừng lại hoặc quá trình mở rộng các feedback text đã đạt hết mức. Cụ thể ta sẽ xây dựng giao diện WYSIWYM áp dụng cho lĩnh vực chăm sóc điều trị bệnh nhân ung thư là giao diện CLEF đã giới thiệu ở PHẦN 3 như sau 4.1.2.Thiết kế cơ sở tri thức 4.1.2.1.Quan hệ ngữ nghĩa giữa các anchor( liên kết) Như đã trình bày ở trên,quá trình “giao tiếp” giữa người dùng và hệ thống thông qua giao diện thực chất là quá trình mở rộng các feedback text thông qua các anchor( liên kết), đây là một tiến trình thay thế các anchor( liên kết) theo “chiều dọc” và theo chiều ngang,vì nội dung của các feedback text đều là những thông tin tri thức cụ thể liên quan đến các bệnh nhân nên sự thay thế của các anchor( liên kết) này phải căn cứ trên ngữ nghĩa tức là những tri thức về lĩnh vực bệnh ung thư ( cancer domain) mà nội dung của anchor( liên kết) đó thể hiện.Trước tiên để xây dựng được cơ sở tri thức phục vụ cho việc sinh các feedback text ta cần xác định các anchor( liên kết) đồng thời xây dựng tương quan ngữ nghĩa giữa các anchor( liên kết) tức là thiết kế tiến trình mở rộng feedback text.Căn cứ vào đó ta có thể thấy được nội dung của các anchor( liên kết) và thứ tự thay thế các anchor( liên kết) với nhau.Với ý nghĩa Trước tiên ta bắt đầu với feedback text đầu tiên cũng là một anchor( liên kết) là some record.Từ anchor( liên kết) này trong tiến trình mở rộng sẽ xuất hiện các anchor( liên kết) khác có liên quan về mặt ngữ nghĩa với anchor( liên kết) này.Các quan hệ ngữ nghĩa được biểu diễn dưới dạng cây,vì có sáu feedback text được kích hoạt từ anchor( liên kết) đầu tiên là patient record nên sẽ có sáu cây mở rộng tương ứng với 6 feedback text như sau 1.Cây mở rộng tương ứng với feedback text xuất phát từ anchor( liên kết) some demographic (Cây số 1) Some demographic record Some patient Some gender and 2.Cây mở rộng tương ứng với feedback text xuất phát từ anchor( liên kết) some consult record (Cây số 2) Consult record Some patient Some doctor Some hospital Some date and and and Some day Some month Some year and and 3.Cây mở rộng tương ứng với feedback text có xuất phát từ anchor( liên kết) some diagnosis record (Cây số 3) Diagnosis record Some patient Some cancer Some hospital Some date Some day Some month Some year and and and and and 4.Cây mở rộng tương ứng với feedback text xuất phát từ anchor( liên kết) some medication record (Cây số 4) Medication record Some medication start event Some medication stop event Some patient Some medication Some date Some medicine Some weihght Some frequency Some day Some month Some year and and and and and and and and and 5.Cây mở rộng tương ứng với feedback text xuất phát từ anchor( liên kết) some test result record (Cây số 5) Some test result Some patient Some amount Some substance and and 6.Cây mở rộng tương ứng với feedback text xuất phát từ anchor( liên kết) some care plan record (Cây số 6) Some care plan Some care plan discussion Some care plan decision Some type of tumor Some team Some date Some type of care Some day Some month Some year and and and and and Quá trình mô tả bởi các cây mở rộng là quá trình feedback text tăng thêm số lượng các anchor( liên kết) sau mỗi lần click chuột vì mỗi anchor( liên kết) được thay thế bởi một hoặc nhiều anchor( liên kết) khác tuy nhiên các feedback text này vẫn còn một bước mở rộng nữa tại các anchor( liên kết) đặc tả (feature) khi các anchor( liên kết) này không bị thay thế bởi các anchor( liên kết) khác mà được thay thế trực tiếp bởi giá trị cụ thể (instance) ví dụ anchor( liên kết) some year sẽ được thay bằng một năm cụ thể là 2006 chẳng hạn, đây là sự thay thế ở mức độ sâu hơn về mặt ngữ nghĩa.Ta cần chỉ ra những giá trị thay thế cho các anchor( liên kết) đặc tả (feature) đó là những nút màu nâu trên hình Ta thấy rằng các nút lá trên 6 cây mở rộng là những anchor( liên kết) đặc tả (feature) sẽ được thay thế bằng các khái niệm cùng kiểu (same type) về mặt nội dung,tuy nhiên với mỗi anchor( liên kết) đặc tả (features) khác nhau sẽ có các giá trị thay thế nó khác nhau tuỳ theo nội dung của anchor( liên kết) đó.Vì có 13 anchor( liên kết) đặc tả khác nhau nên ta cũng có 13 kiểu giá trị (value type)thay thế khác nhau cho mỗi anchor( liên kết).Ví dụ với anchor( liên kết) some patient thì kiểu giá trị thay thế chỉ có thể là tên bệnh nhân Mỗi kiểu giá trị sẽ có một danh sách các giá trị cùng kiểu (chính là danh sách được liệt kê trong pop-up menu) để thế chỗ cho các anchor( liên kết) đặc điểm.Số lượng các giá trị trong danh sách được giới hạn tuỳ theo quy mô của cơ sở tri thức,trong nội dung của đồ án này chỉ đưa ra một số giá trị thay thế cho các loại anchor( liên kết),quan hệ giữa các anchor( liên kết) đặc tả và các giá trị này đuợc biểu diễn dưới dạng cây (tiếp tục quá trình mở rộng feedback text ở các cây đã nêu trên) và các cây này là những cây con của các cây trên làm thành cây mở rộng hoàn thiện cho toàn bộ quá trình mở rộng .Các cây có dạng như sau Cây ứng với anchor( liên kết) đặc tả là some cancer được nối tiếp vào anchor( liên kết) some cancer của cây số 3 Some cancer migraine Ductal carcinoma in adenocarcinoma Invasive ductal carcinomal Well diffenrentiated non hodgkins lymphoma or or or or Quan hệ giữa các nút được biểu diễn bởi mũi tên hướng từ nút cha đến nút con thể hiện quan hệ ngữ nghĩa kế thừa nội dung của nút con từ nút cha.Ví dụ bệnh ung thư biểu mô Ductal carcinom là một bệnh ung thư tức là nó có mọi đặc điểm ngữ nghĩa của nút cha là bệnh ung thư (bệnh nhân có khối u,có thể di căn hoặc không di căn). Cây ứng với anchor( liên kết) đặc tả là some patient được nối tiếp vào anchor( liên kết) some patient của các cây số 1,2,3,4,5. Some patient Vu Minh Khoa Ngo Kieu Phuong Ho Nhu Ngoc or or Cây ứng với anchor( liên kết) đặc tả là some gender được nối tiếp vào anchor( liên kết) some gender của cây số 1 Some gender male female unknow or or Cây ứng với anchor( liên kết) đặc tả some hospital được nối tiếp vào anchor( liên kết) some hospital của các cây số 2 và số 3 Some hospital Trang An hospital Bach Mai hospital Thanh Nhan hospital Huu Nghi hospital or or or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some doctor được nối tiếp vào anchor( liên kết) some doctor của cây số 2 Some doctor Dr. Ton That Tung Dr. Pham Ngoc Thach Dr.Le The Trung Dr.Ho Dac Di or or or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some medicine được nối tiếp vào anchor( liên kết) some medicine của cây số 4 Some medicine Armidex Dexamethasone chlorambucil or or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some weight được nối tiếp vào anchor (liên kết) some weight của cây số 4 Some weight 1mg 2mg 5mg 3mg or or or 4mg or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some frequency được nối tiếp vào anchor( liên kết) some frequency của cây số 4 Some frequency One a day Twice a day or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some amount được nối tiếp vào anchor( liên kết) some amount của cây số 5 Some amount nomarl high excessive low or or or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some substance được nối tiếp vào anchor (liên kết) some substance của cây số 5 Some substance LFT FBC calcium or or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some type of tumor được nối tiếp vào anchor( liên kết) some type of tumor của cây số 6 Some type of tumor Recurrent tumor Non-recurrent tumor or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some team được nối tiếp vào anchor( liên kết) some team của cây số 6 Some type of tumor A multidisciplinary team Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some type of care được nối tiếp vào anchor( liên kết) some type of care của cây số 6 Some type of care surgery chemmotherapy immunotherapy Radiotherapy or or or Cây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some day được nối tiếp vào anchor( jliên kết) some day của các cây số 2,3,4,6. Some day 1st 3rd 2nd or or jCây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some month được nối tiếp vào anchor( liên kết) some month của các cây số 2,3,4,6. January or February May August March June September December October April November July Some month or or or or or or or or or or jCây tương ứng với anchor( liên kết) đặc tả some year được nối tiếp vào anchor( liên kết) some year của các cây số 2,3,4,6. Some year 2003 2002 2005 2004 or or or 2001 2006 or or 4.1.2.2.Thiết kế logic Trong phần trình bày ở trên mới cung cấp một khung nhìn người sử dụng (use case view)chỉ ra quá trình mở rộng của các feedback text tức là các hướng đi mà người dùng có thể tương tác với hệ thống qua giao diện.Tuy nhiên quá trình sản sinh ra các feedback text này được thực hiện bởi một WYSIWYM engine mà nội dung cơ bản của engine này một cơ sở tri thức (knowledge base) do đó phần sau đây sẽ đưa ra thiết kế chi tiết về Cơ sở tri thức cho giao diện CLEF cung cấp một khung nhìn thiết kế (logic view) đồng thời đi sâu vào chi tiết nội dung của kỹ thuật WYSIWYM editing Như đã trình bày ở PHẦN 2 một cơ sở tri thức WYSIWYM bao gồm có 2 phần là T(erminological)-box và A(serration)-box. T-box định nghĩa các lớp (classes) mà các đối tượng (objects) phụ thuộc vào,trong T-box chúng ta sẽ chỉ ra (specify) một tập các khái niệm (a set of available concepts) và các thuộc tính (attributes) của chúng.T-box sẽ cung cấp một ontology quyết định (determines) phạm vi ngữ nghĩa của hệ thống (the semantic coverage of the system). A-box chứa những nội dung tri thức cụ thể (actual knowledge) được tác động (edit) bởi người dùng,nó biểu diễn nội dung của một feedback text được sinh ra. Cơ sở tri thức là một mạng ngữ nghĩa xây dựng trên phạm vi (range) mà T-box cho phép.Còn mỗi feedback text là một câu cụ thể tương ứng với một A-box vì A-box là một cấu trúc đặc tả (feature structure)biểu diễn quan hệ giữa các đối tưọng,các lớp đã chỉ ra trong T-box nên mỗi A-box là một phần (knowledge fragment) của cơ sở tri thức (knowledge base). T-box sẽ cung cấp các lớp và các thuộc tính còn A-box sẽ tổ hợp chúng lại theo thứ tự nhất định tùy thuộc vào mối quan hệ giữa các đối tượng để tạo thành một câu sinh ra các feedback text. Việc xây dựng các lớp của T-box và các cấu trúc của A-box sẽ được tiến hành từng bước căn cứ vào nội dung của các cây mở rộng đã trình bày ở phần trên tức là đầu tiên ta sẽ xác định các lớp các cấu trúc xuất phát rồi lần lượt bổ xung thêm các lớp mới vào T-box và các cấu trúc mới của A-box. Trước tiên ta cần xác định nội dung của T-box để xác định phạm vi tri thức bao quát của lĩnh vực mà bài toán đề cập ở đây là tri thức về việc chăm sóc,chẩn đoán và điều trị bệnh ung thư. a)Nội dung của T-box Để xác định nội dung ngữ nghĩa của cho toàn bộ cơ sở tri thức, đầu tiên ta quy tất cả vào một khái niệm bao trùm cho toàn lĩnh vực một lớp gốc (superclass) là domain.Tất cả các lớp khác nằm trong T-box đều là các lớp con của domain vì đều nằm trong lĩnh vực này.Vì trong phạm vi của lĩnh vực (domain) của cơ sở tri thức là nói về hồ sơ của các bệnh nhân ung thư nên sẽ có các nhóm lớp ngữ nghĩa khác nhau là lớp con trực tiếp của domain được phân chia bao gồm 4 lớp Lớp record xác định thông tin về hồ sơ bệnh nhân Lớp event xác định các sự kiện xảy ra có liên quan tới bệnh nhân như chẩn đoán điều trị bệnh vv... Lớp object xác định các loại đối tưọng như con người các loại bệnh,bệnh viện vv.. Lớp data xác định các dữ liệu cụ thể liên quan đến thông tin bệnh . Ta biểu diễn phân nhóm các lớp ở dạng logic như sau Domain (record,event,object,data) Các lớp nằm trong dấu ngoặc là lớp con trực tiếp của lớp bên ngoài.Tiếp tục quá trình này với mức độ phân nhóm chi tiết cụ thể hơn.Căn cứ vào nội dung các cây mở rộng cho các feedback text ở trên ta sẽ xác định các lớp được xây dựng trong T-box như sau: Lớp các record bản ghi diễn tả một mẫu thông tin chung về bệnh nhân theo một chủ đề nào đó có thể là chẩn đoán hoặc điều trị bệnh vv… bao gồm các loại hồ sơ bệnh như Lớp demographic_record :thông tin về bệnh nhân như tên,giới tính Lớp consult_record :thông tin khám bệnh xác định xem bệnh nhân được bác sĩ nào, ở bệnh viện nào khám bệnh và việc khám bệnh diễn ra vào thời gian nào Lớp diagnosis_record:thông tin chẩn đoán bệnh xác định xem bệnh nhân được chẩn đoán mắc bệnh gì. Lớp medication_record:thông tin về quá trình điều trị bằng thuốc của bệnh nhân Lớp test result record:kết quả xét nghiệm của bệnh nhân Lớp care record:thông tin về kế hoạch điều trị và chăm sóc bệnh nhân record(patient_record,demographic_record,consult_record,diagnosis_record,medication_record,test_result_record,care_record). Lớp các sự kiện (event) bao gồm Lớp medication_event:Các sự kiện liên quan tới việc điều trị bằng thuốc cho bệnh nhân chẳng hạn bệnh nhân uống thuốc gì ngày bao nhiêu lần từ lúc nào và kết thúc khi nào. Các sự kiện liên quan tới kế hoạch điều trị bệnh nhân như discuss_event(kế hoạch hội chẩn) hay decide_event (quyết định điều trị) event (medication_event,discuss_event, decide_event). Trong lớp medicationt_event lại có 2 lớp con là medication_start xác định sự kiện bắt đầu cho bệnh nhân điều trị thuốc và lớp medication_stop xác định sự kiện kết thúc việc dùng thuốc medication_event(medication_start,medication_stop) Lớp các đối tượng(object) bao gồm patient (bệnh nhân),doctor(bác sĩ),hospital(bệnh viện),cancer(bệnh ung thư),substance_name (chất độc bệnh học),medicine_name (loại thuốc dùng trong điều trị). object(patient,doctor,hospital,cancer,substance_name,medicine_name) Trong lớp các đối tượng (object) thì mỗi loại lớp bao gồm các đối tượng cụ thể như sau patient(pt_Vu_Minh_Khoa,pt_Ngo_Kieu_Phuong,pt_Ho_Nhu_Ngoc) doctor(dr_Ton_That_Tung,dr_Ho_Dac_Di,dr_Pham_Ngoc_Thach,dr_Le_The_Trung) cancer(migraine,well_diffrenttiated_non_hodgkins_lymphoma,ductal_carcinoma_in_situ,adenocarcinoma,invasive_ductal_carcinoma) hospital(hcu_Bach_Mai,hcu_Thanh_Nhan,hcu_Huu_Nghi,hcu_Trang_An) substance_name(fbc,lft,calcium) medicine_name(arimidex,dexamethasone,chlorambucil) Lớp các dữ liệu (data) chứa các nhóm thông tin về ngày tháng,giới tính v.v…được xác định gồm các lớp con sau như sau data(date,gender_type,substance_amount,medication_spec,frequency_spec, weight, day_spec,month_spec,year_spec,tumor_type,care_type,team_type) Trong lớp các loại dữ liệu thì mỗi loại dữ liệu sẽ mang những giá trị cụ thể sau Lớp gender_type sẽ xác định các giới tính của người bệnh gender_type( male,female,unknown) Lớp substance_amount sẽ xác định mức độ chất độc có trong người bệnh nhân là bình thường,cao,thấp hay quá mức cho phép. substance_amount(normal,high,low, excessive) Lớp weight xác định lượng thuốc cho mỗi lần bệnh nhân sử dụng weight(mg1,mg1,3mg,mg4,mg5) Lớp frequency_spec xác định số lần dùng thuốc trong ngày của bệnh nhân frequency_spec(once_a_day,twice_a_day) Lớp tumor_type xác định kiểu khối u cần điều trị tumor_type(recurrent,non-recurrent) Lớp team_type xác định nhóm tham gia hội chẩn team_type(multidisciplinary) Lớp care_type xác định phương pháp điều trị cho bệnh nhân là phẫu thuật (sugery),hoá trị liệu (chemotherapy),xạ trị (radiotherapy)hay là điều trị miễn dịch (immunotherapy) care_type(sugery,chemotherapy,radiotherapy,immunotherapy) Lớp day_spec chỉ ra thứ tự của một ngày nào đó trong tháng day_spec(d1,d2,d3) Lớp month_spec chỉ ra một tháng nào đó trong năm month_spec(jan,feb,mar, apr, may, jun, jul, agu, sep, oct, nov, dec) Lớp year_spec xác định năm mà các sự kiện (event) trong các lớp sự kiện ở trên diễn ra year_spec(y2001,y2002,y2003,y2004,y2005,y2006) Trong các lớp được phân loại trong bốn lớp rộng record,object,event,data như trên có một số lớp chưa nêu ra,các lớp này có đặc điểm chung là chúng có thuộc tính, đối tượng của lớp này lại là kiểu giá trị của thuộc tính lớp khác.Ví dụ một đối tượng của lớp date là sự hợp thành các đối thuộc 3 lớp day_spec, month_spec, year_spec ,các đối tượng của ba lớp day_spec,month_spec,year_spec là giá trị thuộc tính của đối tượng thuộc lớp date.Các lớp này sẽ được thiết kế tiếp như sau: Một đối tượng thuộc lớp patient_record là tập hợp của các đối tượng thuộc các lớp: demographic_record,consult_record,diagnosis_record,medication_record,test_result_record,care_record Mỗi đối tượng thuộc lớp này là một phần (section) của đối tượng patient_record nên ta có cấu trúc quan hệ như sau patient_record property demographic_section:demographic_record consult_section:consult_record diagnosis_section:diagnosis_record medication_section:medication_record test_reuslt_section:test_result_record care_section:care_record Các phần trước dấu 2 chấm (: ) là tên thuộc tính còn đằng sau của dấu 2 chấm là các kiểu giá trị của thuộc tính,các kiểu giá trị này đều là các lớp trong không gian các lớp thuộc T-box. Tương tự một đối tượng demographic_record có 2 thuộc tính là các đối tượng pat xác định bệnh nhân và gender xác định giới tính bệnh nhân với cấu trúc quan hệ demographic_record property pat:patient gender:gender_type ----------------------------------------------- Lớp consult_record có 4 thuộc tính với các kiểu giá trị thuộc tính tương ứng như sau: pat: xác đinh đối tượng có thông tin có kiểu giá trị là patient doc :xác định bác sĩ đã khám cho bệnh nhân này,kiểu giá trị là doctor place: xác định nơi mà bệnh nhân đến khám,kiểu giá trị hospital time :thời gian bệnh nhân tới khám bệnh,kiểu giá trị date consult_record property pat:patient doc:doctor place:hospital time:date Lớp date lại có 3 thuộc tính day xác định phần nội dung về ngày date,kiểu giá trị là day_spec month xác định phần nội dung về tháng trong lớp date,kiểu giá trị là month_spec year xác định phần nội dung về năm trong đơn vị thời gian date,kiểu giá trị là year_spec. Cấu trúc quan hệ giữa các lớp date property Day: day_spec Month: month_spec Year :year_spec ------------------------------------------------ Lớp diagnosis_record có 4 thuộc tính với các kiểu giá trị thuộc tính tương ứng pat : đối tượng được chẩn đoán,kiểu giá trị là patient diagnosis: xác định loại bệnh mà bệnh nhân mắc phải theo kết quả chẩn đoán, place:nơi đã tiến hành chẩn đoán bệnh,kiểu giá trị là bệnh viện time :thời điểm chẩn đoán bệnh,kiểu giá trị là date diagnosis_record property pat:patient diagnosis:cancer place:hospital time:date -------------------------------------------------- Lớp medication_record có 2 thuộc tính với các kiểu giá trị tương ứng start :sự kiện bắt đầu điều trị thuốc cho bệnh nhân,kiểu giá trị medication_start stop :sự kiện kết thúc điều trị thuốc cho bệnh nhân,kiểu giá trị medication_stop Cấu trúc quan hệ của các lớp này là medication_record property start:medication_start stop:medication_stop Vì các lớp medication_start và medication_stop lại là lớp con của lớp medication_event nên chúng kế thừa các thuộc tính của lớp này ,các đối tượng thuộc lớp medication_start và medication_stop có đầy đủ các thuộc tính của một đối tượng thuộc lớp medication_event. Lớp medication_event có 3 thuộc tính là các đối tượng pat:thuộc tính xác định người sử dụng thuốc,kiểu giá trị là patient medication :thuộc tính xác định nội dung quá trình điều trị thuốc,kiểu giá trị là medication_spec time :thuộc tính xác định thời gian xảy ra sự kiện điều trị thuốc cho bệnh nhân có thể là bắt đầu hoặc kết thúc,kiểu giá trị là date. Cấu trúc quan hệ giữa các lớp medication_event property pat:patient medication:medicaton_spec time:date Mặt khác lớp medication_spec lại có các thuộc tính medicine :tên loại thuốc điều trị có kiểu giá trị medicine_name. quantity: liều lượng thuốc trong mỗi lần sử dụng có kiểu giá trị là weight, frequency:số lần dùng thuốc trong một ngày có kiểu giá trị là frequency_spec Ta có cấu trúc quan hệ giữa các lớp này medication_spec property medicine:medicine_name quantity: weight frequency:frequency_spec Do có sự kế thừa nên mọi thuộc tính của lớp medication_spec như medicine,quantity và frequency cũng là thuộc tính của các lớp medication_start và lớp medication_stop --------------------------------------------- Lớp test_result_record có các thuộc tính với kiểu giá trị tương ứng như sau pat: đối tượng xét nghiệm có kiểu giá trị patient amount:Lượng chất độc trong mẫu bệnh phẩm có kiểu giá trị substance_amount substance:loại chất độc trong mẫu bệnh phẩm có kiểu giá trị là substance_name Cấu trúc quan hệ của giữa các lớp test_result_record property pat:patient amount:substance_amount substance:substance_name -------------------------------------------- Lớp care_record có các thuộc tính và kiểu giá trị tương ứng như sau discuss_section:phần hội chẩn có kiểu giá trị là discuss_event decide_section:phần quyết định phương án điều trị có kiểu giá trị là decide_event Cấu trúc quan hệ care_record property discuss_section:discuss_event decide_section:decide_event Các lớp discuss_event và decide_event lại có những thuộc tính là những lớp khác nhỏ hơn cụ thể là Lớp discuss_event có 3 thuộc tính tumor:xác định loại khối u của bệnh,có kiểu giá trị là tumor_type team:xác định nhóm tham gia điều trị bệnh,có kiểu giá trị là team_type time:xác định thời điểm hội chẩn có kiểu giá trị là date Cấu trúc quan hệ discuss_event property tumor:tumor_type team: team_type time:date Lớp decice_event có một thuộc tính là Care:xác định biện pháp điều trị cho bệnh nhân,có kiểu giá trị là care_type Cấu trúc quan hệ decide_event property care:care_type -------------------------------------- Như vậy ta đã xây dựng xong T-box cung cấp những tri thức tức là những quan hệ ngữ nghĩa giữa các lớp đối tượng,các quan hệ này có cấu trúc được định nghĩa trong phần a .Từ đó ta có thể xác định nội dung của mỗi A-box tương ứng với một feedback text khi được người dùng tác động sẽ bao gồm những gì. b)Nội dung của các A-box Vì toàn bộ cơ sở tri thức là một mạng ngữ nghĩa lớn ( semantic supernetwork) nên mỗi A-box lại là một mạng con,một nhánh của cơ sở tri thức.Mỗi A-box được xem là một mạng ngữ nghĩa biểu diễn nội dung của một câu ngôn ngữ tự nhiên sẽ được sinh ra,như chúng ta đều biết trong ngôn ngữ tự nhiên một mệnh đề phát biểu một mối quan hệ giữa các đối tượng sự vật tức là nêu lên những tri thức về các đối tượng đó trong trường hợp của bài toán này nó là phát biểu về các lớp đã định nghĩa trong T-box. Về bản chất A-box chính là cấu tạo logic của feedback text được sinh ra.Nội dung A-box chính là nội dung feedback text. Những nội dung tri thức này có cấu trúc của một đồ thị có hướng không hồi quy (Directed Acyclic Graph-DAG) trình bày một ngữ cảnh logic (logic context).Mỗi nút trên đồ thị sẽ biểu diễn một thực thể (enity),nhãn của nút sẽ biểu diễn các lớp (class) của thực thể (entity) đó còn các cung có hướng (directed arcs) biểu diễn các thuộc tính (property) của chúng.. Vì mỗi một câu do người dùng tạo ra bằng cách mở rộng feedback text theo nhiều hướng khác nhau khi tác động lên các anchor( liên kết),nên sẽ có nhiều A-box được sinh ra rất linh hoạt tuỳ theo lựa chọn của người dùng. Các câu phản hồi do giao diện đưa ra được tổ chức thành 6 feedback text chính nên sẽ có 6 kiểu A-box chuẩn.Các A-box có thể khác nhau tuỳ theo mức độ mở rộng của người dùng,ví dụ nếu người dùng mở rộng nhiều các anchor( liên kết),câu sinh ra có độ dài hơn nên số nút trên mạng ngữ nghĩa (semantic network) mà A-box biểu diễn cũng nhiều hơn,ngược lại khi người sử dụng chọn ít anchor( liên kết) để mở rộng thì cấu trúc các câu đơn giản đồ thị DAG cũng đơn giản,và số nút trên mạng ngữ nghĩa mà nó biểu diễn cũng ít,các quan hệ giữa các đối tượng trong câu (tương ứng với quan hệ giữa các nút trên đồ thị DAG ) cũng ít hơn.Khi các feedback text được mở rộng hết mức thì A-box tương ứng với nó có cấu trúc đầy đủ nhất,các feedback text cùng loại nếu chưa được mở rộng hết sẽ là một phần của cấu trúc này. Từ đồ thị mạng ngữ nghĩa của A-box ta có thể xác định được cấu trúc (structure) của các câu trong feedback text tuy nhiên máy tính không hiểu được cấu trúc ở dạng đồ thị nên nhiệm vụ của công việc thiết kế là phải chuyển các cấu trúc mô tả dạng quan hệ ngữ nghĩa sang dạng logic.Cụ thể là sau khi xây dựng được mạng ngữ nghĩa cho các kiểu A-box ta sẽ chuyển nó về dạng biểu diễn logic nhờ vào các logic vị từ (logical predicates). Để xác định được cấu trúc đầy đủ nhất của của A-box thì trong feedback text phải xuất hiện tất cả các anchor( liên kết) đặc tả (event) và không còn anchor( liên kết) sự kiện (event) tức là mọi anchor( liên kết) sự kiện đã được thay thế khi người dùng mở rộng feedback text,các anchor( liên kết) đặc tả sẽ được thay thế trực tiếp bằng các giá trị cụ thể như một danh từ chẳng hạn. Điều này đảm bảo rằng mọi mối quan hệ có thể có giữa các đối tượng trong câu đều xuất hiện trong A-box.Do đó để xây dựng A-box chuẩn thì mô hình feedback text xét đến phải chứa đầy đủ các anchor( liên kết) đặc tả (feature). Sau đây ta sẽ xây dựng 6 loại đồ thị DAG tương ứng với 6 loại A-box cho các câu sinh ra bởi 6 loại feedback text. Để tiện cho việc theo dõi ta lần lượt đánh số từ 1 đến 6 cho các feedback text Nội dung A-box tương ứng với mô hình feedfback text dạng 1 Feedback text đầu tiên xuất phát từ anchor( liên kết) some demographic khi mở rộng hết các anchor( liên kết) sự kiện sẽ có dạng Mô hình feedback text dạng số 1 nội dung nói về thông tin cá nhân của người bệnh có cấu trúc như sau Name some patient.Gender some gender Nếu ta mở rộng hết các anchor( liên kết) đặc tả some patient và some gender với các giá trị cụ thể cho từng anchor( liên kết) là Vu Minh Khoa và male câu mới là Name Vu Minh Khoa.Gender male Với câu này sẽ có đồ thị DAG biểu diễn mạng ngữ nghĩa giữa các đối tượng thuộc các lớp đã được xây dựng trong T-box như sau. Hình 4.2:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 1 Mỗi nút trên mạng ngữ nghĩa được ký hiệu là ui biểu thị ý nghĩa rằng mỗi nút là một đối tượng cụ thể thuộc lớp mà tên của nó chính là nhãn của nút ấy. Đồ thị trên xác định một cấu trúc tri thức (a set of assertion) sau (A-box(demographic_record u1) (pat u1 u2) ( patient u2) (gender u1 u3 ) (gender_type u3 )) Cấu trúc trên sẽ được diễn đạt ở dạng vị từ logic như sau [u1 u2 u2 u3 demographic (u1) & pat (u1,u2)&patient (u2) &gender (u1,u3)&gender_type(u3)] Nội dung A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng số 2 Mô hình feed back dạng số 2 có nội dung về việc khám bệnh của bệnh nhân có dạng như sau Some patient was seen by some doctor at some hospital on some day some month some year Đồ thị DAG biểu diễn mạng ngữ nghĩa của câu trên Hình 4.3: Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 2 Cấu trúc tri thức mà đồ thị biểu diễn (A-box (consult_record u1) (pat u1 u2 ) (patient u2) (doc u1 u3 ) (doctor u3) (place u1 u4 ) ( hospital u4) (time u1 u5 ) (date u5) (day u5 u6 ) (day_spec u6) (month u5 u7 ) ( month_spec u7 ) (year u5 u8 ) (year_spec u8)) Chuyển cấu trúc trên sang dạng logic vị từ ta có cấu tạo logic của A-box [u1 u2 u3 u4 u5u6u7u8consult_record (u1) &pat(u1,u2)&patient(u2) &doc(u1,u2)&doctor(u3) &place(u1,u4)&hospital(u4) &time(u1,u5)&date&(u5) &day(u5,u6)&day_spec(u6) &month(u5,u7)&month_spec(u7) &year(u5)&year_spec(u8)] Nội dung A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng số 3 Mô hình feedback text dạng số 3 có nội dung về chẩn đoán bệnh A-box có của feedback text này được mô tả bằng đồ thị DAG như sau Hình 4.4:Mạng ngữ nghĩa A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 3 Cấu trúc tương ứng của A-box này là (A-box(diagnosis_record u1) (pat u1 u2) (patient u2 ) (diagnosis u1 u3) (cancer u3 ) (place u1 u4 ) (hospital u4) (time u1 u5 ) (date u5) (day u5 u6 ) (day_spec u6) (month u5 u7) (month_spec u7) (year u5 u8 ) (year_spec u8)) Biểu diễn lại cấu trúc trên dưới dạng logic vị từ [ u1u2u3u4u5u6u7u8 diagnosis_record(u1) &pat(u1,u2)&patient(u2) &diagnosis(u1,u3)&cancer(u3) &place(u1,u4)&hospital(u4) &time(u1,u5)&date(u5) &day(u5,u6)&day_spec(u6) &month(u5,u7)&month_spec(u7) &year(u5,u8)&year_spec(u8)] Nội dung A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng số 4 Loại feedback text này có mẫu câu dạng như sau Some patient has started on some medicine some weight some frequency on some day some month some year.Some patient stopped taking some medicine some weight some frequency on some day some month some year Đồ thị mạng ngữ nghĩa của A-box được vẽ trên hình 4.5. Các đối tượng sự kiện medication_start và medication_stop đều có thuộc tính là các đối tượng medication_spec và patient,thuộc tính của 2 sự kiện này là cùng một đối tượng vì nó cùng nói về một bệnh nhân và cùng một loại thuốc điều trị cho bệnh nhân đó.Còn đối với thuộc tính time dù hai sự kiện này cùng có thuộc tính time và kiểu thuộc tính cùng là date nhưng do sự kiện bắt đầu dùng thuốc và kết thúc việc dùng loại thuốc này diễn ra ở hai thời điểm khác nhau nên các đối tượng date xác định thời gian xảy ra sự kiện trên là hai đối tượng khác nhau.Trên đồ thị mỗi nút là một thực thể (entity) do đó có trên đồ thị có 2 nút date,2 nút day_spec và 2 nút month_spec.,2 nút year_spec. Hình 4.5:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 4 Cấu trúc tri thức mà A-box biểu diễn được diễn giải thành (A-box(medication_reord u1) (start u1 u2) (medication_start u2) (pat u2 u4) (patient u4) (time u2 u5) (date u5) (day u5 u6 ) (day_spec u6 ) (month u5 u7 ) (month_spec u7) (year u5 u8 ) (year u8 ) (medication u2 u9) ( medication_spec u9 ) (quantity u9 u10) (weight u10 ) (medicine u9 u11) (medicine_name u11 ) (frequency u9 u12 ) (frequency_name u12) (stop u1 u3 ) (medication_stop u3 ) (pat u3 u4 ) (patient u4) (time u3 u13) (date u13 ) (day u13 u14 ) (day_spec u14) (month u13 u15 ) (month_spec u15) (year u13 u16 ) (year_spec u16) ( medication u3 u9) (medication_spec u9) (quantity u9 u10) (weight u10 ) (medicine u9 u11) (medicine_name u11 ) (frequency u9 u12 ) (frequency_name u12)) Cấu tạo của A-box chuyển sang dạng biểu diễn logic Vì các toán tử trong biểu thức logic biểu diễn A-box đều là toán tử & (do các câu đều câu khẳng định )nên các quan hệ ngữ nghĩa nào xuất hiện hai lần trong cấu trúc trên đều chỉ cần biểu diễn bằng một vị từ logic. [u1u2u3u4u5u6u7u8u9u10u11u12u13u14u15u16 medication_record (u1)&start (u1,u2)&stop(u1,u3) &medication_start(u2)&medication_stop(u3) &pat(u2,u4)&pat(u3,u4)&patient(u4) &medication(u2,u9)&medication(u3,u9)&medication_spec(u9) &quantity(u9,u10)&weight(u10) &medicine(u9,u11)&medicine_name(u11) &frequency(u9,u12)&frequency_spec(u12) &time(u2,u5)&date(u5) &day(u5,u6)&day_spec(u6) &month(u5,u7)&month_spec(u7) &year(u5,u8)&year_spec(u8) &time(u3,u13)&date(u13) &day(u3,u14)&day_spec(u14) &month(u3,u15)&month_spec(u15) &year(u5,u16)&year_spec(u16) ] Nội dung A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 5 Loại feedback text này có mẫu câu dạng như sau Some patient has some amount level of some substance Với nội dung câu như vậy ta có biểu diễn dạng DAG Hình 4.6:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 5 Cấu trúc được đồ thị DAG mô tả là (A-box(test_result_record u1) (pat u1 u2) (patient u2 ) (substance u1 u3 ) (substance_name u3) (amount u1 u4) (substance u4 )) Ta chuyển thành biểu thức logic như sau [u1u2u3u4 test_result_record(u1) &pat(u1,u2)&patient(u2) &substance(u1,u3)&substance_name(u3) &amount(u1,u4)&amount_name(u4)] Nội dung A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 6 Mẫu câu tương ứng với feedback text loại 6 The care plan of this some type of tumor was discussed by some team on some day some month some year.This agreed plan was some type of care. Đồ thị DAG biểu diễn cấu trúc A-box tương ứng với mẫu câu trên Hình 4.7:Mạng ngữ nghĩa của A-box tương ứng với mô hình feedback text dạng 6 Từ đồ thị ta rút ra được cấu trúc tri thức (A-box(care_record u1) (discuss_section u1 u2) (discuss_event u2 ) ( tumor u2 u4 ) ( tumor_type u9 ) ( team u2 u9 ) (team_type u9) (time u2 u5 ) (date u5 ) (day u5 u6) (day_spec u6) (month u5 u7 ) (month_spec u7 ) (year u5 u8 ) (year u8 ) ( dicide_section u1 u3 ) (decide_event u3 ) (care u3 u10 ) (care_type u10)) Chuyển sang dạng biểu diễn logic [u1u2u3u4u5u6u7u8u9u10 care_record (u1) &