Đề tài Xây dựng hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt-Anh-Hoa

SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa MỤC LỤC MỤC LỤC............................................................................................................ 1 MỞ ĐẦU .............................................................................................................. 3 Chương 1: TỔNG QUAN................................................................................... 5 1.1 Giới thiệu mô hình tìm kiếm thông tin (Information Retrieval): ..............5 1.2 Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ (CLIR):...............................9 1.2.1 Khái niệm:................................................................................................9 1.2.2 Các vấn đề của CLIR:...........................................................................10 1.3 Các hướng tiếp cận:......................................................................................11 1.3.1 Dịch máy (Machine Translation for Text Translation):....................11 1.3.2 Dựa trên từ điển đa ngữ (Multilingual Thesauri):.............................14 1.3.3 Dựa trên ngữ liệu (Corpus-based techniques):...................................22 1.4 Một số công trình nghiên cứu trong và ngoài nước: .................................30 1.4.1 Ở Việt Nam: ...........................................................................................30 1.4.2 Trên thế giới: .........................................................................................31 1.5 Kết luận: ........................................................................................................32 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT..................................................................... 35 2.1 Giới thiệu về MRD (Machine Readable Dictionary).................................35 2.1.1 Sơ lược lịch sử phát triển MRD trên thế giới: ....................................35 2.1.2 Vai trò và cấu trúc của MRD:..............................................................39 2.1.3 Khai thác tài nguyên từ điển:...............................................................41 2.1.4 Xây dựng từ điển tự động:....................................................................42 2.1.5 Cấu trúc vĩ mô và vi mô của từ điển MRD:........................................43 2.1.6 Một số từ điển MRD: ............................................................................43 2.2 Các phương pháp tách từ: ...........................................................................51 2.2.1 Mô hình WFST:.....................................................................................51 2.2.2 Mô hình MMSEG: ................................................................................57 2.3 Các phương pháp khử nhập nhằng: ...........................................................64 2.3.1 Giới thiệu: ..............................................................................................64 2.3.2 Khử nhập nhằng:...................................................................................65 2.4 Kết luận: ........................................................................................................70 Chương 3: PHÂN TÍCH và THIẾT KẾ ......................................................... 72 3.1 Tổng quan hệ thống:.....................................................................................72 3.1.1 Phát biểu bài toán: ................................................................................72 3.1.2 Mô hình hệ thống: .................................................................................72 3.1.3 Phát sinh quản lý:..................................................................................73 3.2 Phân tích – thiết kế hệ thống: ......................................................................76 3.2.1 Mô hình Usecase:...................................................................................76 3.2.2 Đặc tả usecase: .......................................................................................77 3.2.3 Sơ đồ tuần tự: ........................................................................................78 3.2.4 Thiết kế lớp: ...........................................................................................81 3.2.5 Thiết kế giao diện: .................................................................................94 GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 1 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa 3.3 Xây dựng hệ thống: ......................................................................................97 3.3.1 Tổ chức các MRD:.................................................................................97 3.3.2 Phương pháp tìm kiếm dựa trên MRD:............................................106 3.3.3 Tìm kiếm tài liệu bằng công cụ tìm kiếm:.........................................110 CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM ............................................... 112 4.1 Cài đặt:.........................................................................................................112 4.1.1 Tiền xử lý: ............................................................................................112 4.1.2 Cấu trúc dữ liệu:..................................................................................112 4.1.3 Dịch từ từ điển:....................................................................................113 4.1.4 Khử nhập nhằng :................................................................................113 4.1.5 Tìm kiếm: .............................................................................................116 4.2 Thử nghiệm: ................................................................................................117 4.2.1 Module dịch và khử nhập nhằng: ......................................................117 4.2.2 Chương trình demo trên web:............................................................117 4.3 Đánh giá :.....................................................................................................119 4.3.1 Module dịch và khử nhập nhằng: ......................................................119 4.3.2 Chương trình tìm kiểm trên Web:.....................................................120 Chương 5: KẾT LUẬN và HƯỚNG PHÁT TRIỂN ................................... 122 5.1 Kết luận: ......................................................................................................122 5.2 Huớng phát triển: .......................................................................................122 5.2.1 Đối với từ điển và ngữ liệu: ................................................................122 5.2.2 Đối với IR Engine:...............................................................................123 5.2.3 Mở rộng ngôn ngữ tìm kiếm cho hệ thống: ......................................124 PHỤ LỤC ......................................................................................................... 125 TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................. 132 GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 2 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa MỞ ĐẦU Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tin học, khối lượng thông tin được lưu trữ trên máy tính ngày càng nhiều. Vì vậy cần có các hệ thống tìm kiếm thông tin (Information Retrieval) cho phép người dùng tìm kiếm một cách chính xác và nhanh nhất các thông tin mà họ cần trên kho tư liệu khổng lồ này. Hơn nữa, trong xu thế toàn cầu hóa như hiện nay, rất nhiều các tổ chức, các công ty quốc tế hình thành, lại xuất hiện một nhu cầu mới trong việc tìm kiếm thông tin đó là tìm kiếm thông tin đa ngữ để người dùng có thể khai thác một cách hiệu quả nhất kho tài liệu đa ngữ mà họ có. Một ví dụ cụ thể về kho tư liệu đa ngữ là Internet. Các trang Web bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau xuất hiện ngày càng nhiều, trong khi các công cụ tìm kiếm đơn ngữ (search engine) chỉ có thể trả về các tài liệu được viết cùng ngôn ngữ với ngôn ngữ của câu truy vấn (query). Do đó vấn đề đặt ra là liệu có thể xây dựng một hệ tìm kiếm thông tin mà thông tin trả về là tất cả các tài liệu ở các ngôn ngữ khác nhau trong kho tư liệu có liên quan đến câu truy vấn (không phụ thuộc vào ngôn ngữ của câu truy vấn). Đây chính là bài toán đặt ra cho việc nghiên cứu các hệ tìm kiếm đa ngữ/ xuyên ngữ (multilanguage IR/ cross language IR). Mục tiêu của các hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ là cung cấp công cụ cho người dùng để có thể mô tả nhu cầu tìm kiếm thông tin ở ngôn ngữ mà mình diễn đạt giỏi nhất (thường là tiếng mẹ đẻ), hệ thống sẽ phải trả về tất cả các tài liệu ở tất cả các ngôn ngữ có trong kho tư liệu đang tìm kiếm có liên quan đến nhu cầu thông tin của người dùng. Trên đây là nhu cầu chung của hầu hết các ngôn ngữ và tiếng Việt của chúng ta cũng không phải là ngoại lệ. Khác với các ngôn ngữ khác, tiếng Việt có nhiều đặc điểm riêng biệt và rất khó xử lý bằng máy tính, nên các đề tài nghiên cứu hay các chương trình ứng dụng liên quan đến các hệ thống tìm kiếm bằng tiếng Việt còn rất ít. Mà nhu cầu tìm kiếm tài liệu trên kho tàng kiến thức của thế giới của người Việt là rất lớn. Với mong muốn phát triển nhiều hơn nữa các hệ thống tìm kiếm xuyên ngôn ngữ bằng tiếng Việt, chúng tôi xây dựng “Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 3 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Anh – Hoa” cho phép người dùng nhập câu truy vấn bằng tiếng Việt và trả về các tài liệu có liên quan bằng tiếng Việt, tiếng Anh và tiếng Hoa. Trong luận văn này chúng tôi lựa chọn tiếng Anh và tiếng Hoa là hai đại diện tiêu biểu cho hai loại hình ngôn ngữ biến hình và đơn lập. Từ đó cho thấy rằng hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngữ có thể thực thi trên hai loại hình ngôn ngữ khác nhau. Bố cục của luận văn gồm các chương sau: • Chương 1 – TỔNG QUAN : giới thiệu tổng quan về hệ thống tìm kiếm (IR), hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ (CLIR), các hướng tiếp cận và các vấn đề cần giải quyết của hệ thống. • Chương 2 – CƠ SỞ LÝ THUYẾT: trình bày cơ sở lý thuyết và các phương pháp đã nghiên cứu trong luận văn. • Chương 3 – PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ: phân tích và thiết kế hệ thống. • Chương 4 – CÀI ĐẶT VÀ KIỂM TRA: cài đặt, kiểm thử chương trình. • Chương 5 – KẾT LUẬN và HƯỚNG PHÁT TRIỂN: trình bày các kết quả đạt được, các đánh giá về hệ thống và hướng phát triển trong tương lai. • Phần TÀI LIỆU THAM KHẢO và PHỤ LỤC: trình bày các thông tin có liên quan được sử dụng trong luận văn. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 4 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Chương 1: TỔNG QUAN Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày khái quát về các hệ thống tìm kiếm (Information Retrieval), hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ (Cross-Language Information Retrieval) và một số khảo sát về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước. Cuối chương chúng tôi sẽ rút ra kết luận chung và lựa chọn hướng tiếp cận cho hệ thống của mình. Nội dung trình bày bao gồm: 9 Giới thiệu mô hình tìm kiếm thông tin. 9 Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ. 9 Một số công trình nghiên cứu trong và ngoài nước. 9 Kết luận. 1.1 Giới thiệu mô hình tìm kiếm thông tin (Information Retrieval): Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngữ (Cross Language Information Retrieval - CLIR) có liên hệ rất mật thiết với hệ thống tìm kiếm thông tin (Information Retrieval - IR) và cũng có rất nhiều đặc trưng của hệ thống này (IR). Qui trình của hệ thống tìm kiếm thông tin như sau: • Người dùng muốn xem những tài liệu liên quan đến một chủ đề nào đó. • Người dùng cung cấp một mô tả về chủ đề đó dưới dạng câu truy vấn. • Từ câu truy vấn này hệ thống sẽ lọc ra những cụm từ chỉ mục. • Những cụm từ chỉ mục này sẽ được so khớp với những cụm từ chỉ mục của các tài liệu đã được xử lý trước đó. • Những tài liệu nào có mức độ liên quan cao nhất sẽ được trả về cho người dùng. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 5 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Mục đích của IR là hiển thị cho người dùng một tập các thông tin thỏa mãn nhu cầu của họ. Chúng ta định nghĩa chính xác cho thông tin cần thiết là “câu truy vấn”(query), và các thông tin được chọn là “tài liệu” (documents). Mỗi cách tiếp cận trong IR bao gồm 2 thành phần chính: một là các kỹ thuật để biểu diễn thông tin (câu truy vấn, tài liệu), và hai là phương pháp so sánh các cách biểu diễn này. Mục đích là để tự động qui trình kiểm tra các tài liệu bằng cách tính toán độ tương quan giữa các câu truy vấn và tài liệu. Qui trình tự động này thành công khi nó trả về các kết quả giống với các kết quả được con người tạo ra khi so sánh câu truy vấn với các tài liệu. Có một vấn đề thường xảy ra đối với hệ thống tìm kiếm là những từ mà người dùng đưa ra trong câu truy vấn thường khác xa những từ trong tập tài liệu chứa thông tin mà họ tìm kiếm. Trường hợp như thế gọi là “paraphrase problem” (vấn đề về diễn giải). Để giải quyết vấn đề này hệ thống đã tạo ra các hàm biểu diễn xử lý các câu truy vấn và các tài liệu một cách khác nhau để đạt đến một độ tương thích nào đó. d Hàm biểu diễn câu truy vấn Không gian biểu diễn R [0,1] Xử lý của con người j Hàm biểu diễn tài liệu Câu truy vấn Biểu diễn 2 Tài liệu c Hàm so sánh q Biểu diễn 1 [0,1] Không gian tài liệu D Không gian câu truy vấn Q GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 6 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Hình 1.1: Mô hình hệ thống tìm kiếm thông tin Gọi miền xác định của hàm biểu diễn câu truy vấn q là Q, tập hợp các câu truy vấn có thể có; và miền giá trị của nó là R, không gian thống nhất biểu diễn thông tin. Gọi miền xác định của hàm biểu diễn tài liệu d là D, tập hợp các tài liệu; và miền giá trị của nó là R2 . Miền xác định của hàm so sánh c là R x R và miền giá trị của nó là [0,1], tập các số thực từ 0 đến 1. Trong một hệ thống tìm kiếm lí tưởng: c(q(query), d(doc)) = j(query, doc) , ∀query∈ Q, ∀doc ∈ D, khi j: Q x D --> [0,1] biểu diễn việc xử lý của người dùng giữa các mối quan hệ của 2 thông tin, được tính dựa trên một tiêu chuẩn nào đó (ví dụ: sự giống nhau về nội dung hay sự giống nhau về kiểu …). Hình 1.1 minh họa mối quan hệ này. Có hai kiểu hệ thống tìm kiếm: tìm kiếm dựa trên so khớp chính xác và dựa trên sắp xếp. Mô hình trên đây có thể mô tả cả 2 cách tiếp cận. Trong hệ thống tìm kiếm dựa trên so khớp chính xác, miền giá trị của c được giới hạn từ 0 đến 1, và nó được chuyển sang nhị phân để quyết định liệu 1 tài liệu có thỏa biểu thức bool được xác định bởi câu truy vấn hay không? Các IR dựa trên so khớp chính xác thường cung cấp các tài liệu không sắp xếp thỏa câu truy vấn của người dùng, hầu hết các hệ thống tìm kiếm hiện nay đều dùng cách này. Cách hoạt động chi tiết của hệ thống sẽ được mô tả ở phần sau. Đối với hệ thống IR dựa trên sắp xếp, thì các tài liệu sẽ được sắp xếp theo thứ tự giảm dần về mức độ liên quan. Có 3 loại hệ thống tìm kiếm dựa trên sắp xếp: “ranked Boolean”, “probabilistic” và “similarity based”. Trong 3 cách trên miền giá trị của c là [0,1], tuy nhiên chúng khác nhau ở cách tính “giá trị trạng thái tìm kiếm” (“retrieval status value”): • Trong hệ thống dựa trên “ranked Boolean” giá trị này là mức độ mà thông tin thỏa mãn biểu thức bool được chỉ ra bởi các thông tin còn lại. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 7 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa • Trong hệ thống dựa trên “probabilistic” , khái niệm này hơi khác một chút, giá trị này là xác suất mà thông tin có liên quan đến một câu truy vấn. Rất nhiều hệ thống tìm kiếm dựa trên xác suất được thiết kế để chấp nhận câu truy vấn được diễn tả bằng ngôn ngữ tự nhiên hơn là một biểu thức bool. • Trong hệ thống tìm kiếm dựa trên sự giống nhau, giá trị trạng thái tìm kiếm được tính bằng cách tính mức độ giống nhau của nội dung thông tin. Trong các hệ thống tìm kiếm dựa trên so khớp chính xác, việc đánh giá hệ thống chủ yếu dựa trên việc đánh giá mức độ liên quan. Giả sử j là giá trị nhị phân và được cho trước. Nói cách khác, ta giả sử rằng các tài liệu hoặc có hoặc không có liên quan đến câu truy vấn, và độ liên quan giữa tài liệu và câu truy vấn do con người xác định là chính xác. Theo giả định này, tính hiệu quả của các hệ thống tìm kiếm dựa trên so khớp chính xác được đánh giá dựa trên 2 đại lượng thống kê là “độ chính xác” (precision) và “độ bao phủ” (recall). Độ chính xác là tỉ lệ các tài liệu được chọn, các tài liệu thực sự liên quan đến các thông tin mà người dùng cần, độ bao phủ là tỉ lệ tài liệu có liên quan được sắp xếp chính xác theo độ liên quan bởi hệ thống tìm kiếm. Nói cách khác, độ chính xác bằng 1 trừ đi tỉ lệ cảnh báo sai, trong khi đó độ bao phủ đo mức độ hoàn chỉnh của việc tìm kiếm. Bảng 1.1 minh họa cho các mối quan hệ này. Actually is Selected as Relevant Not relevant Relevant Found False alarm Not Relevant Missed alarmFalseFound Foundecision +=Pr MissedFound Foundcall +=Re GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 8 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Bảng 1.1: Tính độ hiệu quả của hệ thống tìm kiếm thông tin Việc đánh giá tính hiệu quả của hệ thống tìm kiếm dựa trên sắp xếp thì phức tạp hơn. Một cách tính độ hiệu quả phổ biến cho các hệ thống này là “độ chính xác trung bình”. Nó được tính bằng cách chọn một tập lớn hơn các tài liệu ở đầu danh sách có giá trị bao phủ giữa 0 và 1. Phương pháp thường được sử dụng là phương pháp tính dựa trên 5, 7, 11 điểm theo độ bao phủ. Độ chính xác sau đó sẽ được tính cho từng tập một. Qui trình sẽ được lặp lại cho từng câu truy vấn, và tương ứng mỗi độ chính xác trung bình sẽ cho một độ bao phủ. Mỗi giá trị trung bình của những số này sau đó sẽ được tính toán và ghi nhận như là một đặc trưng của hệ thống. Độ chính xác trung bình càng lớn thì càng tốt, và việc so sánh chỉ thực sự có ý nghĩa khi chúng ta sử dụng cùng một tập tài liệu và câu truy vấn. Tuy nhiên độ chính xác trung bình cũng làm giảm đi mức độ thay đổi của các câu truy vấn có các đặc tính khác nhau (ví dụ như số lượng tài liệu có liên quan khác nhau). Hơn thế nữa, các tài liệu có liên quan thường tập trung ở đầu danh sách sắp xếp nên thông thường độ chính xác sẽ giảm mỗi khi tập tài liệu được mở rộng để tăng độ bao phủ. 1.2 Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ (CLIR): 1.2.1 Khái niệm: Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ (CLIR) là hệ thống tìm kiếm (IR) cho phép người dùng nhập câu truy vấn bằng một ngôn ngữ để tìm kiếm các tài liệu trong một ngôn ngữ khác. Đối tượng sử dụng hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngữ (CLIR) là: • Những người có khả năng đọc các tài liệu tiếng nước ngoài, nhưng gặp khó khăn khi tạo câu truy vấn bằng ngôn ngữ đó. • Những người gặp khó khăn khi đọc/ tìm kiếm các tài liệu tiếng nước ngoài nhưng lại cần một số lượng giới hạn các tài liệu được tìm kiếm bằng CLIR để sử dụng trong các hệ thống dịch máy (MT), thay vì phải dịch toàn bộ tập hợp các tài liệu. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 9 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa • Những người biết các từ khóa hoặc cụm từ tiếng nước ngoài, và muốn đọc các tài liệu có liên quan với những từ khóa hoặc cụm từ đó bằng ngôn ngữ bản xứ. 1.2.2 Các vấn đề của CLIR: Vì câu truy vấn do người dùng nhập vào và các tài liệu được tìm kiếm ở hai ngôn ngữ khác nhau nên CLIR cần phải có qui trình chuyển ngữ cùng với qui trình tìm kiếm theo cách tìm kiếm truyền thống của các hệ đơn ngữ. Các hệ tìm kiếm đơn ngữ hiện nay thực hiện rất tốt qui trình tìm kiếm đơn ngữ. Và vấn đề chính chúng ta cần quan tâm ở đây làm thế nào để qui trình chuyển ngữ có thể được thực hiện tốt nhất. Chính qui trình chuyển ngữ này đã làm phát sinh rất nhiều vấn đề trong CLIR. Vấn đề đầu tiên là làm sao biết được một từ trong ngôn ngữ này được viết như thế nào trong ngôn ngữ khác? Vấn đề thứ hai là làm sao quyết định được cách dịch nào sẽ được giữ lại? Vấn đề thứ ba là làm sao xác định được tầm quan trọng khác nhau giữa các bản dịch khi có nhiều bản dịch được giữ lại. Hai vấn đề đầu tiên, làm sao để dịch và làm sao để loại bỏ bớt bản dịch, là hai vấn đề của các hệ thống dịch máy . Hệ thống CLIR có thể loại bỏ một vài cách dịch và giữ lại một số khác bằng cách khử nhập nhằng. Tuy nhiên, việc giữ lại một số cách dịch nhập nhằng giúp cho hệ thống tìm kiếm gia tăng độ bao phủ của nó. Vấn đề thứ ba của CLIR có liên quan đến cách xử lý các bản dịch tương đương, là điều giúp chúng ta phân biệt CLIR với dịch máy và tìm kiếm thông tin đơn ngữ. Giả sử rằng câu truy vấn ban đầu có hai từ phân biệt. Nếu từ đầu tiên có thể được dịch sang nhiều cách khác nhau, và nếu từ thứ hai chỉ có thể được dịch sang một cách duy nhất, thì hệ thống tìm kiếm sẽ không tăng trọng số cho từ đầu tiên, bởi vì nó có nhiều lựa chọn khi dịch. Điều này minh họa cho vấn đề tính trọng số của các cách dịch, đặc biệt là đối với hệ thống CLIR. Một tài liệu chứa một cách dịch của mỗi từ trong câu truy GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 10 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa vấn có thể sẽ có độ liên quan nhiều hơn một tài liệu chứa nhiều cách dịch khác nhau của từ đầu tiên trong câu truy vấn nhưng không chứa cách dịch nào của từ thứ hai. 1.3 Các hướng tiếp cận: Việc phân loại các hướng tiếp cận của CLIR dựa trên phương pháp được sử dụng trong quá trình chuyển ngữ. 1.3.1 Dịch máy (Machine Translation for Text Translation): Giữa tìm kiếm xuyên ngữ và dịch máy hoàn toàn tự động có mối quan hệ gần gũi. Hình 1.2 minh họa cách dịch tự động hoàn toàn và hỗ trợ dịch máy có thể được tích hợp trong hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ. Với một hệ thống như thế, các câu truy vấn có thể được dịch sang bất cứ ngôn ngữ nào mà người dùng thấy cần thiết, và các tài liệu sẽ được trả về bất cứ ngôn ngữ nào. Nếu cần, việc dịch máy hoàn toàn tự động có thể được dùng để tạo ra các bản dịch được hiển thị trên màn hình cho phép người dùng chọn tài liệu. Khi cần một bản dịch tốt hơn thì các tài liệu được chọn có thể được chuyển cho dịch máy dưới sự hỗ trợ của con người. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 11 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Hình 1.2 Tích hợp tìm kiếm xuyên ngữ với dịch máy. Có lẽ hầu hết các hướng tiếp cận trực tiếp đến tìm kiếm xuyên ngôn ngữ là việc thực thi q hoặc d bằng cách sử dụng hệ thống dịch hoàn toàn tự động để mang câu truy vấn và tài liệu vào không gian biểu diễn R dựa trên một ngôn ngữ nhất định. Một điểm yếu của hệ thống dịch tự động là nó chỉ có thể cung cấp việc dịch hiệu quả trong một vùng giới hạn nào đó. Các hệ thống tìm kiếm văn bản thường bỏ qua các lỗi dịch cú pháp hơn là các lỗi về ngữ nghĩa, nhưng độ chính xác về ngữ nghĩa sẽ giảm sút khi các thông tin không được mã hóa vào hệ thống dịch một cách đầy đủ. Vì việc mã hóa đầy đủ thông tin có thể sẽ mất chi phí khá cao nên tính hiệu quả của hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ dựa trên dịch máy sẽ bị giới hạn, đặc biệt là khi dịch các câu truy vấn ngắn. Khuyết điểm này có thể được giảm bớt nếu chúng ta dịch các tài liệu thay vì dịch câu truy vấn. Bởi vì các tài liệu thường dài hơn các câu truy vấn, nên một hệ thống dịch máy được nhúng vào hàm GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 12 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa biểu diễn tài liệu d có thể có nhiều thông tin về ngữ cảnh để chọn lựa ngữ nghĩa hơn là một hệ thống được nhúng vào hàm biểu diễn câu truy vấn q. Tuy nhiên, độ hiệu quả sẵn có của dịch máy đã trở thành vấn đề tranh luận khi một hệ thống dịch được nhúng vào d, bởi vì thông thường d cần phải được cung cấp cho một số lượng rất lớn các tài liệu. Hơn nữa, một vài công việc do hệ thống dịch máy thực hiện không mang lại sự cải tiến nào cho tính hiệu quả của việc tìm kiếm văn bản. Chẳng hạn như, việc dịch văn bản đòi hỏi phải lựa chọn thứ tự của các từ và thêm vào các từ có quan hệ gần1 trong ngôn ngữ đích. Nhưng cả hai đặc tính này thường bị bỏ đi bởi q và d. Thật vậy, một vài công việc do hệ thống dịch máy làm thật sự làm giảm tính hiệu quả của việc tìm kiếm văn bản. Vì trong các ngôn ngữ khác nhau nghĩa của từ sẽ không được nhóm theo cùng một cách, nên các hệ thống dịch máy luôn cố gắng đạt được nghĩa dịch tốt nhất cho từ khi từ có nhiều nghĩa. Theo phân tích này thì một nghĩa đơn sẽ được chọn cho mỗi từ đa nghĩa. Tuy nhiên, trong một hệ thống tìm kiếm, q và d có thể được thiết kế để ngăn chặn những thông tin không chắc chắn và c có thể được thiết kế để tận dụng những thông tin đó trong việc cải thiện tính hiệu quả. Những nghiên cứu này cho thấy rằng khi thiết kế các hàm q và d cho hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ thì kiểu và độ sâu của qui trình có thể được quyết định bởi khả năng biểu diễn của không gian R để biểu diễn các kết quả của các qui trình và khả năng sử dụng các thông tin đó của hàm so sánh c. Chúng ta cũng có thể hoặc giới hạn qui trình của chúng ta bằng khả năng của các kĩ thuật hiện có để sử dụng thông tin kết quả, hoặc chúng ta có thể thiết kế các hàm biểu diễn và so sánh mới để tận dụng thông tin mà kĩ thuật dịch máy có thể cung cấp. ™ Ưu điểm: các câu truy vấn có thể được dịch sang bất cứ ngôn ngữ nào mà người dùng thấy cần thiết, và các tài liệu sẽ được trả về bất cứ ngôn ngữ nào. 1 các từ có quan hệ gần là những từ ít mang nội dung và thường bị loại bỏ bởi danh sách các stopword trong một hệ thống truy xuất. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 13 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa ™ Khuyết điểm: Hiệu quả dịch còn giới hạn. 1.3.2 Dựa trên từ điển đa ngữ (Multilingual Thesauri): Ở đây chúng ta định nghĩa một từ điển đồng nghĩa như là một công cụ để mã hóa thông tin tri thức cho một ứng dụng. Vì thế một từ điển đồng nghĩa là một bản thể mà đặc trưng là các thuật ngữ đã được tổ chức. Một từ điển đồng nghĩa đa ngữ là một từ điển tổ chức các thuật ngữ từ một hoặc nhiều thứ tiếng. Từ điển song ngữ, thường định nghĩa các cụm với chi tiết cho các cụm khác, cũng được gộp vào định nghĩa này. Từ vựng trong ngôn ngữ học máy tính, được mã hóa thông tin cú pháp và ngữ nghĩa, cũng nằm trong định nghĩa này. Các từ điển đồng nghĩa phức tạp, được sử dụng như là một danh mục cơ sở trong hệ thống tìm kiếm tự động, cũng nằm trong phạm vi của định nghĩa từ điển đồng nghĩa trên. Thậm chí một danh sách song ngữ đơn giản gồm các thuật ngữ kĩ thuật mà trong đó mỗi thuật ngữ được gán một cách dịch duy nhất cũng là một từ điển đồng nghĩa theo định nghĩa trên. Chúng ta nhận ra rằng đây là một định nghĩa mở rộng không bình thường cho từ “từ điển đồng nghĩa”. Nhưng vì không có một thuật ngữ chuẩn ngắn gọn nào có thể đáp ứng khái niệm chúng ta mô tả nên chúng ta chọn cụm từ có quan hệ gấn nhất với hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ hiện tại. Bảng 1.2 cho thấy một vài kiểu từ điển đồng nghĩa phổ biến được sử dụng trong các hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ. Các thông tin chi tiết hơn về từ điển xuyên ngữ sẽ được trình bày ở phần sau. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 14 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Kiểu từ điển Đặc trưng Từ điển đồng nghĩa theo đề tài Có mối quan hệ kế thừa và kết hợp. Một cụm duy nhất được gán cho 1 nút. Danh sách khái niệm Không gian của các cụm từ được chia thành các lớp khái niệm. Danh sách các cụm từ Danh sách các từ đồng nghĩa xuyên ngôn ngữ. Từ vựng Các cú pháp hoặc ngữ nghĩa mà máy có thể đọc được (Machine Readable) Bảng 1.2 Các kiểu từ điển đa ngữ Kĩ thuật dựa trên từ điển có một số ưu điểm và khuyết điểm nhất định. Vì từ điển có thể biểu diễn các mối quan hệ giữa các cụm từ và các khái niệm theo cách mà con người có thể hiểu được, nên việc tìm kiếm thông tin dựa trên từ điển cho phép người dùng khai thác lợi ích bên trong trong suốt quá trình tìm kiếm để hình thành một câu truy vấn tốt hơn. Hơn thế nữa, vì có một lượng các thông tin quan trọng được mã hóa trong từ điển, nên ở khía cạnh của một người dùng có kĩ năng, một hệ thống tìm kiếm dựa trên từ điển có thể là một công cụ rất mạnh. Mặt khác, việc sử dụng từ điển sẽ áp đặt mức độ giới hạn lên cả từ vựng mà người dùng sử dụng cũng như phạm vi mà hệ thống tìm kiếm có thể cung cấp. Các kỹ thuật hiện nay cho việc xây dựng và duy trì từ điển tập trung mạnh mẽ vào nguồn tài nguyên, và việc huấn luyện; và nỗ lực để sử dụng hiệu quả các mối quan hệ về khái niệm chứa đựng bên trong một từ điển phức tạp là rất trọng yếu. Một vài khía cạnh về tri thức có thể được mã hóa trong một từ điển. Đặc tính quan trọng của một từ điển xuyên ngữ là một đặc tả của đồng nghĩa xuyên ngữ 2. Các mối 2 Đặc tả của đồng nghĩa xuyên ngữ có thể không hoàn toàn vì có một số cụm từ có thể không có bản dịch trực tiếp trong một ngôn ngữ khác. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 15 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa quan hệ kế thừa về khái niệm (cụm từ rộng hơn, hay hẹp hơn) và mối quan hệ kết hợp (cụm từ có liên quan hoặc đồng nghĩa) thường được thêm vào một từ điển phức tạp. Từ điển có thể được dùng tự động hoặc thủ công. Trong một hệ thống gọi là “vốn từ được quản lý” (“controlled vocabulary”), mỗi khái niệm được gán nhãn bằng một cụm từ có tính mô tả để người dùng có thể chỉ rõ những khái niệm thích hợp nhất cho câu truy vấn của họ. Khi các mối quan hệ về khái niệm được mã hóa trong một từ điển được sử dụng một cách tự động, thì kĩ thuật đó được gọi là “tìm kiếm theo khái niệm” (concept retrieval). Trong một hệ thống tìm kiếm theo khái niệm đơn giản, một danh sách các khái niệm được sử dụng để thay thế mỗi cụm từ bằng lớp khái niệm của nó để tăng độ bao phủ (dựa trên độ quyết định). Có một hướng tiếp cận phức tạp hơn, gọi là “mở rộng câu truy vấn” (query expansion) đã sử dụng mối quan hệ giữa các khái niệm được mã hóa để lựa chọn cụm từ có thể đáp ứng cả độ chính xác và độ bao phủ. Cả việc thay thế khái niệm lẫn việc mở rộng câu truy vấn đều thể hiện nỗ lực làm tăng độ bao phủ bằng cách làm giảm ảnh hưởng của vấn đề diễn giải. Độ chính xác có thể được tăng bằng cách thêm vào các thông tin về cú pháp và ngữ nghĩa trong từ điển để làm giảm nhẹ ảnh hưởng của từ đa nghĩa 3.Ví dụ, trong một hệ thống thông tin có vốn từ được quản lý thường được cung cấp một từ điển để người dùng có thể chọn ra cụm từ chính xác một cách thủ công. Một hệ thống tìm kiếm khái niệm có thể sử dụng ý tưởng này bằng cách đánh thẻ các từ dựa trên từ loại của chúng và sau đó chọn cách dịch nào có cùng từ loại. 1.3.2.1 Hệ thống vốn từ được quản lí: Trước năm 1973 người ta cho rằng cả hệ thống vốn từ được quản lý và hệ thống tìm kiếm khái niệm bằng từ điển đa ngữ đều có thể thực thi xuyên ngữ giống như là việc thực thi bên trong một ngôn ngữ với cùng kỹ thuật. Trước năm 1977 đã có 4 hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ được thực thi ở châu Âu. Từ các hệ thống này, nổi lên 6 tiêu chí 3 Giải pháp cho từ đa nghĩa thường được gọi là khử nhập nhằng nghĩa của từ. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 16 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa căn bản của các nghiên cứu dựa trên từ điển xuyên ngữ : những tiêu chuẩn về thiết kế, các công cụ phát triển và duy trì, phần cứng chuyên dụng, các cặp và các lĩnh vực của ngôn ngữ mới, giao diện người dùng, và việc đánh giá nhu cầu của người dùng. Trong năm 1970, người ta thấy rõ ràng rằng việc tiêu chuẩn hóa sự phát triển các từ điển để ngăn chặn “việc tạo ra những đề tài lệch hướng và không phù hợp” là cần thiết, và năm 1971 UNESCO đã đề ra các tiêu chuẩn cho việc phát triển từ điển đa ngữ. Trong năm 1973 ISO đã xem xét vấn đề này, và trước năm 1976 bản thảo cho vấn đề này đã được phổ biến một cách rộng rãi. Được thông qua vào năm 1978 như là chuẩn ISO 5964 và được chỉnh sửa gần đây nhất vào năm 1985, tiêu chuẩn này đã mô tả phạm vi tri thức có thể được nội suy bên trong các từ điển đa ngữ như thế nào, và nhận diện những kỹ thuật khác nhau cho việc phát triển từ điển đa ngữ. Từ điển EUROVOC của quốc hội châu Âu là một ví dụ của một từ điển đa ngữ hiện đại theo chuẩn ISO 5964. Được thiết lập lần đầu vào năm 1984, EUROVOC hiện nay bao gồm 9 ngôn ngữ 4 chính thức của cộng đồng châu Âu, và một phần của nó đã được dịch sang nhiều ngôn ngữ khác. Việc thiết kế từ điển đòi hỏi chi phí cao, và điều này đã làm giới hạn lĩnh vực mà hệ thống tìm kiếm dựa trên vốn từ được quản lí có thể cung cấp. Nhưng EUROVOC chứng minh rằng một khi các mối liên hệ cơ bản về khái niệm được định nghĩa trong một pham vi nào đó thì việc mở rộng chuẩn từ điển đa ngữ ISO 5964 cho các ngôn ngữ khác là hoàn toàn thiết thực. Khi các từ điển đa ngữ gia tăng một cách nhanh chóng, thì các công cụ thiết kế và duy trì cũng trở nên quan trọng hơn. Trong những năm 1970, có rất nhiều các thủ tục cũng như các thuật toán đã được nghiên cứu để dùng cho việc trộn các từ điển đơn ngữ thành một từ điển đa ngữ. Ngày nay các hệ thống tìm kiếm văn bản xuyên ngữ đã được sử dụng một cách rộng rãi, nhưng hầu hết các hệ thống thương mại đều sử dụng hướng tiếp cận tìm kiếm dựa trên so khớp chính xác. Các từ điển đa ngữ phức tạp đã và đang được phát triển trong 4 9 ngôn ngữ là: Đan Mạch, Hà Lan, Anh, Pháp, Đức, Hy Lạp, Ý, Bồ Đào Nha và Tây Ban Nha. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 17 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa nhiều ngôn ngữ và lĩnh vực, và các thủ tục dùng để thêm lĩnh vực và ngôn ngữ cũng được hiểu rõ. Có 3 nhân tố quan trọng khi xây dựng từ điển là : chi phí, những tiện lợi cho người dùng chưa được huấn luyện, và độ hiệu quả. Việc xây dựng từ điển là một việc tốn nhiều chi phí. Nhưng việc sử dụng từ điển có thể tốn nhiều chi phí hơn bởi vì trong một hệ thống có vốn từ được quản lí thì mỗi tài liệu phải được gán các cụm từ phản ánh các khái niệm chứa trong nó. Mặc dù các công cụ tự động có thể hỗ trợ giúp tăng năng suất của con người nhưng vì các hoạt động mang tính trí tuệ của con người đòi hỏi việc tái tổ chức và tổ chức thông tin nên chi phí sẽ vẫn rất cao. Một giới hạn quan trọng khác của hệ thống tìm kiếm văn bản dựa trên vốn từ được quản lý, và giới hạn này cũng xuất hiện trong kỹ thuật tìm kiếm văn bản dựa trên so khớp chính xác, là những người dùng không được huấn luyện dường như sẽ gặp khó khăn khi khai thác khả năng của từ điển. Những khác nhau quan trọng giữa người dùng có kĩ năng và người dùng không được huấn luyện đã được nghiên cứu dựa trên sự chọn lựa các cụm từ của họ, việc họ sử dụng những mối quan hệ của cụm từ được mã hóa trong một từ điển, và việc sử dụng các toán tử AND, OR hoặc NOT trong việc xây dựng câu truy vấn. Trong nhiều trường hợp người ta chứng minh rằng việc cung cấp những người trung gian được huấn luyện có lợi hơn việc cung cấp những huấn luyện đầy đủ cho mỗi người dùng. Kỹ thuật tìm kiếm dựa trên sắp xếp được mô tả ở phần trước cũng giới thiệu một hướng tiếp cận khác để giải quyết vấn đề này. Các hệ thống tìm kiếm dựa trên sắp xếp thường chấp nhận các câu truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên và cho phép sự lựa chọn không ràng buộc các cụm từ. Nói chung, mục đích của việc tìm kiếm dựa trên sắp xếp không phải để thay thế kĩ thuật so khớp chính xác mà để làm mạnh thêm các hệ thống bằng những kỹ thuật cải thiện một cách hiệu quả việc tìm kiếm của những người dùng không được huấn luyện. 1.3.2.2 Tìm kiếm khái niệm: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 18 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Một cách khác để biểu diễn các khái niệm trong R là biểu diễn các cụm từ bằng cách sử dụng từ điển đa ngữ dẫn dắt cho qui trình chọn lựa cụm từ. Đây là một biến thể của mở rộng câu truy vấn, một kỹ thuật đã được nghiên cứu rất kỹ trong tìm kiếm đơn ngữ 5. Ý tưởng cơ bản của mở rộng câu truy vấn là cung cấp các biến thể sử dụng của cụm từ bằng cách gia tăng các cụm từ có liên quan trong câu truy vấn. Gần đây, trong [1] L.Ballesteros đã dùng phương pháp “phản hồi cục bộ ” (local feedback) để mở rộng câu truy vấn. Phương pháp này là sự kết hợp giữa hai phương pháp: sửa đổi câu truy vấn trước khi dịch (pre-translation query modification) và sửa đổi câu truy vấn sau khi dịch (post-translation query modification). Trong nghiên cứu của mình, ông giới hạn trong hai ngôn ngữ là tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha. Các câu truy vấn tiếng Anh được lấy từ hệ thống TREC với chiều dài trung bình là 10.6 từ. Các câu truy vấn tiếng Tây Ban Nha cũng được rút trích từ hệ thống này với chiều dài trung bình là 4.3 từ. Việc đánh giá tính hiệu quả dựa trên các tài liệu tiếng Anh nằm trong tập Tipster (vol. 2) có độ lớn 2GB và tập 208M các bài báo tiếng Tây Ban Nha của báo “El Norte”. Ngữ liệu huấn luyện dùng cho việc phản hồi trước khi dịch là tập các bài báo này và tập 301 MB cơ sở dữ liệu tin tức của San Jose Mercury từ tập hợp Tipster. Toàn bộ câu truy vấn sẽ được thực hiện trên hệ thống INQUIRY. Qua thực nghiệm L.Ballesteros nhận thấy rằng việc sửa đổi câu truy vấn trước khi dịch tạo ra một cơ sở quan trọng cho việc dịch và nâng cao độ chính xác; việc sửa đổi câu truy vấn sau khi dịch dựa trên từ điển máy đọc sẽ nâng cao độ bao phủ của tìm kiếm. Và kỹ thuật này sẽ hiệu quả hơn đối với các câu truy vấn dài vì các câu truy vấn dài sẽ có nhiều ngữ cảnh hơn giúp giảm tính nhập nhằng. Kết hợp hai qui trình này giúp tăng độ chính xác trung bình lên 50%. Điều này cho thấy việc mở rộng câu truy vấn sẽ giúp gia tăng đáng kể độ hiệu quả của hệ tìm kiếm xuyên ngữ. 1.3.2.3 Mã hóa thông tin ngữ nghĩa: 5 Đặc trưng duy nhất của mở rộng câu truy vấn trong truy xuất xuyên ngữ là các cụm từ ban đầu sẽ bị loại ra khỏi câu truy vấn mở rộng nếu nó không mang cùng một nghĩa trong cả 2 ngôn ngữ GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 19 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Một khía cạnh khác của dự án EMIR[2] là việc ứng dụng việc phân rã nhanh nhưng không sâu để tận dụng thông tin ngữ nghĩa được mã hóa trong từ điển. Số lượng các cụm từ tiếng Anh được giảm bằng cách gán nhãn từng cụm từ tiếng Anh với từ loại tương ứng của nó, và sau đó chỉ chọn những từ tiếng Anh có cách sử dụng cú pháp tương tự các cụm từ tiếng Pháp. Từ điển EMIR là một danh sách song ngữ các cụm từ trong đó thông tin ngữ nghĩa được mã hóa như là các từ ghép, được sử dụng để thay thế các mối quan hệ về khái niệm. Trong EMIR, các cụm từ bao gồm các từ, các ngữ và từ ghép. Bởi vì các từ ghép nối các từ khóa với nhau dựa trên nền tảng là mối quan hệ về ngữ nghĩa thay vì hình thức bề ngoài của chúng, do đó việc đưa ra các công thức cho từ ghép sẽ tốt hơn việc rút trích các ngữ đơn giản. Bởi vì trật tự của các từ trong từ ghép thường thay đổi trong ngôn ngữ đích, nên các mục từ của cụm từ ghép đã được thiết lập để giải thích cho việc chuyển đổi khi cần. Phiên bản EMIR của SPIRIT đã được đánh giá trên tập 1398 các khái niệm về hàng không của Cranfield bằng cách sử dụng 225 câu truy vấn đã được Trung tâm tư liệu quân đội Pháp dịch sang tiếng Pháp. Các tài liệu tiếng Anh được tìm kiếm đáp ứng các câu truy vấn tiếng Pháp. Để so sánh, các câu truy vấn tiếng Pháp sau đó được dịch trở lại sang tiếng Anh bằng cách sử dụng hệ thống dịch tự động SYSTRAN và các tài liệu được chọn bằng cách sử dụng phiên bản đơn ngữ của hệ thống tìm kiếm SPIRIT. Cụ thể như sau: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 20 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Độ bao phủ Đ ộ ch ín h xá c EMIR SYSTRAN SPIRIT Anglais Hình 1.3 So sánh tìm kiếm đơn ngữ của SPIRIT, tìm kiếm song ngữ của EMIR và dịch câu truy vấn của SYSTRAN 1.3.2.4 Đánh giá ưu khuyết điểm: ™ Ưu điểm : Tài nguyên từ điển thì phổ biến và sẵn có hơn ngữ liệu song song do đó hướng tiếp cận dựa trên từ điển có thể được xem là lựa chọn tốt hơn các hướng tiếp cận còn lại. Mặc dù chiều sâu của từ điển là hạn chế nhưng phạm vi của nó thì đủ rộng để chúng ta có thể dịch các câu truy vấn thuộc nhiều đề tài khác nhau. Mặt khác, hiện nay các từ điển điện tử là khá phong phú, chúng ta có thể tận dụng nguồn tài nguyên này để cấu trúc hóa và rút trích các thông tin cần thiết cho từ điển máy đọc dùng trong các hệ xuyên ngữ. ™ Khuyết điểm: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 21 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Việc dịch tự động dựa trên từ điển chỉ đạt 50% hiệu quả do các bản dịch nhập nhằng. Một trong hai nguyên nhân chính là việc chuyển đổi từ vựng dẫn đến việc thêm rất nhiều từ khác. Theo nguyên cứu của L. Ballesteros, điều này dẫn đến việc mất 12-29% thể hiện của câu truy vấn trong khi dịch và gây nên vấn đề khi dịch các câu truy vấn dài. Nguyên nhân thứ hai là việc mất các ngữ khi dịch word by word, dẩn đến việc mất 20 – 25% . Thêm vào đó, các câu truy vấn thường chứa các thuật ngữ, mà các thuật ngữ này thường không có trong từ điển tổng quát. Nếu chúng ta không có từ điển chuyên ngành hoặc từ điển thuật ngữ thì hiệu quả của hệ thống sẽ càng thấp. Tuy nhiên, những khuyết điểm trên đây sẽ là động lực thúc đẩy chúng ta tiếp tục nghiên cứu và tìm hiểu các phương pháp nhằm nâng cao tính hiệu quả của hướng tiếp cận này. 1.3.3 Dựa trên ngữ liệu (Corpus-based techniques): Ngoài cách sử dụng từ điển, chúng ta có thể khai thác trực tiếp thông tin thống kê về cách dùng thông thường của các cụm từ từ ngữ liệu song song. Cách tiếp cận trực tiếp này rất thích hợp để tích hợp với các kỹ thuật tìm kiếm dựa trên việc thống kê cách dùng thông thường của các cụm từ. Kỹ thuật tìm kiếm thống kê thường tận dụng hai nhận xét quan trọng về cách dùng thông thường của cụm từ. Nhận xét đầu tiên là những tài liệu mà người dùng đánh giá là cùng loại thì nhìn chung thường sử dụng các cụm từ tương tự nhau. Quay trở lại mô hình 1.1, q và d được thiết kế một cách đặc trưng để trích ra các thông tin về tần số của cụm từ và c được thiết kế để tận dụng điều này. Nhận xét thứ hai là các cụm từ hiếm và ít phổ biến thì sẽ giúp ích rất nhiều cho việc phân biệt giữa các tài liệu . Các cụm từ phổ biến mang ít nội dung thường bị loại bỏ bởi một danh sách stoplist, và các cụm từ còn lại thường được tính trọng số bằng cách sử dụng “tần số tài liệu đảo ” thường được tính như sau: ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛= itermwithdocumentsofNumber documentsofNumberidfi 2log GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 22 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Kết hợp hai kết quả ta gọi là “tfidf” (term frequency and inverse document frequency - tần số của từ và tần số tài liệu đảo ) tfidfij = tfij * idfi tfij là số lần từ i xuất hiện trong tài liệu j. Một vài kỹ thuật có thể được sử dụng để xây dựng hàm so sánh c cho một thể hiện tfidf. Có thể kỹ thuật đơn giản nhất là kỹ thuật dùng không gian vector, trong đó các vector của trọng số tfidf được thiết lập bởi q và d và kết quả được chuẩn hoá bên trong của 2 vector được tính nhờ vào c. Kết quả này cho ra một giá trị mong muốn, là một hàm tăng nghiêm ngặt đối với bất cứ việc giảm nào của sự khác nhau của 2 giá trị tfidf giống nhau. Nói một cách khác, mang 2 vector lại gần nhau theo bất cứ chiều nào sẽ làm tăng tính tương đồng của chúng. Bởi vì kết quả chuẩn hóa bên trong của 2 vector là cosin của góc giữa 2 vector trong không gian vector, nên kết quả này được biết đến như là phép đo độ tương đồng dùng hàm số cosin. Hệ thống SMART, được Salton phát triển, là một ví dụ về hệ thống tìm kiếm sử dụng không gian vector. Kỹ thuật tìm kiếm dựa trên xác suất thường thực thi một hàm c phức tạp hơn. Thường dựa trên một giả định đơn giản là j (hoặc r ) là giá trị nhị phân (nghĩa là mọi tài liệu có hoặc có liên quan hoặc không có liên quan ), kỹ thuật tìm kiếm dựa trên xác suất thực hiện việc tìm kiếm để ước lượng xác suất mà một tài liệu cho trước có liên quan dựa trên độ tương quan hoặc tfidf. Hệ thống INQUIRY được Croft và các cộng sự phát triển là một ví dụ cho hệ thống tìm kiếm dựa trên xác suất. 1.3.3.1 Xây dựng từ điển tự động: Về ý nghĩa, các kỹ thuật dựa trên ngữ liệu có thể được xem như là một loại của kỹ thuật xây dựng từ điển tự động, trong đó thông tin về mối quan hệ giữa các từ được tạo ra từ các con số thống kê cách sử dụng thông thường của từ. Sự khác nhau là ở chỗ từ điển này không cần con người xây dựng. Giống như các kỹ thuật tìm kiếm xuyên ngôn GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 23 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa ngữ khác, kỹ thuật xây dựng từ điển tự động là một nghiên cứu quan trọng kế thừa từ ngữ cảnh của tìm kiếm đơn ngữ. Một số lượng đáng kể các nghiên cứu về đề tài này đã xuất hiện và được công bố trong tài liệu về dịch máy. Ở đây chúng tôi trình bày hai kỹ thuật để xây dựng từ điển đa ngữ từ khía cạnh tìm kiếm. Kỹ thuật đầu tiên, người ta đã thực nghiệm trên 1.100 ngữ danh từ lấy từ ngữ liệu song song của khoảng 1.000 cặp câu dài tiếng Hà Lan và tiếng Anh trong một tài liệu kỹ thuật 6. Các ngữ danh từ trong mỗi cặp câu được nhận diện bằng cách sử dụng một thẻ từ loại thống kê và một bộ parser đơn giản. Các ứng viên dịch cho mỗi ngữ danh từ tiếng Hà Lan được tạo ra bằng cách so sánh tần số của mỗi cụm tiếng Anh xuất hiện trong một cặp câu tiếng Anh chứa ngữ danh từ, với tần số mà mỗi từ tiếng Anh xuất hiện trong toàn tập tài liệu. Một đặc tính khác được thêm vào giúp cho việc ngăn chặn các chọn lựa ngữ danh từ xuất hiện ở những vị trí liên quan khác nhau trong các cặp câu. Các tham số được tìm thấy cho các kết quả trong việc nhận diện các bản dịch đơn chính xác đến 45%, và nhiều lựa chọn khác mà các lựa chọn này tạo ra một danh sách các ứng viên của các bản dịch trong đó chứa 66% các bản dịch đơn chính xác. Việc dóng câu, đánh tag từ loại và phân rã lỗi chiếm 85% các lỗi, và các nghiên cứu cho thấy rằng việc chọn lựa chặn trên cho việc biểu diễn kỹ thuật của mình sẽ nâng tỉ lệ các bản dịch đơn chính xác lên 69% hoặc thêm khoảng 95% các bản dịch chính xác vào một danh sách. Bởi vì ngữ liệu song song có kích thước nhỏ nên không thể quyết định việc thực thi của kỹ thuật khi có nhiều hơn một bản dịch của cùng một từ xuất hiện trong ngữ liệu 7. Kết quả của từ vựng song ngữ không được sử dụng cho việc tìm kiếm văn bản, vì thế chúng ta không thể quyết định điều gì làm ảnh hưởng đến các lỗi dịch sẽ có hiệu quả cho việc tìm kiếm. Hơn nữa, chúng ta không thể đưa ra các hướng dẫn về việc liệu việc giảm độ chính xác, kết quả của việc tăng số lượng ứng viên có 6 Chiều dài trung bình của câu là hơn 24 từ. Các câu được gióng hàng bằng cách sử dụng kỹ thuật thống kê, và 7% các cặp câu sau đó được phát hiện là bị gióng hàng sai 7 71% các ngữ danh từ bằng tiếng Hà Lan xuất hiện chỉ 1 lần trong toàn bộ tập tài liệu GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 24 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa thể được bù đắp bằng cách tăng độ bao phủ, kết quả của việc thêm vào bản dịch chính xác trong danh sách. 1.3.3.2 Dịch dựa vào vector thuật ngữ (Term Vector Translation): Chúng ta quan tâm đến những kỹ thuật tìm kiếm văn bản đa ngữ dựa vào ngữ liệu tạo ra những ánh xạ không phải dành cho người dùng. Nghĩa là chúng ta xem xét những kỹ thuật tìm kiếm văn bản đa ngữ dựa vào thống kê mà mục đích là để ánh xạ thông tin thống kê về thuật ngữ sử dụng giữa các ngôn ngữ. Cụ thể là chúng ta xem xét các kỹ thuật ánh xạ các tập tfidf (term frequency and inverse document frequency) bao gồm các trọng số của các cụm từ từ một ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, phương pháp này ta gọi là dịch dựa vào vector thuật ngữ. Xét trường hợp hai ngôn ngữ, chúng ta có ba tập tài liệu tiếng Anh, tiếng Pháp và tập còn lại là song song (nghĩa là mỗi tài liệu trong tập song song là một cặp tiếng Anh và bản dịch tiếng Pháp). Mỗi câu truy vấn đầu tiên thể hiện cho tập song song, và những tài liệu trong đó được sắp xếp dựa trên mức độ giống nhau của câu truy vấn với bản dịch của những tài liệu theo ngôn ngữ của câu truy vấn. Những tài liệu tiếng Pháp có thứ tự sắp xếp cao nhất được ghép lại và được dùng như một câu truy vấn cho những tài liệu tiếng Pháp còn lại. Đây chính là phương pháp phản hồi thích hợp (relevance feedback). Tương tự cho tài liệu tiếng Anh. Sau đó 3 danh sách đã sắp xếp được nối lại và hiển thị cho người dùng. Phản hồi thích hợp (relevance feedback) là một kỹ thuật thông thường được dùng trong tìm kiếm thông tin dựa vào thống kê. Một vector chuẩn hóa tfidf là một xấp xỉ heuristic cho sự phân bổ mật độ của một từ trong một tài liệu. Theo đó, kết quả bên trong đã chuẩn hóa chỉ đơn giản là sự tương quan giữa 2 tài liệu mô tả bởi những phân bổ này. Vì chất lượng của sự phân bổ theo Heuristic có thể được cải tiến bằng cách thêm những giám sát, nên phản hồi thích hợp có thể được xem là cách tiếp cận heuristic làm mịn hóa những phân bổ không hợp lý trong những câu truy vấn ngắn. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 25 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Nói cách khác, những từ ngữ không quan trọng bị bỏ đi và những từ ngữ quan trọng có liên quan ngày càng được chuẩn hóa tốt hơn. Trong thí nghiệm TREC-4, Davis và Dunning[3] đã thử 3 kỹ thuật dịch vector cho các thuật ngữ khá phức tạp. Sử dụng 80.000 cặp câu đã gióng hàng trong một ngữ liệu bao gồm những tài liệu của Liên Hiệp Quốc, đầu tiên họ chọn 8.000 câu tiếng Anh làm những bản gốc tốt nhất cho mỗi câu truy vấn TREC. Sau đó, họ sử dụng những bản dịch tiếng Tây Ban Nha của 8.000 câu đó để chọn ra 100 từ ngữ thông dụng liên quan đến mỗi câu truy vấn. Những từ ngữ được xóa tương ứng từ tập này bằng cách sử dụng thủ thuật cải tiến chương trình với mục đích tìm ra một câu truy vấn tiếng Tây Ban Nha, sao cho câu truy vấn này có thể chọn những câu tiếng Tây Ban Nha giống như cách mà câu truy vấn tiếng Anh chọn những tài liệu tiếng Anh. Bước lập trình tiến hóa chỉ tăng độ chính xác trung bình từ 0.004 đến 0.02, nhưng theo quan sát cho thấy việc cải tiến thêm có thể chấp nhận được nếu có sẵn một ngữ liệu huấn luyện song song trong phạm vi có liên quan mật thiết đến phạm vi mà ta đang khảo sát. Kỹ thuật thứ hai dựa vào cùng một ngữ liệu huấn luyện của những câu đã được gióng hàng. Davis và Dunning đã chọn 100 thuật ngữ có xác suất lớn nhất từ tập các từ xuất hiện trong những câu tiếng Tây Ban Nha đã được gióng hàng với 100 câu gần nghĩa nhất với mỗi câu truy vấn tiếng Anh. Kỹ thuật này đạt độ chính xác 0.02. Kỹ thuật cuối cùng của Davis và Dunning dựa vào việc dịch trực tiếp các vector thuật ngữ sử dụng một toán tử tuyến tính. Họ bắt đầu bằng cách thiết lập một ma trận từ tập các vector tfidf từ những bản dịch tiếng Tây Ban Nha của những câu đã gióng hàng và một ma trận thứ hai là từ những bản dịch tiếng Tây Ban Nha của những câu này. Sau đó, họ giải những phép toán trên tập những vector không xác định để tìm ra một toán tử tuyến tính dùng cho việc dịch ma trận tiếng Tây Ban Nha sang ma trận tiếng Anh. Sau đó, họ dùng toán tử đó để dịch vector tfidf của mỗi câu truy vấn tiếng Anh sang một vector tfidf tiếng Tây Ban Nha và sử dụng vector được dịch để sắp xếp những tài liệu tiếng Tây Ban Nha. Tuy nhiên, họ cảnh báo rằng những giải thuật của họ để tính GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 26 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa toán tử tuyến tính chỉ là một cách ban đầu, còn rất nhiều cách tốt hơn có thể sử dụng kỹ thuật này. Giáo sư Oard và những giáo sư khác trong trường Đại học University of Maryland đã đưa ra một phương pháp dịch dựa vào vector thuật ngữ khác dựa trên ngữ liệu song song đã được gióng hàng ở mức từ . Xây dựng dựa vào những kỹ thuật gióng hàng cụm từ tương tự với những kỹ thuật của Van de Eijk, họ mô tả một kỹ thuật dùng danh sách các từ (ngữ) song ngữ trong đó những cách dịch khác nhau của mỗi từ được gán những giá trị thích hợp. Họ dùng từ song ngữ này như một toán tử tuyến tính để ánh xạ những vector truy vấn sang ngôn ngữ khác. Họ cho rằng phương pháp này có thể kết hợp với khả năng của một hệ thống tìm kiếm văn bản dựa vào thống kê để khai thác thông tin chính xác, nhưng kỹ thuật này vẫn chưa được thực hiện và cấu trúc của danh sách từ (ngữ) song ngữ được đặt ra cũng đang là một nhiệm vụ khó thực thi. 1.3.3.3 Chỉ mục ngữ nghĩa ngầm (Latent Semantic Indexing): Một kỹ thuật thống kê khác được áp dụng để tìm kiếm tài liệu đa ngôn ngữ là kỹ thuật chỉ mục ngữ nghĩa ngầm (Latent Semantic Indexing – LSI). Ý tưởng cơ bản là sử dụng một ma trận phân tích để xác định những thành phần chính của vector không gian được xác định bởi tập tài liệu, và sau đó chiếu vector lên không gian được mở rộng bởi những thành phần chính đó. Trong kỹ thuật LSI, những thành phần chính được xem là thể hiện cho những khái niệm quan trọng, trong khi những thành phần ít quan trọng hơn được xem là những biến đổi trong cách sử dụng khác nhau của từ. Vì thế LSI nhấn mạnh khía cạnh quan trọng của tfidf và bỏ qua hiệu quả của cách sử dụng từ ngữ khác nhau. Sau đó, các tài liệu được so sánh bằng cách sử dụng phép đo độ tương đồng bằng hàm số cosin và được sắp xếp để hiển thị. Hướng tiếp cận căn bản đã được Michael L.Littman nêu rõ trong [4]. LSI kiểm tra tính giống nhau của các ngữ cảnh mà trong đó các từ xuất hiện và tạo ra một không gian đặc tính có các từ đồng xuất hiện trong cùng ngữ cảnh thì ở gần nhau. Nghĩa là, đầu tiên phương pháp này tạo ra một biểu diễn giữ lại các đặc điểm giống nhau về nghĩa GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 27 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa của các từ và sau đó sử dụng biểu diễn này để tìm kiếm. Không gian đặc tính ban đầu sẽ phản ánh các mối quan hệ tương quan này. LSI sử dụng một phương pháp từ đại số học tuyến tính, việc phân rã các giá trị đơn (SVD) để tìm ra tầm quan trọng của các mối quan hệ. Không cần phải sử dụng bất cứ từ điển nào, bất cứ cơ sở tri thức nào để quyết định mối kết hợp giữa các từ vì chúng được bắt nguồn từ việc phân tích số học các văn bản tồn tại. Các mối quan hệ đã được biết được xác định cho một lĩnh vực riêng và được tạo ra hoàn toàn tự động. Kĩ thuật phân rã các giá trị đơn có quan hệ mật thiết với việc phân rã vector và việc phân tích các thừa số. Để có nhiều thông tin tìm kiếm và để lọc các ứng dụng chúng ta tạo một ma trận lớn cụm từ - tài liệu, theo cách mà hướng tiếp cận vector hoặc Boolean làm. Ma trận này được phân rã thành một tập k thường là 200 – 300, các thừa số chung từ tập này có thể được xấp xỉ bằng cách kết hợp tuyến tính; việc phân tích này có liên quan đến cấu trúc ngầm (latent) trong ma trận. Hình 1.4 minh họa ảnh hưởng của LSI lên việc biểu diễn các từ bằng cách sử dụng hình học. Phương pháp vector truyền thống biểu diễn các tài liệu như là sự kết hợp tuyến tính của các cụm từ trực giao, như được trình bày ở phần trên của hình, để góc giữa hai tài liệu sẽ phụ thuộc vào tần số mà hai từ đồng xuất hiện trong hai tài liệu, không quan tâm đến tương quan giữa hai từ. Trong hình ta thấy, Doc 3 liên chứa Term 2, Doc 1 chứa Term 1 và Doc 2 chứa cả hai. Ngược lại, LSI biểu diễn các từ như là các giá trị liên tục trên mỗi chiều k. Vì số các thừa số hoặc các chiều thì nhỏ hơn rất nhiều so với số lượng các từ, nên các từ sẽ không độc lập như mô tả ở hình dưới. Khi hai từ được sử dụng trong cùng một ngữ cảnh (tài liệu), chúng sẽ có cùng một vector trong biểu diễn LSI có chiều tối giản. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 28 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Standard Vector Space Mode (ndims=nternns) Term1 Te rn 2 Doc3 Doc2 Doc1 Reduced LSI Vector Space Model (ndims<<nterns) 0 2 4 6 8 10 12 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 LSI Dimension 1 LS I D im en si on 2 Doc1 Doc3 Term 2 Term 1 Term 3 Doc2 Term 4 Doc4 Hình 1.4 Biểu diễn các từ trong vector chuẩn so với vector tối giản LSI Kết quả của LSI là một tập các vector biểu diễn vị trí của mỗi từ và tài liệu trong biểu diễn LSI có k chiều. Các qui trình tìm kiếm bằng cách sử dụng các từ trong một câu GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 29 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa truy vấn để nhận ra một điểm trong không gian một cách tự động, câu truy vấn sẽ được định vị tại vector tổng được đánh trọng số của các vector thành phần Các tài liệu sau đó sẽ được sắp xếp dựa trên sự giống nhau của chúng đối với câu truy vấn, thường là dùng giá trị cosin để tính. Trong khi hầu hết các ngữ cảnh tìm kiếm phổ biến liên quan đến các tài liệu trả về thỏa các câu truy vấn của người dùng , việc biểu diễn LSI cho phép nhiều ngữ cảnh tìm kiếm hơn. Vì cả vector từ lẫn vector tài liệu đều được biểu diễn trong cùng một không gian, nên chúng ta có thể tìm kiếm sự giống nhau giữa bất cứ sự kết hợp nào của các từ và các tài liệu. Các tài liệu mới ( hoặc các từ mới ) có thể được thêm vào biểu diễn LSI bằng cách sử dụng một thủ tục gọi là “folding in”. Bất cứ tài liệu nào không được dùng trong việc xây dựng không gian ngữ nghĩa được đặt tại vector tổng của các vector thành phần của nó. Trong tìm kiếm tài liệu đơn ngữ, phương pháp LSI cho hiệu quả tương đương với phương pháp vector chuẩn trong hầu hết các trường hợp, và tốt hơn 30% trong một vài trường hợp. 1.3.3.4 Đánh giá ưu khuyết điểm: ™ Ưu điểm: Phương pháp dựa trên ngữ liệu cho độ chính xác của các bản dịch cao hơn so với phương pháp dựa trên MRD. Do đó làm cho độ hiệu quả của hệ thống tìm kiếm khá cao. ™ Khuyết điểm: Khuyết điểm lớn nhất của phương pháp này là sự thiếu thốn ngữ liệu lớn. Để xây dựng một ngữ liệu huấn luyện lớn cần rất nhiều thời gian và chi phí rất cao. 1.4 Một số công trình nghiên cứu trong và ngoài nước: 1.4.1 Ở Việt Nam: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 30 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Theo tìm hiểu của chúng tôi, trong nước hiện nay đã có một số công trình nghiên cứu liên quan như sau: 1. “Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong hệ tìm kiếm thông tin trên văn bản tiếng Việt”, Hồ Bảo Quốc, Đồng Thị Bích Thủy, Hội thảo quốc gia về Công nghệ thông tin – Thái Nguyên – Việt Nam 8/2003. 2. “An Introduction to Vietnamese Information Retrieval”, Marie-France BRUANDET, Jean-Pierre CHEVALLET, Dong Thi Bich Thuy, Bao-Quoc Ho. Ngoài các nghiên cứu này, hiện tại còn có đề tài nghiên cứu khoa học trọng điểm đại học quốc gia TPHCM (2005) đang trong giai đoạn phát triển: “Xây dựng chương trình trợ giúp tìm kiếm thông tin bằng tiếng Việt” do PGS.TS Phan Thị Tươi đại học Bách Khoa TPHCM làm chủ nhiệm đề tài. 1.4.2 Trên thế giới: ™ Đối với tiếng Việt: hiện có hai đề tài liên quan đến tìm kiếm xuyên ngữ bằng tiếng Việt: 1. “Cross Language Medical Information Retrieval”, Trần Đức Tuấn, Nicolas Goercebu - Đại học Rennes.(đang trong giai đoạn chạy thử nghiệm) 2. “CLIR in English and Vietnamese”, Nguyễn Văn Bé Hai, Ross Wilkinson, Justin Zabel - RMIT. ™ Đối với các ngôn ngữ khác: có rất nhiều công trình nghiên cứu đã được công bố cũng như ứng dụng đã được đưa vào sử dụng từ rất sớm: Liên tục trong các năm 1997, 1998 L.Ballesteros và Bruce Croft[1][5][6] đã đưa ra các bài báo liên quan đến các vấn đề trong hướng tiếp cận dựa trên từ điển: “Phương pháp dựa trên từ điển cho hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ”, “Kỹ thuật dịch ngữ và mở rộng câu truy vấn cho hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ”, “Giải quyết việc khử nhập nhằng cho GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 31 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa tìm kiếm xuyên ngữ”. Trong đó, họ đã sử dụng từ điển song ngữ Anh-Tây Ban Nha để tìm kiếm các tài liệu tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha. Bên cạnh Ballesteros, Davis và Hull, trong năm 1998 này Yamabana [7] đã xây dựng hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ Anh – Nhật theo hướng tiếp cận dựa trên dịch máy và kết hợp với việc lựa chọn từ dựa trên tần số rút trích từ ngữ liệu không song song. Năm 2002, Atsushi Fujii và Tetsuya Ishikawa [8] đã công bố hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ Nhật – Anh.theo hướng tiếp cận dựa trên ngữ liệu đơn ngữ. Trong hệ thống này ngoài việc dịch một từ thông thường, Atsushi còn dịch các từ ghép. 1.5 Kết luận: Các kỹ thuật dựa trên vốn từ được điều khiển đã phát triển rất tốt, nhưng cấu trúc đầy đủ của từ điển đồng nghĩa tự động vẫn còn quá đơn giản. Hơn nữa, những kỹ thuật tìm kiếm khái niệm đa ngữ như kỹ thuật mở rộng câu truy vấn có thể khai thác thông tin được mã hóa trong từ điển mà con người không can thiệp được ở mức index hoặc thời gian truy vấn vì thế giới hạn việc ước lượng tính hiệu quả trong ngôn ngữ của cùng một kỹ thuật trong cùng một phạm vi. Nếu không có một cấu trúc từ điển tự động hiệu quả, miền giới hạn của những kỹ thuật tìm kiếm dựa vào khái niệm sẽ vẫn còn rất lớn. Sự non nớt của những kỹ thuật dựa vào ngữ liệu cho thấy những từ điển đồng nghĩa trên thực tế vẫn là một thành phần quan trọng với bất kỳ hệ thống tìm kiếm đa ngôn ngữ nào, bất chấp mô hình so khớp chính xác hay mô hình tìm kiếm dựa trên sắp xếp được sử dụng. Hơn nữa, sự tích hợp từ điển với những kỹ thuật dựa trên thống kê ngữ liệu là một phạm vi của những nghiên cứu hiện tại trong ngôn ngữ học tính toán, và có một số tính năng được tận dụng khi kết hợp hai kỹ thuật lại. Bởi vì những từ điển đồng nghĩa phức tạp nhất dùng cho việc tìm kiếm đa ngữ hiện tại bị điều khiển bởi những hệ thống từ vựng nên những hiệu quả của nghiên cứu đang diễn ra là đòn bẩy cho nghiên cứu của chúng ta. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 32 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Những phạm vi khác nhau của những ngữ liệu song song có sẵn và ngữ liệu có sẵn những đánh giá thích hợp vẫn là một trở ngại lớn nhất cho việc đánh giá những kỹ thuật dựa vào ngữ liệu. Chúng ta không biết rằng một thể hiện của một ngữ liệu song song lớn ứng với một tập các câu truy vấn có liên quan với những đánh giá thích hợp là sẵn có. Nếu không có một ngữ liệu như thế thì một thiết kế thực nghiệm tốt nhất có thể có được thiết lập là để huấn luyện trên một ngữ liệu song song từ phạm vi giống với phạm vi của ngữ liệu đánh giá. Thật không may, chúng ta không biết được bất kỳ kỹ thuật nào để ước lượng độ hiệu quả, hoặc độ sai lệch khi kết hợp giữa sự huấn luyện và phạm vi đánh giá. Nếu không có ngữ liệu song song có sẵn những đánh giá thích hợp và không có cách tính ước lượng hiệu quả của một phạm vi khác thì sẽ không thể đưa ra những khảo sát cuối cùng từ những nghiên cứu có quy mô lớn như những nghiên cứu của Davis và Dunning . Việc thực hiện những kỹ thuật đơn ngữ trong điều kiện thí nghiệm tương tự dường như là một điểm chuẩn làm cận trên của hiệu quả tìm kiếm. Không có một bằng chứng nào cho thấy những kỹ thuật đa ngữ có thể vượt qua hẳn những kỹ thuật đơn ngữ. Fluhr và Radwan đã chỉ ra rằng việc hạ thấp biên của độ hiệu quả của một hệ thống tìm kiếm đa ngữ so với độ hiệu quả của hướng tiếp cận theo module (theo hướng tiếp cận này dịch máy hoàn toàn tự động được dùng để tiền xử lý câu truy vấn) là hợp lý. Sự hoà hợp của hai quan điểm này làm việc so sánh những kỹ thuật tìm kiếm đa ngữ qua những thí nghiệm khác nhau dễ dàng hơn. Tuy nhiên, nguồn tài nguyên yêu cầu ở đây để nhận ra khả năng tiềm tàng của những hệ thống dịch máy hiện đại hoàn toàn tự động để có thể giới hạn tiện ích của phương pháp này trong những nghiên cứu nhỏ hơn. Một sự khác biệt quan trọng giữa tìm kiếm đơn ngữ và tìm kiếm đa ngữ là có nhiều nghĩa xuất hiện tạo ra điểm giới hạn chủ yếu. Cụ thể là tính nhiều nghĩa của từ trở thành một vấn đề lớn trong tìm kiếm đa ngữ hơn là trong tìm kiếm đơn ngữ khi kích cỡ của phạm vi tăng. Ba nhà nghiên cứu thực hiện với những thí nghiệm rất khác nhau đã công bố rằng tính nhiều nghĩa của từ có thể được giảm bớt bằng cách sử dụng thông tin ngữ pháp và ngữ nghĩa trong đó loại đơn giản nhất là cụm từ. Điều này cho thấy GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 33 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa việc khử nhập nhằng nghĩa của từ (cũng như cụm từ) chỉ ra khả năng có hạn trong ngữ cảnh đơn ngữ, nhưng đó là một bước đi có lợi cho nghiên cứu xa hơn. Vấn đề quan trọng trong ứng dụng của bất cứ kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên nào cho việc tìm kiếm đa ngữ là cải thiện độ chính xác mà không bị ảnh hưởng của độ bao phủ. Điều này giải thích cho sự khảo sát những kỹ thuật tương đối đơn giản được thiết kế làm giảm hẳn những ý nghĩa trong phạm vi đó. Một trong những khó khăn thường gặp trong khi dịch câu truy vấn là đối với những câu truy vấn ngắn có thể làm tăng nguy cơ gây ra hiệu quả ngược lại vì tính nhiều nghĩa của từ bằng cách giới hạn ngữ cảnh theo nghĩa của từ. Để giải quyết vấn đề này, ta sử dụng thông tin có cấu trúc từ không gian tài liệu để làm tăng phạm vi cụ thể của việc dịch câu truy vấn. Trong ba hướng tiếp cận của tìm kiếm xuyên ngữ có thể nói hướng tiếp cận dựa trên từ điển là khả thi nhất trong bối cảnh hiện nay của tiếng Việt. Như đã nêu trong phần ưu và khuyết điểm của hướng tiếp cận này, ta có thể nhận thấy tiếp cận dựa trên từ điển không đòi hỏi một nguồn tài nguyên lớn hay khó tìm kiếm. Thêm vào đó, nguồn tài nguyên từ điển điện tử ở nước ta cũng khá phong phú. Chúng ta có thể tận dụng các từ điển này cho việc xây dựng một từ điển máy đọc cho hệ tìm kiếm xuyên ngữ. Đây cũng là lý do mà chúng tôi lựa chọn hướng tiếp cận dựa trên từ điển cho hệ thống tìm kiếm xuyên ngữ. Mặc dù hiệu quả của nó chưa cao, nhưng chính việc khắc phục khuyết điềm này sẽ là động lực cho các nghiên cứu tiếp theo. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 34 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trong chương này, chúng tôi trình bày các cơ sở lý thuyết mà dựa vào đó xây dựng hệ thống. Chúng tôi không có tham vọng trình bày chi tiết, đầy đủ tất cả các hướng tiếp cận mà chỉ trình bày tổng quan một số hướng tiếp cận và từ đó nhận xét, đánh giá từng hướng tiếp cận để có thể đưa ra các lựa chọn thích hợp nhất cho hệ thống. Chúng tôi sẽ trình bày các nội dung: 9 Từ điển máy đọc - MRD (Machine Readable Dictionary). 9 Các phương pháp tách từ. 9 Các phương pháp khử nhập nhằng. 2.1 Giới thiệu về MRD (Machine Readable Dictionary) 2.1.1 Sơ lược lịch sử phát triển MRD trên thế giới: 2.1.1.1 Lịch sử của những tài nguyên từ vựng máy đọc: Những hệ thống xử lý ngôn ngữ (NLP – Natural Language Processing) trước đây có khuynh hướng sử dụng những từ điển đồng nghĩa và từ điển ngữ pháp có từ và cú pháp đơn giản. Về cơ bản, những từ điển này chỉ chứa số lượng từ tương đối (ít hơn 1.000 từ so với 20.000 từ thông dụng mà người bình thường sử dụng) và chấp nhận là đã đúng ở trong một vài cấu trúc cú pháp. Những ràng buộc này làm những nhà nghiên cứu tập trung vào những điều khó khăn trước mắt của NLP chẳng hạn như phân tích hình thái, dịch theo ngữ pháp và ngữ nghĩa. Mười năm trở lại đây, những nhà nghiên cứu bắt đầu nhận ra được vấn đề “đầu vào không giới hạn” (unrestricted input) với mục tiêu cuối cùng là cho phép hệ thống NLP nhận bất cứ đầu vào nào của ngôn ngữ đang xét. Điều này là một thách thức lớn khi xét đến kho thành ngữ sẵn có trong tiếng Anh và một số ngôn ngữ khác đặc biệt là văn nói. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 35 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Tuy nhiên để hệ thống NLP có thể giải quyết được vấn đề đầu vào không giới hạn, những nhà nghiên cứu cần hiểu rõ cả về từ ngữ và ngữ pháp của ngôn ngữ đang xét. Sau đây chúng ta xét những tài nguyên từ vựng đã được phát triển. 2.1.1.2 Những tài nguyên từ vựng trong năm 1980: Câu hỏi đặt ra là: “Nguồn tài nguyên từ vựng dễ hiểu nhất nào trong NLP là sẵn có?”.Vào năm 1980, câu trả lời sẽ là từ điển. Một MRD thường chỉ ở dạng băng từ sắp xếp chữ trên máy tính từ một từ điển đã được in trước đó mặc dù nó có chứa một vài thông tin từ điển không có trong phiên bản in. (Dạng băng từ sắp xếp chữ trên máy tính này bao gồm tất cả thông tin cần có khi chuyển một từ điển thành bản in, chẳng hạn như lời hướng dẫn, thay đổi font, ký hiệu đặc biệt, …) Trong những năm gần đây, máy tính góp phần quan trọng vào sự phát triển từ điển và MRD. Những giai đoạn triển khai này được mô phỏng bằng những phiên bản máy đọc đầu tiên của những từ điển dùng cho người dùng có trình độ cao như: Oxford Advanced Leaner’s Dictionary (OALD), Longman Dictionary of Contemporary English (LDOCE) và Collins Cobuild English Language Dictionary (COBUILD). Mỗi từ điển khác nhau về độ liên quan đến máy tính khi chúng được đưa vào sản xuất: OALD (Oxford Advanced Leaner’s Dictionary): OALD là dạng máy đọc trong những năm cuối thập niên 70, về cơ bản nó giống băng từ xếp chữ. Ở đây máy tính không có vai trò gì trong việc chuẩn bị từ điển thực sự. LDOCE (Longman Dictionary of Contemporary English): GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 36 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Loại băng từ máy tính này có vào đầu những năm 80 cũng là dạng máy đọc, người sáng chế đã sử dụng máy tính hỗ trợ kiểm tra sự sẵn sàng của nó để đảm bảo về sự đúng đắn của những định nghĩa từ. Thông tin từ điển thêm vào cũng có trong băng từ nhưng không có trong từ điển in. COBUILD (Collins Cobuild English Language Dictionary): COBUILD liên quan đến máy tính trong cả 4 giai đoạn phát triển của nó: thu thập dữ liệu, chọn mục từ, cấu trúc những định nghĩa mục từ và sắp xếp mục từ. Những thủ tục máy tính cũng được dùng để đảm bảo sự đúng đắn và hoàn hảo của mục từ. 2.1.1.3 Những tài nguyên từ vựng trong năm 1990: Câu hỏi đặt ra là: “Nguồn tài nguyên từ vựng dễ hiểu nhất nào trong NLP là sẵn có?”. Vào năm 1990, câu trả lời sẽ là ngữ liệu. Ngữ liệu là sự lựa chọn chiến thuật của tài liệu xử lý ngôn ngữ tự nhiên (toàn văn bản, mẫu từ những văn bản hoặc đôi khi không nối câu, từ một hay nhiều ngôn ngữ) được lưu trữ ở dạng máy đọc. Một ví dụ của ngữ liệu là ngữ liệu văn nói tiếng Anh, bao gồm 50.000 từ của văn nói tiếng anh của người Anh được ghi âm từ kênh phát thanh BBC. Nó tập hợp từ nghiên cứu hỗ trợ viết bằng tiếng Anh. Từ điển COBUILD được phát triển bởi một nhóm nghiên cứu của khoa Anh ngữ trường đại học Birmingham (cộng tác với Collins Publishers). Không giống những nhà phát triển từ điển trước đây, nhóm COBUILD sử dụng cách tiếp cận khách quan hơn để chọn từ, thay vì dựa vào trực giác. Họ xác định những gì là chính yếu trong từ điển tiếng Anh (chẳng hạn như những từ thông dụng nhất trong ngôn ngữ mà người học cần làm quen) và để làm việc này họ phân tích thống kê một ngữ liệu. Đầu tiên, Dự án COBUILD liên quan đến tập hợp những văn bản xuất hiện tự nhiên từ những nguồn khác nhau, với mục đích xây dựng một ngữ liệu điển hình bằng tiếng GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 37 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Anh. Tuy nhiên, trước khi việc thu thập dữ liệu này diễn ra, cần xác định một chiến lược thu thập. Vì mục đích của dự án là tạo ra một từ điển cho người học nâng cao nên cần xác định những khía cạnh mà tiếng Anh có liên quan đến nhu cầu người sử dụng trên thế giới: ƒ Cách viết và đọc ƒ Ngôn ngữ chung và rộng rãi (không dùng từ kỹ thuật) ƒ Sử dụng hiện hành (từ 1960) ƒ Ngôn ngữ tự nhiên (không mang kịch tính) ƒ Văn xuôi, một ít tiểu thuyết (không có thơ) ƒ Ngôn ngữ người lớn (từ 16 tuổi trở lên) ƒ Tiếng Anh chuẩn (không có tiếng địa phương) ƒ Sử dụng chủ yếu là tiếng Anh của người Anh (một số là tiếng Anh của người Mỹ hoặc nước khác) Tập văn bản này lấy kết quả từ ngữ liệu Birmingham Main Corpus 7.3 triệu từ được dùng để: (1) chọn những từ xuất hiện trong từ điển (từ Main Corpus, 132.000 từ gốc được xác định là có thể đưa vào từ điển). (2) cung cấp dữ liệu từ điển chẳng hạn bằng cách tìm từ đó xuất hiện trong những ngữ cảnh khác nhau. Một ngữ liệu đảo với 20 triệu từ cũng được tạo ra được dùng trong trường hợp một số từ không được thêm vào Main Corpus. Ví dụ, nếu một từ nào đó không xuất hiện trong Main Corpus, nhưng nó vẫn được thêm vào trong từ điển, lúc này ngữ liệu đảo sẽ là ví dụ của cách sử dụng nó. Ngữ liệu hiện nay có ở Birmingham tập trung vào sự phát triển của ngữ liệu MONITOR, được đưa ra bởi Antoinette Renouf ở Sinclair (1987) rằng: “Ngữ liệu này động hơn dạng thống kê, nó gồm số lượng lớn các văn bản được tổ chức bằng điện tử GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 38 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa mà có thể đọc bằng máy tính. Một phần dữ liệu sẽ được lưu trữ tại thời điểm nào đó nhưng nơi chứa sẽ bị xóa sau khi xử lý. Đối tượng này là để “giám sát” dữ liệu, từ những khía cạnh khác nhau, để lưu lại những sự kiện thay đổi tự nhiên của ngôn ngữ.” Dữ liệu văn bản được thu thập thường xuyên, chủ yếu từ CD-ROMS xếp chữ của những tờ báo và tạp chí. (Rõ ràng điều này không thể hiện là mẫu cấu trúc tỉ mỉ bằng tiếng Anh của Main Corpus). Một phương pháp “drag-net” đang được dùng để kiểm soát MONITOR Corpus về từ mới, cách dùng mới hoặc nghĩa của những từ cũ, từ không còn được dùng nữa, … Ví dụ, sự xuất hiện và phát triển của những từ và cụm từ mới như “grunge”, “risc” và “Mother of all …” có thể được lưu ý. Đến năm 1992, Meijs đưa ra một từ điển đơn ngữ phức tạp nhưng hợp lý bao gồm những thông tin8 sau: 1. Dạng của từ gốc. 2. Từ loại: danh từ, động từ, tính từ, … 3. Thông tin ngữ pháp kèm thêm: khả năng đếm, bổ ngữ trực tiếp hay hiểu ngầm, … 4. Biến cách: số nhiều, thì quá khứ, dạng bất qui tắc, … 5. Âm vị: cách đọc và nhấn âm. 6. Nghĩa của từ, bằng cách định nghĩa hoặc tham khảo đến đồng nghĩa. 7. Ví dụ bằng cách khác nhau của một từ có thể sử dụng. 8. Thành ngữ và những cụm từ đặc biệt trong đó có từ gốc. 9. Dẫn xuất, từ ghép, … 10. Cách sử dụng ghi chú, cách dùng đặc biệt, … 2.1.2 Vai trò và cấu trúc của MRD: 2.1.2.1 Vai trò của MRD: 8 Những tiêu chuẩn này được biểu hiện bởi mục từ “default” của OALD, LDOCE và COBUILD GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 39 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Đối với tiếng Anh và một số ngôn ngữ phổ biến khác trên thế giới thì việc xử lý tự động ngôn ngữ tự nhiên ngày càng trở nên phổ biến và đạt được những thành tựu đáng kể. Tuy nhiên, đối với tiếng Việt của chúng ta, các kết quả này còn hạn chế do nhiều nguyên nhân khác nhau và trong đó có nguyên nhân do thiếu những cơ sở dữ liệu cơ bản dạng điện tử cần thiết cho việc xử lý ngôn ngữ tự động bằng máy tính. Một trong những cơ sở dữ liệu đó chính là cơ sở dữ liệu từ điển tiếng Việt chuyên dùng cho máy tính để xử lý tiếng Việt. Việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng máy tính bao gồm nhiều bài toán khác nhau, như: phân tích hình thái, cú pháp, ngữ nghĩa,… cho các cấp độ từ, ngữ, câu, văn bản,…nhưng tất cả các công việc xử lý ấy đều cần truy cập đến cơ sở dữ liệu từ điển điện tử (cơ sở dữ liệu về từ trong ngôn ngữ đó). Vì vậy, việc tiên quyết cho mọi bài toán xử lý ngôn ngữ chính là cần phải xây dựng được từ điển điện tử mà máy tính có thể “đọc” được (trong chuyên môn, từ điển này được gọi tắt là MRD: Machine Readable Dictionary). 2.1.2.2 Cấu trúc của MRD: Trong phạm vi nghiên cứu của luận văn, chúng tôi muốn nêu lên một số vấn đề cần giải quyết trong việc xây dựng từ điển MRD cho tiếng Việt, tiếng Anh và tiếng Hoa9, như: cấu trúc vĩ mô, cấu trúc vi mô của từ điển, đặc điểm về hình thái, ngữ pháp và ngữ nghĩa của những đơn vị “mục từ” (entry) trong từ điển, tính quốc tế của những tiêu chí lựa chọn mục từ sao cho từ điển này có thể kế thừa, giao tiếp với các hệ xử lý ngôn ngữ tự động thông dụng (tiếng Anh) trên thế giới. Trong phần này, chúng tôi cũng sẽ đề cập đến cách thức xây dựng tự động MRD và cách tổ chức cấu trúc dữ liệu cho MRD. 9 Nguyên nhân lựa chọn ba ngôn ngữ Việt, Anh, Hoa chúng tôi đã nêu ở phần đặt vấn đề. GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 40 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Ở đây, ta cần phân biệt từ điển MRD với các từ điển điện tử dành cho người (như từ điển của Lạc Việt, Vi Tính Đồng Nai,..) dù là chúng ở dạng điện tử (máy đọc được), nhưng không phải dùng cho máy, mà dùng cho người sử dụng. Từ điển MRD (dành cho máy “đọc”) có cách tổ chức cấu trúc và lưu trữ những loại thông tin không giống như từ điển dành cho người dùng. Chẳng hạn, trong MRD không cần chứa các thông tin về ngữ âm (phonetics), về từ nguyên (etymology), giải thích, câu ví dụ, … nhưng nó lại chứa các thông tin được coi là hiển nhiên, những thông tin không cần nêu ra trong từ điển dành cho người sử dụng (vì những thông tin này con người hoàn toàn suy ra được bằng tri thức về thế giới thực hay bằng vốn sống). Từ điển MRD cần có cách tổ chức nhất quán, chặt chẽ, chính xác, đầy đủ về cấu trúc và về lượng thông tin để máy tính hoàn toàn dựa vào đó mà xử lý công việc được giao một cách máy móc. Vì vậy, để xây dựng được từ điển MRD này, chúng ta phải giải quyết triệt để về tiêu chí lựa chọn mục từ (cấu trúc vĩ mô). Đây là vấn đề vô cùng nan giải vì nó liên quan đến tiêu chí nhận diện ranh giới từ (đặc biệt là tiếng Việt, một thứ tiếng của loại hình ngôn ngữ đơn lập). Thông tin được lưu trữ trong mỗi mục từ (cấu trúc vi mô) phải hoàn toàn chính xác, nhất quán về chính tả, về bộ mã ký tự, về cách trình bày. Tuyệt đối không thể ghi nhập nhằng như từ điển của người dùng. Ngoài ra, việc tổ chức MRD sao cho nó có tính liên thông với các từ điển MRD khác, tương thích với các hệ xử lý ngôn ngữ khác trên thế giới. Việc tổ chức MRD tiếng Việt này cũng cần có tính mở để chúng ta có thể cập nhật, thay đổi một cách dễ dàng và nhanh chóng. Cuối cùng, việc xây dựng, quản lý, cập nhật một cơ sở dữ liệu khá lớn (hàng mấy vạn từ) với yêu cầu chính xác cao như thế phải được xây dựng một cách tự động trên cơ sở các kho dữ liệu, các từ điển điện tử có sẵn có liên quan. 2.1.3 Khai thác tài nguyên từ điển: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 41 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Từ từ điển MRD, chúng ta có thể khai thác để phục vụ rất nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau: Nhờ cấu trúc vĩ mô (danh sách từ của ngôn ngữ), cho phép ta xử lý tự động các bài toán: gán nhãn ranh giới từ, kiểm lỗi chính tả. Nhờ các trường thông tin lưu trong cấu trúc vi mô, chúng ta có thể xử lý các bài toán như: phân tích hình thái từ; gán nhãn từ loại; phân tích cú pháp; phân tích ngữ nghĩa. Nhờ trường tần suất sử dụng, chúng ta có thể rút ra danh sách các từ, các cấu trúc ngữ pháp được sử dụng thường xuyên nhất (danh sách tối thiểu) để phục vụ việc giảng dạy ngoại ngữ. Để có thể khai thác tốt từ điển MRD, chúng ta nhất thiết phải tuân theo các qui tắc biểu diễn, lưu trữ nhất quán, đơn trị khi xây dựng từ điển. Nghĩa là không thể giải thích theo kiểu nước đôi, kiểu tương tự, mang tính hàm ý,... Tuy những cách giải thích này chấp nhận được đơn vị con người (tự hiểu, tự suy ra dựa trên tri thức về thế giới thực), nhưng không thể chấp nhận được đối với máy (xử lý máy móc). 2.1.4 Xây dựng từ điển tự động: Đối với các tiếng biến hình (như tiếng Anh, Pháp, Nga,..), việc xây dựng danh sách tất cả các từ trong ngôn ngữ có thể thực hiện được dễ dàng thông qua việc quét trên ngữ liệu lớn (đúng chính tả), xem xem những từ nào không có từ điển sẽ được thêm vào từ điển. Tuy nhiên, đối với các thứ tiếng đơn lập như tiếng (Việt, Hoa, Thái, ..), chúng ta không thể làm theo cách thức trên được. Trong các thứ tiếng đơn lập này, để xác định được từ mới chưa có trong từ điển, ta cần phải tách từ. Mà muốn tách từ, ta cần có từ điển chứa những từ cần tách. Đây là vấn đề “quả trứng – con gà”. Để giải quyết vấn đề lưỡng nan này, gần đây đã có mô hình của J.S.Chang, Y.C.Lin và K.Y.Su [9] dùng để tách từ cho ngữ liệu lớn dựa trên một ngữ liệu nhỏ cho tiếng Hoa để từ đó xây dựng tự động từ điển tiếng Hoa. Từ ngữ liệu nhỏ (seed corpus) gồm 1.000 câu đã được tách từ, để tách từ cho ngữ liệu lớn khoảng 310.000 từ bằng cách dùng kỹ thuật ước lượng GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 42 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Viterbi để lặp đi lặp lại sự điều chỉnh các thông số tách từ cho đến khi các thông số này hội tụ. Các tác giả cũng áp dụng thành công phương pháp này để gán nhãn từ loại cho tiếng Hoa với độ chính xác đến 73%. Ngoài cách tiếp cận dựa trên ngữ liệu như trên, người ta còn khai thác các từ điển điện tử của người bằng cách: cấu trúc hoá (đánh dấu các truờng) cho từ điển của người rồi sau đó rút trích thông tin từ những trường có liên quan. Hiện nay, nguồn tài nguyên từ điển điện tử là khá phong phú, đây là một thuận lợi để chúng ta có thể xây dựng các MRD “máy đọc” khá hoàn chỉnh phục vụ các hệ thống NLP. Đây chính là lí do mà chúng tôi chọn phương pháp này cho đề tài. 2.1.5 Cấu trúc vĩ mô và vi mô của từ điển MRD: Cấu trúc vĩ mô là cấu trúc bao gồm toàn thể các mục từ được sắp xếp trong từ điển theo một trật tự xác định (còn được gọi là cấu trúc tổng thể hay cấu trúc bảng từ). Cấu trúc vi mô là cấu trúc bao gồm toàn bộ những thông tin được trình bày một cách có hệ thống trong mỗi mục từ (còn gọi là cấu trúc mục từ). Để xây dựng cấu trúc vĩ mô cho từ điển MRD một cách tự động, chúng ta phải lần lượt giải quyết các vấn đề sau: tiêu chí lựa chọn mục từ, thứ tự sắp xếp các mục từ, yếu tố liên thông với cơ sở dữ liệu từ điển quốc tế. Vấn đề lựa chọn mục từ để đưa vào từ điển phụ thuộc vào tiêu chí lựa chọn mục từ, tiêu chí nhận diện từ, phân biệt từ với các đơn vị khác (thấp hoặc cao hơn từ). Đây là một vấn đề vô cùng khó khăn đối với các ngôn ngữ đơn lập. Nếu trong các ngôn ngữ đơn lập (như Việt, Hoa,..), đơn vị được chọn để đưa vào mục từ này là tiếng (hay âm tiết) hay chữ (theo âm Hán-Việt là tự), hay còn gọi là từ chính tả, thì ta phải gọi đây là “tự điển” để phân biệt với “từ điển”. 2.1.6 Một số từ điển MRD: 2.1.6.1 Từ điển tiếng Anh EDIC: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 43 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa 2.1.6.1.1 Cấu trúc vĩ mô từ điển tiếng Anh EDIC: Cấu trúc vĩ mô ở đây chính là danh sách mục từ tiếng Anh trong EDic. Tiêu chí lựa chọn mục từ trong từ điển EDic bao gồm tất cả các từ (words), các ngữ (phrases) tương đương với một từ trong tiếng Việt. Ngoài ra, EDic còn chứa các từ ghép (compound), ngữ cố định (phrasal), thành ngữ (idiom), tục ngữ (proverb), từ viết tắt (abbreviations), tên riêng (proper names). Ví dụ: program; top-down; programming language (ngôn_ngữ lập_trình); make up one’s mind (quyết định); out of sight, out of mind (xa mặt, cách lòng); IPL; Von-Neumann;… Về mặt hình thái học (morphology), trong cấu trúc vĩ mô của từ điển, tác giả chỉ đưa vào các từ nguyên gốc và các dẫn xuất (derivations) của từ, chứ không đưa vào các biến cách (inflections) của từ. Có nghĩa là trong từ điển sẽ chứa: program, programmer, coprogrammer, … nhưng không chứa programs, programming, programmed, … Với từ điển tiếng Anh, mục từ chúng ta cần chọn một trong 3 cách thức sau: 1. Chỉ lưu từ gốc: tất cả các dạng biến cách hay dẫn xuất sẽ được phân tích hình thái để đưa về từ gốc. Cách làm này tiết kiệm bộ nhớ lưu trữ, nhưng không đảm bảo tính trung thực về mặt ngữ nghĩa của từ. Cách này thích hợp cho những bài toán đơn giản như: kiểm lỗi chính tả. 2. Lưu cả từ gốc, dẫn xuất và biến cách: cách này tốn bộ nhớ, bị trùng lắp thông tin, nhưng đảm bảo tìm kiếm nhanh, giải thuật xử lý đơn giản. 3. Lưu từ gốc và dẫn xuất: đây là giải pháp trung gian, vừa tiết kiệm bộ nhớ, vừa không vi phạm ngữ nghĩa, chỉ cần phân tích hình thái biến cách đơn giản. 2.1.6.1.2 Cấu trúc vi mô từ điển Anh EDIC: 2.1.6.1.2.1 Thông tin về hình thái: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 44 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Bao gồm các thông tin về: • Dạng của từ (word form), ví dụ: “program”, “book”,… • Mã hình thái của từ (word morphology): từ nguyên gốc, dạng bất quy tắc, như có gấp đôi phụ âm hay không, hay kết hợp với phụ tố (affix) nào… • Mã loại của từ (word type): từ đơn, từ ghép; thành ngữ, viết tắt, … Mã biến thể của từ (word variants): các biến thể khác của từ (nếu có): “programme”, “colour”, “centre”, ... 2.1.6.1.2.2 Thông tin về ngữ pháp: Bao gồm các thông tin về: • Từ loại (Parts-of-speech) của từ, như: danh từ, động từ, tính từ,… • Tiểu từ loại (Subcategory): như danh từ thuộc loại con nào (danh từ đếm được, không đếm được,…), động từ loại con nào (tha động từ, tự động từ,…),… • Mã biến cách (inflection): thì (tense):quá khứ/hiện tại/tương lai; thể (voice): bị động/chủ động; giống (gender): đực/cái/trung; số (number): ít/nhiều,… • Đặc tính cú pháp (syntactic features): từ này dùng trong cấu trúc nào, mẫu câu (verb pattern, noun pattern,…) nào. • Ngữ đi kèm (collocation/phrase/idiom): từ này hay đi kèm với những từ nào, dùng trong ngữ (thành ngữ, tục ngữ) nào. Riêng trong việc gán nhãn từ pháp, cả 3 thông tin: từ loại, tiểu từ loại và mã biến cách nói trên sẽ được tích hợp vào chung nhãn từ pháp của PTB (Pann Tree Bank). 2.1.6.1.2.3 Thông tin về ngữ nghĩa: Bao gồm các thông tin về: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 45 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa • Nghĩa tiếng Việt (meaning) của từ. Trong phần này, các từ tiếng Việt đều được phân định ranh giới từ. Ví dụ: từ “relationship” sẽ có phần nghĩa tiếng Việt là: “mối/N quan_hệ/N”; “high-speed printer”: “máy_in/N tốc_độ/N cao/J”;… • Đặc điểm tiếng Việt: khi dịch ra tiếng Việt, cần hiệu chỉnh gì về nghĩa (thêm, bớt các tiểu từ, loại từ, định từ,…), về vị trí. • Nhãn ngữ nghĩa của từ (semantic tag): từ thuộc ý niệm nào, như: HUM, ANM, PHO,… các ý niệm này chính là các nhãn ngữ nghĩa của từ. • Vai trong ngữ pháp cách (case role): Agent (Human), Instrument (Object),… • Thông tin về nhóm đồng nghĩa (synonym)/phản nghĩa (antonym). 2.1.6.1.2.4 Thông tin về ngữ dụng: Bao gồm các thông tin về: • Lĩnh vực sử dụng (field): từ này thường được dùng trong những lĩnh vực nào, ví dụ: Tin học, toán học, y học,... • Tần số xuất hiện (frequency): từ này có thường được dùng hay không. Tần suất xuất hiện của từ được đo bằng công thức M mf 10log−= với m là số lần xuất hiện của từ và N là chiều dài văn bản thực hiện phép đo. Ví dụ: f=3, có nghĩa là từ này xuất hiện với tần số 1/1000. • Mã về tình thái (modality): dùng trong cảnh huống nào (trọng, thân, tục,…). 2.1.6.1.3 Ví dụ một số mục từ trong từ điển tiếng Anh EDIC: Đến nay, trong EDic đã tích hợp được hầu hết các thông tin quan trọng và cần thiết nhất. Dưới đây là ví dụ của một số mục từ (entry) của EDic: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 46 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Word Lemma Mor POS grm SEM Meaning Fre Field on-line On_line C J STA trực_tuyến/J 2.021 cpt Display Display W Vt Vcom hiển_thị/V 2.456 cpt Display Display W Ns ART màn/N hiển_thị/V 2.126 cpt Children Child W Ns Pl HUM trẻ_em/N 2.673 Bank Bank W Ns NAT bờ/N sông/N 2.842 Bảng 2.1. Một số mục từ của EDic Việc tích hợp các thông tin nói trên vào trong từ điển được thực hiện một cách bán tự động bằng cách dùng mô hình thống kê của ngôn ngữ học – máy tính để thống kê tự động trên những nguồn ngữ liệu lớn như: từ điển Anh-Việt, Brown, SUSANNE, SEMCOR,… nhằm rút trích thông tin, sau đó các thông tin này sẽ được hiệu chỉnh bởi người trước khi tích hợp vào từ điển. 2.1.6.2 Từ điển tiếng Việt VDIC: 2.1.6.2.1 Cấu trúc vĩ mô từ điển tiếng Việt VDIC: Về cấu trúc vĩ mô của từ điển tiếng Việt VDic, bên cạnh các tiêu chí về tính nhất quán, hướng đến văn phong Khoa học-Kỹ thuật, tác giả vẫn tuân theo các tiêu chí truyền thống về chọn mục từ trong từ điển tiếng Việt phổ thông do GS.Hoàng Phê chủ biên [10]. Từ điển điện tử tiếng Việt VDic này bao gồm khoảng 50.000 mục từ được lựa chọn theo các tiêu chí cụ thể như sau[11]: 1. Từ điển bao gồm các từ/ngữ được sử dụng phổ biến trong các sách, báo, tài liệu khoa học, kỹ thuật, nhất là trong tin học, không chứa các từ cổ. Từ điển cũng chứa các ngữ cố định, từ láy (nhưng không chứa dạng láy). 2. Những danh từ chỉ loại (classifier, loại từ) sẽ không được tích hợp vào trong mục từ. Ví dụ: trong từ điển sẽ chỉ có mục từ “thư”, “sách”, “bò”,… chứ GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 47 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa không có chứa bức thư/lá thư/cánh thư, quyển sách/cuốn sách, con bò,…Đối với các mục từ này, thông tin về các loại từ có thể có của nó được ghi thêm vào trong cấu trúc vi mô của nó. Xin xem danh sách loại từ ở phụ lục 9.1.2. 3. Những danh từ chỉ loài (categories) hay chủng loại (subcategories) sẽ được tích hợp vào trong mục từ của từ điển. Ví dụ: “máy” – máy tính, máy in, máy quét, máy vẽ, máy phát, máy đọc mã vạch, máy quay dĩa,…; “bộ” – bộ đếm, bộ xử lý, bộ điều giải, bộ thu, bộ phát, … Riêng đối với những danh từ chỉ loài có tính tổng quát và tính phổ biến cao mà trong thực tế có thể vắng mặt khi sử dụng, tác giả sẽ ghi chú đặc điểm này vào trong cấu trúc vi mô của nó. Ví dụ: “bệnh” trong bệnh lao, bệnh ho gà, bệnh uốn ván,… sẽ có đặc điểm này. Để xác định được đầy đủ và chính xác các danh từ chỉ loài và danh từ chỉ chủng loại, tác giả phải dựa trên cây phân loài có tính tổng quát của mạng WordNet [12]. 4. Chứa những mục từ được sản sinh theo phương thức tựa phụ tố, như: - hoá, -viên, -học, bất-, liên-, phó - , siêu-,… trong điện toán hoá, lập trình viên, vật lý học, phó giám đốc, siêu sao,… được hình thành từ việc đối chiếu các phụ tố dẫn xuất trong tiếng Anh tương ứng với hình vị tựa phụ tố có gốc Hán-Việt trong tiếng Việt. Ví dụ: các phụ tố trên sẽ tương ứng với các phụ tố –ize, -or/-ian/-er/- ist/…, -logy, in-, inter-, vice-, super-/hyper-/meta-,… trong tiếng Anh. Danh sách các phụ tố dẫn xuất trong phụ lục 9.1.1. 5. Chỉ riêng với các đơn vị còn gây tranh cãi về tư cách từ, tác giả mới sử dụng thêm thông tin từ vựng hoá của từ tiếng Anh tương ứng để chọn. Ví dụ: đường thẳng (line), nhà tranh (cottage) là từ, còn nhà gạch (brick house) không là từ. Còn các trường hợp khác (như: “ox” - “bò đực”), tác giả phải áp dụng các tiêu chí ngôn ngữ học, chứ không thể xem tương đương. 6. Các mục từ trong từ điển được xếp tự động theo: mẫu tự tiếng Việt, dấu thanh, và sau cùng mới xét đến mẫu tự kế (thứ tự mẫu tự và dấu thanh như cũ). GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 48 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Ví dụ: “…ba bai bang bao bay bà bài bàn bành bào bày bả bải bản bảng…” (đây là cách sắp xếp mà các từ điển điện tử hay sử dụng). 7. Để xác định tần suất sử dụng của từ, tác giả đã xây dựng từ điển tần số tiếng Việt tự động bằng cách thống kê bằng máy tính trên một ngữ liệu (corpus) tiếng Việt 30 triệu từ thuộc nhiều chủng loại văn bản khác nhau. Tác giả dựa vào tần suất này để chọn lựa những mục từ thông dụng nhất, tránh những từ ít dùng. 8. Để giải quyết vấn đề thiếu từ thông dụng: đối với tiếng Anh, người ta dễ dàng nhận diện được từ thiếu bằng chương trình kiểm lỗi chính tả (spelling- checker). Tuy nhiên đối với tiếng Việt thì đây là một bài toán khó và tác giả đã giải quyết được phần lớn các trường hợp thiếu này thông qua các mô hình xử lý tách từ và liên kết từ Anh-Việt. 2.1.6.2.2 Cấu trúc vi mô từ điển tiếng Việt VDIC: Cấu trúc vi mô của VDic hoàn toàn khác với cấu trúc vi mô của từ điển tiếng Việt truyền thống (vì từ điển truyền thống là dùng cho người, còn VDic là từ điển điện tử dùng cho máy). Cấu trúc vi mô (microstruture) của từ điển MRD tiếng Việt bao gồm những thông tin có cấu trúc chứa trong mỗi mục từ nhằm điều khiển việc xử lý ngôn ngữ tự động của máy. Về chuẩn chính tả tiếng Việt, tác giả vẫn tuân theo chuẩn chính tả như trong từ điển Hoàng Phê. Về mã tiếng Việt, tác giả sử dụng mã Unicode. Tuy nhiên, tác giả vẫn đáp ứng việc tìm kiếm từ điển với các biến thể chính tả khác bằng cách mã hoá dấu thanh khi lưu trữ và có bộ so sánh mờ (fuzzy) khi tìm kiếm. 2.1.6.2.2.1 Thông tin về hình thái: Dạng của từ (word form), ví dụ: “sách”, “thắng_lợi”, “chị”,… • Mã loại của từ (word type): từ đơn, từ ghép (đẳng lập, chính phụ); từ láy, thành ngữ, tục ngữ, từ viết tắt, từ gốc Hán, … GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 49 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa Mã đặc tính hình thái: như thường kết hợp được với các yếu tố nào: từ chỉ loại, chỉ hướng,…Ví dụ: “sách” sẽ đi với danh từ chỉ loại “quyển”, “cuốn”. 2.1.6.2.2.2 Thông tin về ngữ pháp: Từ loại (Parts-of-speech) của từ, như: danh từ, động từ, tính từ,… • Tiểu từ loại (Subcategory): như tiểu loại danh từ nào (danh từ đếm được, không đếm được,…), tiểu loại động từ nào (ngoại động từ, nội động từ,…),… • Đặc tính cú pháp (syntactic feature): về thì (tense): quá khứ, hiện tại, tương lai; thể (voice): bị động, chủ động; giống (gender); số (number),… • Đặc tính cấu trúc (structure/pattern): dùng trong cấu trúc/mẫu câu nào. Ngữ đi kèm (collocation/phrase): động từ “nhắm” thường đi với “mắt”. 2.1.6.2.2.3 Thông tin về ngữ nghĩa: Nghĩa (meaning) của từ bằng tiếng Anh có kèm theo từ loại. Ví dụ: “book/NN”, “win/VB”, “elder/JJ sister/NN”,… Chúng ta sử dụng trường này để liên kết với từ tiếng Anh tương ứng trong các ngữ liệu có sẵn. • Mã ngữ nghĩa của từ (semantic code): như HUM, ANM, PHO,… các nhãn ngữ nghĩa này cũng chính là các nhãn ngữ nghĩa dùng trong từ điển EDic. 2.1.6.2.2.4 Thông tin về ngữ dụng: • Lĩnh vực sử dụng (field): từ này thường được dùng trong những lĩnh vực nào, ví dụ: Tin học, toán học, y học,... • Tần số xuất hiện (frequency): từ này có thường được dùng hay không. Tần suất xuất hiện của từ được đo bằng công thức N mf 10log−= với m là số GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 50 SV net .vn Hệ thống tìm kiếm thông tin xuyên ngôn ngữ Việt – Anh – Hoa lần xuất hiện của từ và N là chiều dài văn bản thực hiện phép đo. Ví dụ: f=3, có nghĩa là từ này xuất hiện với tần số 1/1000. Mã về tình thái (modality): từ này dùng trong cảnh huống nào: trịnh trọng, thân mật, thông tục,…. 2.1.6.2.3 Ví dụ một số mục từ trong từ điển VDIC: Đến nay, trong VDic đã tích hợp được hầu hết các thông tin quan trọng và cần thiết nhất. Dưới đây là ví dụ của một số mục từ (entry) của VDic: Từ Hình thái từ loại ngữ pháp ngữ nghĩa nghĩa t.Anh tần số lĩnh vực Máy_tính C Ns Cnt ART computer/N 2.221 cpt Hiển_thị C Vt Vcom Display/V 1.956 cpt Đường W Ns Cnt LIN line/N 2.087 Đường W Nm uncnt CHM sugar/N 1.987 Bảng 2.2. Một số mục từ của VDic 2.2 Các phương pháp tách từ: 2.2.1 Mô hình WFST: 2.2.1.1 Giới thiệu: Mô hình WFST của Richard W. Sproat tỏ ra khá hiệu quả (chính xác trên 95%) khi áp dụng cho tiếng Hoa. Mô hình này cho ra kết quả phân đoạn từ với độ tin cậy (xác suất) kèm theo. Vì vậy, khi hệ cho ra nhiều ứng viên có độ tin cậy xấp xỉ như nhau, thì việc lựa chọn lời giải tối ưu gặp khó khăn. Để khắc phục khuyết điểm này trong công trình [13] các tác giả đã kết hợp thêm tầng thứ hai là mạng neural để khử nhập nhằng các trường hợp tầng thứ nhất WFST cho ra nhiều ứng viên có kết quả ngang nhau. 2.2.1.2 Mô hình tách từ bằng WFST và mạng Neural: GVHD: TS. Hồ Bảo Quốc Nguyễn Thị Hồng Nhung - 0112235 TS. Đinh Điền Nguyễn Thị Tuyết Mai - 0112229 51 SV net .vn Hệ thống tì