PHƯƠNG PHÁP xây DỰNG hệ THỐNG hỏi đáp TIẾNG VIỆT dựa TRÊN ONTOLOGY

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ  Nguyễn Quốc Đại PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG HỆ THỐNG HỎI ĐÁP TIẾNG VIỆT DỰA TRÊN ONTOLOGY KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin HÀ NỘI – 2009 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ  Nguyễn Quốc Đại PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG HỆ THỐNG HỎI ĐÁP TIẾNG VIỆT DỰA TRÊN ONTOLOGY KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Giảng viên hƣớng dẫn: TS Phạm Bảo Sơn HÀ NỘI – 2009 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com To My Family LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Lời cảm ơn Đầu tiên, em xin gửi lời cám ơn chân thành tới TS Phạm Bảo Sơn Thầy hướng dẫn, bảo truyền đạt kinh nghiệm giúp em hồn thành khóa luận Em xin gửi lời cám ơn tới TS Bùi Thế Duy Thầy tạo điều kiện thuận lợi có ý kiến đóng góp cho em Tơi xin cám ơn bạn Nguyễn Quốc Đạt, Nguyễn Bá Đạt, Trần Bình Giang, Phạm Đức Đăng Các bạn giúp đỡ, chia sẻ nghiên cứu để tơi áp dụng khóa luận Tơi xin cám ơn bạn Ngơ Thị Thảo, Tạ Thị Bích Hiền, Nguyễn Hà Phương giúp đỡ tơi khó khăn Cuối cùng, xin gửi lời cám ơn sâu sắc tới bố mẹ Bố mẹ sinh thành, nuôi dưỡng, quan tâm chăm sóc cho Con xin cám ơn bố mẹ! Hà Nội, 24-5-2009 Nguyễn Quốc Đại i LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Tóm tắt Hỏi đáp (question answering) nhiệm vụ tự động trả lời câu hỏi dạng ngôn ngữ tự nhiên Nghiên cứu hệ thống hỏi đáp nhận nhiều quan tâm giới Các nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Ontology sử dụng làm sở tri thức Nhu cầu tìm kiếm thơng tin tiếng Việt dạng hỏi đáp lớn hệ thống hỏi đáp cho tiếng Việt cịn chưa có nhiều nghiên cứu ứng dụng cụ thể Chúng giới thiệu hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Hệ thống áp dụng nhiều miền ứng dụng cụ thể Chúng thiết kế Ontology thử nghiệm Sử dụng Ontology này, chúng tơi đưa cách trích rút câu trả lời cho hệ thống hỏi đáp Các đánh giá cho thấy hệ thống làm việc tốt trả lời câu hỏi đưa Keywords: hỏi đáp, ánh xạ Ontology, trích chọn câu trả lời ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Mục lục Lời cảm ơn i Tóm tắt ii Mục lục iii Danh sách từ viết tắt .vi Danh sách hình vẽ vii Danh sách bảng ix Chƣơng Giới thiệu Chƣơng Tổng quan hỏi đáp .3 2.1 Tổng quan hệ thống hỏi đáp dựa Ontology 2.2 Khái niệm hỏi đáp (Question Answering – QA) 2.2.1 Khái niệm hỏi đáp 2.2.2 Kiến trúc hỏi đáp 2.2.3 Các phương pháp hỏi đáp 2.3 Giao diện ngôn ngữ tự nhiên miền đóng 2.4 Các hệ thống QA miền mở 10 2.5 Ontologies QA 12 Chƣơng Ontology – Sesame 14 3.1 Khái niệm Ontology 14 3.1.1 Khái niệm 14 3.1.2 Tổng quan Ontology .14 3.1.2.1 Các thành phần Ontology 15 3.1.2.2 Các thực thể 15 3.1.2.3 Các lớp 16 3.1.2.4 Thuộc tính 17 iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại 3.1.2.5 Các mối quan hệ 17 3.2 Ngôn ngữ Web Ontology (Web Ontology Language) 19 3.2.1 OWL Ontology .19 3.2.2 Mối quan hệ logic mô tả (Description logics – DLs) .20 3.2.3 Các dạng OWL .20 3.3 Sesame 21 3.3.1 Khái niệm Sesame 21 3.3.1.1 Sesame Server 21 3.3.1.2 Kho liệu suy luận (Repositories and Inferencing) 22 3.3.1.3 Tổng quan kiến trúc Sesame 22 3.3.2 Cài đặt Sesame 23 3.3.2.1 Cài đặt thư viện Sesame .23 3.3.2.2 Cài đặt máy chủ Sesame .24 3.3.2.3 Quản trị máy chủ 25 3.3.3 Giao diện web Sesame 27 3.3.3.1 Đăng nhập 27 3.3.3.2 Thêm liệu vào kho 28 Chƣơng Hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology .29 4.1 Kiến trúc tổng quan hệ thống 29 4.2 Xử lý câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên 32 4.3 Thiết kế Ontology Protege 34 4.3.1 Thiết kế lớp Ontology 35 4.3.2 Thiết kế thuộc tính Ontology 36 4.4 Ánh xạ Ontology 38 4.4.1 Ánh xạ Ontology cho câu hỏi đơn giản .39 4.4.1.1 Ánh xạ Ontology loại câu hỏi NORMAL 42 4.4.1.2 Ánh xạ Ontology loại câu hỏi UNKN_REL 43 4.4.1.3 Ánh xạ Ontology loại câu hỏi UNKN_TERM .44 4.4.1.4 Ánh xạ Ontology loại câu hỏi AFFIRM_NEG 46 4.4.2 Ánh xạ Ontology loại câu hỏi ―THREETERM‖ 47 4.5 Trích chọn câu trả lời 51 iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại 4.5.1 Trích chọn câu trả lời cho loại câu hỏi ―NORMAL‖, ―UNKN_REL‖ 52 4.5.2 Trích chọn câu trả lời cho loại câu hỏi ―UNKN_TERM‖ .54 4.5.3 Trích chọn câu trả lời cho loại câu hỏi ―AFFIRM_N EG‖ 56 4.5.4 Trích chọn câu trả lời cho loại câu hỏi ―THREETERM‖ 57 Chƣơng Kết thực nghiệm thảo luận .59 5.1 Kết thực nghiệm 59 5.2 Thảo luận 61 Chƣơng Kết luận 62 Phụ lục A 63 Tài liệu tham khảo .66 v LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Danh sách từ viết tắt STT Kí hiệu NLP QA API Từ tiếng Anh Ngữ nghĩa Natural Language Processing Question Answering Application program interface Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Hỏi đáp Giao diện chương trình ứng dụng vi LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Danh sách hình vẽ Hình 2.1 Tổng quan hệ thống hỏi đáp dựa Ontologies [2] Hình 3.1 Ví dụ lớp Ontology [58] 16 Hình 3.2 Ví dụ lớp tơ 18 Hình 3.3 Sesame server [59] 21 Hình 3.4 Kiến trúc Sesame [59] 22 Hình 3.5 Cấu hình Sesame 25 Hình 3.6 Cấu hình kho liệu có sẵn Sesame 26 Hình 3.7 Giao diện web Sesame 28 Hình 4.1 Kiến trúc tổng quan hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology 29 Hình 4.2 Kiến trúc thành phần tìm kiếm câu trả lời 30 Hình 4.3 Các lớp Ontology trường đại học 36 Hình 4.4 Các thuộc tính Ontology trường đại học 37 Hình 4.5 Tổng quan ánh xạ Ontology câu hỏi đơn giản 40 Hình 4.6 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi ―NORMAL‖ .42 Hình 4.7 Ánh xạ Ontology tương tác với người dùng loại câu hỏi ―UNKN_REL‖ 43 Hình 4.8 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi ―UNKN_TERM‖ .44 Hình 4.9 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi ―UNKN_TERM‖ .45 Hình 4.10 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi AFFIRM_NEG 46 Hình 4.11 Tổng quan ánh xạ Ontology với loại câu hỏi ―THREETERM‖ 47 Hình 4.12 Ví dụ hỏi đáp câu hỏi số lượng .51 Hình 4.13 Trích chọ n câu trả lời loại câu hỏi ―NORMAL‖, ―UNKN_REL‖ 52 Hình 4.14 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi ―NORMAL‖, ―UNKN_REL‖ 53 Hình 4.15 Thành phần trích chọn câu trả lời loại câu hỏi ―UNKN_TERM‖ 54 Hình 4.16 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi ―UNKN_TERM‖ .55 Hình 4.17 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi ―UNKN_TERM‖ .55 Hình 4.18 Thành phần trích chọn câu trả lời loại câu hỏi ―AFFIRM_NEG‖ 56 vii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương Hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại 4.5.4 Trích chọn câu trả lời cho loại câu hỏi “THREETERM” Sau thành phần ánh xạ Ontology xử lý với câu hỏi phức tạp (phân loại ―THREETERM‖), hình thành hai ba mô tả khái niêm, đối tượng quan hệ tương ứng với Ontology Thành phần trích chọn câu trả lời dựa vào hai ba này, đưa kết hợp phù hợp để hình thành câu trả lời (hình 4.20) Thuật_ngữ_1 Ánh xạ Ontology Quan_hệ_1 Tập đối tƣợng Thuật_ngữ Thuật_ngữ_2 Đối tƣợng Quan_hệ_2 Tập đối tƣợng Thuật_ngữ_3 Đối tƣợng Câu trả lời Hình 4.20 Thành phần trích chọn câu trả lời loại câu hỏi “THREETERM” Tùy thuộc vào câu hỏi, thành phần trích chọn câu trả lời đưa kết hợp phù hợp hai ba mô tả Thành phần trích chọn câu hỏi ba tìm đối tượng dựa theo quan hệ (tương tự loại câu hỏi đơn giản), kết hợp lại đối tượng tìm thấy tùy vào trường hợp để đưa câu trả lời ngữ nghĩa tới người sử dụng 57 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương Hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Với câu hỏi: ―sinh viên học lớp khoa học máy tính trường đại học cơng nghệ?‖ Ánh xạ Ontology hình thành hai ba (sinh_viên, học, k50_khoa_học_máy_tính) (sinh_viên, học, đại_học_cơng_nghệ) Thành phần trích chọn câu trả lời tìm tất đối tượng cho tương ứng với ba, tìm đối tượng lớp ―sinh_viên‖ theo quan hệ ―học‖ tới ―k50_khoa_học_máy_tính‖, đồng thời tìm đối tượng lớp ―sinh_viên‖ theo quan hệ ―học‖ tới ―đại_học_cơng_nghệ‖ Sau đó, thành phần trích chọn câu trả lời tìm giao hai đối tượng để đưa câu trả lời tới người sử dụng (hình 4.21) Hình 4.21 Ví dụ hỏi đáp loại câu hỏi “THREETERM” Trong loại câu hỏi này, thành phần trích chọn câu trả lời tìm đối tượng ba tương tự câu hỏi đơn giản kết hợp phù hợp đưa câu trả lời ―sinh viên lớp trường đại học công nghệ ai?‖ Hai ba mơ tả tương ứng với Ontology (?, có_sinh_viên, lớp) (lớp, có_lớp, đại_học_cơng_nghệ) Trước hết hệ thống tìm đối tượng lớp ―lớp‖ có liên kết tới đối tượng ―đại_học_cơng_nghệ‖ qua quan hệ ―có_lớp‖ Ontology Sau tìm đối tượng ―lớp‖, thành phần trích chọn câu trả lời dựa vào đối tượng theo quan hệ ―có_sinh_viên‖ để tìm đối tượng liên kết tới đối tượng Ontology Từ đó, thành phần trích chọn đưa câu trả lời tới người dùng 58 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương Kết thực nghiệm thảo luận Nguyễn Quốc Đại Chƣơng Kết thực nghiệm thảo luận 5.1 Kết thực nghiệm Chúng đánh giá hệ thống dựa tập liệu 50 câu hỏi lĩnh vực cụ thể, câu hỏi liên quan tới trường Đại học Công Nghệ 50 câu hỏi đưa thành phần xử lý câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên [1] xử lý thành cơng, hình thành nên ba biểu diễn cho câu hỏi (phụ lục A) Ánh xạ Ontology sử dụng ba biểu diễn để hình thành nên ba mô tả tương ứng với Ontology, thành phần trích chọn câu trả lời đưa câu trả tốt lời tới người dùng Để đánh giá hệ thống, dựa vào tỉ lệ phần trăm câu hỏi đưa tập liệu 50 câu hỏi Chúng đánh giá hệ thống dựa vào tiêu chí sau: Tiêu chí 1: Đánh giá hệ thống câu trả lời Trong đó, chúng tơi tính tốn phần trăm số câu hỏi trả lời xác mà khơng cần tương tác với hệ thống Sau đó, chúng tơi đánh giá hệ thống cho câu hỏi trả lời cần tương tác với hệ thống Tiêu chí 2: Đánh giá hệ thống cho câu hỏi không trả lời Chúng tơi tính tốn phần trăm câu hỏi lỗi thành phần ánh xạ Ontology, thành phần trích chọn câu trả lời STT Đánh giá hệ thống Số câu hỏi Tỉ lệ % Thành công không cần tương tác với hệ thống 25 50% Thành công cần tương tác với hệ thống 10 20% Tổng số câu hỏi thành công 35 70% Bảng 5.1 Đánh giá hệ thống câu hỏi trả lời đƣợc 59 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương Kết thực nghiệm thảo luận Nguyễn Quốc Đại Bảng 5.1 đánh giá hệ thống câu trả lời q trình thực nghiệm Chúng tơi nhận thấy có 25 câu trả lời mà khơng cần tương tác với hệ thống Vì câu hỏi chủ yếu câu hỏi đơn giản, không gây nhập nhằng, thành phần ánh xạ Ontology đưa ba mô tả mà không cần tương tác với người dùng Ngồi ra, có 10 câu hỏi u cầu tương tác với người dùng để hình thành nên ba mơ tả tương ứng với Ontology, từ hệ thống đưa câu trả lời tới người sử dụng Đánh giá hệ thống Số câu hỏi Tỉ lệ % STT Lỗi ánh xạ Ontology 10 20% Lỗi trích chọn câu trả lời 10% Tổng số câu hỏi lỗi 15 30% Bảng 5.2 Đánh giá hệ thống câu hỏi lỗi Bảng 5.2 đưa đánh giá hệ thống câu hỏi lỗi, khơng có kết trả lời Chúng tơi phân tích ngun nhân dẫn đến lỗi câu hỏi: Có 10 câu hỏi lỗi ánh xạ Ontology, hệ thống chưa thể xử lý câu hỏi kết hợp thành phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên [1] đưa Hoặc bị lỗi ánh xạ Ontology không so khớp khái niệm, đối tượng Ontology Ví dụ câu hỏi: ―sinh viên có quê hà tây?‖ Với câu hỏi nêu trên, thuật ngữ ―hà tây‖ không tương tự với thuật ngữ khái niệm hay đối tượng Ontology Do vậy, ánh xạ Ontology khơng thể hình thành ba mơ tả tương ứng với Ontology 60 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương Kết thực nghiệm thảo luận Nguyễn Quốc Đại Có câu hỏi lỗi trích chọn câu trả lời, lỗi trình thiết kế liệu Ontology Ví dụ với câu hỏi: ―lớp Nguyễn Quốc Đại gì?‖ Ánh xạ Ontology hình thành ba mơ tả tương ứng với Ontology (?, có_lớp, nguyễn_quốc_đại) Nhưng đối tượng ―nguyễn_quốc_đại‖ Ontology theo quan hệ ―có_lớp‖ khơng liên kết tới đối tượng nào, khơng có câu trả lời đưa 5.2 Thảo luận Mặc dù hệ thống gặp nhiều khó khăn việc đưa câu trả lời tới người dùng, cố gắng hoàn thiện hệ thống Đối với câu hỏi lỗi thành phần trích chọn câu trả lời, thực thiết kế, cập nhật liệu vào Ontology Đối với câu hỏi mà kết dư thừa thông tin, cố gắng xử lý để loại bỏ kết dư thừa Ví dụ câu hỏi: ―Nguyễn Quốc Đại học trường nào?‖ Do trình thiết kế Ontology, lớp ―trường‖ lớp cha lớp ―khoa‖, lớp ―lớp‖, lớp ―sinh_viên‖, liên kết lớp nên câu trả lời dư thừa thông tin Nhưng xử lý việc tìm lớp cha đối tượng đưa so khớp với ―trường‖ để đưa câu trả lời xác Đối với lỗi câu hỏi thành phần trích ánh xạ Ontology, ngồi việ c cập nhật liệu, xử lý thêm loại câu hỏi khác phân tích [1] Chẳng hạn, với câu hỏi: ―Nguyễn Quốc Đại có quê đâu học lớp nào?‖ Thành phần xử lý câu hỏi [1] đưa hai ba biểu diễn trung gian cho câu hỏi (?, có quê, Nguyễn Quốc Đại) (lớp, học, Nguyễn Quốc Đại) Và thành phần ánh xạ Ontology chưa xử lý với câu hỏi Các kết thu trả lời tốt câu hỏi đơn giản Trong tương lai gần, xử lý câu hỏi phức tạp để hoàn thiện hệ thống 61 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương Kết luận Nguyễn Quốc Đại Chƣơng Kết luận Việc xây dựng nên hệ thống hỏi đáp thực khó, nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng hệ thống nhằm đưa câu trả lời ngữ nghĩa tốt Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt nhu cầu tất yếu cần thiết sống, chưa có nhiều quan tâm Trong khóa luận này, giới thiệu phương pháp thiết kế hệ thống hỏi đáp cho tiếng Việt dựa Ontology Hệ thống áp dụng trả lời cho câu hỏi thuộc nhiều miền ứng dụng cụ thể Chúng thiết kế Ontology thử nghiệm cho miền tri thức cụ thể miền tri thức Đại học Công Nghệ Một biểu diễn trung gian cho câu hỏi hình thành thơng qua q trình phân tích [1] Bộ biểu diễn trung gian cho dạng quan hệ bậc hai hai thuật ngữ quan hệ bậc ba ba thuật ngữ Ánh xạ Ontology sử dụng biểu diễn để hình thành nên ba mơ tả khái niệm, đối tượng quan hệ tương ứng với Ontology Sau đó, thành phần trích chọn câu trả lời sử dụng ba mô tả để đưa câu trả lời ngữ nghĩa tốt tới người sử dụng Phương pháp đạt kết tốt trả lời câu hỏi đưa Trong thời gian tới, chúng tơi tiếp tục hồn thiện hệ thống để xử lý câu hỏi phức tạp đưa câu trả lời mang nhiều ngữ nghĩa tới người dùng 62 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phụ lục Nguyễn Quốc Đại Phụ lục A Danh sách 50 câu hỏi dùng để thực nghiệm: Nguyễn Quốc Đại có địa đâu? Địa Nguyễn Quốc Đại gì? Mã sinh viên Nguyễn Quốc Đại gì? Nguyễn Quốc Đại có mã gì? Những sinh viên có q Hà Nội ai? Ai sinh viên có quê Hà Nội? Sinh viên có quê Hà Nội? Môn học học Nguyễn Quốc Đại gì? Quê sinh viên Hà Nội? 10 Nguyễn Quốc Đại học lớp nào? 11 Lớp có sinh viên Nguyễn Quốc Đại? 12 Nguyễn Quốc Đại học lớp nào? 13 Ai sinh viên lớp khoa học máy tính? 14 Hà Nội quê ai? 15 Ai có quê Hà Nội? 16 Quê người Hà Nội? 17 Nguyễn Quốc Đại có mã sinh viên gì? 63 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phụ lục Nguyễn Quốc Đại 18 Danh sách sinh viên lớp khoa học máy tính? 19 Lớp có sinh viên Nguyễn Quốc Đại? 20 Số lượng sinh viên lớp k50 khoa học máy tính bao nhiêu? 21 Nguyễn Quốc Đại có quê Hà Nội phải không? 22 Sinh viên học lớp nào? 23 Lớp có sinh viên nào? 24 Khoa có sinh viên nào? 25 Sinh viên có địa gì? 26 Địa sinh viên gi? 27 Sinh viên có mã gì? 28 Mã sinh viên gì? 29 Sinh viên học lớp nào? 30 Sinh viên học lớp khoa học máy tính trường đại học công nghệ? 31 Sinh viên lớp khoa học máy tính trường đại học cơng nghệ ai? 32 Trường Nguyễn Quốc Đại Nguyễn Quốc Đạt gì? 33 Đại học Cơng Nghệ có khoa nào? 34 Khoa thuộc Đại học Cơng Nghệ? 35 Lớp k50 khoa học máy tính thuộc khoa nào? 36 Thầy giáo giảng dạy lớp k50 khoa học máy tính? 37 Trường Đại học Cơng Nghệ giảng dạy môn nào? 38 Môn giảng dạy trường Đại học Công Nghệ? 64 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phụ lục Nguyễn Quốc Đại 39 Đại học Cơng Nghệ có hiệu trưởng ai? 40 Ai hiệu trưởng trường Đại học Công nghệ? 41 Lớp khoa học máy tính có lớp trưởng ai? 42 Ai lớp trưởng lớp k50 khoa học máy tính? 43 Quê Nguyễn Quốc Đại Hà Nội phải khơng? 44 Nguyễn Trần Ngọc Linh có chức vụ gì? 45 Sinh viên có q Hà Nội học lớp k50 khoa học máy tính? 46 Ai sinh viên lớp khoa học máy tính trường đại học Cơng Nghệ? 47 Tồn sinh viên có quê Hà Tây học lớ p khoa học máy tính khơng? 48 Lớp có sinh viên Nguyễn Quốc Đạt lớp nào? 49 Sinh viên học lớp khoa học máy tính trường đại học công nghệ? 50 Sinh viên lớp khoa học máy tính ai? 65 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tài liệu tham khảo Nguyễn Quốc Đại Tài liệu tham khảo [1] Nguyễn Quốc Đạt Phương pháp phân tích câu hỏi cho hệ thống hỏi đáp tiếng Việt Khóa luận tốt nghiệp 2009 – Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội [2] [3] Goh Hui Ngo, Dr Somnuk, Ontology-based Question Answering Vanessa Lopez, Victoria Uren, Enrico Motta, Michele Pasin, AquaLog: An ontology-driven question answering system for organizational semantic intranets [4] AKT Reference Ontology, http://kmi.open.ac.uk/projects/akt/ref- onto/index.html [5] I Androutsopoulos, G.D Ritchie, P Thanisch, MASQUE/SQL—an efficient and portable natural language query interface for relational databases, in: P.W Chung, G Lovegrove, M Ali (Eds.), Proceedings of the 6th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, Edinburgh, UK, Gordon and Breach Publishers, 1993, pp [6] 327–330 I Androutsopoulos, G.D Ritchie, P Thanisch, Natural language interfaces to databases—an introduction, Nat Lang Eng (1) (1995) 29–81 [7] AskJeeves, AskJeeves: http://www.ask.co.uk [8] G Attardi, A Cisternino, F Formica, M Simi, A Tommasi, C Zavattari, PIQASso: PIsa question answering system, in: Proceedings of the text Retrieval Conferemce (Trec-10), 599-607, NIST, Gaithersburg, MD, November 13–16, 2001 [9] R Basili, D.H Hansen, P Paggio,M.T Pazienza, F.M Zanzotto, Ontological resources and question data in answering, in:Workshop on Pragmatics of Question Answering, held jointly with NAACL, Boston, MA, May, 2004 66 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tài liệu tham khảo [10] Nguyễn Quốc Đại T Berners-Lee, J Hendler, O Lassila, The semantic web, Sci Am 284 (5) (2001) [11] J Burger, C., Cardie, V., Chaudhri, et al., Tas ks and Program Structures to Roadmap Research in Question & Answering (Q&A), NIST Technical Report, 2001 http://www.ai.mit.edu/people/jimmylin/%0Apapers/Burger00Roadmap.pdf [12] R.D Burke, K.J Hammond, V Kulyukin, Question answering from frequentlyasked question files: experiences with the FAQ finder system, Tech Rep TR- [13] 97-05, Department of Computer Science, University of Chicago, 1997 J Chu-Carroll, D Ferrucci, J Prager, C Welty, Hybridization in question answering systems, in: M Maybury (Ed.), New Directions in Question Answering, AAAI Press, 2003 [14] P Clark, J Thompson, B Porter,Aknowledge-based approach to questionanswering, in: In the AAAI Fall Symposium on Question-Answering Systems, CA, AAAI, 1999, pp 43–51 [15] W.W Cohen, P Ravikumar, S.E Fienberg, A comparison of string distance metrics for name-matching tasks, in: IIWeb Workshop, 2003, http://www- [16] 2.cs.cmu.edu/∼wcohen/postscript/ijcai-ws-2003.pdf A Copestake,K.S Jones,Natural language interfaces to databases, Knowl Eng Rev (4) (1990) 225–249 [17] H Cunningham, D Maynard, K Bontcheva, V Tablan, GATE: a framework and graphical development environment for robust NLP tools and applications, in: Proceedings of the 40th AnniversaryMeeting of the Association for Computational Linguistics (ACL’02), Philadelphia, 2002 [18] De Boni, M TREC QA track overview [19] A.N De Roeck, C.J Fox, B.G.T Lowden, R Turner, B Walls, A natural language system based on formal semantics, in: Proceedings of the International Conference on Current Issues in Computational Linguistics, Pengang, Malaysia, 1991 [20] Discourse Represenand then tation Theory Jan Van Eijck, to appear in the 2nd edition of the Encyclopedia of Language and Linguistics, Elsevier, 2005 [21] M Dzbor, J Domingue, E Motta, Magpie—towards a semantic web browser, in: Proceedings of the 2nd International Semantic Web Conference 67 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tài liệu tham khảo Nguyễn Quốc Đại (ISWC2003), Lecture Notes in Computer Science, 2870/2003, Springer-Verlag, 2003 [22] EasyAsk: http://www.easyask.com [23] C Fellbaum (Ed.), WordNet, An Electronic Lexical Database, Bradford Books, May, 1998 [24] R Guha, R McCool, E Miller, Semantic search, in: Proceedings of the 12th International Conference on World Wide Web, Budapest, Hungary, 2003 [25] S Harabagiu, D Moldovan, M Pasca, R Mihalcea, M Surdeanu, R Bunescu, R Girju, V Rus, P Morarescu, Falcon—boosting knowledge for answer engines, in: Proceedings of the 9th Text Retrieval Conference (Trec -9), Gaithersburg, MD, November, 2000 [26] L Hirschman, R Gaizauskas, Natural Language question answering: the view from here., Nat Lang Eng (4) (2001) 275–300 (special issue on Question Answering) [27] E.H.Hovy, L.Gerber,U.Hermjakob,M Junk, C.-Y Lin,Question answering i n Webclopedia, in: Proceedings of the TREC-9 Conference NIST, Gaithersburg, MD, 2000 [28] E Hsu, D McGuinness, Wine agent: semantic web testbed application, Workshop on Description Logics, 2003 [29] [30] A Hunter, Natural language database interfaces, Knowl Manage (2000) H Jung,G.Geunbae Lee,Multilingual question answeringwith high portability on relational databases, IEICE Trans Inform Syst E86-D (2) (2003) 306–315 [31] JWNL (Java WordNet library) http://sourceforge.net/projects/jwordnet [32] J Kaplan, Designing a portable natural language database query system, ACM Trans Database Syst (1) (1984) 1–19 [33] B Katz, S Felshin, D Yuret, A Ibrahim, J Lin, G Marton, A.J McFarland, B Temelkuran, Omnibase: uniform access to heterogeneous data for question answering, in: Proceedings of the 7th International Workshop on Applications of Natural Language to Information Systems (NLDB), 2002 [34] B Katz, J Lin, REXTOR: a system for generating relations from natural language, in: Proceedings of the ACL-2000 Workshop of Natural Language Processing and Information Retrieval (NLP(IR)), 2000 68 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tài liệu tham khảo [35] Nguyễn Quốc Đại B Katz, J Lin, Selectively using relations to improve precision in question answering, in: Proceedings of the EACL-2003 Workshop on Natural Language Processing for Question Answering, 2003 [36] D Klein, C.D Manning, Fast Exact Inference with a Factored Model for Natural Language Parsing, Adv Neural Inform Process Syst 15 (2002) [37] Y Lei, M Sabou, V Lopez, J Zhu, V Uren, E Motta, An infrastructure for acquiring high quality semantic metadata, in: Proceedings of the rd European Semantic Web Conference, Montenegro, 2006 [38] K.C Litkowski, Syntactic clues and lexical resources in question-answering, in: E.M Voorhees, D.K Harman (Eds.), Information Technology: TheNinth TextREtrieval Conferenence (TREC-9),NIST Special Publication 500-249, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, 2001, pp 157–166 [39] V Lopez, E Motta, V Uren, PowerAqua: fishing the semantic web, in: Proceedings of the 3rd European Semantic Web Conference, MonteNegro, 2006 [40] V Lopez, E Motta, Ontology driven question answering in AquaLog, in: Proceedings of the 9th International Conference onApplications ofNatural Language to Information Systems, Manchester, England, 2004 [41] P.Martin, D.E Appelt, B.J Grosz, F.C.N Pereira, TEAM: an experimental transportable natural–language interface, IEEE Database Eng Bull (3) (1985) 10–22 [42] D Mc Guinness, F van Harmelen, OWL Web Ontology Language Overview W3C Recommendation, 10, 2004 http://www.w3.org/TR/owl-features/ [43] D Mc Guinness, Question answering on the semantic web, IEEE Intell Syst 19 (1) (2004) [44] T.M Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, New York, 1997 [45] D.Moldovan, S Harabagiu,M Pasca, R.Mihalcea, R Goodrum, R Girju, V Rus, LASSO: a tool for surfing the answer net, in: Proceedings of the Text Retrieval Conference (TREC-8), November, 1999 [46] M Pasca, S Harabagiu, The informative role of Wordnet in open-domain question answering, in: 2ndMeeting of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), 2001 69 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tài liệu tham khảo [47] Nguyễn Quốc Đại A.M Popescu, O Etzioni, H.A Kautz, Towards a theory of natural language interfaces to databases, in: Proceedings of the 2003 International Conference on Intelligent User Interfaces, Miami, FL, USA, January 12–15, 2003, pp 149– 157 [48] RDF: http://www.w3.org/RDF/ [49] K Srihari, W Li, X Li, Information extraction supported question-answering, in: T Strzalkowski, S Harabagiu (Eds.), Advances in Open-Domain Question Answering, Kluwer Academic Publishers, 2004 [50] V Tablan, D Maynard, K Bontcheva, GATE—A Concise User Guide University of Sheffield, UK http://gate.ac.uk/ [51] W3C,OWLWebOntology LanguageGuide: http://www.w3.org/TR/2003/CRowl-guide-0030818/ [52] R Waldinger, D.E Appelt, et al., Deductive question answering from multiple resources, in: M Maybury (Ed.), New Directions in Question Answering, AAAI Press, 2003 [53] WebOnto project: http://plainmoor.open.ac.uk/webonto [54] M Wu, X Zheng, M Duan, T Liu, T Strzalkowski, Question answering by pattern matching, web-proofing, semantic form proofing NIST Special Publication, in: The 12th Text Retrieval Conference (TREC), 2003, pp 255 – [55] 500 Z Zheng, The answer bus question answering system, in: Proceedings of the Human Language Technology Conference (HLT2002), San Diego, CA, March 24–27, 2002 [56] http://en.wikipedia.org/wiki/Ontology_(computer_science) [57] http://en.wikipedia.org/wiki/Web_ontology_language [58] http://en.wikipedia.org/wiki/Ontology_components [59] User guide for Sesame, http://www.openrdf.org/doc/sesame/users/ [60] http://en.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework [61] http://www.w3.org/TR/rdf-concepts/ [62] http://www.w3.org/TR/rdf-schema/ [63] http://en.wikipedia.org/wiki/RDF_Schema [64] [65] http://en.wikipedia.org/wiki/Question_answering http://www.w3.org/TR/owl-guide/ 70 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tài liệu tham khảo Nguyễn Quốc Đại [66] http://www.w3.org/TR/owl-ref/ [67] http://www.w3.org/TR/owl-features/ [68] A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using The Protege -OWL Plugin and CO-ODE Tools Edition 1.0 Matthew Horridge1, Holger Knublauch2, Alan Rector1, Robert Stevens1, Chris Wroe1 [69] http://protege.stanford.edu/doc/owl/getting-started.html [70] http://protege.stanford.edu/conference/2005/slides/T2_OWLTutorialI_Drummo nd_final.pdf 71 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... đề xuất ―Phƣơng pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology? ?? Phương pháp chúng tơi áp dụng cho nhiều miền tri thức Dựa vào phương pháp mình, chúng tơi xây dựng hệ thống thử nghiệm... luanvanchat@agmail.com Chương Hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Chƣơng Hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Mục 4.1 giới thiệu kiến trúc tổng quan hệ thống, thành phần hệ thống Mục 4.2,... luanvanchat@agmail.com Phương pháp xây dựng hệ thống hỏi đáp tiếng Việt dựa Ontology Nguyễn Quốc Đại Tóm tắt Hỏi đáp (question answering) nhiệm vụ tự động trả lời câu hỏi dạng ngôn ngữ tự nhiên Nghiên cứu hệ thống