Báo cáo hệ chuyên giaxử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích văn bản tiếng việt

 1  2  Ngày nay cùng với sự bùng nổ thông tin trên Internet mà trong đó văn bản là một trong những dạng chủ yếu thì nhu cầu xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên máy tính là rất lớn. Làm thế nào để máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ của con người vẫn là một trong những câu hỏi thách thức các nhà khoa học trong suốt lịch sử nửa thế kỷ của ngành trí tuệ nhân tạo. Những năm gần đây, với sự tiến bộ về năng lực tính toán và khả năng lưu trữ của máy tính, các tiếp cận mới về xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã thu được những thành công đáng khích lệ, đặc biệt là cách tiếp cận sử dụng phương pháp thống kê trên kho ngữ liệu lớn. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là xử lý ngôn ngữ nói và ngôn ngữ viết của con người nên nó mang nét đặc thù riêng cho mỗi ngôn ngữ, mỗi quốc gia. Ngành xử lý ngôn ngữ tiếng Việt mới được quan tâm nghiên cứu.So với nhiều nước thì sau họ rất nhiều năm.Tuy nhiên người đi sau cũng có những thuận lợi, chúng ta có thể nhanh chóng học hỏi công nghệ, kinh nghiệm từ các nước đi trước, định hướng được mục tiêu, cách thức tiến hành để sớm tiếp cận được trình độ công nghệ tiên tiến một cách nhanh nhất. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kho ngữ liệu là một nguồn tài nguyên quan trọng.Một mặt nó được dùng để huấn luyện các mô hình phân tích ngôn ngữ như tách câu, tách từ, gán nhãn từ loại, phân tích cú pháp.Mặt khác, nó còn được dùng để kiểm chứng độ tin cậy của các mô hình ngôn ngữ đó. Trong khuôn khổ đồ án môn học, chúng em xin trình bày đề tài nghiên cứu “Tch từ v gn nhn từ Ting Vit tch hp VnTokenizer v Viettagger”. Bài báo cáo được chia làm các chương như sau: Chương 1: Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên v phân tch văn bản ting vit Chương 2: Cc công cụ phân tch văn bản ting vit Chương 3: Xây dựng phần mềm tch từ ting vit sử dụng Viettagger. 3  ! "#$%&'( ))*+, /+012345+,6++,789+:;<+ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo nhằm xây dựng một hệ thống xử lý cho máy tính, làm cho máy tính có thể “hiểu” được ngôn ngữ của con người gồm cả ngôn ngữ nói và viết. Nghĩa là, khi chúng ta nói hay viết thì máy tính hiểu được là chúng ta đang nói gì, viết gì. Không chỉ với một loại ngôn ngữ của một dân tộc, của một quốc gia máy tính có thể hiểu được, máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ của tất cả các dân tộc, các quốc gia trên thế giới. Nhờ đó, mọi người trên thế giới dựa vào máy tính cũng có thể hiểu, giao tiếp được với nhau mà không cần học, hiểu ngôn ngữ của nhau… Và hơn thế nữa, máy tính có thể phân tích, tổng hợp ngôn ngữ để đưa ra tri thức cho con người một cách nhanh và chính xác nhất. Nhất là khi các dữ liệu liên quan đến ngôn ngữ đang dần trở nên là kiểu dữ liệu chính của con người. Để làm được những việc đó người ta đã xác định một số bài toán ứng dụng cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giải quyết. Đó là:  Bi ton tổng hp ting nói:Bài toán này giải quyết vấn đề là làm cho máy biết đọc các văn bản thành tiếng người.  Bi ton nhận dạng ting nói: Tức việc làm cho máy biết chuyển tiếng nói của người thành dãy các từ.  Nhận dạng chữ vit: Từ một văn bản in trên giấy, máy tính chuyển thành một tệp văn bản trên máy tính.  Tóm tắt văn bản: Từ một văn bản dài, máy tính tóm tắt thành văn bản ngắn hơn với những nội dung cơ bản nhất.  Dịch tự động: Là việc dịch tự động từ tiếng này sang tiếng khác, chẳng hạn dịch câu “ông già đi nhanh quá” sang tiếng Anh. Việc dịch này đòi hỏi máy không những phải hiểu đúng nghĩa câu tiếng Việt mà còn phải tạo ra được câu tiếng Anh tương ứng.  Tìm kim thông tin trên mạng: Đây là lĩnh vực có sự chia sẻ nhiều nhất giữa trí tuệ nhân tạo và Internet, và ngày càng trở nên hết sức quan trọng. Sẽ sớm đến một ngày, mọi tri thức của con người được số hóa và để lên mạng hay các thư viện số cực lớn.  Pht triển tri thức v khai ph dữ liu văn bản: Từ nhiều nguồn tài nguyên khác 4 nhau, thậm chí còn không có liên quan gì đến nhau, máy tính tìm ra được những tri thức mới mà trước đó chưa có ai biết. Còn nhiều bài toán và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác, như giao diện người-máy bằng ngôn ngữ tự nhiên, các hệ hỏi đáp, các hệ sinh ngôn ngữ, … Về Công nghệ xử lý ngôn ngữ, nhất là xử lý văn bản, về đại thể bao gồm các bước cơ bản sau:  Tầng ngữ âm: Nghiên cứu về ngữ âm.  Tầng hình thi: Nghiên cứu về các thành phần có nghĩa của từ (word), như từ được tạo ra bởi các hình vị (morphemes) và từ được tách ra trong một câu thế nào. Trong tiếng Việt, một bài toán quan trọng là phân tách từ (word segmentation). Một thí dụ quen thuộc là câu “Ông già đi nhanh quá” có thể phân tách thành (Ông già) (đi) (nhanh quá) hoặc (Ông) (già đi) (nhanh quá) hoặc những cách khác nữa.  Tầng ngữ php: Nghiên cứu các quan hệ cấu trúc giữa các từ, xem các từ đi với nhau thế nào để tạo ra câu đúng. Quá trình này thường được cụ thể trong các bước cơ bản sau: - Xác định từ loại (POS tagging): Xem mỗi từ trong câu là loại gì (danh từ, động từ, giới từ, …). Trong thí dụ trên, có thể “Ông già” là danh từ, “đi” là động từ, “nhanh” là trạng từ, và “quá” là thán từ. - Xác định cụm từ (chunking): Thí dụ “Ông già” là cụm danh từ, “đi” là cụm động từ, “nhanh quá” là cụm trạng từ. Như vậy câu trên có hai phân tích (Ông già) (đi) (nhanh quá) hoặc (Ông) (già đi) (nhanh quá). - Xác định quan hệ ngữ pháp (parsing): (Ông già) (đi) (nhanh quá) là quan hệ chủ ngữ-vị ngữ-trạng ngữ.  Tầng ngữ nghĩa (semantic layer) : Nghiên cứu xác định nghĩa của từng từ và tổ hợp của chúng để tạo nghĩa của câu. Thí dụ trong phân tích (Ông già) (đi) (nhanh quá), động từ “đi” có thể có nghĩa “bước đi”, hay “chết” hay “điều khiển” (khi dánh cờ), … và tương ứng ta có các nghĩa khác nhau của câu.  Tầng ngữ dụng (pragmatic layer): Nghiên cứu mối quan hệ giữa ngôn ngữ và ngữ cảnh xử dụng ngôn ngữ (context-of-use). Ngữ dụng như vậy nghiên cứu việc ngôn ngữ được dùng để nói về người và vật như thế nào. Việc phân tích một câu nói hay một câu trong văn bản ở các tầng từ ngữ âm (1) đến tầng ngữ pháp (3) gọi là phân tích sơ bộ (shallow parsing).Nếu phân tích thêm cả 5 tầng ngữ nghĩa (từ (1) đến (4)) ta sẽ có phân tích đầy đủ (fully parsing). Trong các vấn đề của xử lí ngôn ngữ, có vấn đề cần đến phân tích đầy đủ (như dịch tự động), nhưng cũng có những vấn đề chỉ với phân tích sơ bộ cũng có thể đã xử lí được (như tìm kiếm thông tin, phân tích văn bản cho tổng hợp tiếng nói, mô hình ngôn ngữ trong nhận dạng tiếng nói…). )=)>8?@AB;8CD+EFAG+H:I+8JE:0K+AG+ Phân tích văn bản là một bài toán lớn, phức tạp. Nó là nền tảng, tiền đề cho việc xây dựng các ứng dụng quan trọng của xử lý ngôn ngữ như: nhận dạng chữ viết, tóm tắt văn bản, dịch tự động, tìm kiếm thông tin trên mạng, … Quá trình phân tích văn bản được chia thành các bước: phân tách văn bản ra thành các câu. Với mỗi câu thực hiện phân tích cú pháp để xác định ngữ nghĩa của câu. Từ đó người ta xác định được nội dung văn bản cần phân tích. Việc phân tích câu cũng được chia thành các bước nhỏ hơn nữa như: tách từ, xác định từ loại, xác định các thành phần ngữ pháp trong câu. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, người ta đưa ra các bài toán cơ bản để thực hiện các bài toán trong các bước phân tích văn bản đó. Đó là: - Bài toán tách câu: tách một văn bản ra thành các câu. - Bài toán tách từ: tách một câu thành các đơn vị từ có nghĩa. - Bài toán gán nhãn từ loại: gán cho mỗi từ trong một câu một nhãn từ loại. - Bài toán phân tích cú pháp: phân tích câu thành các thành phần ngữ pháp, xác định mối quan hệ ngữ nghĩa, quan hệ ngữ pháp giữa các thành phần đó. Để phân tích văn bản tốt thì việc giải quyết tốt các bài toán cơ bản này là rất quan trọng.Đây cũng là những bài toán khó đối với ngôn ngữ tiếng Việt, đã và vẫn đang được các nhà nghiên cứu quan tâm. )=))(B;8CD+8DE:EI. Vấn đề tách một văn bản ra thành các đơn vi câu độc lập dường như được ít các nhà nghiên cứu quan tâm nhất, mặc dù nó cũng là phần việc quan trọng trong phân tích văn bản. Để tách một văn bản ra thành các đơn vi câu độc lập đối với tiếng Việt không đơn thuần là chỉ dựa vào các dấu hiệu kết câu (đấu chấm ‘.’, dấu chấm than ‘.’ và dấu chấm hỏi ‘?’). Vẫn có những câu tiếng Việt mà các dấu hiệu kết câu đó vẫn chưa phải là kết câu. Ví dụ như “Giá xăng mới tăng lên thành 16.000 đồng/lít”, hay “Tp.Hà Nội”, “TS.Phạm Lan”,… 6 Theo tạp chí Computational Linguistics, đối với các ngôn ngữ Âu – Mỹ, trong thời gần đây có một số bài báo giới thiệu một số phương pháp và hệ thống tách câu. Các phương pháp chủ yếu là dựa trên luật, học máy có giám sát và học máy không giám sát. Với ngôn ngữ tiếng Việt có công trình nghiên cứu của nhóm tác giả Lê Hồng Phương và Hồ Tường Vinh với phương pháp học máy thông kê, sử dụng mô hình Maximum Entropy. Tức là dựa vào một tập văn mẫu các câu được tách, mô hình sẽ học và đưa ra quyết định xem với mỗi vị trí có dấu hiệu kết câu trong văn bản cần tách có đúng là ranh giới giữa các câu hay chưa.Phương pháp này dễ thực hiện và độ tin cậy phụ thuộc vào tập văn mẫu các câu đã được tách.Tập văn này càng lớn, chính xác thì độ tin cậy càng cao. )=)=)(B;8CD+8DE:8L Trong những năm gần đây có nhiều công trình nghiên cứu để giải quyết bài toán tách từ tiếng Việt. Các nghiên cứu này thường tập trung vào 2 hướng tiếp cận lớn để giải quyết bài toán này là tách từ dựa trên đơn vị từ và tách từ dựa trên âm tiết.  MN+,8;OHEP+QR,;G;AB;8CD+S9/8T<+QF+0U8L Hướng tiếp cận dựa trên từ với mục tiêu tách được các từ hoàn chỉnh trong câu. Hướng tiếp cận này có thể chia ra theo ba hướng: dựa trên thống kê (statistics - based), dựa trên từ điển (dictionary – based) và hydrid (kết hợp nhiều phương pháp với hy vọng đạt được những ưu điểm của các phương pháp này) • MN+,8;OHEP+S9/8T<+8:@+,V< Dựa trên các thông tin như tần số xuất hiện của từ trong tập huấn luyện ban đầu. Hướng tiếp cận này đặc biệt dựa trên tập ngữ liệu huấn luyện, nhờ vậy nên hướng tiếp cận này tỏ ra linh hoạt và hữu dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. • MN+,8;OHEP+S9/8T<+8LQ;R+ Ý tưởng của hướng tiếp cận này là những cụm từ được tách ra từ văn bản phải được so khớp với các từ trong từ điển. Do đó trong hướng tiếp cận này đòi hỏi từ điển riêng cho từng lĩnh vực quan tâm. Hướng tiếp cận “full word / phrase” cần sử dụng một từ điển hoàn chỉnh để có thể tách được đầy đủ các từ hoặc ngữ trong văn bản, trong khi đó hướng tiếp cận thành phần “component” lại sử dụng từ điển thành phần. Từ điển thành phần chỉ chứa các thành phần của từ và ngữ như hình vị và các từ đơn giản. Hướng tiếp cận theo từ điển vẫn còn một số hạn chế trong việc tách từ vì thực hiện hoàn toàn dựa vào từ 7 điển. Nếu như thực hiện thao tác tách từ bằng cách sử dụng từ điển hoàn chỉnh thì trong thực tế việc xây dựng một bộ từ điển hoàn chỉnh là khó thực hiện vì đòi hỏi nhiều thời gian và công sức. Nếu tiếp cận theo hướng sử dụng từ điển thành phần thì sẽ giảm nhẹ hạn chế, khó khăn khi xây dựng từ điển, vì khi đó chúng ta sẽ sử dụng các hình vị từ và các từ đơn giản và các từ khác để hình thành nên từ, cụm từ hoàn chỉnh. • MN+,8;OHEP+8:WCXAT;S Với mục đích kết hợp các hướng tiếp cận khác nhau để thừa hưởng được các ưu điểm của nhiều kỹ thuật và các hướng tiếp cận khác nhau nhằm nâng cao kết qủa. Hướng tiếp cận này thường kết hợp giữa hướng dựa trên thống kê và dựa trên từ điển nhằm tận dụng các mặt mạnh của các phương pháp này. Tuy nhiên hướng tiếp cận Hybrid lại mất nhiều thời gian xử lý, không gian đĩa và đòi hỏi nhiều chi phí.  MN+,8;OHEP+QR,;G;AB;8CD+S9/8T<+QF+0UIY8;O8 Trong tiếng Việt, hình vị nhỏ nhất là âm tiết (tiếng) được hình thành bởi nhiều ký tự trong bảng chữ cái. Hướng tiếp cận này đơn thuần rút trích ra một số lượng nhất định các tiếng trong văn bản như rút trích từ 1 ký tự (unigram) hay nhiều ký tự (n-gram) và cũng mang lại một số kết qủa nhất định được minh chứng thông qua một số công trình nghiên cứu đã được công bố, như của tác giả Lê An Hà [2003] xây dựng tập ngữ liệu thô 10MB bằng cách sử dụng phương pháp qui hoạch động để cựa đại hóa xác suất xuất hiện của các ngữ. Rồi công trình nghiên cứu của H.Nguyễn [2005] làm theo hướng tiếp cận là thay vì sử dụng ngữ liệu thô, công trình tiếp cận theo hướng xem Internet như một kho ngữ liệu khổng lồ, sau đó tiến hành thống kê và sử dụng thuật giải di truyền để tìm cách tách từ tối ưu nhất, và một số công trình của một số tác giả khác. Khi so sánh kết qủa của tác giả Lê An Hà và H.Nguyễn thì thấy công trình của H.Nguyễn cho được kết qủa tốt hơn khi tiến hành tách từ, tuy nhiên thời gian xử lý lâu hơn. Ưu điểm nổi bật của hướng tiếp cận dựa trên nhiều ký tự là tính đơn giản, dễ ứng dụng, ngoài ra còn có thuận lợi là ít tốn chi phí cho thao tác tạo chỉ mục và xử lý nhiều câu truy vấn. Qua nhiều công trình nghiên cứu của các tác giả đã được công bố, hướng tiếp cận tách từ dựa trên nhiều ký tự, cụ thể là cách tách từ hai ký tự được cho là sự lựa chọn thích hợp. 8 )=)Z)(B;8CD+,D++:[+8L4C\; Gán nhãn từ loại chính là việc xác định chức năng ngữ pháp của từ trong câu. Đây là bước cơ bản khi phân tích sâu văn phạm hay các vấn đề xử lý ngôn ngữ phức tạp khác. Quá trình gán nhãn có thể được chia thành các bước sau: - Gán nhãn tiên nghiệm, tức là tìm cho mỗi từ tập tất cả các nhãn từ loại mà nó có thể có. Tập nhãn này có thể thu được từ cơ sở dữ liệu từ điển hoặc kho văn bản đã gán nhãn bằng tay. Đối với một từ mới chưa xuất hiện trong cơ sở ngữ liệu thì có thể dùng một nhãn ngầm định hoặc gắn cho nó tập tất cả các nhãn. Trong các ngôn ngữ biến đổi hình thái người ta cũng dựa vào hình thái từ để đoán nhận lớp từ loại tương ứng của từ đang xét. - Quyết định kết quả gán nhãn, đó là giai đoạn loại bỏ nhập nhằng, tức là lựa chọn cho mỗi từ một nhãn phù hợp nhất với ngữ cảnh trong tập nhãn tiên nghiệm. Có nhiều phương pháp để thực hiện việc này, trong đó người ta phân biệt chủ yếu các phương pháp dựa vào quy tắc ngữ pháp và các phương pháp xác suất . Ngoài ra còn có các hệ thống sử dụng mạng nơ-ron, các hệ thống lai sử dụng kết hợp tính toán xác suất và ràng buộc ngữ pháp, gán nhãn nhiều tầng. Về mặt ngữ liệu, các phương pháp phân tích từ loại thông dụng hiện nay dùng một trong các loại tài nguyên ngôn ngữ sau: - Từ điển và các văn phạm loại bỏ nhập nhằng. - Kho văn bản đã gán nhãn, có thể kèm theo các quy tắc ngữ pháp xây dựng bằng tay. - Kho văn bản chưa gán nhãn, có kèm theo các thông tin ngôn ngữ như là tập từ loại và các thông tin mô tả quan hệ giữa từ loại và hậu tố. - Kho văn bản chưa gán nhãn, với tập từ loại cũng được xây dựng tự động nhờ các tính toán thống kê. Trong trường hợp này khó có thể dự đoán trước về tập từ loại. Các bộ gán nhãn từ loại dùng từ điển và văn phạm gần giống với một bộ phân tích cú pháp.Các hệ thống học sử dụng kho văn bản để học cách đoán nhận từ loại cho mỗi từ.Từ giữa những năm 1980 các hệ thống này được triển khai rộng rãi vì việc xây dựng kho văn bản mẫu ít tốn kém hơn nhiều so với việc xây dựng một từ điển chất lượng cao và một bộ quy tắc ngữ pháp đầy đủ.Một số hệ thống sử dụng đồng thời từ điển để liệt kê các từ loại có thể cho một từ, và một kho văn bản mẫu để loại bỏ nhập nhằng. 9 Các bộ gán nhãn thường được đánh giá bằng độ chính xác của kết quả: [số từ được gán nhãn đúng] / [tổng số từ trong văn bản]. Các bộ gán nhãn tốt nhất hiện nay có độ chính xác đạt tới 98%. )=)])(B;8CD+H:I+8JE:E^H:DH Các hướng tiếp cận để giải bài toán phân tích cú pháp đều sử dụng văn phạm phi ngữ cảnh để biểu diễn ngôn ngữ, sau đó dùng một số kỹ thuật phân tích để xác định cây phân tích cú pháp.Sở dĩ vậy là vì nó biểu diễn được hầu hết các ngôn ngữ tự nhiên, và nó cũng có đủ hạn chế để xây dựng các trình phân tích câu hiệu quả. Văn phạm phi ngữ cảnh khi được sử dụng để biểu diễn cấu trúc cú pháp thì các ký hiệu kết thúc tương ứng với các từ trong ngôn ngữ, các ký hiệu không kết thúc tương ứng với các phân loại cú pháp (hay từ loại).Tiên đề biểu diễn phân loại "câu".Các quy tắc sinh biểu diễn các quy tắc ngữ pháp. Ta có thể chia chúng thành các qui tắc từ vựng (chứa ít nhất một ký hiệu kết thúc) và các qui tắc ngữ đoạn (không chứa ký hiệu kết thúc nào). Với mỗi từ trong từ vựng có một tập các qui tắc sinh chứa từ này trong vế phải.Một cây dẫn xuất cũng được gọi là cây cú pháp cho một phân tích của một ngữ đoạn thành các thành phần kế tiếp. )Z)_:C+,74;`. Trong các phương để giải các bài toán cơ bản của phân tích ngôn ngữ thì phương pháp thống kê trên một tập dữ liệu mẫu được các nhà nghiên cứu đặc biệt quan tâm hơn cả. Một mặt là do phương pháp dễ triển khai thực hiện và được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngôn ngữ khác nhau (Anh, Pháp, Trung, Nhật, Thái,…). Mặt nữa là ngày nay với sự phát triển mạnh của công nghệ phần cứng, những khó khăn hạn chế về không gian lưu trữ cũng như tốc độ xử lý được cải thiện.Máy tính có thể tính toán và xử lý cho kết quả một cách nhanh chóng.Và phương pháp thống kê này cho kết quả ổn định và độ chính xác cao nếu có tập dữ liệu mẫu đủ lớn.Tập dữ liệu mẫu này chính là kho ngữ liệu. Có các loại kho ngữ liệu về câu, từ, từ được gán nhãn, câu được gán nhãn cú pháp.Trong đó kho dữ liệu về các câu được gán nhãn cú pháp là đầy đủ nhất, từ đây có thể đễ dàng rút được các dữ liệu mẫu về câu, từ hay từ được gán nhãn.Các kho ngữ liệu này ngoài việc dùng để làm dữ liệu huấn luyện các mô hình xử lý ngôn ngữ tự động, nó còn có một vai trò quan trọng khác là để đánh giá, kiểm chứng hiệu quả của các mô hình. 10 [...]... PHÂN TÍCH VĂN BẢN TIẾNG VIỆT Trong chương này em giới thiệu một số công cụ phân tích văn bản tiếng Việt đã có áp dụng cho các bài toán cơ bản: tách câu, tách từ, gán nhãn từ loại và phân tích cú pháp Đây là những công cụ được xây dựng bằng ngôn ngữ Java mã nguồn mở, có thể dễ dàng mở rộng, tích hợp được vào các hệ thống khác 2.1 Bài toán tách câu và công cụ vnSentDetector Đặt bài toán Cho một văn bản. .. công cụ tách từ tiếng Việt được nhóm tác giả Nguyễn Thị Minh Huyền, Vũ Xuân Lương và Lê Hồng Phương phát triển dựa trên phương pháp so khớp tối đa (Maximum Matching) với tập dữ liệu sử dụng là bảng âm tiết tiếng Việt và từ điển từ vựng tiếng Việt Công cụ được xây dựng bằng ngôn ngữ Java, mã nguồn mở.Có thể đễ dàng sửa đổi nâng cấp và tích hợp vào các hệ thống phân tích văn bản tiếng Việt khác Quy trình... liệu ngôn ngữ là: - Từ điển từ vựng tiếng Việt có kèm theo chú giải từ loại, là các nhãn từ loại có thể Từ điển này có khoảng 37.000 từ được cung cấp bởi các chuyên gia ngôn ngữ thuộc trung tâm từ điển học Việt Nam (Vietlex) - Tập các luật cú pháp cho ngôn ngữ tiếng Việt, là các quy tắc sinh ngôn ngữ Tác giả mới thử nghiệm chạy thành công với tập luật đơn giản phân tích được một số câu tiếng Việt Để... phân tích cú pháp và công cụ vnParser  Đặt bài toán tổng quát Cho một câu tiếng Việt .Phân tích cú pháp đưa ra mô tả về quan hệ và vai trò ngữ pháp của các từ, các cụm từ (hoặc ngữ) trong câu, đồng thời đưa ra hình thái của câu Đầu vào của giai đoạn này là câu đã được phân tách từ, trong đó mỗi từ có đặc điểm hình thái xác định.Quá trình kiểm tra cú pháp tiến hành phân tích và tổ hợp các từ ở đầu vào,... luận văn này chính là để hỗ trợ xây dựng kho ngữ liệu câu tiếng Việt có chú giải cú pháp (gán nhãn cú pháp).Việc xây dựng kho ngữ liệu này được thực hiện bởi các chuyên gia ngôn ngữ là các nhà nghiên cứu xử lý ngôn ngữ, các nhà ngôn ngữ học Việc thực hiện là thủ công bằng tay hoặc bán tự động bằng việc sử dụng các công cụ đã có như tách câu, tách từ, gán nhãn từ loại, gán nhãn cú pháp được tích hợp vào... nhau trong văn bản với các tần số xuất hiện của chúng Cả hai loại dữ liệu này thu được dễ dàng dựa vào kho văn bản mẫu đã gán nhãn Các loại dấu câu và các kí hiệu khác trong văn bản được xử lý như các đơn vị từ vựng, với nhãn chính là dấu câu tương ứng  Thuật toán gán nhãn từ loại 16 Về mặt thuật toán, QTAG làm việc trên một cửa sổ chứa 3 từ, sau khi đã bổ sung thêm 2 từ giả ở đầu và cuối văn bản Các... cung chuyển sẽ sinh ra một từ Với hệ ôtômat này, áp dụng kỹ thuật phân tích từ trên xuống cho một câu cần phân tích đầu vào ta sẽ có kết quả xác định ôtômat có đoán nhận được câu hay không Ví dụ: xét văn phạm đơn giản: 1 S → NP (Aux) V (NP) PP* 1’ S → Aux NP V (NP) PP* 2 NP → (Det) (Quant) Adj* N* N PP* 3 PP → Prep NP Văn phạm này định nghĩa một ngôn ngữ phi ngữ cảnh trên bảng chữ cái {Aux, V, Det, Quant,... câu và công cụ vnSentDetector Đặt bài toán Cho một văn bản tiếng Việt bất kỳ Hãy phân tách văn bản đó ra thành các đơn vị câu độc lập Bài toán tách câu đặt ra với mục đích xây dựng công cụ tự động tách các câu trong một văn bản tiếng Việt bất kỳ một cách chính xác nhất có thể Công cụ tách câu vnSententDetector của hai tác giả Lê Hồng Phương và Hồ Tường Vinh được xây dựng dựa trên mô hình xác suất với... Các mẫu ngữ cảnh cho việc lựa chọn đặc trưng với Maximum Entropy và Conditional Random Fields được cho trong bảng sau: Loại Ngữ cảnh Mẫu ngữ cảnh cho cả Maxent và CRFs Mẫu ngữ cảnh cơ w:-2; w:-1; w:0; w:1; w:2 bản (loại 1) Giải thích w:i cho biết từ tại vị trí thứ i trong chuỗi đầu vào (nằm trong cửa sổ trượt với kích cỡ 5) w:0:1; w:1:2; w:-1:1 w:i:j kết hợp từ thứ i và từ thứj trong chuỗi đầu vào is_all_capitalized(i)... THAM KHẢO [1].JVnTagger: Công cụ gán nhãn từ loại tiếng Việt dựa trên Conditional Random Fields và Maximum Entropy – Phan Xuân Hiếu [2] http://vlsp.vietlp.org:8080/demo/?page=resources [3] Phát triển bộ công cụ hỗ trợ xây dựng kho ngữ liệu cho phân tích văn bản tiếng Việt Lưu Văn Tăng (Đại học khoa học tự nhiên) 32 . quốc gia máy tính có thể hiểu được, máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ của tất cả các dân tộc, các quốc gia trên thế giới. Nhờ đó, mọi người trên thế giới dựa vào máy tính cũng có thể hiểu, giao. ngữ tự nhiên khác, như giao diện người-máy bằng ngôn ngữ tự nhiên, các hệ hỏi đáp, các hệ sinh ngôn ngữ, … Về Công nghệ xử lý ngôn ngữ, nhất là xử lý văn bản, về đại thể bao gồm các bước cơ bản. việc xây dựng một bộ từ điển hoàn chỉnh là khó thực hiện vì đòi hỏi nhiều thời gian và công sức. Nếu tiếp cận theo hướng sử dụng từ điển thành phần thì sẽ giảm nhẹ hạn chế, khó khăn khi xây dựng