BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGUYỄN HỒNG SƠN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA SỬ DỤNG ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRA CỨU, TÌM KIẾM VĂN BẢN MẪU BỆNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ HÀ NỘI –2020 BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGUYỄN HỒNG SƠN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA SỬ DỤNG ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRA CỨU, TÌM KIẾM VĂN BẢN MẪU BỆNH Chuyên ngành: Cơ sở toán học cho tin học Mã số: 46 01 10 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Dương Trọng Hải TS Hoa Tất Thắng HÀ NỘI –2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án cơng trình nghiên cứu tác giả thực hướng dẫn tập thể cán hướng dẫn Luận án có sử dụng thơng tin trích dẫn từ nhiều nguồn tham khảo khác nhau, thông tin trích dẫn ghi rõ nguồn gốc Các số liệu thực nghiệm, kết nghiên cứu trình bày luận án hoàn toàn trung thực, chưa cơng bố tác giả hay cơng trình khác Nghiên cứu sinh Nguyễn Hồng Sơn LỜI CẢM ƠN Luận án hoàn thành Bộ môn Hệ thống thông tin thuộc Khoa Công nghệ thông tin - Học viện Kỹ thuật Quân với hướng dẫn khoa học TS Dương Trọng Hải TS Hoa Tất Thắng Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy tận tình hướng dẫn, động viên tạo điều kiện tốt cho NCS hồn thành luận án Trong suốt q trình làm luận án, tác giả ln nhận động viên, giúp đỡ góp ý tận tình thầy Bộ mơn Hệ thống thông tin thầy cô Học viện Kỹ thuật Qn Bên cạnh NCS tạo điều kiện hỗ trợ anh chị chuyên viên Phòng Đào tạo Sau đại học Học viện Kỹ thuật Quân Tác giả xin chân thành cảm ơn giúp đỡ q báu NCS hỗ trợ, tạo điều kiện Phòng Đào tạo, Phòng Tổ chức- Hành lãnh đạo Trường Đại học Luật, Đại học Huế; thầy cô, đồng nghiệp nơi công tác Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn đến thầy cơ, đồng nghiệp q Phòng Ban Trường Đại họcLuật, Đại học Huế Trong trình làm luận án, NCS nhận giúp đỡ, đóng góp ý kiến từ nhiều nhà khoa học PGS.TS Trần Nguyên Ngọc, PGS.TS Bùi Thu Lâm, PGS.TS Ngô Thành Long, TS Tống Minh Đức, TS Nguyễn Văn Giang, TS Nguyễn Mạnh Hùng, PGS.TS Nguyễn Long Giang, PGS.TS Đoàn Văn Ban, PGS.TS Đặng Văn Đức, PGS.TS Nguyễn Ngọc Hóa nhiều cá nhân khác Tác giả xin chân thành cảm ơn giúp đỡ quí báu nhà khoa học, cá nhân Để hoàn thành luận án mình, NCS nhận hỗ trợ vơ to lớn gia đình, NCS xin phép dành lời cảm ơn đặc biệt cho gia đình MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN .1 LỜI CẢM ƠN .2 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ .6 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC THUẬT NGỮ CHUYÊN NGÀNH DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT .10 MỞ ĐẦU 11 Tính cấp thiết đề tài luận án 11 Mục tiêu đề tài luận án 13 Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài luận án 14 Nội dung nghiên cứu đề tài luận án 14 Phương pháp nghiên cứu đề tài luận án .14 Những điểm đề tài luận án 15 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài luận án 15 Cấu trúc luận án 16 CHƯƠNG KIẾN THỨC CƠ SỞ 19 1.1 Ontology 19 1.1.1 Khái niệm Ontology .19 1.1.2 Ứng dụng Ontology 20 1.1.3 Các ngôn ngữ Ontology 21 1.1.4 Tiến trình xây dựng ontology 22 1.2 Trích rút thông tin từ văn 25 1.2.1 Trích rút đặc trưng phổ biến 26 1.2.2 Trích rút quan hệ ngữ nghĩa văn .29 1.3 Các mơ hình tìm kiếm 30 1.3.1 Tìm kiếm tương tác .30 1.3.2 Tìm kiếm ngữ nghĩa 31 1.4 Luật kết hợp 34 1.4.1 Giới thiệu .34 1.4.2 Thuật toán Apriori 36 1.5 Kết chương .38 CHƯƠNG TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA DỰA TRÊN NỘI DUNG VĂN BẢN 39 2.1 Trích rút triple dựa mơ hình ngữ pháp 39 2.1.1 Trích rút triple 39 2.1.2 Quy trình trích rút thơng tin văn 44 2.1.3 Đánh giá .44 2.2 Tìm kiếm đa diện liệu văn 46 2.2.1 Xây dựng tham chiếu định hướng xử lý nhập nhằng sử dụng Wikipedia 47 2.2.2 Xây dựng không gian tìm kiếm ngữ nghĩa sử dụng tham chiếu định hướng xử lý nhập nhằng .50 2.2.3 Đánh giá kết trích rút liệu định hướng lý nhập nhằng từ Wikipedia Disambiguation .52 2.3 Phương pháp cá nhân hóa facet tìm kiếm đa diện 53 2.4 Kết chương .55 CHƯƠNG TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA CÓ TƯƠNG TÁC .57 3.1 Sử dụng luật kết hợp tìm kiếm ngữ nghĩa thông tin bệnh .57 3.2 Luật kết hợp Ontology bệnh (ASO - Associate rules in Disease Ontology) .61 3.3 Đánh giá 70 3.3.1 Đánh giá độ xác độ bao phủ 70 3.3.2 Kết 71 3.4 Kết chương .72 CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRA CỨU, TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA THƠNG TIN BỆNH 73 4.1 Tổng quan hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa thông tin bệnh .73 4.2 Xây dựng Ontology bệnh .73 4.2.1 Lựa chọn Disease Ontology 73 4.2.2 Dịch tự động Google Translation 75 4.2.3 Tinh chỉnh bán tự động 77 4.2.4 Chỉnh sửa công tác Ontology bệnh 80 4.3 Thu thập liệu 81 4.4 Xây dựng phương pháp tìm kiếm ngữ nghĩa có tương tác điều hướng luồng tìm kiếm .83 4.5 Xây dựng hệ thống 84 4.5.1 Cấu trúc sở liệu (Disease Schema 84 4.5.2 Khung tìm kiếm 86 4.6 Kết chương .89 KẾT LUẬN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 91 Kết luận .91 Các nghiên cứu 92 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 93 TÀI LIỆU THAM KHẢO .94 PHỤ LỤC 108 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ Tran Hình 1.1 Q trình trích rút thực thể văn khơng cấu trúc [2] 28 Hình 1.2 Ví dụ tìm kiếm đa diện giải thích khái niệm liên quan [CNET faceted search] 34 Hình 2.1 Mơ hình cú pháp (Syntax Model) – phần 41 Hình 2.2 Mơ hình cú pháp (Syntax Model) – phần 42 Hình 2.3 Các bước xử lý câu 43 Hình 2.4 Số ba trích rút xác tổng số ba trích rút 45 Hình 2.5 Trang liệu định hướng xử lý nhập nhằng từ Java Wikipedia Disambiguation 49 Hình 2.6 Phân loại facet từ Java theo Wikipedia Disambiguation 49 [CTLA5] 49 Hình 2.7 Q trình xây dựng khơng gian tìm kiếm ngữ nghĩa 50 [CTLA5] 50 Hình 2.8 Sơ đồ kết tìm kiếm dự kiến .51 Hình 3.1 Hộp tìm kiếm 58 Hình 3.2 Hộp tìm kiếm hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa có tương tác 60 Hình 3.3 Danh sách triệu chứng ẩn hệ thống gợi ý 60 Hình 3.4 Kết ban đầu gợi ý triệu chứng ẩn 61 Hình 3.5 Kết sau người dùng tương tác 61 Hình 3.7 Quan hệ subclass Ontology bệnh 70 Hình 3.8 So sánh Apriori ASO-Apriori 71 Hình 4.1 Hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa thơng tin bệnh .73 Hình 4.2 Cấu trúc DO 75 Hình 4.3 Sử dụng Google Translate 76 Hình 4.4 Google Translate dịch chưa xác cụm từ “abdominal pain” “stomach pain” 77 Hình 4.5 Lưu đồ bước xây dựng ontology bệnh phiên tiếng Việt 77 Hình 4.6 Tài liệu ICD-10 song ngữ Việt - Anh .78 Hình 4.7 Một ví dụ xác định triệu chứng bệnh 79 Hình 4.8 Một phần Ontology bệnh 79 Hình 4.9 Miêu tả thơng tin số thuộc tính file exel liệu 82 Hình 4.10 Hơn 3.000 bệnh thu thập từ sở y tế 83 Hình 4.11 Hệ thống gợi ý từ khóa 84 Hình 4.12 Cấu trúc sở liệu bệnh 85 Hình 4.13 Autocomplete khung tìm kiếm 86 Hình 4.14 Gợi ý từ khóa liên quan khung tìm kiếm 87 Hình 4.15 Hiển thị kết tìm kiếm bệnh 89 Hình PL1.1 Mơ tả bệnh 108 Hình PL1.2 Giải phẩu bệnh 109 Hình PL1.3 Dịch tễ học 109 Hình PL1.4 Yếu tố nguy 110 Hình PL1.5 Bệnh sử 110 Hình PL1.6 Lâm sàng - cận lâm sàng 111 Hình PL1.7 Chuẩn đốn .111 Hình PL1.8 Điều trị .112 Hình PL2.1 Xét nghiệm 112 Hình PL2.2 Khái niệm bệnh, có đầy đủ thơng tin nguyên nhân, triệu chứng, lưu trú, vật gây bệnh 113 Hình PL2.3 Các sở liệu bệnh khác tham chiếu 113 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Trang Bảng 2.1 Bảng mẫu sử dụng động từ tiếng Anh [17] .39 Bảng 2.2 Mẫu liệu trích rút ứng với facet Places từ Java 52 Bảng 2.3 So sánh tài liệu/facet trích xuất với liệu chuẩn .53 Bảng 2.4 Kết thử nghiệm cá nhân hố tìm kiếm đa diện .55 Bảng 3.1 Dữ liệu DiseaseRule 59 Bảng 3.2 Các mối quan hệ Ontology bệnh 65 Bảng 4.1 Thông tin sở liệu 85 99 University in Partial Fulfillment of the Requirement for the Degree of Doctor of Philosophy, 2006 [44] Henrik Eriksso, The semantic-document approach to combining documents and ontologies, International Journal of HumanComputer Studies Volume 65, Issue 7, July 2007, Pages 624-639 [45] Henriksen, A.D and A.J Traynor, A practical R&D projectselection scoring tool IEEE Transactions on Engineering Management, 1999 46(2): p.158-170 [46] Ho Chung Wu, Robert Wing Pong Luk, Kam Fai Wong, and Kui Lam Kwok 2008 Interpreting TF-IDF term weights as making relevance decisions ACM Trans Inf Syst 26, 3, Article 13 (June 2008), 37 pages DOI=http://dx.doi.org/10.1145/1361684.1361686 [47] Holsapple C.W (2002), K.D Joshi, Collaborative Approach in Ontology Design, Communications of the ACM, 45, 42 – 47 [48] Homma, Y., et al., A Hierarchical Neural Network for Information Extraction of Product Attribute and Condition Sentences OKBQA 2016, 2016: p 21 [49] Hung, C and S Wermter, Neural network based document clustering using wordnet ontologies International Journal of Hybrid Intelligent Systems, 2004 1(3, 4): p 127-142 [50] Huynh, A.L., H.S Nguyen, and T.H Duong, Triple Extraction Using Lexical Pattern-based Syntax Model, in Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering 2016, Springer p 265-279 [51] Huynh, M.C., P.D.T Le, and T.H Duong, Improved Vector Space Model TF/IDF Using Lexical Relations International Journal of Advanced Computer Research, 2015 5(21): p 334 100 [52] Jacso, P., Columns and News-Internet Insights-Thoughts About Federated Searching-Peter Jacso discusses the consolidated retrieval of results in response to a query sent to several databases Information Today, 2004 21(9): p 17-27 [53] Jan Paralic and Ivan Kostial, Ontology-based Information Retrieval, Proc of the 14th International Conference on Information and Intelligent systems, IIS 2003, p 23-28 [54] Jaynes, E.T., Bayesian methods: General background, 1986 [55] Kalchbrenner, N., E Grefenstette, and P Blunsom, A convolutional neural network for modelling sentences arXiv preprint arXiv:1404.2188, 2014 [56] Karapiperis, S and D Apostolou, Consensus building in collaborative ontology engineering processes Journal of Universal Knowledge Management, 2006 1(3): p 199-216 [57] Kim, J.-T and D.I Moldovan,Acquisition of semantic patterns for information extraction from corpora in Artificial Intelligence for Applications, 1993, Proceedings, Ninth Conference on 1993, IEEE [58] Konys Agnieszka Ontology-Based Approaches to Big Data Analytics International Multi-Conference on Advanced Computer Systems, ACS 2016, pp 355-365 [59] Lamma E., F Riguzzi, and S Storari, Exploiting Association and Correlation Rules-Parameters for Improving the K2 Algorithm in ECAI, 2004 [60] Lawrence, Steve, et al,Face recognition: A convolutional neural-network approach networks 8.1 (1997): 98-113 IEEE transactions on neural 101 [61] Leskovec, J., M Grobelnik, and N Milic-Frayling,Learning substructures of document semantic graphs for document summarization in LinkKDD Workshop, 2004 [62] Lin, C.-Y Automatic question generation from queries in Workshop on the question generation shared task, 2008 [63] Loni, B., et al Bayesian Personalized Ranking with Multi-Channel User Feedback in Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems, 2016 ACM [64] Lytvyn, V., et al., Classification Methods of Text Documents Using Ontology Based Approach, in Advances in Intelligent Systems and Computing 2017, Springer p 229-240 [65] M A Bramer, Knowledge Discovery and Data Mining, Institution of Electrical Engineers Stevenage, ISBN:0-85296-767-5, UK ©1999 [66] Ma, J., et al., An ontology-based text-mining method to cluster proposals for research project selection IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans, 2012 42(3): p 784-790 [67] McDonald, G.C., Applications of subset selection procedures and Bayesian ranking methods in analysis of traffic fatality data Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2016, 8(6): p.222-237 [68] Michael C Daconta, Leo J Obrst and Kevin T Smith (2003),The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management, John Wiley & Sons Inc 102 [69] Milias-Argeitis, A., et al., Elucidation of Genetic Interactions in the Yeast GATA-Factor Network Using Bayesian Model Selection PLoS Comput Biol, 2016 12(3): p e1004784 [70] Mohammad Hossein Namaki, Yinghui Wu, Qi Song, Peng Lin, and Tingjian Ge 2017 Discovering Graph Temporal Association Rules In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '17) ACM, New York, NY, USA, 1697-1706 DOI: https://doi.org/10.1145/3132847.3133014 [71] Nadeau, D and S Sekine, A survey of named entity recognition and classification Lingvisticae Investigationes, 2007 30(1): p 326 [72] Noy, N.F and D.L McGuinness, Ontology development 101: A guide to creating your first ontology 2001, Stanford knowledge systems laboratory technical report KSL-01-05 and Stanford medical informatics technical report SMI-2001-0880, Stanford, CA [73] Ontology triệu chứng http://bioportal.bioontology.org/ontologies/SYMP? p=classes&conceptid=http%3A%2F%2Fpurl.obolibrary.org%2Fobo %2FSYMP_0000375 [74] Pan, W., et al., Adaptive Bayesian personalized ranking for heterogeneous implicit feedbacks Knowledge-Based Systems, 2015 73: p 173-180 [75] Patil, N., A.S Patil, and B Pawar, Survey of Named Entity Recognition Systems with respect to Indian and Foreign Languages International Journal of Computer Applications, 2016 134(16) [76] Ranga Chandra Gudivadaa, Xiaoyan A Qua, Jing Chena, Anil G Jeggab, Eric K Neumannd, Bruce J Aronow, Identifying disease- 103 causal genes using Semantic Web-based representation of integrated genomic and phenomic knowledge, Journal of Biomedical Informatics, Volume 41, Issue 5, October 2008, Pages 717–729 [77] Recknagel, Friedrich, et al Artificial neural network approach for modelling and prediction of algal blooms Ecological Modelling 96.1 (1997): 11-28 [78] Ricardo Usbeck, Michael Röder, Peter Haase, Artem Kozlov, Muhammad Saleem, Axel-Cyrille, Ngonga Ngomo Requirements to Modern Semantic Search Engine International Conference on Knowledge Engineering and the Semantic Web KESW 2016: Knowledge Engineering and Semantic Web, pp 328-343 [79] Riloff, E Automatically generating extraction patterns from untagged text in Proceedings of Thenational conference on AI, 1996 [80] Rose, D.E and D Levinson Understanding user goals in web search in Proceedings of the 13th international conference on World Wide Web, 2004 ACM [81] Ruiz, P.P., B.K Foguem, and B Grabot, Generating knowledge in maintenance from Experience Feedback Knowledge-Based Systems, 2014, 68: p.4-20 [82] Salton, G and C Buckley, Term-weighting approaches in automatic text retrieval Information processing & management, 1988, 24(5), p.513-523 [83] Schmitz, M., et al Open language learning for information extraction in Proceedings of the 2012 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 104 Computational Natural Language Learning 2012 Association for Computational Linguistics [84] Sharma, Sujeet Kumar, et al Predicting mobile banking adoption: A neural network approach Journal of Enterprise Information Management 29.1, 2016 [85] Soderland, S., Learning information extraction rules for semistructured and free text Machine learning, 1999 34(1-3): p 233272 [86] Suchanek, F.M., G Kasneci, and G Weikum Yago: a core of semantic knowledge in Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web, 2007, ACM [87] Suresh Pokharel, Mohamed Ahmed Sherif,Jens Lehmann Ontology Based Data Access and Integration for Improving the Effectiveness of Farming in Nepal WI-IAT '14 Proceedings of the 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT) – Vol.02, P.319-326 [88] T.H Duong, G S Jo, J.J Jung, and N.T Nguyen, Complexity Analysis of Ontology Integration Methodologies: A Comparative Study, Journal of Universal Computer Science, vol 15, no 4, 2009, pp.877-897 [89] T.H Duong, N.T Nguyen, and G S Jo, A Hybrid Method for Integrating Multiple Ontologies, Cybernetics and Systems, vol 40, no 2, 2009, pp.123-145 [90] T.H Duong, Jo G.S, Collaborative Ontology Building by Reaching Consensus among Participants Information-An International Interdisciplinary Journal, 2010, 1557-1569 105 [91] T.H Duong, Nguyen N.T., Jo G.S,Constructing and Mining: A Semantic-Based Academic Social Network Journal of Intelligent & Fuzzy Systems21(3), 2010, 197-207 [92] T.H Duong, Jo G.S., Enhancing performance and accuracy of ontology integration by propagating priorly matchable concepts, Neurocomputing, 88(1), 2012, pp 3-12 [93] T.H Duong, Ngoc Thanh Nguyen, Cuong Duc Nguyen, Thi Phuong Trang Nguyen, Ali Selamat: Trust-Based Consensus for Collaborative Ontology Building Cybernetics and Systems 45(2), 2014, 146-164 [94] Tang, D., B Qin, and T Liu Document modeling with gated recurrent neural network for sentiment classification in Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2015 [95] Thomee, B and M.S Lew, Interactive search in image retrieval: a survey International Journal of Multimedia Information Retrieval, 2012 1(2): p 71-86 [96] Tian Q., et al., An organizational decision support system for effective R&D project selection Decision Support Systems, 2005, 39(3): p 403-413 [97] Trappey AJ, Trappey CV, Chiang TA, Huang YH Ontology-based neural network for patent knowledge management in design collaboration International Journal of Production Research, 2013 Apr 1;51(7):1992-2005 [98] Utama, R., J Piekarewicz, and H B Prosper,Nuclear mass predictions for the crustal composition of neutron stars: A 106 Bayesian neural network approach Physical Review C 93.1: 014311, 2016 [99] Vogrinčič S, Bosnić Z Ontology-based multi-label classification of economic articles Computer Science and Information Systems, 2011, 8(1):101-19 [100] Wang, H and W.H Huang, Bayesian ranking responses in multipleresponse questions Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 2014 177(1): p 191-208 [101] Wang, H., D Dou, and D Lowd Ontology-Based Deep Restricted Boltzmann Machine in International Conference on Database and Expert Systems Applications, 2016 Springer [102] Willner A, Giatili M, Grosso P, Papagianni C, Morsey M, Baldin I Using Semantic Web Technologies to Query and Manage Information within Federated Cyber-Infrastructures Data, 2017; 2(3):21 [103] Xavier, C.C., V.L.S de Lima, and M Souza, Open information extraction based on lexical semantics Journal of the Brazilian Computer Society, 2015 21(1): p.1 [104] Xiao, S., et al., Bayesian Networks-based Association Rules and Knowledge Reuse in Maintenance Decision-Making of Industrial Product-Service Systems Procedia CIRP, 2016 47: p 198-203 [105] Yan Guo, Minxi Wang, Xin Li, (2017),Application of an improved Apriori algorithm in a mobile e-commerce recommendation system, Industrial Management & Data Systems, Vol 117 Issue: 2, pp.287303, https://doi.org/10.1108/IMDS-03-2016-0094 [106] Yang Chen, Xiaofeng Ren, Guo-Qiang Zhangz and Rong Xuz, Ontology-guided Approach to Retrieving Disease Manifestation Images for Health Image Base Construction, 2012 IEEE Second 107 Conference on Healthcare Informatics, Imaging and Systems Biology [107] Yang, Z., et al Hierarchical attention networks for document classification in Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 2016 [108] Yun-tao, Z., Ling, G & Yong-cheng, W J Zheijang An improved TF-IDF approach for text classification Journal of Zhejiang University-SCIENCE, August 2005, Volume 6, Issue 1, pp 49–55 [109] Zhang, C., et al AdaWIRL: A Novel Bayesian Ranking Approach for Personal Big-Hit Paper Prediction in International Conference on Web-Age Information Management 2016 Springer [110] Zhang, N., et al., TapTell: Interactive visual search for mobile task recommendation Journal of Visual Communication and Image Representation, 2015 29: p 114-124 [111] Zhang, Q and Y Song, Moment Matching Based Conjugacy Approximation for Bayesian Ranking and Selection arXiv preprint arXiv:1610.09400, 2016 [112] Zhou, S., S Zhang, and G Karypis, Advanced Data Mining and Applications, 8th International Conference, ADMA 2012, Nanjing, China, December 15-18, 2012, Proceedings Vol 7713 2012: Springer Science & Business Media ******************** 108 PHỤ LỤC CÁC HÌNH ẢNH CỦA HỆ THỐNG TƯƠNG TÁC NGỮ NGHĨA TRONG TRA CỨU/TÌM KIẾM THƠNG TIN BỆNH * Phụ lục 1:Ontology bệnh – Bệnh “Lao kế” Các hình sau (Hình PL1.1 đến Hình PL1.8) thể ví dụ bệnh “Lao kế” Hình PL1.1 Mơ tả bệnh Giải phẫu bệnh: 109 Hình PL1.2 Giải phẩu bệnh Hình PL1.3 Dịch tễ học 110 Hình PL1.4 Yếu tố nguy Hình PL1.5 Bệnh sử 111 Hình PL1.6 Lâm sàng - cận lâm sàng Hình PL1.7 Chuẩn đốn 112 Hình PL1.8 Điều trị * Phụ lục 2:Ontology DO phiên tiếng Việt - Bệnh “Bệnh nấm da chân” từ DO phiên tiếng Việt tinh chỉnh Bệnh “Bệnh nấm da chân” từ Ontology DO phiên tiếng Việt tinh chỉnh (Hình PL2.1 đến Hình PL2.4) Hình PL2.1 Xét nghiệm 113 Hình PL2.2 Khái niệm bệnh, có đầy đủ thơng tin nguyên nhân, triệu chứng, lưu trú, vật gây bệnh Hình PL2.3 Các sở liệu bệnh khác tham chiếu Hình PL2.4 Tên bệnh tương đồng thường dùng ... thuật tìm kiếm ngữ nghĩa để hỗ trợ người dùng xác định câu truy vấn mong muốn Đề tài Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm ngữ nghĩa sử dụng Ontology ứng dụng xây dựng hệ thống tra cứu, tìm kiếm văn mẫu. .. lý thuyết xây dựng ontology; Phương pháp xây dựng làm giàu Ontology bệnh tiếng Việt; 15 Phương pháp xây dựng hệ thống kiếm ngữ nghĩa có tương tác áp dụng xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa có... VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGUYỄN HỒNG SƠN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA SỬ DỤNG ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRA CỨU, TÌM KIẾM VĂN BẢN MẪU BỆNH Chuyên ngành: Cơ sở toán học cho