Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén

76 722 2
  • Loading ...
    Loading ...
    Loading ...

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Tài liệu liên quan

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 07/11/2012, 09:16

Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 35 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn: PGS.TS. ĐOÀN VĂN BAN Thái Nguyên - 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 35 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn: PGS.TS. ĐOÀN VĂN BAN Thái Nguyên - 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn các thầy, cô khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Thái Nguyên đã tạo điều kiện giúp đỡ truyền đạt cho em những kiến thức về chuyên ngành những kiến thức xã hội. Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS. Đoàn Văn Ban - Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam. Thầy đã trực tiếp hướng dẫn giúp đỡ em hoàn thành luận văn. Mặc dù, trong quá trình làm luận văn em đã gặp nhiều khó khăn nhưng thầy luôn động viên, chia sẻ, đó là nguồn động lực lớn giúp em vượt qua. Thầy chính là tấm gương cho em trong công tác giảng dạy, nghiên cứu khoa học, cũng như trong cuộc sống. Em xin cảm ơn thầy. Em không quên sự động viên, khích lệ của gia đình, bạn những người thân đã giúp đỡ em vượt qua mọi khó khăn để em hoàn thành khoá học. Em xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, tháng 11 năm 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC MỞ ĐẦU . 1 Chương 1. TÌM KIẾM MẪU TRONG VĂN BẢN THEO CÁCH TIẾP CẬN OTOMAT MỜ 5 1.1. Tổng quan về tìm kiếm mẫu trên văn bản 5 1.1.1 Giới thiệu chung về vấn đề tìm kiếm văn bản 5 1.1.2. Các dạng tìm kiếm các kết quả nghiên cứu 7 1.1.2.1. Tìm đơn mẫu . 7 1.1.2.2. Tìm đa mẫu 8 1.1.2.3. Tìm mẫu mở rộng 9 1.1.2.4. Tìm kiếm xấp xỉ . 10 1.1.2.4.1. Phát biểu bài toán . 10 1.1.2.4.2. Các tiếp cận tìm kiếm xấp xỉ . 11 1.1.2.4.3. Độ tương tự giữa hai xâu 12 1.1.3. Tìm kiếm trong văn bản nén mã hoá 14 1.2. Hệ mờ 15 1.3. Ý tưởng chung của tiếp cận otomat mờ 15 1.4. Khái niệm otomat mờ 17 1.5. Một số thuật toán so mẫu . 18 1.5.1. Thuật toán KMP ( Knuth- Morris- Pratt) 18 1.5.2. Thuật toán BM ( Boyer- Moor) . 22 1.6. Kết luận chương 1 . 26 Chương 2. BÀI TOÁN SO MẪU THEO CÁCH TIẾP CẬN OTOMAT MỜ 27 2.1. Bài toán so mẫu chính xác . 27 2.1.1. Phát biểu bài toán . 27 2.1.2. Độ mờ của hình 27 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 2.1.3. Thuật toán KMP mờ . 28 2.1.3.1. Otomat so mẫu . 28 2.1.3.2. Tính đúng đắn của thuật toán . 29 2.1.3.3. Thuật toán 29 2.1.3.4. So sánh KM P thuật toán KMP mờ . 32 2.1.4. Thuật toán KMP - BM mờ 33 2.1.4.1. Ý tưởng của thuật toán . 33 2.1.4.2. Otomat mờ so mẫu . 35 2.1.4.3. Thuật toán 2.4 37 2.2. Bài toán so mẫu xấp xỉ . 38 2.2.1. Đặt vấn đề . 38 2.2.2. Bài toán 39 2.2.3. Độ tương tự dựa trên độ dài khúc con chung của hai xâu 40 2.2.3.1. Phát biểu bài toán . 40 2.2.3.2. Otomat so mẫu . 42 2.2.4. Độ gần tựa ngữ nghĩa 43 2.2.4.1. Ý tưởng về độ gần . 43 2.2.4.2. Thuật toán sơ bộ tính độ gần 44 2.2.4.2.1. Ý tưởng . 44 2.2.4.2.2. Thuật toán chi tiết . 44 2.2.4.3. Giải thích độ mờ của hình 45 2.3. Kết luận chương 2 . 46 Chương 3. TÌM KIẾM MẪU TRONG VĂN BẢN NÉN MÃ HOÁ 47 3.1. Tiếp cận tìm kiếm tổng quát trên văn bản nén mã hoá . 47 3.2. Tìm kiếm trên văn bản nén 50 3.2.1. Các hình nén văn bản 50 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 3.2.2. Thuật toán tìm kiếm trên dữ liệu nén dạng text . 50 3.3. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa . 55 3.3.1. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa dạng khối kí tự . 55 3.3.2. Mã đàn hồi 55 3.3.3. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa bởi mã đàn hồi . 58 3.3.3.1. Ý tưởng chung . 58 3.3.3.2. Phương pháp đánh giá độ mờ xuất hiện mẫu trên văn bản mã hóa 59 3.3.3.2.1. Bài toán 59 3.3.3.2.2. tả phương pháp . 59 3.3.3.2.3. Chi tiết hóa các otomat trong thuật toán . 60 3.3.3.2.4. Thuật toán tìm kiếm mẫu dựa trên otomat . 61 3.3.4. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa hai tầng 63 3.4. Kết luận chương 3 . 64 KẾT LUẬN . 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu  Xâu rỗng wi Ký tự thứ i của xâu w w(f, d) Xâu con (hay khúc con) độ dài f của xâu w, kết thúc ở vị trí d trên w w1 ≤ s w2 Xâu w1 là khúc đuôi của w2 w1 ≤ ls w2 Xâu w1 là khúc đuôi dài nhất của w2 w(t) hoặc preft(w) Khúc đầu độ dài t của xâu w suft(w) Khúc cuối độ dài t của xâu w |A| Lực lượng của tập A Các chữ viết tắt NFA Otomat đa định hữu hạn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1. Ý nghĩa của mảng next . 19 Hình 1.2. Ý nghĩa của mảng next tại vị trí m + 1 19 Hình 2.1. Dịch chuyển con trỏ trên mẫu . 32 Hình 2.2. Ý tưởng chung của thuật toán KMP-BM mờ 35 Hình 2.3. Một ví dụ với các khối độ dài t = 3 . 44 Hình 2.4. Tập mờ tả độ gần tựa ngữ nghĩa của mẫu P so với xâu đích S . 45 Hình 3.1. Phương pháp so mẫu trên miền nén có sử dụng otomat mờ 48 Hình 3.2. Phương pháp so mẫu không giải mã . 49 Hình 3.3. Queue trước (a) sau (b) khi thực hiện thủ tục Decompress 52 Hình 3.4. Queue trước (a) sau (b) bước nhảy n2‟ . 53 Hình 3.5. Đồ thị xây dựng khái niệm tích đàn hồi 56 Hình 3.6. Đồ thị xác định mã đàn hồi . 58 Hình 2.7. Quá trình mã hóa hai tầng . 64 Hình 2.8. Quá trình giải mã hai tầng . 64 Hình 2.9. Quá trình tìm kiếm mẫu trên văn bản mã hóa hai tầng 64 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Bộ não của con người có thể xử lý thông tin ở hai mức: - Mức định lượng (chính xác) - Mức định tính (không chính xác, bất định, hồ, không chắc chắn, nhập nhằng, không rõ ràng, mờ) Tính thông minh trong quá trình xử lý thông tin thể hiện ở khả năng xử lý thông tin định tính. Đây là điều mà thế hệ máy tính hiện nay đang hướng tới. Máy tính ngày nay đã được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực đã góp phần quan trọng vào việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế, xã hội, khoa học kỹ thuật, … Máy tính ra đời nhằm phục vụ cho những mục đích nhất định của con người. Với tất cả sự xử lý của máy tính để lấy thông tin hữu ích trong quá trình xử lí đó một vấn đề đặc biệt quan trọngtìm kiếm thông tin với khối lượng lớn, độ chính xác cao, thời gian nhanh nhất. Tìm kiếm thông tin thì bài toán đóng vai trò quan trọng là bài toán so mẫu, với mẫu có thể ở bất kỳ kiểu dữ liệu nào, từ văn bản đến các loại dữ liệu đa phương tiện khác (ảnh, video, âm thanh, …). Trên thực tế có rất nhiều ứng dụng tìm kiếm thông tin như: công cụ tìm kiếm của các hệ điều hành, khai phá web trên Internet, . Để tìm kiếm thông tin thì cần phải xem thông tin đó lưu trữ dưới dạng dữ liệu nào? Dữ liệu được lưu trữ dưới nhiều dạng, song phổ biến nhất vẫn là dạng text nên chúng tôi chọn đề tài này cụ thể là tìm kiếm văn bản text. Tìm kiếm văn bản text nếu như những văn bản có khối lượng lớn thì có thể mất nhiều thời gian với những thuật toán kinh điển. Vậy đặt ra vấn đề tìm kiếm văn bản nhưng ở dạng nén sẽ nhanh hơn. [...]... chúng tôi đi vào làm cụ thể là tìm kiếm mẫu trong văn bản nén Ngoài ra, văn bản nén cũng là văn bản mã hoá nhưng dung lượng giảm nhiều so với văn bản nguồn nên chúng tôi đi nghiên cứu mở rộng thêm văn bản mã hoá Trong các bài toán tìm kiếm, để tìm kiếm nhanh đáp ứng được nhu cầu không chỉ tìm kiếm cứng nhắc trong với từ khoá đưa ra Người dùng mong muốn có thể tìm được cả những thông tin liên quan... KIẾM MẪU TRONG VĂN BẢN THEO CÁCH TIẾP CẬN OTOMAT MỜ 1.1 Tổng quan về tìm kiếm mẫu trên văn bản 1.1.1 Giới thiệu chung về vấn đề tìm kiếm văn bản Kiểu văn bản (Text) là dạng biểu diễn dữ liệu hay gặp nhất trong các hệ thống thông tin Tìm kiếm văn bản (text searching) là vấn đề chủ yếu thuộc lĩnh vực quản lý văn bản Một dạng cơ bản tổng quát hơn là tìm kiếm chuỗi (hay xâu) (String searching) hay đối... so mẫu trên miền nén sử dụng giải pháp nén từng phần của văn bản Nén dữ liệu text thực chất là một quá trình mã hoá, chuyển các thông báo nguồn (trong bảng chữ nguồn A) thành các bản mã (trong bản chữ mã B) ngược lại là quá trình giải mã Vì vậy thuật toán tìm kiếm trên văn bản nén có thể áp dụng đối với văn bản mã hoá dạng khối ký tự Tuy nhiên, do yêu cầu bảo mật, đối với những văn bản mã hoá, cần... 1.1.3 Tìm kiếm trong văn bản nén mã hoá Để giảm sự dư thừa trong lưu trữ truyền dữ liệu, một giải pháp được sử dụngnén dữ liệu Quá trình nén làm cho các tệp chiếm ít không gian lưu trữ hơn, giảm được thời gian chi phí truyền thông nhưng lại làm mất đi phần lớn cấu trúc của dữ liệu, dẫn đến khó khăn trong việc tìm kiếm trích rút thông tin Cách đơn giản nhất song rất tốn thời gian (và khó... nghiên cứu - Tìm hiểu về otomát mờ - Tìm hiểu về văn bản nén mã hoá - Cách so mẫu theo hướng tiếp cận otomát mờ 4 Giả thuyết khoa học Nếu chúng ta sử dụng tiếp cận otomát mờ thì chúng ta không những tìm kiếm được những thông tin chính xác mong muốn mà còn tìm kiếm được những thông tin liên quan trong thời gian nhanh nhất, đáp ứng nhu cầu người dùng 5 Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu về otomat mờ - Nghiên... một trong những bài toán kinh điển nhất và phổ dụng nhất của khoa học máy tính, bởi hầu hết các ứng dụng đều có sự đối sánh chuỗi ở một dạng nào đó Các phương pháp tìm kiếm văn bản tìm kiếm chuỗi chính là cốt lõi trong rất nhiều loại phần mềm khác nhau như: các tiện ích của hệ điều hành, các hệ thống trích rút dữ liệu (data retrieval system), trình soạn thảo văn bản (text editors), máy tìm kiếm. .. dạng đặc biệt được dùng trong đoán nhận mẫu Tận dụng những ưu điểm trên sự kết hợp với lý thuyết mờ, sử dụng một số hệ hình thức otomat mờ để giải bài toán so xâu mẫu Để thấy rõ được tiếp cận otomat mờ chúng tôi chọn một bài toán cụ thể là tìm kiếm mẫu trong văn bản nén mã hoá Trong phạm vi luận văn, bài toán có thể làm với các tệp dữ liệu nén mà không cần giải nén toàn bộ Ý tưởng cơ bản là... việc tìm kiếm theo hệ mờ là rất cần thiết Vì vậy cần phải xây dựng các thuật toán mềm dẻo cho phép phát huy được sức mạnh của tìm kiếm mờ đặc biệt cho phép sử dụng được nguồn tri thức giàu tính chuyên gia trong những tính huống tìm kiếm phức tạp 2 Mục đích nghiên cứu Luận văn tập trung nghiên cứu về tiếp cận otomat mờ xây dựng một số giải thuật tiếp cận otomat mờ để tìm kiếm mẫu của văn bản nén. .. ra một vài kiểu “lỗi”, như những lỗi đánh máy hay lỗi chính tả trong hệ thống trích rút thông tin, những sự biến đổi chuỗi gen hay các lỗi đo đạc trong sinh- tin học những lỗi truyền dữ liệu trong các hệ thống xử lý tín hiệu,… Vì trong các hệ thống tin học khó có thể tránh được các “lỗi” nên vấn đề tìm kiếm xấp xỉ càng trở nên quan trọng Đặc biệt, khi sử dụng các hệ thống trích rút thông tin, người... tìm kiếm on-line Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 6 1.1.2 Các dạng tìm kiếm các kết quả nghiên cứu Phân loại các thuật toán tìm kiếm dựa trên các đặc tính của mẫu ta có các dạng: tìm đơn mẫu, tìm đa mẫu (mẫu là tập các xâu), tìm mẫu mở rộng (extended strings), tìm biểu thức chính qui (regular expressions) với hai hướng tiếp cận là tìm kiếm chính xác . HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ VÀ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học. HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ VÀ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học
- Xem thêm -

Xem thêm: Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén, Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén, Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén, Tìm đơn mẫu Bài tốn 1.1:, Tìm đa mẫu Bài tốn 1.2: Tìm mẫu mở rộng, Các tiếp cận tìm kiếm xấp xỉ, Độ tương tự giữa hai xâu, Tìm kiếm trong văn bản nén và mã hố, Tính đúng đắn của thuật tốn Định lý 1.1. Cho xâu mẫu P độ dài m. Thuật tốn, Thuật toán 2.4, Thuật tốn sơ bộ tính độ gần 1. Ý tưởng Giải thích độ mờ của mơ hình, Thuật tốn tìm kiếm trên dữ liệu nén dạng text, Mã đàn hồi, Bài tốn Mơ tả phương pháp Chi tiết hóa các otomat trong thuật tốn, Tìm kiếm trên văn bản mã hóa hai tầng

Từ khóa liên quan