tính năng nổi trội, là công cụ hỗ trợ bạn nghe nhạc một cách hữu hiệu nhất. Hệ thống Recommender tư vấn cho người dùng những thông tin mới như:
• Nghệ sĩ liên quan : Hệ thống này sẽ cho bạn biết sự liên quan giữa các nghệ sĩ với nhau, xét theo tiêu chí là mức độ yêu thích của người dùng đối với các nghệ sĩ đó.
• Người dùng hợp gu : Hệ thống đưa ra danh sách nhóm người dùng có cùng sở thích âm nhạc với bạn. Đồng thời cho biết thêm mức độ hợp “gu” của bạn với một người trong nhóm đó là thấp, trung bình, hay cao.
• Bài hát liên quan : Hệ thống sẽ đưa ra danh sách các bài hát có liên quan gần gũi đến một bài hát cụ thể nào đó để người dùng tham khảo.
• Giới thiệu các bài hát mới : Hệ thống tư vấn cho người dùng các bài hát mới mà theo dự đoán của hệ thống, đó là các bài hát người dùng sẽ thích nghe.
Hoạt động của hệ thống
Hệ thống tư vấn gồm 4 chức năng hoạt động như sau:
• Nghệ sĩ liên quan: Dựa trên các thông tin về nghệ sĩ (các bài hát, thể loại sáng tác hay trình bày, mức độ quan tâm của người dùng…), hệ thống sẽ tính toán để đo mức liên quan giữa các nghệ sĩ, sau đó đưa ra danh sách các nghệ sĩ có độ liên quan cao nhất.
• Người dùng hợp “gu”: Dựa trên các bài hát đã nghe qua của từng người dùng cụ thể, hệ thống tính toán mức độ hợp “gu” (hợp sở thích) giữa những người dùng khác nhau. Trên cơ sở đó đưa ra danh sách những người dùng có mức độ hợp “gu” cao nhất.
• Bài hát liên quan: Dựa vào thể loại, mức độ được ưa thích của bài hát, hệ thống tính toán độ liên quan giữa các bài hát khác nhau. Sau đó đưa ra danh sách bài hát có độ liên quan cao nhất đối với bài hát hiện tại.
• Giới thiệu các bài hát mới: Dựa vào tiểu sử người dùng (các bài hát đã nghe qua, đánh giá của người dùng về các bài hát đã nghe), hệ thống sẽ tiến hành dự đoán mức độ ưa thích của người dùng đối với các bài hát chưa nghe. Thông qua đó, sắp xếp các bài hát và đưa ra danh sách các bài hát có độ ưa thích cao nhất để tư vấn cho người dùng .
Hệ thống này có ưu điểm nổi bật:
• Hệ thống giúp cho người dùng có thể tìm thấy các bài hát gần gũi với bài hát mà mình yêu thích thông qua các bài hát liên quan.
• Hệ thống Recommender cũng là kênh kết nối bạn với những người dùng khác có cùng sở thích âm nhạc. Bạn sẽ có nhiều cơ hội làm quen, khám phá những sở thích mới lạ từ những người cùng “gu” âm nhạc.
• Với các mục hỗ trợ tìm kiếm hiện nay, người dùng muốn tìm một bài hát buộc phải đưa thông tin nào đó về bài hát cần tìm (tên bài hát, một câu hát trong bài, tên ca sĩ, nhạc sĩ sáng tác...). Vì thế rất khó để tìm thấy một bài hát mới hoặc một bài hát hợp sở thích của mình, hoặc bạn sẽ gặp khó khăn nếu bạn không có thông tin về bài hát đó. Với chức năng tư vấn âm nhạc, hệ thống Recommender cho phép người dùng có thể khám phá các bài hát mới lạ, bất ngờ. Nhờ hệ thống Recommender, bạn có thể nghe nhạc chọn lọc theo đúng sở thích mà không mất nhiều thời gian tìm kiếm.
Kết luận:
Nhìn chúng các hệ thống truyền thống đều có mặt hạn chế nhưng chúng ta biết cách kết hợp các kỹ thuật phù hợp với từng hệ thống riêng biết. Trong nhiều hệ thống thực tế chúng ta đã thấy được khả năng mở rồng đầy tiềm năng đặc biệt trong hệ thống tìm kiếm.
2.2 Xử lý tài liệu tiếng Việt
Tiếng nói và chữ viết là hai yếu tố cơ bản nhất của bất kỳ ngôn ngữ nào. Trong sự phát triển của công nghệ thông tin (CNTT) ở Việt Nam, một số việc liên quan đến “tiếng Việt” đã được làm và ít nhiều có kết quả ban đầu:
(a) Trước hết là các bộ gõ chữ Việt và thành công của việc đưa được bộ mã chữ Việt vào
bảng mã Unicode, cũng như việc chọn Unicode cho bộ mã chuẩn tiếng Việt (nhân đây cũng xin nói thêm, do chưa ý thức về chuẩn, rất nhiều cán bộ CNTT, nhiều cơ quan nhà nước vẫn chưa chịu đổi thói quen cũ để dùng bộ mã chuẩn Unicode, một việc rất quan trọng của xử lý tiếng Việt). Bảo tồn chữ Nôm trên máy tính cũng là một việc đầy nỗ lực và nhiều ý nghĩa được nhiều người theo đuổi lâu nay, cần được nhà nước tiếp tục ủng hộ lâu dài (http://nomfoundation.org).
(b) Tiếp theo có thể kể đến các chương trình nhận dạng chữ Việt in (OCR: optical character recognition), như hệ VnDOCR của Viện Công nghệ Thông tin, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Các chương trình nhận dạng chữ in nhằm chuyển các tài liệu in trên giấy thành các tài liệu điện tử (dưới dạng các tệp văn bản trên máy tính).
(c) Các phần mềm hỗ trợ việc sử dụng tiếng nước ngoài, tiêu biểu là các từ điển song ngữ
trên máy tính, thí dụ như các từ điển điện tử của Lạc Việt đã được dùng rộng rãi trên máy
tính để tra cứu từ Anh-Việt, Việt-Anh. Điều ta cần phân biệt là các từ điển điện tử này dành cho con người sử dụng, khác với từ điển điện tử dành cho máy tính sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (sẽ được đề cập ở phần sau).
(d) Các nỗ lực trong việc làm các phần mềm dịch Anh-Việt,Việt-Anh, chẳng hạn như các hệ dịch EVTRAN và VETRAN.
(e) Một loại việc nữa là Việt hóa các phần mềm mà gần đây tiêu biểu là kết quả Việt hóa
Windows và Microsoft Office của Microsoft. Việc này có thể xem như việc “dịch” các thông báo tiếng Anh cố định trong các phần mềm thành các thông báo tiếng Việt.
2.2.1 Các nghiên cứu về cấu của các nhà nghiên cứu Việt Nam.
Các quan điểm trong nghiên cứu về ngữ pháp tiếng Việt, chúng ta có thể thấy rằng chưa có một định nghĩa chuẩn thống nhất về cách gọi của từ loại cũng như cấu trúc các ngữ của tiếng Việt. Trong đồ án này, người viết luận văn sẽ chủtrương bám sát theo quan điểm được nhiều tác giảđã thống nhất, quan điểm này được đánh giá là khá phù hợp với ngữ pháp tiếng Việt hiện tại. Đồng thời, trong quá trình xây dựng đồ án, tác giả cũng tiến hành so sánh và bổ sung thêm những phần lý thuyết thuộc hai quan điểm của Nguyễn Tài Cẩn và Diệp Quan Ban.
Nguyễn Tài Cẩn (1975) [14] cho rằng cụm danh từ (danh ngữ) gồm có ba phần : phần đầu, phần trung tâm và phần cuối như sơ đồ sau : (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 11: Sơ đồ cấu trúc từ của Nguyễn Tài Cẩn