Với những câu hỏi sau khi phân tích bởi [1] thì thiếu thuật ngữ đầu trong bộ ba, được phân loại ―UNKN_TERM‖. Ở đây, chúng tôi đưa ra các ví dụ để miêu tả rõ quá trình xử lý của thành phần ánh xạ Ontology đối với các câu hỏi này:
- ―mã sinh viên của Nguyễn Quốc Đại là gì?‖ - ―Nguyễn Quốc Đại có mã sinh viên là gì?‖ - ―sinh viên có địa chỉ ở đâu?‖
- ―địa chỉ của sinh viên là gì?‖
Đối với hai câu hỏi đầu tiên, thành phần xử lý câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên phân tích [1] và đưa ra bộ ba (?, mã sinh viên, Nguyễn Quốc Đại). Sau khi bộ ba được tiền xử lý, ánh xạ Ontology nhận biết ―mã sinh viên‖ là thuật ngữ ―mã‖ dựa vào tập từ đồng nghĩa. Dựa vào thuật toán khoảng cách xâu, hệ thống nhận biết được ―nguyễn_quốc_đại‖ là thực thể trong lớp ―sinh_viên‖ của Ontology. Lúc này, ánh xạ Ontology sử dụng thuật toán khoảng cách xâu giữa ―mã‖ và các quan hệ của lớp ―sinh_viên‖ trong Ontology, và ―mã‖ được nhận biết không tương tự với bất kỳ mối quan hệ nào. Mà ánh xạ Ontology lại nhận ra đó là khái niệm ―mã‖ biểu diễn lớp ―mã‖ trong Ontology. Sau đó, hệ thống tìm các mối quan hệ giữa lớp ―mã‖ và lớp ―sinh_viên‖ trong Ontology, và có mối quan hệ ―có_mã‖ giữa hai lớp này. Ánh xạ Ontology hình thành bộ ba mô tả (mã, có_mã, nguyễn_quốc_đại). Câu trả lời cho câu hỏi được thành phần trích chọn câu trả lời đưa ra tới người dùng (hình 4.8)
45
Hình 4.9. Ví dụ hỏi đáp đối với loại câu hỏi “UNKN_TERM”
Đối với hai câu hỏi sau, bộ ba đầu vào cho ánh xạ Ontology là (?, địa chỉ, sinh viên). Ánh xạ Ontology nhận biết được thuật ngữ chỉ khái niệm ―sinh_viên‖ biểu diễn cho lớp ―sinh_viên‖ trong Ontology. Lúc này, khi sử dụng thuật toán khoảng cách xâu để so sánh ―địa chỉ‖ với các mối quan hệ của lớp ―sinh_viên‖ trong Ontology, ánh xạ Ontology thu được thuật ngữ chỉ quan hệ ―có_địa_chỉ‖. Ánh xạ Ontology hình thành bộ ba mô tả (?, có_địa_chỉ, sinh_viên) tương ứng với Ontology. Thành phần trích chọn câu trả lời đưa ra câu trả lời tới người dùng (hình 4.9).
Các câu hỏi được xử lý bởi thành phần xử lý câu hỏi [1], do vậy, chúng tôi hoàn toàn xem xét được câu hỏi muốn hỏi về vấn đề gì, hỏi về người, về vị trí… Dựa trên đó, chúng tôi có thêm cách xử lý phù hợp với từng loại câu hỏi. Xem xét câu hỏi:
―học sinh của trường đại học công nghệ là ai ?‖
Thành phần xử lý câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên [1] cho biết loại câu hỏi là ―UNKN_TERM‖ và loại từ để hỏi là ―QU Who‖, thì hệ thống nhận biết được câu hỏi sẽ đề cập tới person nào đó (có thể là ―sinh_viên‖ | ―giảng_viên‖ trong thiết kế Ontology). Do đó đầu vào cho ánh xạ Ontology là (person, học sinh, trường đại học công nghệ). Bộ ba này được tiền xử lý và sử dụng tập từ đồng nghĩa. Sau khi so khớp và sử dụng thuật toán khoảng cách xâu, thành phần ánh xạ Ontology xử lý xong, thu được đầu ra là bộ ba mô tả (person, có_sinh_viên, đại_học_công_nghệ) tương ứng với Ontology.
46