Một số khó khăn trong phân cụm trang Web tiếng Việt

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Phương pháp phân cụm tài liệu Web và áp dụng vào máy tìm kiếm Luận văn ThS. Công nghệ thông tin 1 01 10 (Trang 47 - 49)

2.6. Bài toán tách từ tự động tiếng Việt

2.6.1. Một số khó khăn trong phân cụm trang Web tiếng Việt

Hiện nay, chúng ta đã quen thuộc với rất nhiều công cụ hỗ trợ việc tìm kiếm thông tin như Google, Yahoo Search, AltaVista, ... Tuy nhiên, đây là công cụ của người nước ngoài nên chúng chỉ giải quyết tốt đối với các yêu cầu của họ. Chúng ta cũng có một số công cụ hỗ trợ tìm kiếm thông tin tiếng Việt như: Vinaseek, Netnam, ... Các công cụ này cũng tách từ chủ yếu dựa vào khoảng trắng nên việc tìm kiếm cũng chưa được cải thiện. Nhìn chung, để xây dựng một hệ thống tìm kiếm thông tin Tiếng Việt, chúng ta gặp khó khăn trong việc tách từ Tiếng Việt và xác định bảng mã tiếng Việt. Đồng thời đó cũng chính là khó khăn trong việc phân cụm các tài liệu bằng tiếng Việt vì bước đầu tiên của phân cụm cũng chính là tách từ tiếng Việt [1].

Vn đề bng mã Tiếng Vit

Không như tiếng Anh, tiếng Việt có rất nhiều bảng mã đòi hỏi phải xử lý. Một số công cụ tìm kiếm tiếng Việt hỗ trợ bảng mã rất tốt như Vinaseek, hỗ trợ mọi bảng mã (VNI, TCVN3, ViQR, ...)

Nguyễn Thị Thu Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2007.

Có thể nói tách từ là giai đoạn khó khăn nhất khi xây dựng một hệ tìm kiếm thông tin Tiếng Việt và phân cụm tài liệu Tiếng việt. Đối với tiếng Anh, việc xác định từ chỉ đơn giản dựa vào khoảng trắng để tách từ. Ví dụ, câu “I am a student” sẽ được tách thành 4 từ: I, am, a, student. Tuy nhiên, đối với Tiếng Việt, tách dựa vào khoảng trắng chỉ thu được các tiếng. Từ có thể được ghép từ một hay nhiều tiếng. Từ phải có ý nghĩa hoàn chỉnh và có cấu tạo ổn định. Câu “Tôi là một sinh viên” được tách thành 4 từ: Tôi, là, một, sinh viên. Trong đó, từ “sinh viên” được hình thành từ hai tiếng “sinh” và “viên”.

Hiện nay có rất nhiều phương pháp được sử dụng để tách từ Tiếng Vịêt. Tuy nhiên, với sự phức tạp của ngữ pháp Tiếng Việt nên chưa có phương pháp nào đạt được chính xác 100%. Và việc lựa chọn phương pháp nào là tốt nhất cũng đang là vấn đề tranh cãị

Các khó khăn khác

Tiếng Việt có các từ đồng nghĩa nhưng khác âm. Các công cụ hiện nay không hỗ trợ việc xác định các từ đồng nghĩạ Vì vậy, kết qủa trả về sẽ không đầy đủ.

Ngược lại, có những từ đồng âm khác nghĩạ Các hệ thống sẽ trả về các tài liệu có chứa các từ đã được tách trong câu hỏi mà không cần xác định chúng có thực sự liên quan hay không. Vì vậy, kết quả trả về sẽ không chính xác.

Một số từ xuất hiện rất nhiều nhưng không có ý nghĩa trong tài liệụ Các từ như: và, với, nhưng, ... có tần số xuất hiện rất lớn trong bất cứ văn bản nàọ Nếu tìm cách trả về các tài liệu có chứa những từ này sẽ thu được kết quả vô ích, không cần thiết. Do đó, chúng ta cần tìm cách loại bỏ các từ này trước khi tìm kiếm.

Nguyễn Thị Thu Hằng-Luận văn cao học-Trường Đại học Công nghệ-2007.

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Phương pháp phân cụm tài liệu Web và áp dụng vào máy tìm kiếm Luận văn ThS. Công nghệ thông tin 1 01 10 (Trang 47 - 49)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(90 trang)