CHƯƠNG 3 : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
3.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Dự định trong tương lai tác giả sẽ phát triển hệ thống rút trích thông tin tự động theo hướng:
+ Trong thời gian tiếp theo, tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu các hướng giải quyết cho các hạn chế còn tồn tại của luận văn và tiếp tục triển khai các đề xuất để hoàn thiện hơn các kỹ thuật nâng cấp, làm giàu ontology.
+ Tiếp tục xây dựng và hoàn thiện ontology, làm phong phú hơn dữ liệu về các loại nông sản. Tiếp tục nghiên cứu và chọn lựa thêm các ontology ở các lĩnh vực khác để nang cấp ontology hiện có.
+ Dựa trên kinh nghiệm đã có để phát triển và làm giàu ontology cho ứng dụng. Rút trích thông tin của các loại nông sản trái cây bằng giọng nói thông qua các video giới thiệu về nông sản trái cây.
+ Với vốn kiến thức còn hạn chế nên tác giả hy vọng trong tương lai, nghiên cứu sẽ có sự góp mặt của các chuyên gia để phát triển hệ thống hoàn thiện hơn nữa.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Nguyễn Thanh Triều, “ Kỹ thuật trồng cây đa niên”, Khoa Nông nghiệp & TNTN
[2] Tạp chí khoa học & công nghệ các trường đại học kỹ thuật số 74 – 2009
[3] Nguyễn Vũ Chi Loan (2017), “Ngiên cứu các phương pháp trích rút từ khóa từ trang Web và ứng dụng” Luận văn thạc sĩ, Trường đại học Công Nghệ, Đại Học Quốc Gia Hà Nội
[4] Nguyễn Cẩm Tú (2005) , “Nhận biêt các loại thực thể trong văn bản tiếng việt nhằm hỗ trợ Web ngữ nghĩa và tìm kiếm hướng thực thể ” Luận văn thạc sĩ, Trường đại học Công Nghệ, Đại Học Quốc Gia Hà Nội
[5] Nguyễn Ngọc Phú (2013), “Nghiên cứu Web ngữ nghĩa và khai phá dữ liệu Web xây dựng hệ thống tra cứu, thống kê các công trình nghiên cứu khoa học” Luận văn thạc sĩ, Trường đại học Đà Nẵng.
[6] Cao Hoàng Trụ, “Nghiên cứu xây dựng và khai thác thông tin Web có ngữ nghĩa (VN-KIM)” , Kỷ yếu Hội nghị Khoa học & Công nghệ lần thứ 9, ĐH Bách Khoa Tp. HCM, Phân ban CNTT.
[7] Cao Hoàng Trụ, Đỗ Thanh Hải, Phạm Trần Ngọc Bảo, Huỳnh Ngọc Tuyên, Vũ Quang Duy. Conceptual graphs for knowledge querying in VN-KIM. Trong kỷ yếu của hội nghị quốc tế lần thứ 13 về “Conceptual Structures”, 18-22/7/2005, Kassel, Đức.
[8] Trần Đình Khang, Vũ Tuyết Trinh, Đỗ Đức Thành, Đỗ Thị Ngọc Quỳnh. Một phương pháp tìm kiếm dựa trên Ontology phục vụ quản lý thông tin khoa học công nghệ. Bộ môn Hệ thống Thông tin, Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội.
[9] Trần Đình Khang, Vũ Tuyết Trinh, Đỗ Đức Thành, Đỗ Thị Ngọc Quỳnh, Một phương pháp tìm kiếm dựa trên Ontology phục vụ quản lý thông tin khoa học công nghệ, Bộ môn Hệ thống Thông tin, Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội, 2007.
[10] Hoàng Hữu Hạnh , Lê Mạnh Thạch, Giáo trình Web ngữ nghĩa, Nhà xuất bản Giáo Dục Việt Nam.
Tiếng Anh
[1] Berners-Lee T. Semantic Web roadmap, Bản thảo đang viết, 9/1998
[2] Information Extraction: Methodologies and Applications “Jie Tang, Mingcai Hong, Duo Zhang, Bangyong Liang, and Juanzi Li”.
[3] Information Extraction and Named Entity Recognition: Getting simple
structured information out of text Elena Cabrio and Serena Villata “CREDITS (for the slides): C. Manning and D. Jurafsky (Stanford University), A. Lavelli and B. Magnini (FBK), Andrew McCallum (University of Massachussets Amherst”.
[4] VnCoreNLP: A Vietnamese Natural Language Processing Toolkit “Thanh Vu1 , Dat Quoc Nguyen2 , Dai Quoc Nguyen3 , Mark Dras4 and Mark Johnson4
1Newcastle University, United Kingdom; 2The University of Melbourne, Australia; 3Deakin University, Australia; 4Macquarie University, Australia”
[5] FoodIE: A Rule-based Named-entity Recognition Method for Food Information Extraction “Gorjan Popovski1 , Stefan Kochev1 , Barbara Korousiˇ c Seljak ´ 2 and Tome Eftimov2 1Faculty of Computer Science and Engineering, Ss. Cyril and Methodius University, Rugjer Boshkovikj 16, 1000 Skopje, Macedonia 2Computer Systems Department, Jozef Stefan Institute, Jamova cesta 39, 1000 Ljubljana, Slovenia”
[6] Information Extraction Lecture 3 – Rule-based Named Entity Recognition CIS, LMU München Winter Semester 2015-2016 Dr. Alexander Fraser, CIS.
[7] Faatz Andreas and Steinmetz Ralf, "Ontology Enrichment with Texts from the WWW," in Semantic Web Mining, Helsinski, 2002.
[8] Agirre Eneko, Ansa Olatz, Hovy H. Eduard, and Martínez David, "Enriching very large ontologies using the WWW," in ECAI'2000 Workshop on Ontology
Learning, Proceedings of the First Workshop on Ontology Learning OL'2000, Berlin, 2000.
[9] Shamsfard Mehrnoush and Barforoush Abdollahzadeh Ahmad, "Learning ontologies from natural language texts," Int. J. Hum.-Comput. Stud., vol. 60, pp. 17- 63, 2004.
[10] Faure David and Poibeau Thierry, "First experiences of using semantic knowledge learned by ASIUM for information extraction task using INTEX," in ECAI'2000 Workshop on Ontology Learning, Proceedings of the First Workshop on Ontology Learning OL'2000, Berlin, 2000.
[11]Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Stanford University, Stanford, CA, 94305.
[12] A. W. P. Fok and H. H. S. Ip; Education Ontologies Constructions for Personalized Learning on the Web; Studies in Computational Intelligence (SCI) 62, 47-82, Springer, 2007.
[13] Devlin, Jacob; Chang, Ming-Wei; Lee, Kenton; Toutanova, Kristina (ngày 11 tháng 10 năm 2018). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”.[Truy cập ngày 8 tháng 11 năm 2021].
[14] Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristina Toutanova (ngày 24 tháng 5 năm 2019). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. [Truy cập ngày 8 tháng 11 năm 2021].
Trang Web [1] http://www.cs.nyu.edu/cs/faculty/grishman/muc6.html [2] http://www.clips.uantwerpen.be/conll2002/ner/ [3] http://www.cnts.ua.ac.be/conll2003/ner/ [4] http://www.cnts.ua.ac.be/conll2003/ner/annotation.txt [5] https://sites.google.com/site/germeval2014ner/ [6] http://www.cs.nyu.edu/cs/faculty/grishman/NEtask20.book7.html [7] https://github.com/dat821168/bert_vn_ner
[8] https://phamdinhkhanh.github.io/2020/04/15/TransferLearning.html [9] https://arxiv.org/abs/2002.08155
[10] https://nlv.gov.vn
KẾ HOẠCH THỰC HIỆN LUẬN VĂN
STT Nội dung Thời gian dự kiến
1 Khảo sát, thu thập, tổ chức lưu trữ dữ liệu 2 tuần 2 Máy học (machine learning) 1 tháng 3 Triển khai hạ tầng hệ thống thiết bị 2 tuần 4 Phân tích dữ liệu từ các trang Web mua bán
nông sản với dữ liệu máy học cho ra kết quả nhận dạng khuôn mặt.
1 tháng
5 Kiểm thử hệ thống 2 tuần
6 Hoàn chỉnh hệ thống và viết báo cáo 1 tháng
Giáo viên hướng dẫn Học Viên