) ON [PRIMARY] 10 A11 Bảng chứa thông tin
PHẦN V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
1. KẾT LUẬN
Ngày nay, internet đã chở thành cuộc cách mạng lớn của nhân loại mà động lực của nó chính là sự phát triển kinh tế mang tính toàn cầu. Nhưng sự phát triển đó cũng đòi hỏi ngày càng nhiều cơ sở lưu trữ dữ liệu hơn dẫn đến việc khai thác hiệu quả dữ liệu trở nên khó khăn. Để nâng cao khả năng sử lý dữ liệu thì dữ liệu phải được chọn lọc trước. Một hướng chọn lọc dữ liệu hiểu quả đó là phân tích ngữ nghĩa của văn bản. Toàn bộ văn bản được cô đọng trong ngữ nghĩa của nó. Chính vì vậy nếu phân tích được ngữ nghĩa của văn bản chúng ta sẽ giảm được một khối lượng lớn câu chữ không hàm chứa thông tin.
Việc nghiên cứu ngữ nghĩa của văn bản mở ra một hướng phát triển mới trong khai thác thông tin trên dữ liệu. Ngữ nghĩa của văn bản mang lại nhiều thuận lợi như vậy nhưng để thật sự hiểu rõ được các phương pháp nghiên cứu phân tích ngữ nghĩa là không dễ dàng. Do vậy mục tiêu của đồ án đặt ra gồm hài vấn đề chính như sau:
Về lý thuyết: Mục tiêu tìm hiểu, nghiên cứu về ngữ nghĩa của văn bản bao gồm các phần như: Phân tích, tách văn bản thành tập từ khoá, lọc tách từ khoá của văn bản nhằm cô đọng những từ khoá đặc trưng cho ngữ nghĩa của văn bản, thống kê và trích lọc những văn bản có ngữ nghĩa tương đồng.
Về phần ứng dụng minh hoạ: Mục tiêu là xây dựng được một ứng dụng mang tính demo sự khả thi của các kỹ thuật phân tích ngữ nghĩa.
Nội dung của đề tài đưa ra khá rộng và chỉ được thực thiện trong vòng 4 tháng do vậy để hoàn tất đề tài này chúng em gặp rất nhiều khó khăn về mặt tìm kiếm tài liệu, đọc hiểu tài liệu và một số kỹ thuật để vận dụng kiến thức mình đã
Page | 104
tìm hiểu được. Nhưng bù đắp lại những khó khăn vất vả đó là chúng em đã tiếp thu được rất nhiều kiến thức mới lạ và rất bổ ích về ứng dụng ngữ nghĩa của văn bản trong công nghệ thông tin – mở ra một hướng phát triển mới trong thế giớ công nghệ thông tin. Kết quả xứng đáng đó chính là chúng em đã hoàn thành được những mục tiêu, yêu cầu đề ra của đồ án.
Page | 105
Kết quả về mặt nghiên cứu
Qua quá trình nghiên cứu và tìm hiều về lĩnh vực ứng dụng ngữ nghĩa của văn bản, chúng em đã hiểu được và ghi nhận lại một số kết quả đạt được như sau:
Tìm kiếm được nhiều tài liệu hay và bổ ích về ngữ nghĩa của văn bản.
Nắm được các kỹ thuật phân tích ngữ nghĩa của văn bản, một hướng nghiên cứu mới nhất của công nghệ thông tin hiện tại và trong tương lai. Đông thời những ý tưởng mới xuất phát có thể mang lại nhiều lợi ích cho con người cũng như phát triển kinh tế. Kết quả đạt được khi nghiên cứu về ngữ nghĩa của văn bản như sau:
Nắm rõ các kỹ thuật tách văn bản với các định dạng bất kỳ. Nắm vững các kỹ thuật lọc tách từ khoá đặc trưng cho nội dung văn bản.
Tìm hiểu và nắm được các kỹ thuật thống kê trích lọc những văn bản có ngữ nghĩa tương đồng.
Tìm hiểu các kỹ thuật phân tích logfile.
Kết quả về mặt phát triển ứng dụng
Đối với ứng dụng minh hoạ chúng em đã hoàn tất được mục tiêu của đồ án đề ra là nắm vững các kỹ thuật: Tổ chức, lưu trữ dữ liệu và truy vấn dữ liệu trên SQL. Cách sử dụng các kỹ thuật tách văn bản để tách văn bản ở định dạng bất kỳ thành các tập từ khoá đại diện cho ngữ nghĩa của nó. Cài đặt và phát triển kỹ thuật lọc từ khoá cho phép loại bỏ những từ khoá ít hàm chứa ngữ nghĩa của văn bản. Cài đặt và phát triển kỹ thuật LSA cho phép so sánh độ tương đồng ngữ nghĩa của các văn bản.
Page | 106
Về mặt chương trình kết quả thu được là hai phân hệ: Một phân hệ dành cho người sử dụng, một phân hệ dành cho người quản trị:
Đối với phân hệ người dùng: Hệ thống hỗ trợ việc tìm kiếm tài liệu và gợi ý tài liệu dựa trên ngữ nghĩa vủa văn bản. Cho phép người dùng đăng ký thành viên nhắm nâng cao khả năng hỗ trợ của hệ thông đối với người dùng.
Đối với phân hệ người quản trị: Hệ thống hỗ trợ việc cập nhập thông tin về các đối tượng trong hệ thống như thêm, sửa, xoá văn bản, thành viên, cấu hình hệ thống.
Sau khi hoàn tất ứng dụng chúng em còn nắm thêm được các kiến thức về công nghệ: .Net, JavaScript, SQLserver, quan trọng hơn cả là chúng em nắm được khả năng phân tích ngử nghĩa của văn bản, từ đó tự động trích rút được những văn bản đồng nghĩa.