Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận án tiến sĩ khoa học
Luận án: Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận án tiến sĩ khoa học máy tính. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Trường Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TP. HCM
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
200
Thời gian đọc
30 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Nâng cao tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt: Tổng quan
- Số trang:
- 200 trang
- Trường:
- Trường Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TP. HCM
- Chuyên ngành:
- Khoa học máy tính
- Tác giả:
- Đỗ Thị Thanh Tuyền
- Năm:
- 2020
Tóm tắt nội dung luận án
I. Nâng cao tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt Tổng quan
Tài liệu này giới thiệu mô hình tìm kiếm văn bản tiếng Việt tiên tiến. Mô hình này dựa trên ngữ nghĩa luận. Nó giải quyết các hạn chế của phương pháp tìm kiếm truyền thống. Phương pháp cũ thường chỉ dựa vào từ khóa. Luận án đặt ra mục tiêu cải thiện độ chính xác và độ phủ. Nó tập trung vào việc hiểu sâu sắc ý nghĩa văn bản. Công trình này đóng góp vào lĩnh vực tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt. Nó mở ra hướng phát triển hệ thống tìm kiếm thông minh. Các hệ thống này cần khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt phức tạp. Nó giúp người dùng tìm kiếm thông tin hiệu quả hơn. Người dùng nhận được kết quả phù hợp với ngữ cảnh truy vấn.
1.1. Lịch sử và thách thức truy xuất thông tin
Lịch sử truy xuất thông tin cho thấy sự phát triển liên tục. Ban đầu, các hệ thống tìm kiếm dựa trên từ khóa. Chúng gặp khó khăn với đồng nghĩa và đa nghĩa. Tiếng Việt có cấu trúc phức tạp, gây nhiều thách thức. Phân tích hình thái và cú pháp cần độ chính xác cao. Độ lệch về ngữ nghĩa là một vấn đề lớn. Các mô hình hiện tại thường bỏ qua ngữ cảnh. Chúng không thể hiểu ý định thực sự của người dùng. Điều này dẫn đến kết quả tìm kiếm kém chất lượng. Cần một phương pháp tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt mạnh mẽ hơn. Việc này giúp cải thiện đáng kể hiệu quả truy xuất.
1.2. Phân tích ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt Vietnamese NLP
Phân tích ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt (Vietnamese NLP) là nền tảng. Nó bao gồm phân tích hình thái và cú pháp phụ thuộc. Hình thái giúp nhận diện từ và ngữ đoạn. Cú pháp phụ thuộc xác định mối quan hệ ngữ pháp. Những bước này cần thiết cho phân tích ngữ nghĩa văn bản. Tiếng Việt có cấu trúc linh hoạt. Việc này đòi hỏi kỹ thuật NLP chuyên biệt. Luận án nhấn mạnh vai trò của phân tích ngữ nghĩa. Phân tích này vượt ra ngoài nhận diện từ đơn thuần. Nó hướng tới hiểu nghĩa câu và văn bản. Đây là yếu tố then chốt cho hệ thống tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ nghĩa.
1.3. Vấn đề ngữ nghĩa trong tìm kiếm văn bản
Ngữ nghĩa đóng vai trò trung tâm trong tìm kiếm văn bản. Các hệ thống tìm kiếm hiện tại thường không hiểu sâu sắc ngữ nghĩa. Chúng chỉ so khớp từ vựng. Ngữ nghĩa của từ, ngữ đoạn và toàn bộ văn bản là khác biệt. Từ đồng nghĩa làm bỏ lỡ tài liệu liên quan. Từ đa nghĩa gây nhiễu kết quả. Truy xuất văn bản theo ngữ nghĩa giải quyết vấn đề này. Nó tìm kiếm dựa trên ý nghĩa thực sự của truy vấn. Mục tiêu là thu hẹp khoảng cách ngữ nghĩa. Khoảng cách này tồn tại giữa truy vấn và tài liệu. Phát triển mô hình biểu diễn ngữ nghĩa hiệu quả là cần thiết.
II. Mô hình tìm kiếm văn bản dựa trên ngữ nghĩa mới
Mô hình này đề xuất một kiến trúc mới cho tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt. Nó tập trung vào việc xây dựng biểu diễn ngữ nghĩa mạnh mẽ. Biểu diễn này áp dụng cho cả văn bản và truy vấn. Mục tiêu là thu hẹp khoảng cách ý nghĩa. Từ đó, tăng cường độ chính xác khi xếp hạng tài liệu. Mô hình tích hợp các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến. Nó sử dụng các kỹ thuật biểu diễn ngữ nghĩa sâu. Kiến trúc hệ thống bao gồm nhiều thành phần phối hợp. Các thành phần này đảm bảo quá trình tìm kiếm thông minh diễn ra hiệu quả. Việc này tạo ra một hệ thống tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ nghĩa vượt trội.
2.1. Biểu diễn ngữ nghĩa văn bản và truy vấn
Việc biểu diễn ngữ nghĩa là cốt lõi của mô hình. Văn bản và câu truy vấn được chuyển đổi thành cấu trúc ngữ nghĩa. Các cấu trúc này phản ánh ý nghĩa sâu sắc. Chúng không chỉ là tập hợp từ khóa. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác được phân tích. Cấu trúc biểu diễn cụm từ và văn bản được thiết kế chi tiết. Mục tiêu là nắm bắt ngữ cảnh và quan hệ từ vựng. Điều này tạo điều kiện cho truy vấn ngữ nghĩa hiệu quả hơn. Việc này cũng hỗ trợ xây dựng nhúng từ và câu (Word/Sentence Embeddings) chất lượng cao. Các biểu diễn này là đầu vào cho quá trình so khớp và xếp hạng.
2.2. Đo lường khoảng cách và chỉ mục ngữ nghĩa
Mô hình giới thiệu các độ đo khoảng cách ngữ nghĩa mới. Chúng giúp đánh giá sự liên quan giữa văn bản và truy vấn. Độ đo Jaccard-Tanimoto được điều chỉnh. Một độ đo khoảng cách ngữ nghĩa riêng được phát triển. Nó tính đến các khía cạnh ngữ nghĩa phức tạp. Các chỉ mục ngữ nghĩa được xây dựng để tăng tốc tìm kiếm. Chỉ mục lớp nghĩa và quan hệ nghĩa được sử dụng. Chúng cho phép truy xuất nhanh chóng các tài liệu có ý nghĩa liên quan. Việc này tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ nghĩa. Nó cũng hỗ trợ các kỹ thuật học sâu trong tìm kiếm thông tin.
2.3. Cấu trúc hệ thống tìm kiếm thông minh đề xuất
Hệ thống tìm kiếm thông minh đề xuất có kiến trúc rõ ràng. Nó gồm các thành phần chính: phân tích tài liệu, lập chỉ mục. Tiếp theo là phân tích câu truy vấn và truy xuất chỉ mục. Thành phần xếp hạng cuối cùng quyết định kết quả. Mỗi thành phần đều được tối ưu hóa cho ngữ nghĩa tiếng Việt. Các tham số mô hình được xác định cẩn thận. Chúng bao gồm mô hình phân tích cú pháp phụ thuộc. Mô hình gán nhãn nghĩa và hệ số kết hợp kết quả cũng được xét. Kiến trúc này đảm bảo tính toàn diện. Nó mang lại hiệu suất cao cho tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt.
III. Phát triển cơ sở tri thức ngữ nghĩa từ vựng Việt
Công trình này đặc biệt chú trọng xây dựng Cơ sở tri thức ngữ nghĩa từ vựng tiếng Việt (VLO). VLO là một ontology và biểu đồ tri thức chi tiết. Nó đóng vai trò nền tảng cho việc phân tích ngữ nghĩa sâu. VLO cung cấp thông tin về nét nghĩa của từ. Nó còn mô tả các mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp. Sự tồn tại của VLO giúp giải quyết vấn đề đa nghĩa và đồng nghĩa. Nó cải thiện đáng kể khả năng hiểu văn bản của hệ thống. Đây là một đóng góp quan trọng cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt (Vietnamese NLP). Nó trực tiếp hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt hiệu quả hơn.
3.1. Định nghĩa và vai trò nét nghĩa VLO
Nét nghĩa là đơn vị cơ bản trong việc biểu diễn ý nghĩa của từ. VLO (Vietnamese Lexical Ontology) được xây dựng dựa trên các nét nghĩa này. VLO thể hiện chi tiết nghĩa của từ vựng tiếng Việt. Nó cũng mô tả các ràng buộc giữa các nghĩa từ vựng. Cơ sở tri thức này có khả năng suy diễn. Nó có thể mở rộng các quan hệ phụ thuộc. VLO là tài nguyên quý giá cho Phân tích ngữ nghĩa văn bản. Nó giúp máy tính hiểu được sắc thái ý nghĩa. Điều này cải thiện độ chính xác của các ứng dụng NLP, đặc biệt là tìm kiếm thông tin.
3.2. Cấu trúc và đặc điểm VLO
VLO có cấu trúc phức tạp và được tổ chức khoa học. Các thành phần trong VLO bao gồm các khái niệm, quan hệ ngữ nghĩa. Chúng còn có các thuộc tính và ví dụ sử dụng. VLO được thiết kế để phản ánh sự phong phú của tiếng Việt. Các đặc điểm chính của VLO bao gồm tính toàn diện và khả năng mở rộng. Nó cũng có khả năng tích hợp với các hệ thống khác. Quá trình xây dựng VLO tuân thủ các nguyên tắc chặt chẽ. Điều này đảm bảo tính nhất quán và chất lượng dữ liệu. Một Ontology và biểu đồ tri thức vững chắc là chìa khóa cho tìm kiếm ngữ nghĩa tiên tiến.
3.3. Thách thức xây dựng và đánh giá VLO
Việc xây dựng một cơ sở tri thức lớn như VLO đối mặt nhiều thách thức. Tính khách quan trong việc gán nét nghĩa là một vấn đề. Các nhà ngôn ngữ học có thể có cách nhìn khác nhau. Chi phí xây dựng VLO rất lớn. Nó đòi hỏi nhiều công sức và thời gian. Quy trình đánh giá VLO cần được thiết kế cẩn thận. Điều này đảm bảo độ chính xác và tính hữu dụng. Mặc dù có những khó khăn, VLO là thành phần thiết yếu. Nó giúp cải thiện hiệu quả của hệ thống tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ nghĩa. VLO cũng hỗ trợ các nghiên cứu sâu hơn về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt.
IV. Phân tích ngữ nghĩa cụm từ Việt Phương pháp mới
Chương này trình bày phương pháp phân tích ngữ nghĩa cụm từ tiếng Việt. Phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong mô hình tìm kiếm ngữ nghĩa. Nó tập trung vào việc gán nhãn nghĩa chính xác cho từ vựng. Nó cũng phân tích các quan hệ phụ thuộc ngữ nghĩa trong câu. Mục tiêu là tạo ra biểu diễn ngữ nghĩa giàu thông tin. Biểu diễn này giúp hệ thống tìm kiếm thông minh hiểu được cấu trúc ý nghĩa. Nó không chỉ dừng lại ở từ đơn. Phương pháp này là một bước tiến quan trọng cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt (Vietnamese NLP). Nó hỗ trợ xây dựng hệ thống tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ nghĩa mạnh mẽ.
4.1. Gán nhãn nghĩa và phân tích quan hệ phụ thuộc
Phương pháp này bắt đầu bằng việc gán nhãn nghĩa cho từ vựng. Việc gán nhãn này dựa trên Cơ sở tri thức ngữ nghĩa từ vựng tiếng Việt (VLO). Sau đó, quan hệ phụ thuộc trong câu được phân tích. Các quan hệ này được rút gọn và mở rộng. Chúng được áp dụng các ràng buộc nghĩa. Điều này giúp làm rõ vai trò ngữ nghĩa của từng thành phần. Mục tiêu là chuyển đổi cấu trúc cú pháp sang cấu trúc ngữ nghĩa. Quá trình này rất quan trọng cho Phân tích ngữ nghĩa văn bản. Nó giúp hệ thống hiểu mối liên hệ ý nghĩa giữa các từ và cụm từ. Từ đó, cải thiện độ chính xác của truy vấn ngữ nghĩa.
4.2. Biểu diễn ngữ nghĩa theo cấu trúc
Sau khi gán nhãn và phân tích quan hệ, ngữ nghĩa được biểu diễn. Biểu diễn này tuân theo một cấu trúc ngữ nghĩa cụ thể. Cấu trúc này có khả năng nắm bắt thông tin sâu sắc. Nó thể hiện mối quan hệ giữa các thực thể và hành động. Biểu diễn này không chỉ là một tập hợp các từ khóa. Nó là một mô tả có cấu trúc về ý nghĩa của câu. Điều này cho phép hệ thống tìm kiếm thực hiện các phép so sánh ngữ nghĩa phức tạp. Nó tạo điều kiện cho Nhúng từ và câu (Word/Sentence Embeddings) chất lượng cao. Đây là yếu tố then chốt cho tìm kiếm thông minh và chính xác.
4.3. Đánh giá kết quả phân tích ngữ nghĩa
Kết quả của phương pháp phân tích ngữ nghĩa được đánh giá kỹ lưỡng. Đánh giá bao gồm chất lượng của việc gán nhãn nghĩa. Nó cũng xem xét độ chính xác của phân tích quan hệ ngữ nghĩa. Các thử nghiệm được thực hiện trên bộ dữ liệu tiếng Việt. Mục tiêu là xác định tác dụng của việc phân tích ngữ nghĩa. Phân tích này ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể của hệ thống. Kết quả đánh giá cho thấy sự cải thiện đáng kể. Đặc biệt, nó cải thiện trong việc hiểu truy vấn và tài liệu. Điều này khẳng định tính hiệu quả của phương pháp đề xuất. Nó là một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt.
V. Đánh giá hiệu suất hệ thống tìm kiếm thông minh
Phần này trình bày các thử nghiệm và đánh giá chi tiết. Mục tiêu là xác minh hiệu suất của mô hình tìm kiếm ngữ nghĩa đề xuất. Các chỉ số đánh giá tiêu chuẩn được sử dụng. Chúng giúp đo lường độ chính xác và độ phủ. Việc so sánh với các phương pháp hiện có là cần thiết. Điều này bao gồm các mô hình dựa trên từ khóa truyền thống. Nó cũng so sánh với các phương pháp mở rộng truy vấn tự động. Kết quả chứng minh ưu việt của hệ thống tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ nghĩa. Nó cho thấy khả năng vượt trội trong Tìm kiếm ngữ nghĩa tiếng Việt. Mô hình này mang lại kết quả phù hợp hơn cho các truy vấn phức tạp.
5.1. Các chỉ số đo lường hiệu quả tìm kiếm
Để đánh giá hiệu suất, nhiều chỉ số được sử dụng. Độ chính xác (Precision) đo tỷ lệ kết quả đúng. Độ phủ (Recall) đo tỷ lệ tài liệu liên quan được tìm thấy. Độ F-score là sự kết hợp của cả hai. Độ chính xác bộ phận và độ chính xác trung bình cũng được tính. Các chỉ số này cung cấp cái nhìn toàn diện. Chúng đánh giá khả năng của hệ thống trong việc xếp hạng tài liệu. Việc sử dụng các chỉ số này đảm bảo tính khách quan. Nó giúp xác định mức độ cải thiện của mô hình so với nền tảng. Điều này quan trọng cho các hệ thống tìm kiếm thông minh.
5.2. Bộ dữ liệu và thiết lập thử nghiệm
Thử nghiệm được thực hiện trên một bộ dữ liệu tiếng Việt chuyên biệt. Bộ dữ liệu này có quy mô đủ lớn. Nó đại diện cho nhiều chủ đề khác nhau. Các chương trình thử nghiệm bao gồm TF.IDF, BM25. Ngoài ra, còn có SEMDORE, QRYEXP và các phương pháp sử dụng Nhúng từ và câu (Word/Sentence Embeddings). Các phương pháp sử dụng LDA cũng được xét. Việc thiết lập thử nghiệm được kiểm soát chặt chẽ. Điều này đảm bảo tính công bằng trong so sánh. Nó cho phép đánh giá chính xác ảnh hưởng của mô hình đề xuất. Điều này đặc biệt quan trọng cho việc đánh giá Học sâu trong tìm kiếm thông tin.
5.3. So sánh mô hình đề xuất với phương pháp hiện có
Kết quả thử nghiệm cho thấy sự vượt trội của mô hình đề xuất. Nó được so sánh với các phương pháp truy xuất thông tin truyền thống. Đặc biệt, nó thể hiện hiệu quả cao hơn các phương pháp mở rộng truy vấn tự động. Mô hình cũng vượt trội so với các phương pháp sử dụng vector ngữ nghĩa. Nó cả khi so sánh với LDA. Các thử nghiệm đánh giá ảnh hưởng của mô hình. Nó cũng xem xét tác động của các thuật ngữ (term). Hiệu quả tổng thể của mô hình được khẳng định. Nó cung cấp một giải pháp mạnh mẽ cho Truy vấn ngữ nghĩa và Tìm kiếm thông minh trong tiếng Việt.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (200 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Đỗ Thị Thanh Tuyền MÔ HÌNH TÌM KIẾM VĂN BẢN TIẾNG VIỆT DỰA TRÊN NGỮ NGHĨA LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2020 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Đỗ Thị Thanh Tuyền MÔ HÌNH TÌM KIẾM VĂN BẢN TIẾNG VIỆT DỰA TRÊN NGỮ NGHĨA Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 62.
Quản Thành Thơ 3. Đỗ Thanh Nghị PHẢN BIỆN ĐỘC LẬP: 1. Ngô Quốc Việt NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. Nguyễn Tuấn Đăng 2.
Vũ Đức Lung TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng nội dung luận án này do chính tôi trực tiếp thực hiện và chưa được công bố trong bất kỳ khóa luận tốt nghiệp, luận văn thạc sĩ hay luận án tiến sĩ nào ngoài những báo cáo hội nghị, bài báo tạp chí hay đề tài nghiên cứu khoa học phục vụ cho chính luận án này. Tác giả luận án Đỗ Thị Thanh Tuyền MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG 1 DANH MỤC HÌNH ẢNH 1 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 1 MỞ ĐẦU 1 1. Lý do lựa chọn đề tài 1 2.
Mục đích của luận án 3 3. Nội dung nghiên cứu 4 4. Đối tượng nghiên cứu 4 5. Phạm vi nghiên cứu 4 6.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 5 7. Cấu trúc của luận án 6 CHƯƠNG 1.1 TRUY XUẤT THÔNG TIN 8 1.1 Lịch sử nghiên cứu 8 1.2 Một số mô hình truy xuất thông tin căn bản 10 1.2 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 13 1.1 Chú giải ngữ nghĩa 14 1.2 Mở rộng câu truy vấn tự động 17 1.3 CÁC CƠ SỞ CHO TRUY XUẤT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT 19 1.1 Phân tích hình thái 19 1.2 Phân tích cú pháp phụ thuộc 20 1.3 Phân tích ngữ nghĩa của câu 23 1.4 VẤN ĐỀ NGỮ NGHĨA TRONG TRUY XUẤT VĂN BẢN TIẾNG VIỆT 24 1.1 Ngữ nghĩa của từ 25 1.2 Ngữ nghĩa của ngữ đoạn 26 1.3 Ngữ nghĩa của văn bản 27 1.4 Truy xuất văn bản bản theo ngữ nghĩa 28 1.5 CÁC VẤN ĐỀ CẦN NGHIÊN CỨU 29 CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH TRUY XUẤT VĂN BẢN DỰA TRÊN NGỮ NGHĨA 33 2.1 BIỂU DIỄN NGỮ NGHĨA 33 1 2.1 Ngôn ngữ biểu diễn ngữ nghĩa 33 2.2 Cấu trúc biểu diễn ngữ nghĩa của cụm từ 44 2.3 Cấu trúc biểu diễn ngữ nghĩa của văn bản 45 2.2 ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH CHUNG 46 2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác và độ phủ 47 2.2 Biểu diễn văn bản và câu truy vấn 50 2.3 Tính toán độ liên quan giữa văn bản và câu truy vấn 52 2.3 ĐỘ ĐO KHOẢNG CÁCH NGỮ NGHĨA 52 2.1 Khoảng cách Jaccard-Tanimoto 52 2.2 Độ đo khoảng cách ngữ nghĩa 53 2.4 CHỈ MỤC NGỮ NGHĨA 69 2.1 Chỉ mục lớp nghĩa 70 2.2 Chỉ mục quan hệ nghĩa 72 2.5 TRUY XUẤT CHỈ MỤC NGỮ NGHĨA 74 2.1 Truy xuất chỉ mục lớp nghĩa 74 2.2 Truy xuất chỉ mục quan hệ nghĩa 75 2.3 Tính toán khoảng cách ngữ nghĩa 75 2.4 Tính độ liên quan để xếp hạng 75 2.6 MÔ HÌNH HỆ THỐNG 76 2.1 Thành phần Phân tích tài liệu 76 2.2 Thành phần Lập chỉ mục 78 2.3 Thành phần Phân tích câu truy vấn 80 2.4 Thành phần Truy xuất chỉ mục 81 2.5 Thành phần Xếp hạng 82 2.7 CÁC THAM SỐ CỦA MÔ HÌNH 82 2.2 Mô hình phân tích cú pháp phụ thuộc 82 2.3 Mô hình gán nhãn nghĩa 83 2.4 Hệ số kết hợp kết quả so khớp 83 2.5 Hệ số điều chỉnh trọng số vị trí 83 CHƯƠNG 3. CƠ SỞ TRI THỨC NGỮ NGHĨA TỪ VỰNG TIẾNG VIỆT 84 3.2 NÉT NGHĨA LÀ GÌ? 87 3.3 CƠ SỞ TRI THỨC NGỮ NGHĨA TỪ VỰNG TIẾNG VIỆT LÀ GÌ? 87 3.4 LÝ DO XÂY DỰNG VLO 90 3.1 Thể hiện chi tiết nghĩa của từ vựng 97 3.2 Thể hiện chi tiết các ràng buộc giữa các nghĩa từ vựng 101 3.3 Có khả năng suy diễn các quan hệ phụ thuộc 102 3.5 CẤU TRÚC CỦA CƠ SỞ TRI THỨC NGỮ NGHĨA TỪ VỰNG TIẾNG VIỆT 103 3.1 Các thành phần trong VLO 103 3.2 Các đặc điểm của VLO 114 3.3 Xây dựng VLO 115 3.6 MỘT SỐ VẤN ĐỀ KHI XÂY DỰNG VLO 115 3.1 Tính khách quan 116 3.2 Chi phí xây dựng 119 3.3 Đánh giá VLO 120 3.7 KẾT CHƯƠNG 121 CHƯƠNG 4.
PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH NGỮ NGHĨA CỤM TỪ TIẾNG VIỆT 123 4.1 PHÂN TÍCH NGỮ NGHĨA CỦA CÂU 123 4.2 Hướng giải quyết vấn đề 124 4.2 GÁN NHÃN NGHĨA CHO TỪ VỰNG 128 4.3 PHÂN TÍCH QUAN HỆ PHỤ THUỘC THEO NGỮ NGHĨA CÂU 129 4.1 Rút gọn quan hệ phụ thuộc 129 4.2 Áp dụng các ràng buộc nghĩa và mở rộng quan hệ nghĩa 131 4.3 Biểu diễn theo cấu trúc ngữ nghĩa 138 4.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NGỮ NGHĨA 138 4.1 Đánh giá kết quả gán nhãn nghĩa 139 4.2 Đánh giá kết quả phân tích ngữ nghĩa 140 4.3 Đánh giá tác dụng của việc phân tích ngữ nghĩa 143 4.5 KẾT CHƯƠNG 144 CHƯƠNG 5. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 145 5.1 CÁC CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ 145 5.1 Độ chính xác, độ phủ và độ F 145 3 5.2 Độ chính xác bộ phận 146 5.3 Độ chính xác trung bình 147 5.2 BỘ DỮ LIỆU THỬ NGHIỆM 147 5.3 CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 150 5.1 Chương trình TF.2 Chương trình BM25 151 5.3 Chương trình SEMDORE 152 5.4 Chương trình QRYEXP 152 5.5 Chương trình WE 153 5.6 Chương trình LDA 153 5.1 Thử nghiệm về ảnh hưởng của mô hình 154 5.2 Thử nghiệm về ảnh hưởng của term 156 5.3 So sánh với một phương pháp Automatic Query Expansion 160 5.4 So sánh với một phương pháp sử dụng vector ngữ nghĩa 161 5.5 So sánh với một phương pháp sử dụng LDA 162 5.6 So sánh hiệu quả của mô hình đề xuất và các mô hình liên quan 164 5.5 KẾT CHƯƠNG 165 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 166 Kết luận 166 Kiến nghị 168 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 170 Danh mục Bài báo hội nghị 170 Danh mục Bài báo tạp chí 170 Danh mục Đề tài nghiên cứu khoa học 171 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Tiếng Anh PHỤ LỤC A A. Xác định hệ số điều khiển trọng số vị trí 1 A. Truy hồi chỉ mục lớp nghĩa 1 A.
Truy hồi chỉ mục quan hệ nghĩa 3 4 A. Tính toán độ liên quan xếp hạng 4 A. Tạo từ điển và danh sách posting cho chỉ mục lớp nghĩa 5 A. Tính trọng số trong chỉ mục lớp nghĩa 5 A.
Tạo từ điển và danh sách postings cho chỉ mục quan hệ nghĩa 6 A. Tính trọng số cho chỉ mục quan hệ nghĩa 7 A. Tính trọng số truy vấn 7 5 DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Minh họa định dạng CoNLL của câu "các phương trình dựa trên lý thuyết va chạm " .1 Bảng từ vựng, giải nghĩa và các nét nghĩa tương ứng của các từ "máy bay", "máy ảnh", "máy bay phản lực", "máy bay trực thăng" và "máy bay lên thẳng" .2 Danh sách các lớp nghĩa cấp 1 trong VLO tương ứng với các từ loại tiếng Việt theo dự án VLSP .3 Danh sách các quan hệ phụ thuộc trong Định nghĩa 2.1 và các quan hệ phụ thuộc tương ứng được triển khai thực tế trong VLO .4 Danh sách các quan hệ phụ thuộc theo Định nghĩa 2.1 và các quan hệ phụ thuộc tương ứng của Stanford do De Marneffe và các đồng tác giả công bố .5 Các trường hợp có thể xác lập quan hệ phụ thuộc liên từ .6 Danh sách các quan hệ phụ thuộc được triển khai trong VLO được dùng trong các dạng từ ghép.1 Các trường hợp rút gọn quan hệ phụ thuộc .2 Bảng các trường hợp xử lý điều chỉnh từ ghép .3 Bảng chuyển đổi các quan hệ phụ thuộc cú pháp về quan hệ nghĩa .4 Mô tả bộ dữ liệu thử nghiệm xác định nghĩa của từ vựng .5 Kết quả huấn luyện và dự đoán nhãn nghĩa của mô hình đề xuất và mô hình ME .6 Mô tả tập câu S dùng để đánh giá kết quả phân tích ngữ nghĩa .7 Mô tả tập câu G đã được phân tích ngữ nghĩa thủ công .8 Kết quả phân tích ngữ nghĩa theo từng loại quan hệ .9 Kết quả phân tích ngữ nghĩa trong trường hợp không phân biệt loại quan hệ bổ nghĩa .10 Kết quả phân tích ngữ nghĩa chỉ sử dụng phương pháp phân tích cú pháp phụ thuộc trong trường hợp có phân biệt các loại quan hệ bổ nghĩa.11 Kết quả phân tích ngữ nghĩa chỉ sử dụng phương pháp phân tích cú pháp phụ thuộc trong trường hợp không phân biệt các loại quan hệ bổ nghĩa .12 So sánh kết quả phân tích ngữ nghĩa của phương pháp đề xuất và phương pháp phân tích cú pháp phụ thuộc .13 So sánh kết quả truy xuất câu theo các phương pháp .1 Bộ dữ liệu thử nghiệm truy xuất văn bản tiếng Việt VN-CRANFIELD-1 .2 S o sánh kết quả truy xuất văn bản trên dữ liệu gốc và dữ liệu VN-CRANFIELD-1 .3 Thử nghiệm kết quả truy xuất theo từng mô hình với bộ dữ liệu Cranfield .4 So sánh kết quả thử nghiệm của mô hình truy xuất của luận án với baseline là hai mô hình TF.IDF và BM25 .5 So sánh kết quả thử nghiệm truy xuất văn bản tiếng Việt trong trường hợp chỉ sử dụng từng đặc trưng từ ghép, lớp nghĩa, quan hệ cú pháp và quan hệ ngữ nghĩa .6 Các nghĩa từ vựng được bổ sung vào VLO .7 So sánh kết quả thử nghiệm mô hình truy xuất của luận án trong trường hợp bổ sung dữ liệu cho VLO với baseline là mô hình TF.IDF và BM25.8 Kết quả truy xuất văn bản của mô hình đề xuất và mô hình mở rộng câu truy vấn dùng từ đồng nghĩa và từ có một phần nghĩa chung .9 So sánh kết quả truy xuất của mô hình truy xuất sử dụng vector ngữ nghĩa với mô hình truy xuất của luận án .10 So sánh kết quả truy xuất của mô hình truy xuất sử dụng LDA với mô hình truy xuất của luận án .11 Kết quả thử nghiệm truy xuất văn bản sử dụng mô hình LDA với các tham số k, và .12 Kết quả truy xuất văn bản tiếng Việt của mô hình đề xuất và các mô hình liên quan.164 2 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Mô hình truy xuất văn bản bản căn bản.2 Mô hình truy xuất văn bản bản theo hướng tự động mở rộng câu truy vấn.3 Minh họa a) cấu trúc ngữ đoạn và b) cấu trúc phụ thuộc .1 Mô hình chung cho truy xuất văn bản được đề xuất .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Đỗ Thị Thanh Tuyền (2020). Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TP. HCM]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/mo-hinh-tim-kiem-van-ban-tieng-viet-dua-tren-ngu-nghia-luan-an-tien-si-khoa-hoc
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án: Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận án tiến sĩ khoa học máy tính. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Luận án "Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TP. HCM. Năm bảo vệ: 2020.
Luận án "Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận" thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận" có bao nhiêu trang?
Luận án "Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận" có 200 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Mô hình tìm kiếm văn bản tiếng việt dựa trên ngữ nghĩa luận" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.