LUẬN VĂN:NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH COLLOCATION TRONG TIẾNG VIỆT doc

Fn H
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ


Phạm Thị Ngọc Bích
NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH
COLLOCATION TRONG TIẾNG VIỆT





KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ thông tin










HÀ NỘI - 2009

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Phạm Thị Ngọc Bích

NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH
COLLOCATION TRONG TIẾNG VIỆT





KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ thông tin

Cán bộ hƣớng dẫn: Th.S Trần Thị Oanh
Cán bộ đồng hƣớng dẫn: CN. Nguyễn Minh Tuấn






HÀ NỘI - 2009

Lời cảm ơn
Trƣớc hết, tôi xin gửi lời cảm ơn và lòng biết ơn sâu sắc nhất tới Phó Giáo sƣ Tiến
sỹ Hà Quang Thụy, Thạc sỹ Trần Thị Oanh và Cử nhân Nguyễn Minh Tuấn, những ngƣời
đã tận tình quan tâm, chỉ bảo và hƣớng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện Khóa luận
tốt nghiệp.
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô đã tạo cho tôi những điều kiện thuận lợi để
học tập và nghiên cứu tại Trƣờng Đại học Công nghệ.

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các anh chị trong SIS Lab đã tận tình giúp đỡ, hỗ trợ
cho tôi về kiến thức chuyên môn.
Cuối cùng, tôi muốn gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè, những ngƣời thân yêu luôn
bên cạnh động viên, là nguồn cổ vũ để tôi hoàn thành Khóa luận tốt nghiệp.
Tôi xin chân thành cảm ơn!


Sinh viên
Phạm Thị Ngọc Bích

Tóm tắt nội dung
Collocation là những cụm từ (gồm hai hay nhiều từ) thƣờng đƣợc sử dụng với nhau.
Bài toán xác định collocation trong một kho ngữ liệu đã và đang nhận đƣợc nhiều sự quan
tâm, nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới. Có rất nhiều phƣơng pháp để giải
quyết bài toán này, song hiện nay, các phƣơng pháp thống kê đang đƣợc sử dụng phổ biến
bởi những ngƣời làm trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Khóa luận tốt nghiệp với đề tài “Nghiên cứu bài toán xác định collocation trong
Tiếng Việt” tập trung nghiên cứu một số phƣơng pháp thống kê điển hình (Tần suất, Kỳ
vọng và phƣơng sai, Kiểm thử t, Kiểm thử khi-bình phƣơng, Tỷ lệ likehood, Thông tin
tƣơng hỗ) để trích chọn collocation. Khóa luận đã tiến hành thử nghiệm xác định
collocation tiếng Việt cho kết quả tƣơng ứng với các phƣơng pháp kiểm thử thống kê nói
trên. Thông qua kết quả thử nghiệm, Khóa luận nhận thấy phƣơng pháp Kiểm thử khi-
bình phƣơng phù hợp nhất để xác định collocation trong tiếng Việt.

Mục lục
Lời mở đầu 1
Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH COLLOCATION 3
1.1. Khái niệm collocation 3
1.1.1. Định nghĩa collocation 3
1.1.2. Đặc trƣng của collocation 4

1.2. Collocation trong các ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 4
Chƣơng 2. CÁC PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH COLLOCATION 6
2.1. Phƣơng pháp Tần suất (Frequency) 7
2.2. Phƣơng pháp Kỳ vọng và Phƣơng sai (Mean & Variance) 11
2.3. Kiểm thử Giả thuyết (Hypothesis testing) 16
2.3.1. Kiểm thử t (t test) 17
2.3.2. Kiểm thử Giả thuyết để đo sự khác biệt giữa hai tập hợp (Hypothesis
testing of differences) 19
2.4. Kiểm thử khi-bình phƣơng (Pearson’s chi-square test) 21
2.5. Các tỉ lệ likelihood (Likelihood ratios) 26
2.5.1. Tỉ lệ likelihood (Likelihood ratio) 26
2.5.2. Các tỉ lệ tần suất tƣơng đối (Relative Frequency Ratios) 29
2.6. Thông tin tƣơng hỗ MI (Mutual information) 30
Chƣơng 3. COLLOCATION TRONG TIẾNG VIỆT 36
3.1. Đặc điểm từ vựng Tiếng Việt 36
3.1.1. Đơn vị cấu tạo từ 36
3.1.2. Phƣơng thức cấu tạo từ 36
3.1.3. Biến thể của từ 37
3.1.4. Những quá trình diễn ra trong sự phát triển từ vựng Tiếng Việt 38

3.2. Khái niệm collocation trong Tiếng Việt 40
3.3. Bài toán xác định collocation trong Tiếng Việt 41
Chƣơng 4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 44
4.1. Dữ liệu thực nghiệm 44
4.1.1. Chuẩn bị dữ liệu 44
4.1.2. Tiền xử lý dữ liệu 44
4.2. Thiết kế thực nghiệm 45
4.2.1. Phƣơng pháp thực nghiệm 45
4.3. Kết quả thực nghiệm và đánh giá kết quả 46
Kết luận 49

Tài liệu tham khảo 50
Tài liệu Tiếng Việt 50
Tài liệu Tiếng Anh 50
Phụ lục 53
1. Bảng phân phối t 53
2. Bảng phân phối 54


Danh sách các bảng
Bảng 1. Tìm kiếm collocation dựa vào tần suất. 7
Bảng 2. Các mẫu từ loại dùng cho việc lọc collocation. 8
Bảng 3. Tìm kiếm collocation: bộ lọc từ loại của Justeson và Katz. 9
Bảng 4. Các danh từ w xuất hiện thƣờng xuyên nhất trong các mẫu strong w và
powerful w 10
Bảng 5. Tìm kiếm collocation dựa vào Kỳ vọng và phƣơng sai 15
Bảng 6. Xếp hạng 10 bigram xuất hiện với cùng tần suất là 20 với Kiểm thử t 19
Bảng 7. Kiểm thử giả thuyết để đo sự khác biệt giữa hai tập hợp: các từ xuất hiện có ý
nghĩa với powerful và strong. 20
Bảng 8. Bảng 2x2 chỉ ra sự phụ thuộc của sự xuất hiện new và companies. 22
Bảng 9. Tƣơng ứng của vache và cow trong hai kho ngữ liệu đã sắp xếp tƣơng ứng. 25
Bảng 10. Phép thử cho sự độc lập của các từ trong các kho ngữ liệu khác nhau, sử dụng
. 25
Bảng 11. Cách tính toán giá trị likelihood của Dunning. 27
Bảng 12. Các bigram có chứa powerful với hạng cao nhất theo phép thử likelihood ratio
của Dunning. 28
Bảng 13. Phép thử tỉ lệ tần suất của Damerau. 30
Bảng 14. Tìm kiếm collocation dựa vào thông tin tƣơng hỗ. 31
Bảng 15. Sự phù hợp của chambre và house, communes và house trong kho ngữ liệu. 32
Bảng 16. Thông tin tƣơng hỗ từ các dữ liệu rải rác. 33
Bảng 17. Các định nghĩa khác nhau về thông tin tƣơng hỗ. 35

Bảng 18. Các collocation có giá trị khi-bình phƣơng cao nhất 43
Bảng 19. Cấu hình phần cứng sử dụng trong thực nghiệm 45
Bảng 20. Giá trị ngƣỡng cho các phƣơng pháp xác định collocation 46

Bảng 21. Đánh giá độ chính xác của các phƣơng pháp xác định collocation 47
Bảng 22. Một số collocation thu đƣợc từ thực nghiệm 48

Danh sách các hình
Hình 1. Sử dụng cửa sổ collocation 3 từ để lấy đƣợc các bigram ở một khoảng cách. 12
Hình 2. Biểu đồ tần suất biểu diễn vị trí tƣơng đối của strong với các “từ trung tâm”:
opposition, support, for. 14
Hình 3. Phân loại cụm từ cố định Tiếng Việt. 41


1

Lời mở đầu
Collocation có ích trong nhiều ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ nhƣ sinh
ngôn ngữ tự nhiên, dịch tự động, tóm tắt văn bản và xây dựng từ điển [17] Chính vì tầm
quan trọng của collocation, nên ngƣời ta đặt ra một vấn đề là làm thế nào để xác định các
collocation trong kho ngữ liệu.
Có nhiều phƣơng pháp để giải quyết bài toán xác định collocation, trong đó có
phƣơng pháp xác định dựa vào thống kê. Phƣơng pháp thống kê sử dụng các kỹ thuật toán
học khác nhau và các kho ngữ liệu lớn để mở rộng xấp xỉ các mô hình suy rộng về hiện
tƣợng ngôn ngữ, dựa trên các ví dụ thực tế về các hiện tƣợng ngôn ngữ đƣợc cung cấp bởi
kho ngữ liệu mà không bổ sung vào các thành phần tri thức khác.
Khóa luận với đề tài “Nghiên cứu bài toán xác định collocation trong Tiếng Việt”
tập trung nghiên cứu về collocation, các phƣơng pháp xác định collocation từ các ngôn
ngữ khác nhau và lựa chọn phƣơng pháp, thi hành chƣơng trình thực nghiệm để kiểm
chứng tính khả thi của chúng trên kho ngữ liệu Tiếng Việt.

Khóa luận gồm bốn chƣơng, nội dung đƣợc mô tả sơ bộ nhƣ sau:
Chƣơng 1. Tổng quan về bài toán xác định collocation giới thiệu khái niệm
collocation, đặc trƣng của collocation. Chƣơng này cũng nêu lên tầm quan
trọng cũng nhƣ ứng dụng của collocation trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự
nhiên.
Chƣơng 2. Các phương pháp xác định collocation phân tích các phƣơng pháp
thống kê đang đƣợc sử dụng phổ biến để xác định collocation, một số đánh
giá ƣu nhƣợc điểm cũng nhƣ mức độ phù hợp của từng phƣơng pháp đối
với mỗi loại collocation và dữ liệu khác nhau.
Chƣơng 3. Collocation trong Tiếng Việt trình bày đặc điểm của Tiếng Việt,
khái niệm collocation trong Tiếng Việt và phát biểu Bài toán xác định
collocation trong Tiếng Việt.
Chƣơng 4. Thực nghiệm và đánh giá trình bày nội dung thử nghiệm sử dụng
các phƣơng pháp Tần suất (Frequency), Kiểm thử t (t test), Kiểm thử khi-
bình phương (chi-square test), Tỉ lệ likelihood (Likelihood ratio), và Thông
2

tin tương hỗ (Mutual information) để xác định collocation trong tập văn bản
Tiếng Việt. Qua đó, Khóa luận cũng đánh giá mức độ phù hợp của các
phƣơng pháp đó trong Tiếng Việt.
Phần kết luận tổng kết và tóm lƣợc nội dung chính của khóa luận.
3

Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH
COLLOCATION
1.1. Khái niệm collocation
1.1.1. Định nghĩa collocation
Ngôn ngữ tự nhiên là một hệ thống giao tiếp mở và rất mềm dẻo. Con ngƣời thƣờng
tự do truyền đạt nội dung họ muốn bằng những dạng ngôn ngữ khác nhau (nói, viết) và
bằng những thứ ngôn ngữ khác nhau. Mỗi thứ tiếng trên thế giới đều có những đặc trƣng

riêng về ngôn ngữ và những cách dùng từ cũng nhƣ kết hợp từ khác nhau. Cách kết hợp
từ hay cách dùng từ là những cách nhìn khái quát nhất về khái niệm collocation.
Collocation rất phổ biến trong ngôn ngữ tự nhiên và đƣợc gặp trong mọi tài liệu
chuyên hoặc không chuyên. Khái niệm collocation là một khái niệm khó hiểu đối với
những ngƣời không chuyên về ngôn ngữ học. Có rất nhiều cách khác nhau để định nghĩa
collocation, tuy nhiên chƣa có một định nghĩa thật đầy đủ và chính xác, đặc biệt là khi
không có một ranh giới rõ ràng phân biệt giữa collocation và các cụm từ đƣợc kết hợp
ngẫu nhiên (cụm từ tự do) [17].
Một số tác giả trong lĩnh vực văn học và thống kê định nghĩa collocation nhƣ một
cụm từ gồm hai hay nhiều từ thƣờng xuyên cùng xuất hiện theo một thói quen đặc biệt. Ví
dụ, Choueka đã đƣa ra định nghĩa “Collocation là một chuỗi hai hay nhiều từ liên tiếp
nhau, có các đặc trƣng về cú pháp và ngữ nghĩa, và ý nghĩa của nó không thể đƣợc rút ra
từ nghĩa của các thành phần cấu tạo nên nó” hay cũng vậy “Collocation có thể đƣợc hiểu
là sự kết hợp các từ (hoặc các nhóm từ) thƣờng xuyên đƣợc sử dụng cùng với nhau theo
cách nói thông thƣờng” [20].
Theo Firth [17], collocation là sự sắp xếp từ theo thói quen hoặc theo phong tục (the
habitual or customary places of the word).
Benson và Morton [17] định nghĩa collocation là: sự kết hợp từ tùy ý và thƣờng tái
diễn (an arbitrary and recurrent word combination).
Theo Lin [19], collocation đƣợc định nghĩa là sự kết hợp từ theo thói quen.
4

Kết hợp các định nghĩa của nhiều nhà khoa học, có thể đƣa ra một định nghĩa chung
nhất về collocation nhƣ sau.
Định nghĩa: Collocation là một cụm từ gồm hai hay nhiều từ trở lên thƣờng đi liền
với nhau theo một trật tự nhất định (theo cách nói của ngƣời bản xứ).
1.1.2. Đặc trƣng của collocation
Smadja [24] đƣa ra bốn đặc trƣng của collocation có ích trong các ứng dụng Xử lý
ngôn ngữ tự nhiên.
a. Tính “độc đoán” (Arbitrary): điều này có nghĩa là không chấp nhận bất

kỳ một sự biến thể nào về cú pháp hoặc ngữ nghĩa đối với collocation.
b. Tính “phụ thuộc lĩnh vực” (Domain-dependent): việc xử lý văn bản
trong một lĩnh vực đòi hỏi sự hiểu biết về các thuật ngữ có liên quan và
các collocation trong lĩnh vực đó.
c. Tính “lặp lại” (Recurrent): các collocation là sự kết hợp từ đƣợc lặp lại
thƣờng xuyên trong ngữ cảnh xác định.
d. Tính “cụm từ cố kết” (Cohesive lexical cluster): đặc trƣng này đƣợc hiểu
nhƣ là sự xuất hiện của một hay một vài từ thƣờng bao hàm sự xuất hiện
của một collocation chứa nó.
1.2. Collocation trong các ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Collocation có ích trong nhiều ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ nhƣ sinh
ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy, tóm tắt văn bản và xây dựng từ điển Chính vì tầm quan
trọng của collocation, nên ngƣời ta đặt ra một vấn đề là làm thế nào để xác định
collocation.
Bài toán xác định collocation (hay còn gọi là Bài toán trích chọn collocation –
Collocation extraction) đƣợc phát biểu nhƣ sau “Xác định collocation là việc sử dụng
máy tính để trích chọn ra các collocation một cách tự động từ một kho ngữ liệu (copus)”.
Howarth và Nasi [16] cho rằng hầu hết trong các đoạn văn bản đều có chứa ít nhất
một collocation.
5

Sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation) là việc tạo câu hoặc văn bản
từ một trình diễn phi ngôn ngữ. Có thể nhìn nhận việc phân tích ngôn ngữ là dịch từ ngôn
ngữ tự nhiên sang một kiểu trình diễn có ý nghĩa khác. Vì vậy, cần xem xét việc sinh
ngôn ngữ (language generation) nhƣ là phép dịch ngƣợc lại từ một trình diễn có ý nghĩa
sang ngôn ngữ tự nhiên. Việc phân tích một bài luận khó hơn việc phân tích các câu riêng
lẻ, việc sinh ra văn bản cũng khó hơn nhiều việc sinh ra chuỗi các câu độc lập. Để có một
văn bản dễ hiểu, phải dựa vào các nguyên tắc sắp xếp từ và câu theo đặc trƣng riêng của
mỗi loại ngôn ngữ [22].
Dịch tự động (Machine translation) đƣợc xem nhƣ là một trong những công việc khó

khăn nhất trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và trong trí tuệ nhân tạo. Việc dịch đúng dƣờng
nhƣ là không thể nếu không có những hiểu biết về văn bản. Theo Gitsaki [14], một
collocation trong ngôn ngữ này khác với chính nó trong ngôn ngữ khác, vì thế việc dịch
collocation là một việc không dễ.
Thông tin về collocation cũng là chủ yếu trong các công việc tóm tắt văn bản (Text
simplification task). Điều này đòi hỏi phải có những kỹ thuật để thay thế các từ khó bởi
những từ đơn giản hơn. Không có hiểu biết về collocation và các ràng buộc liên quan thì
có thể dẫn đến những văn bản không dùng đƣợc.
Collocation cũng quan trọng trong lĩnh vực xây dựng từ điển (Computational
lexicography). Chúng đƣợc sử dụng để mô tả một cách đầy đủ các mục từ vựng. Theo
Richardson “đối với một phân tích từ điển chi tiết, chỉ các collocation có mặt trong từ
điển mới cung cấp thêm các đặc điểm biểu diễn trực tiếp các mối quan hệ ngữ nghĩa trong
các mục từ” [17].
Smith [25] xem xét các collocation để tìm ra các sự kiện liên quan đến thông tin
ngày tháng và địa điểm trong văn bản không có cấu trúc.
6

Chƣơng 2. CÁC PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH
COLLOCATION
Những năm gần đây, các phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng nhiều để giải quyết
các bài toán về ngôn ngữ tự nhiên, trong đó có Bài toán xác định collocation [20]. Trong
ngôn ngữ học, có sự khác biệt lớn giữa các phép đo về sự kết hợp từ vựng đƣợc sử dụng
trong việc phát hiện và trích ra (bán tự động) các collocation. Có 3 nhóm số đo sau [16]:
a. Các số đo dựa vào tần suất (dựa hoàn toàn vào tần suất của sự đồng xuất hiện
các từ).
b. Các số đo dựa vào thông tin lý thuyết: ví dụ, thông tin tƣơng hỗ MI (mutual
information), entropy.
c. Các số đo dựa vào thống kê: ví dụ, chi-square ( ), t-test, log-likelihood, hệ số
Dice.
Các độ đo trên cùng những tính chất toán học (Dunning, 1993; Manning & Schütze,

1999) [13][20] và sự phù hợp của chúng trong việc xác định collocation (Krenn & Evert,
2001) [18] đã đƣợc thảo luận rộng rãi trong lĩnh vực ngôn ngữ học. Độ đo đƣợc lựa chọn
sẽ gán cho mỗi cặp từ một điểm số để đánh giá sự kết hợp từ. Điểm số này đƣợc tính toán
dựa nhiều vào tần suất xuất hiện từ.
Trong khi các số đo về sự kết hợp có giá trị thống kê trong việc phát hiện
collocation, cần chú ý rằng có vài công việc cần làm với các đặc trƣng của ngôn ngữ. Vì
thế, việc nghiên cứu, lựa chọn, tiến hành một phép đo phải đƣợc kết hợp chặt chẽ với các
tiêu chuẩn về ngôn ngữ trong việc phát hiện collocation.
Chƣơng này sẽ trình bày một số phƣơng pháp thống kê để xác định collocation, đó
là: Frequency – tần suất, Mean and variance - dựa vào Kỳ vọng và phƣơng sai của
khoảng cách giữa từ trung tâm và việc sắp xếp từ, Hypothesis testing – kiểm thử Giả
thuyết, Likelihood ratio – Tỷ lệ likelihood, và Mutual information – thông tin tƣơng hỗ.
Kho ngữ liệu (corpus) đƣợc sử dụng trong các ví dụ minh họa là các ấn phẩm của tờ
New York Times (từ tháng 8 đến tháng 11 năm 1990). Kho ngữ liệu này có 115 MB dữ
liệu văn bản và khoảng 14 triệu từ. Thông thƣờng, cả những cụm từ cố định hay không cố
định đều có thể là collocation [20].
7

2.1. Phƣơng pháp Tần suất (Frequency)
Phƣơng pháp đơn giản nhất để tìm kiếm collocation trong một tập văn bản là đếm số
lần xuất hiện các từ. Nếu hai từ cùng xuất hiện với nhau nhiều, thì đó là dấu hiệu cho thấy
sự kết hợp của chúng mang một chức năng đặc biệt.
Bảng 1 chỉ ra các bigram xuất hiện nhiều nhất trong copus và tần suất xuất hiện của
chúng. Ngoại trừ New York, tất cả các biagram đều là các cặp từ chức năng.

Bảng 1. Tìm kiếm collocation dựa vào tần suất.
C(.) là tần suất của một từ trong kho ngữ liệu
Có một phƣơng pháp rất đơn giản để cải thiện các kết quả (Justeson & Katz 1995):
cho các cụm từ dự tuyển qua một bộ lọc từ loại [20]. Bộ lọc này sẽ chỉ cho đi qua những
mẫu có khả năng là một cụm từ (phrase). Justeson và Katz đã đƣa ra các mẫu trong Bảng

2. Mỗi mẫu đƣợc đƣa ra kèm theo một ví dụ lấy từ tập test.
8


Bảng 2. Các mẫu từ loại dùng cho việc lọc collocation.
Đây là những mẫu đƣợc sử dụng bởi Justeson và Katz để xác định collocation dựa
vào tần suất xuất hiện của từ.
A: tính từ (Adjective), P: giới từ (Preposition), N: danh từ (Noun)
Bảng 3 biểu diễn những cụm từ đƣợc xếp hạng cao nhất sau khi đƣợc lọc. Các kết
quả có đƣợc khá tốt. York City là một lỗi nhận đƣợc qua bộ lọc Justeson & Katz. Do đó
cần tìm kiếm một chuỗi dài nhất phù hợp với một trong các mẫu từ loại và tìm ra cụm từ
dài hơn có chứa York City, đó là New York City.

9


Bảng 3. Tìm kiếm collocation: bộ lọc từ loại của Justeson và Katz.
Bảng 4 liệt kê hai mƣơi cụm từ hạng cao nhất có chứa strong và powerful có dạng
AN (A là strong hoặc powerful).
10


Bảng 4. Các danh từ w xuất hiện thƣờng xuyên nhất trong các mẫu strong w và
powerful w.
Đối với một phƣơng pháp đơn giản thế này, các kết quả tìm đƣợc lại chính xác một
cách bất ngờ. Ví dụ phƣơng pháp này đã xác định đƣợc chính xác strong challenges và
powerful computers chứ không phải là powerful challenges và strong computers.
Tuy nhiên, có thể nhìn thấy những hạn chế của phƣơng pháp xác định collocation
dựa vào tần suất. Ví dụ trong Bảng 4, các danh từ man và force đƣợc sử dụng với cả hai
tính từ strong và powerful. Cần phải có các phân tích tinh vi hơn trong những trƣờng hợp

nhƣ thế này.
Cả strong tea và powerful tea đều không xuất hiện trong kho ngữ liệu ví dụ (New
York Times). Nhƣng nếu tìm kiếm trên kho ngữ liệu rộng hơn, sẽ thấy 799 lần xuất hiện
strong tea và 17 lần xuất hiện powerful tea, chứng tỏ rằng strong tea là cách dùng từ đúng
(việc tìm kiếm này đƣợc thực hiện trên AltaVista vào 28 tháng 3 năm 1998) [20].
Phƣơng pháp tìm kiếm collocation của Justeson và Katz đã chứng minh một điều
quan trọng: Một kỹ thuật định lƣợng đơn giản (trong trƣờng hợp này là bộ lọc tần suất)
11

kết hợp với một chút ít hiểu biết về ngôn ngữ học (về từ loại) trở thành một phƣơng pháp
khá hay.
Có thể sử dụng thêm danh sách từ dừng (là các từ có tần suất xuất hiện cao, nhƣng
không phải là động từ, danh từ hay tính từ ) để nâng cao hiệu quả của phƣơng pháp này.
2.2. Phƣơng pháp Kỳ vọng và Phƣơng sai (Mean & Variance)
Phƣơng pháp Tần suất làm việc khá hiệu quả với các cụm danh từ, và chỉ thực sự có
ích với các cụm từ cố định (fixed phrase). Tuy nhiên ở nhiều ngôn ngữ, có những
collocation bao gồm các từ đứng trong mối quan hệ mềm dẻo hơn với nhau. Phƣơng pháp
Kỳ vọng và phƣơng sai (Mean & Variance) [24] khắc phục đƣợc điều này bằng cách tính
toán khoảng cách giữa hai từ và tìm ra chiều rộng của phân bổ khoảng cách ấy. Nếu phân
bổ hẹp (khoảng cách giữa cách đỉnh phân bổ nhỏ), thì có thể tìm ra collocation. Nhƣng
nếu phƣơng sai cao, các đỉnh đƣợc phân bổ ngẫu nhiên thì ko thể tìm đƣợc collocation.
Xét động từ knock và một trong những từ có tần suất xuất hiện cao nhất cùng với nó
là door. Đây là một số ví dụ lấy từ kho ngữ liệu:
a. She knocked on his door
b. They knocked at the door
c. 100 women knocked on Donaldon’s door
d. A man knocked on the metal front door
Các từ xuất hiện ở giữa knocked và door là khác nhau và khoảng cách giữa hai từ
thay đổi, cho nên phƣơng pháp Tần suất sẽ không sử dụng đƣợc ở đây. Nhƣng có đủ tính
hợp thức trong các mẫu để cho phép chúng ta xác định đƣợc rằng trong tình huống này,

sử dụng knock là đúng, chứ không phải hit, beat, hay rap.





12








Hình 1. Sử dụng cửa sổ collocation 3 từ để lấy đƣợc các bigram ở một khoảng
cách.
Cần định nghĩa một cửa sổ collocation (collocational window), thông thƣờng mỗi
cửa sổ từ 3 đến 4 từ, mỗi cặp từ sẽ làm thành một bigram (Hình 1). Sau đó, tiếp tục công
việc tính toán nhƣ bình thƣờng trên tập các bigram lớn hơn.
Phƣơng pháp Kỳ vọng và phƣơng sai xét khoảng cách khác nhau giữa hai từ. Để tìm
mối quan hệ giữa knocked và door, cần tính kỳ vọng và phƣơng sai của các khoảng cách
giữa hai từ trong kho ngữ liệu.
Kỳ vọng (trung bình mẫu) của các khoảng cách:

Phƣơng sai đo độ lệch của các khoảng riêng so với trung bình. Nó đƣợc ƣớc lƣợng
nhƣ sau:

n là số lần 2 từ cùng xuất hiện
là khoảng cách của lần cùng xuất hiện thứ i

Ví dụ, trung bình khoảng cách giữa knocked và door đƣợc tính nhƣ sau:

Câu:

Các bigram:

13


(Giả sử rằng Donaldson’s là 3 từ tố Donaldson, ’, s). Nếu door xuất hiện trƣớc
knocked thì khoảng cách giữa hai từ là một số âm. Ví dụ, nếu có the door that she
knocked on thì khoảng cách giữa knocked và door là -3.
Nếu khoảng cách là nhƣ nhau trong mọi trƣờng hợp thì phƣơng sai bằng 0. Nếu các
khoảng cách đƣợc phân bổ ngẫu nhiên (trong trƣờng hợp hai từ tình cờ xuất hiện cùng
nhau) thì giá trị phƣơng sai sẽ cao. Thƣờng thì độ lệch mẫu đƣợc sử dụng để
đánh giá sự biến đổi khoảng cách giữa hai từ. Độ lệch cho các ví dụ về knocked door là:

Kỳ vọng và độ lệch mô tả phân bổ của các khoảng cách giữa hai từ trong một kho
ngữ liệu. Dựa vào điều này, ta có thể tìm ra collocation bằng cách tìm cặp từ có độ sai
lệch thấp nhất. Độ lệch thấp có nghĩa là hai từ gần như thƣờng xuất hiện ở cùng một
khoảng cách. Nếu độ lệch bằng 0 thì chứng tỏ hai từ xuất hiện chính xác ở cùng một
khoảng cách.
Hình 2 là ví dụ minh họa phân bổ về khoảng cách của một từ đối với một từ khác (từ
trung tâm).

2a. Vị trí của strong đối với opposition ( )


14

2b. Vị trí của strong đối với support ( )


2c. Vị trí của strong đối với for ( )
Hình 2. Biểu đồ tần suất biểu diễn vị trí tƣơng đối của strong với các “từ
trung tâm”: opposition, support, for.
Hình 2a. Phân bổ của strong đối với opposition có một đỉnh ở vị trí -1 (strong
opposition). Vì vậy phƣơng sai thấp (s = 0.67), trung bình cho biết rằng
strong thƣờng xuất hiện ở vị trí -1 so với opposition.
Cần phải hạn chế các vị trí xung quanh từ trung tâm (bằng việc giới hạn kích thƣớc
cửa sổ collocation) vì các collocation về cơ bản là cách dùng từ mang tính chất địa
phƣơng.
Hình 2b. Phân bổ của strong đối với support đƣợc rút ra từ một số vị trí âm có tần
suất xuất hiện của cụm từ lớn. Ví dụ, đếm đƣợc khoảng 20 cụm từ ở vị trí -2 (strong leftist
support hay strong business support). Bởi vậy chúng ta nhận đƣợc phƣơng sai cao hơn
(s=1.07) và trung bình .
15

Hình 2c. Sự xuất hiện của strong cùng với for là một phân bổ đều hơn. Có xu hƣớng
strong xuất hiện trƣớc for (vì vậy, trung bình là ), nhƣng thực ra nó có thể xuất
hiện ở bất cứ vị trí nào xung quanh for. Độ chênh lệch cao s = 2.15 đã chỉ ra sự thay đổi
này. Từ đó thấy rằng for và strong không tạo thành collocation.
Bảng 5 đƣa ra các collocation có thể đƣợc tìm thấy bằng phƣơng pháp Kỳ vọng và
phƣơng sai.

Bảng 5. Tìm kiếm collocation dựa vào Kỳ vọng và phƣơng sai.
Bảng này cho biết độ lệch mẫu s và trung bình mẫu của các khoảng cách giữa 12
cặp từ.
Nếu trung bình gần với 1.0 và độ lệch thấp (nhƣ trƣờng hợp từ New York), phƣơng

pháp Kỳ vọng và phƣơng sai cho kết quả tìm kiếm collocation không khác mấy so với
phƣơng pháp Tần suất của Justeson và Katz.
Nếu trung bình lớn hơn rất nhiều so với 1.0 thì độ lệch thấp sẽ cho biết các cụm từ
nào đáng đƣợc quan tâm.
Ví dụ:
- Cặp từ previous / games (khoảng cách là 2) tƣơng ứng với các cụm từ nhƣ in the
previous 10 games hoặc in the previous 15 games
- Cặp từ minus / points tƣơng ứng với các cụm từ nhƣ minus 2 percentage points,
minus 3 percentage points
16

Độ lệch cao chỉ ra rằng hai từ không có mối quan hệ mật thiết với nhau. Điều này
đƣợc chứng minh qua nhóm thứ hai (gồm 4 cặp từ với giá trị phƣơng sai cao) trong ví dụ
ở Bảng 5.
Phƣơng pháp tìm kiếm collocation dựa vào giá trị kỳ vọng và phƣơng sai đƣợc trình
bày ở trên là của Smadja [24]. Smadja chỉ ra rằng phƣơng pháp của ông khá thành công
trong việc trích ra các thuật ngữ (với độ chính xác ƣớc lƣợng khoảng 80%) và trong việc
xác định các cụm từ phù hợp cho việc sinh ngôn ngữ – natural language generation
(Smadja và McKeown 1990 [23]).
Tuy nhiên, sự kết hợp knocked / door không phải collocation ta muốn phân loại –
mặc dù có thể nó rất có ích cho mục đích sinh văn bản (text generation). Phƣơng pháp
phát hiện collocation dựa vào phƣơng sai là một phƣơng pháp phù hợp nếu chúng ta
muốn tìm kiếm kiểu kết hợp từ nhƣ knocked door.
2.3. Kiểm thử Giả thuyết (Hypothesis testing)
Trong thực tế, có nhiều sự kết hợp từ mà giá trị tần suất cao và phƣơng sai thấp.
Điều mà chúng ta cần tìm hiểu, đó là có hay không hai từ xuất hiện cùng với nhau thƣờng
xuyên mà không phải là sự xuất hiện ngẫu nhiên. Việc đánh giá một biến cố có xảy ra hay
không là một trong những bài toán kinh điển. Nó thƣờng bị ẩn đi trong các thuật ngữ của
Kiểm thử Giả thuyết (hypothesis testing). Có một giả thuyết đƣợc gọi là Giả thuyết Không
(null hypothesis) , chỉ xét sự kết hợp từ ngẫu nhiên. Ta sẽ tính toán xác suất p mà biến

cố sẽ xảy ra nếu đúng, và sau đó loại nếu p quá nhỏ (p < 0.05, 0.01, 0.005, 0.001,
thông thƣờng ngƣời ta lấy ngƣỡng là trong các thực nghiệm khoa học) hoặc giữ
lại trong trƣờng hợp ngƣợc lại.
Đây là một cách phân tích dữ liệu mà chúng ta phải xem xét cùng lúc hai việc.
Trƣớc mắt, chúng ta sẽ đi tìm kiếm các mẫu đặc biệt trong dữ liệu, nhƣng bên cạnh đó,
cần phải tính toán đƣợc lƣợng dữ liệu đã đƣợc quan sát. Thậm chí nếu có một mẫu rất tốt,
thì chúng ta vẫn sẽ đánh giá thấp nó nếu nhƣ không có đủ dữ liệu quan sát để có thể chắc
chắn rằng mẫu đó tồn tại không phải do ngẫu nhiên.
Giả thuyết Không là đúng nếu hai từ không tạo thành một collocation. Giả sử rằng
mỗi từ và đƣợc sinh ra một cách hoàn toàn độc lập với nhau, vì vậy khả năng
chúng xuất hiện cùng nhau là: