Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong hệ tìm kiếm thông tin trên văn bản tiếng Việt

1
Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong hệ tìm kiếm thông tin trên
văn bản tiếng Việt
Giới Thiệu:
Trong các hệ thống tìm kiếm thông tin văn bản (Text Information Retrieval
System), tiến trình quan trọng nhất là tiến trình phân tích nội dung văn bản để xác
định tập chỉ mục (Index) biểu diễn tốt nhất nội dung của văn bản (tiến trình lập chỉ
mục - indexing). Để có thể phân tích và rút trích được các chỉ mục (index term /
term) tốt người ta thường ứng dụng các kết quả của lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự
nhiên vào tiến trình này.
Chỉ mục có thể là từ (word) hay là một cấu trúc phức tạp hơn như cụm danh từ
(noun phrase), khái niệm (concept) Vấn đề xác định chỉ mục cho văn bản tiếng
Việt phức tạp hơn đối với ngôn ngữ châu Âu do việc xác định giới hạn của một từ
(word segmentation) trong tiếng Việt không đơn giản là chỉ dựa vào các khoảng
trắng giữa chúng. Hơn nữa ngữ pháp tiếng Việt vẫn còn nhiều vấn đề tranh luận
giữa các nhà ngôn ngữ học nên cũng còn nhiều khó khăn trong việc tự động hóa
việc phân tích tiếng Việt.
Trong tiểu luận bài báo cáo này chúng tôi trình bày việc ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự
nhiên vào hệ thống tìm kiếm thông tin nói chung, tiếp theo chúng tôi trình bày một
số đặc trưng của tiếng Việt dưới góc nhìn của lĩnh vực tìm kiếm thông tin. Cuối
2
cùng chúng tôi trình bày một số kết quả mà chúng tôi đã đạt được trong việc xác
định chỉ mục cho văn bản tiếng Việt. Bài báo cáo chia làm bốn phần, phần I "Giới
thiệu tổng quát về việc ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào lĩnh vực tìm
kiếm thông tin". Phần II "Trình bày một số đặc trưng của tiếng Việt dưới góc
nhìn của lĩnh vực tìm kiếm thông tin". Phần III "Một số kêt quả đã đạt được
trong việc lập chỉ mục cho văn bản tiếng Việt dựa trên uni-gram, bi-gram, cụm
danh từ" và cuối cùng là "Phần kết luận".
I. Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào tìm kiếm thông tin
1.1 Giới thiệu tổng quan
Tìm kiếm thông tin (Information retrieval) là lĩnh vực nghiên cứu nhằm tìm ra các

giải pháp giúp người sử dụng có thể tìm thấy các thông tin mình cần trong một khối
lượng lớn dữ liệu. Nhiệm vụ của một hệ thống tìm kiếm thông tin tương tự như
nhiệm vụ tổ chức phân loại tài liệu và phục vụ việc tra cứu của một thư viện. Một hệ
thống tìm kiếm thông tin có hai chức năng chính : lập chỉ mục (indexing) và tra cứu
(interrogation). Lập chỉ mục là giai đoạn phân tích tài liệu (document) để xác định
các chỉ mục (term / index term) biểu diễn nội dung của tài liệu. Việc lập chỉ mục có
thể dựa vào một cấu trúc phân lớp có sẵn (control vocabulary) như cách làm của các
nhân viên thư viện, phân loại tài liệu theo một bộ phân loại cho trước. Các chỉ mục
trong cách làm này là tồn tại trước và độc lập với tài liệu. Cách thứ hai để lập chỉ
mục là rút trích các chỉ mục từ chính nội dung của tài liệu (free text). Trong bài này
chúng tôi chỉ đề cập đến cách thứ hai này. Cuối giai đoạn lập chỉ mục nội dung của
các tài liệu có trong kho tài liệu (corpus) được biểu diễn bên trong bằng tập các chỉ
mục.
Trong giai đoạn tra cứu, nhu cầu thông tin của người sử dụng được đưa vào hệ
thống dưới dạng một câu hỏi (query) bằng ngôn ngữ tự nhiên hay một dạng thức qui
ước nào đó, cũng sẽ được phân tích và biểu diễn thành một dạng biểu diễn trong. Hệ
thống sẽ sử dụng một hàm so khớp (matching function) để so khớp biểu diễn của
3
câu hỏi với các biểu diễn của các tài liệu để tìm ra các tài liệu có liên quan
(relevance). Một hệ thống tìm kiếm thông tin có thể được biểu diễn như trong hình
vẽ sau:
Để đánh giá hiệu năng của một hệ thống tìm kiếm thông tin người ta dựa vào hai độ
đo chính là độ chính xác (presicion) và độ bao phủ (recall). Giả sử với một câu hỏi
cho trước q, P là tập các tài liệu mà hệ thống tìm được, R là tập các tài liệu thật sự
liên quan đến câu hỏi q. Độ chính xác là tỉ số giữa số tài liệu liên quan đến câu hỏi
được tìm thầy trên toàn số tài liệu được tìm thấy ((P ∩ R) /P). Độ bao phủ là tỉ số
giữa số tài liệu liên quan đến câu hỏi được tìm thấy trên tổng số các tài liệu liên
quan ((P∩R)/R).
Mặc dù lĩnh vực tìm kiếm thông tin đã được nghiên cứu từ mấy chục năm nay
nhưng những kỹ thuật mới vẫn chưa được áp dụng vào các hệ thống thương mại vì

nhiều lý do khác nhau. Đa số các hệ thống tìm kiếm thông tin văn bản vẫn dựa trên
các kỹ thuật đơn giản dẫn đến các kết quả chưa đáp ứng được mong đợi của người
4
sử dụng. Như chúng ta vẫn thường gặp khi sử dụng các công cụ tìm kiếm (search
engine) trên Internet. Phần lớn các hệ thống tìm kiếm đều vẫn đang dựa trên giả
định nếu một câu hỏi và một tài liệu có chứa một số từ (từ khoá) chung, thì tài liệu
là liên quan đến câu hỏi, và dĩ nhiên là nếu số từ chung càng nhiều thì độ liên quan
càng được cho là cao [1]. Để đánh giá độ liên quan giữa tài liệu và câu hỏi tốt hơn
là chỉ dựa vào số lượng từ chung, người ta đánh trọng số (weight) cho các từ để biểu
diễn mức độ quan trọng của từ trong tài liệu. Với giả định như vậy hệ thống không
thể cho một kết quả chính xác do chúng ta xem như đã biểu diễn tài liệu và câu hỏi
dưới dạng các tập hợp từ khoá độc lập nhau (được gọi là túi các từ khoá) và việc so
khớp là tiến hành so khớp cái ‘túi’ từ khóa này.
Cách biểu diễn đơn giản này không thể cho kết quả cao vì nếu nhìn dưới góc nhìn
của ngôn ngữ học nó đã không xử lý các biến thể về mặt ngôn ngữ học (linguistic
variation) của các từ như biến thể về hình thái học (morphological variation), biến
thể về từ vựng học (lexical variation), biến thể về ngữ nghĩa học (semantical
variation) và biến thể về cú pháp học (syntax variation).
1.2 Các biến thể ngôn ngữ học
Biến thể về hình thái học là các dạng khác nhau về mặt cấu trúc (nôm na là hình
dáng) của một từ như vẫn hay thấy trong các ngôn ngữ châu Âu. Ví dụ trong tiếng
Anh các từ computer, computerize, computers là các biến thể về hình thái học của từ
computer. Hệ thống sẽ cho kết quả không chính xác nếu đối xử với các biến thể này
như các từ độc lập nhau.
Biến thể về từ vựng học là các từ khác nhau mang cùng một nghĩa. Ví dụ như trong
tiếng Anh các từ: car, auto. Hệ thống sẽ không trả về các tài liệu có chứa từ auto mà
không chứa từ car khi câu hỏi chỉ chứa từ car.
Biến thể về ngữ nghĩa học là vấn đề một từ đa nghĩa tùy vào ngữ cảnh. Vi dụ như
khi chúng ta tìm từ ‘bands’ có thể chúng ta sẽ nhận được các tài liệu nói về ‘radio
frequency bands’ Biến thể về cú pháp học là các các kết hợp khác nhau về mặt cú

5
pháp của cùng một nhóm từ sẽ mang các ý nghĩa khác nhau. Do đó nếu hệ thống
không xử lý cấu trúc ngữ pháp của nhóm từ sẽ dẫn đến việc giảm độ chính xác.
Ví dụ một tài liệu chứa câu ‘near to the river, air pollution is a major problem’ thì
không liên quan gì đến ‘river pollution’ cả mặc dù cả hai từ đều có xuất hiện trong
tài liệu.
Do vậy để nâng cao hiệu quả của các hệ tìm kiếm thông tin, người ta phải có các
giải thuật để xử lý các biến thiên ngôn ngữ học như đã nêu
1.3 Các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Đối với các biến thiên về hình thái học người ta có hai cách để xử lý: cách thứ nhất
là mở rộng câu hỏi (query expansion) bằng cách thêm vào câu hỏi tất cả các biến thể
hình thái học của tất cả các từ có trong câu hỏi, cách thứ hai là chuẩn hoá các biến
thể hình thái học (stemming) của một từ về một chuẩn chung (stem). Ví dụ như các
từ computer, computed, computes, computerize sẽ được chuẩn hoá thành một stem
là compute. Hai thuật toán stemming được biết đến nhiều cho tiếng Anh là Lovins
và Porter.
Để xử lý các biến thể về từ vựng học người ta hoặc là mở rộng câu hỏi bằng cách
thêm vào câu hỏi tất cả các từ đồng nghĩa có thể có của tất cả các từ trong câu hỏi
hoặc là xử lý ở giai đoạn so khớp bằng cách đưa ra các độ đo khoảng cách của các
khái niệm (conceptual distance measures). Đối với cách thứ nhất chúng ta cần có
một từ điển đồng nghĩa, đối với cách thứ hai chúng ta phải xây dựng một tự điển từ
vựng (thesaurus) trong đó có định nghĩa khoảng cách giữa các từ như mạng ngữ
nghĩa WORDNET.
Biến thể về ngữ nghĩa thường kết hợp chặt chẽ với biến thể về từ vựng học. Để xử
lý các biến thể này chúng ta cần một công đoạn xử lý sự đa nghĩa của từ (word
sense disambiguiation), hiệu năng của hệ thống tìm kiếm sẽ phụ thuộc vào kết quả
của giai đoạn xử lý này.
Các kỹ thuật xử lý các biến thể về cú pháp học hay nói cụ thể hơn là xử lý cấu trúc
6
của một cụm từ (phrase) có thể được chia làm hai loại: kỹ thuật lập chỉ mục dựa vào

các cụm từ (phase based indexing) và kỹ thuật lập chỉ mục là các cấu trúc cây phân
tích được từ các mệnh đề. Các kỹ thuật lập chỉ mục dựa trên cụm từ nhằm tăng độ
chính xác của hệ thống. Với giả định rằng khi dùng các cụm từ như các chỉ mục
thay cho các từ đơn thì độ chính xác sẽ tăng do cụm từ biểu diễn chính xác hơn nội
dung của tài liệu. Các hệ thống tìm kiếm dựa trên chỉ mục là các cụm từ ngày càng
thu hút nhiều nhóm nghiên cứu và vấn đề làm thế nào để rút trích được các cụm từ
một cách tự động từ tài liệu trở thành vấn đề chính trong các hệ này. Các giải pháp
rút trích cụm từ thường dựa vào hai cách tiếp cận: tiếp cận dùng thông tin thống kê
tần suất đồng xuất hiện (co-occurrence) hay cách tiếp cận dựa vào tri thức về ngôn
ngữ học. Cách tiếp cận thứ hai đòi hỏi phải áp dụng nhiều kỹ thuật của lĩnh vực xử
lý ngôn ngữ tự nhiên.
Kỹ thuật lập chỉ mục cấu trúc dựa vào các cấu trúc cây có được từ việc phân tích các
mệnh đề trong câu của tài liệu và quá trình so khớp là so khớp các cấu trúc của câu
hỏi với các cấu trúc của tài liệu. Cách tiếp cận này không thu hút nhiều nhóm nghiên
cứu do độ phức tạp của việc phân tích mệnh đề để xây dựng cách cấu trúc cao
nhưng lại không tăng được hiệu năng của hệ thống tìm kiếm.
1.4 Hệ thống tra cứu thông tin ứng dụng xữ lý ngôn ngữ tự nhiên
Theo [1], quá trình lập chỉ mục của một hệ thống tìm kiếm thông tin có ứng dụng
các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên phải bao gồm các chức năng như sau:
1. Xác định từ (tokenization/ word segmentation)
2. Xác định từ loại cho từ (Part-of-speech tagging)
3. Chuẩn hoá các biến thể về hình thái học của từ
4. Xác định các từ ghép
5. Chuẩn hoá các biến thể về từ vựng học và ngữ nghĩa học
6. Phân tích cú pháp
7. Chuẩn hoá các biến thể về cú pháp học
7
8. Đánh trọng số cho các biểu thức chỉ mục
Bước xác định từ thực hiện việc xác định các câu trong tài liệu và xác định các từ
trong câu. Đối với các ngôn ngữ châu Âu bước này có thể được cài đặt dựa vào các

luật về viết hoa, khoảng trắng và các ký tự phân cách khác. Đối với tiếng Việt đây là
một bước khá phức tạp bởi vì các từ tiếng Việt không thể xác định chỉ dựa theo cách
này.
Sau khi đă xác định được các từ, hệ thống tiến hành gán từ loại (category) cho từng
từ phụ thuộc vào ngữ cảnh của từ. Đây cũng là một công đoạn rất phức tạp do một
từ có thể mang nhiều từ loại khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh xuất hiện của từ.
Việc xác định từ loại cho từ nhằm phục vụ cho giai đoạn tiếp theo của tiến trình đó
là xác định từ ghép, các cụm danh từ có trong câu.
Bước tiếp theo của hệ thống là xác định các từ ghép (compound noun) ví dụ như từ
‘hot dog’ để xử lý chúng như một đơn vị duy nhất thay vì xử lý riêng rẽ các từ hot
và dog trong trường hợp này. Việc xác định các từ ghép thường dùng phương pháp
thống kê tần suất đồng xuất hiện của các từ trong tài liệu hoặc dùng các mẫu
(patern) tổ hợp các từ loại, ví dụ như danh từ - tính từ, danh từ - danh từ …
Tiếp theo là quá trình chuẩn hoá các biến thể và từ vựng học và ngữ nghĩa để xây
dựng phân nhóm các chỉ mục theo các nhóm ngữ nghĩa (semantical clustering)
Phân tích cú pháp là giai đoạn nhằm xác định các liên hệ về mặt cú pháp giữa các từ
trong cụm từ. Khi chúng ta đã xác định được các cụm từ và các liên hệ cú pháp giữa
các từ trong cụm từ, chúng ta tiến hành chuẩn hóa các cụm từ về một chuẩn chung
và cuối cùng tiến hành đánh trọng số cho các cụm từ chỉ mục.
Phần trên chúng tôi đã trình bày một kiến trúc của một hệ thống tìm kiếm thông tin
có ứng dụng các xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên ví các bước xử lý ngôn ngữ tự
nhiên là rất phức tạp với thời gian xử lý nhiều nên việc triển khai các hệ thống như
vậy trong thực tế vẫn còn nhiều hạn chế.
II. Một số đặc trưng của tiếng Việt
8
2.1. Từ tiếng Việt
Một vấn đề khó khăn đầu tiên trong xử lý tự động tiếng Việt là việc định nghĩa từ
trong tiếng Việt vẫn còn nhiều tranh luận. Để thuận tiện cho việc trình bày về sau
chúng tôi theo quan điểm của Đinh Điền [2] sau: một câu tiếng Việt bao gồm nhiều
từ, mỗi từ bao gồm một hay nhiều ‘tiếng’, mỗi ‘tiếng’ là mỗi chuỗi ký tự liền nhau

phân biệt với các tiếng khác bằng một hay nhiều khoảng trắng. Ví dụ :
từ ‘học’ là một từ gồm một tiếng
từ ‘học sinh’ là một từ gồm hai tiếng
cụm từ ‘khoa học tự nhiên’ gồm 2 từ hay 4 tiếng
Chúng tôi đã sử dụng phương pháp học dựa vào các luật biến đổi (transformation
based learning) [3] để thực hiện công việc này và đạt được độ chính xác khoảng 80-
85%. Trong các hệ thống tìm kiếm thông tin văn bản trên các tiếng Châu âu, người
ta có thể đơn giản lấy xác định các từ nhờ vào các khoảng trắng phân cách từ và
chọn các từ đặc trưng cho nội dung văn bản (dựa vào tần suất xuất hiện của từ) làm
chỉ mục mà hiệu quả tìm kiếm vẫn chấp nhận được. Đối với tiếng Việt chúng ta
không thể làm tương tự bởi nếu chúng ta xác định từ chỉ dựa các khoảng trắng phân
cách thì chúng ta có thể chỉ nhận được các ‘tiếng’ vô nghĩa và do đó độ chính xác
của hệ thống sẽ rất thấp. Theo các nhà ngôn ngữ học thì tiếng Việt có đến 80% là
các từ 2 ‘tiếng’ [6]. Chúng tôi sẽ trình bày các kết quả thực nghiệm chứng minh điều
này ở phần sau.
Một đặc điểm của tiếng Việt là từ tiếng Việt không có biến thể về hình thái học do
đó công đoạn chuẩn hóa về hình thái học là không hiệu quả đối với tiếng Việt. Dĩ
nhiên tiếng Việt cũng có một số hình thức biến thể về hình thái học như trường hợp
thêm tiếng ‘sự’ trước một động từ để biến nó thành danh từ tương đương ví dụ như:
động từ ‘lựa chọn’ và danh từ ‘sự lựa chọn’ hay việc thêm tiếng ‘hóa’ sau một danh
từ để biến nó thành động từ tương đương như : danh từ ‘tin học’ và động từ ‘tin học
hóa’
9
2.2 Từ loại
Vấn đề xác định từ loại cho từ trong tiếng Việt phức tạp hơn các tiếng châu Âu do
chúng ta không thể dựa vào các đặc tính đặc biệt về hình thái học của từ để xác định
loại từ như ví dụ trong tiếng anh chúng ta có thể xác định ngay một từ là tính từ nếu
nó có phần cuối là ‘able’. Đối với tiếng Việt từ loại chỉ có thể xác định được tùy vào
ngữ cảnh. Vi dụ, chúng ta xem xét các câu sau:
1. Thành công của dự án đã tạo tiếng vang lớn

2. Anh ấy rất thành công trong nghiên cứu khoa học
3. Buổi biểu diễn đã thành công
Trong câu (1) từ ‘thành công’ là một danh từ, trong câu (2) từ ‘thành công’ là một
động từ và trong câu (3) từ ‘thành công’ lại là một tính từ
3. Cụm danh từ
Cấu trúc của cụm danh từ cũng là một vấn đề còn nhiều tranh luận giữa các nhà
ngôn ngữ học. Chúng tôi trình bày theo quan điểm phù hợp với việc tin học hoá
(theo quan điểm chủ quan của chúng tôi) như sau
Một cụm danh từ tiếng Việt gồm ba phần: phần chính mang ý nghĩa chính của cụm
danh từ, phần phụ trước gồm các chỉ định từ và phần phụ sau gồm các từ bổ nghĩa
cho phần chính. Ví dụ: chúng ta có cụm từ
‘Tất cả các cuốn sách tin học’ trong cụm từ này
phần phụ trước: Tất cả các
phần chính: cuốn sách
phần phụ sau: tin học
Phần chính là một danh từ, phần phụ trước thường là các chỉ định từ, phần phụ sau
thì rất phức tạp về từ loại, nó có thể là danh từ, tính từ, động từ…
Chúng tôi đã sử dụng phương pháp học dựa trên các luật biến đổi để xây dựng tập
luật biến đổi theo ngữ cảnh phục vụ cho việc xác định cụm danh từ. Kết quả chúng
tôi đạt được chính xác khoảng 80% [5].
10
III. Một số kết quả thực nghiêm trên tiếng Việt
Chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm để xác định xem loại chỉ mục như thế nào thì
phụ hợp cho việc lập chỉ mục văn bản tiếng Việt. Chúng tôi đã thử nghiệm trên 4
loại chỉ mục: uni-gram, bi- gram, bi-gram kết hợp với một bộ từ vựng và cụm danh
từ
3.1 Tập dữ liệu kiểm tra (test collection)
Để đánh giá hiệu năng của một hệ thống tìm kiếm thông tin người ta sử dụng hai độ
đo: độ chính xác và độ bao phủ của hệ thống trên một tập dữ liệu kiểm tra. Tập dữ
liệu kiểm tra bao gồm ba phần: tập các tài liệu, tập các câu hỏi dưới dạng các chủ đề

(topic) và tập các đánh giá sự liên quan giữa các tài liệu và các câu hỏi . Các tập dữ
liệu kiểm tra này thường được các tổ chức chuyên về các hệ thống tìm kiếm thông
tin như xây dựng (như TREC : Text REtrieval Conference), nhưng đối với tiếng
Việt hiện chưa có một tập dữ liệu kiểm tra như vậy. Do đó chúng tôi phải tự xây
dựng tập kiểm tra cho tiếng Việt Tập dữ liệu kiểm tra của chúng tôi gồm một tập
hợp 10.750 tài liệu (document) là các bài báo trích từ các báo Việt nam năm 2000,
kích thước 23Mbyte. Tập câu hỏi bao gồm 14 câu hỏi. Nhóm chúng tôi đã tiến hành
xây dựng tập dữ liệu đánh giá sự liên quan giữa các tài liệu và các câu hỏi theo cách
bán thủ công. Bước một chúng tôi sử dụng hệ tìm kiếm thông tin SMART (một hệ
thống nổi tiếng do Đại học Cornell phát triển ) để lập chỉ mục tập dữ liệu trên, tiếp
theo chúng tôi dùng SMART để tìm các tài liệu liên quan đến 14 câu hỏi đã chọn,
với mỗi câu hỏi chúng tôi chọn 20 tài liệu được hệ SMART trả về như là các tài liệu
có liên quan nhất đến câu hỏi. Bước hai chúng tôi tiến hành đánh giá lại một lần nữa
bằng thủ công trên 20 tài liệu này ứng với một câu hỏi để có một bảng đánh giá cuối
cùng. Như vậy tập dữ liệu kiểm tra mà chúng tôi sử dụng chưa phải là một tập kiểm
tra tốt nhưng chấp nhận được trong thời điểm hiện tại.
3.2 Các loại chỉ mục tiến hành thử nghiệm
Chúng tôi đã tiên hành thử nghiệm với chỉ mục là Uni-gram. Uni-gram là đơn vị
11
ngôn ngữ như ‘tiếng’ mà chúng tôi đã trình bày ở phần trên. Như chúng tôi cũng đã
nêu ở phần trên, ‘tiếng’ không phải là từ trong tiếng Việt và phần lớn từ tiếng Việt
là các tự gồm 2 ‘tiếng’, nên chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm với các chỉ mục là
các bi-gram. Một bi-gram là một tổ hợp gồm 2 ‘tiếng’ liền nhau, cách làm này giúp
chúng tôi có một đánh giá sơ bộ khi chưa cần ứng dụng các xử lý ngôn ngữ học
phức tạp. Tiếp theo chúng tôi sử dụng một danh mục từ (lexicon) tiếng Việt gồm
30.000 từ để loại bỏ các bi-gram không có ý nghĩa. Chúng tôi cũng sử dụng hệ
SMART [4] cho các thử nghiệm này với cách đánh trọng số cho chỉ mục là ltc.
Chúng tôi cũng đã xây dựng một số module tiền xử lý dữ liệu để xác định các bi-
gram và nối chúng lại bằng dấu gạch dưới ( _ ) để SMART hiểu đây như một ‘từ’
duy nhất, cũng như việc kiểm tra một bi-gram có là một từ trong tiếng Việt không,

dựa vào danh mục từ tiếng Việt. Các kết quả của thử nghiệm là như sau:
3.2.1 Uni-gram
Đây xem như một thử nghiệm để đối chiếu với việc sử dụng chỉ mục là các ‘từ’ như
đối với các hệ tìm kiếm dựa trên từ khóa của các ngôn ngữ châu Âu và cũng xem
như là một có sở để đánh giá các loại chỉ mục khác. Độ chính xác trung bình chúng
tôi nhận được là 0.3636
3.2.2 Bi-gram
Việc xác định các bi-gram được thực hiện như sau: chúng tôi duyệt tài liệu từ trái
sang phải và trích ra tất cả các tổ hợp 2 ‘tiếng’. Ví dụ, với một câu ABCDE các bi-
gram trích được là AB, BC, CD, DE. Cách làm đơn giản này cho phép trích đúng
các từ tiếng Việt gồm 2 ‘tiếng’ nhưng cũng tạo ra ‘rác’ (các tổ hợp không có trong
tiếng Việt) Ví dụ : xem xét đoạn gồm 4 ‘tiếng’: ‘công nghệ thông tin’ được cắt
thành các bi-gram như sau : ‘công nghệ’, ‘nghệ thông’, ‘thông tin’. Các bi-gram 1
và 3 là các từ tiếng Việt có nghĩa, còn ‘ nghệ thông’ là một từ vô nghĩa. Tuy vậy độ
chính xác trung bình cũng đã tăng lên so với việc dùng ‘tiếng’ như chỉ mục. Độ
chính xác trung bình chúng tôi đạt được là 0.3778
12
3.3.3 Bi-gram kết hợp với danh mục từ
Để giảm các ‘rác’ sinh ra do việc cắt ‘cơ học’ các bi-gram, chúng tôi đã tiến hành
kiểm tra các bi-gram cắt được với một danh mục từ tiếng Việt có sẵn và chỉ giữ lại
các bi-gram có trong danh mục, các bi-gram không có trong danh mục chúng tôi xử
lý như các từ đơn 1 ‘tiếng’. Cách làm này đã làm tăng đáng kể độ chính xác của hệ
thống. Chúng tôi đã đạt được độ chính xác trung bình là 0.5625
Biểu đồ so sánh các đường cong biểu diễn sự tương quan giữa độ chính xác và độ
bao phủ
IV. Kết luận
Trong tiểu luận báo cáo này chúng tôi đã cố gắng trình bày một cách tổng hợp các
ứng dụng của xử lý tự động ngôn ngữ tự nhiên vào các hệ thống tìm kiếm thông tin
văn bản. Chúng ta thấy rằng việc ứng dụng các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho
phép nâng cao hiệu năng của các hệ tìm kiếm nhưng vẫn còn lại các câu hỏi cần

phải xem xét đó là tính phức tạp của các xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể làm chậm đi
tốc độ của hệ thống và hơn nữa bản thân độ chính xác của các xử lý này cũng còn
13
phải được tiếp tục nâng lên. Do đó, chúng ta nên tùy vào đòi hỏi của từng hệ thống
ứng dụng cụ thể để quyết nên áp dụng các xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến mức độ nào.
Chúng tôi cũng đã trình bày một số đặc trưng của tiếng Việt dưới góc nhìn của
người làm hệ thống tìm kiếm thông tin và một số kết quả mà chúng tôi đã đạt được
trong việc thử nghiệm để chọn loại chỉ mục phù hợp cho tiếng Việt. Cho đến hiện
nay chúng tôi nhận thấy với chỉ mục là các bi-gram kết hợp với danh mục từ cho độ
chính xác cao nhất. Chúng tôi đang tiến hành thử nghiệm với các chỉ mục là các
cụm danh từ.
Tài liệu tham khảo
[1] A. Arampatzis et al,.(2000), “Linguistically Motivated Information Retrieval”.
Encylopedia of Library and Infoamation Science, Marcel Dekker, Inc., New York,
Basel.
[2] E. Brill. (1995), “Transformation-based error-driven learning and natural
language processing: A case study in part of speech tagging”. Computational
linguistique, 21(4):543-565.
[3] G. Salton and M.J. McGill. (1983), “Introduction to Modern Information
Retrieval”. McGraw-Hill, NewYork, New York
[4] Nguyễn Hữu Quỳnh. (2001), “Ngữ Pháp Tiếng Việt”, Nhà xuất bản từ điển bách
khoa.
[5] Nguyễn Kim Thản. (1997), “Nghiên cứu ngữ pháp tiếng Việt”. Nhà xuất bản
khoa học xã hội.
[6] W.A. Woods et al,. (2000), “Linguistique knowledge can improve information
retrieval”. In Sixth Annual Applied Natural Language Processing Conference,
pages 262-267.
14
PHẦN DEMO CHƯƠNG TRÌNH
"SMART"