Mô hình rút trích cụm từ đặc trưng ngữ nghĩa trong tiếng việt 09

Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


i

PH LC A
GII THIU JWPL

1. Tng quan


Java-based Wikipedia Library (JWPL) là th vin phn mm c phát trin
cho các h thng truy xut thông tin t ngun tài nguyên Wikipedia. JWPL cung
cp các chc nng rút trích và tìm kim các tri thc ng ngha cho các ng dng
x lý ngôn ng t nhiên vi hiu sut cao và kh nng m rng ln.
2. Kin trúc ca JWPL
JWPL hot ng trên c s d liu ã c ti u hóa to ra t c s d liu
thô (dumps) ca wikipedia. Thun li ca mô hình kin trúc JWPL (Hình A) là:
+ X lý hiu qu các tác v x lý ngôn ng t nhiên trên phm vi rng ln.
+ Cho phép k tha các kt qu tìm kim.
+ Kh nng tích hp vi các ng dng hng i tng.

JWPL
CSDL Wikipedia /
Wiktionary XML dump
Phiên bn Ting Vit
CSDL Wikipedia /
Wiktionary XML dump
Phiên bn Ting Anh
CSDL ã ti u hóa
CSDL ã ti u hóa
ng dng
ng dng ng dng
Truy xut các i tng
Bin i d liu
Hình A: Kin trúc h thng ca JWPL
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


ii
JWPL c thit k vi giao din lp trình hng i tng tp trung khai thác
các i tng chính nh WIKIPEDIA, PAGE và CATEGORY. Trong ó:
- i tng WIKIPEDIA: c s dng  thit lp các kt ni vi c s d
liu và tìm kim các i tng PAGE và CATEGORY. Ngoài vic h tr tìm
kim bng t khoá hoc thông qua các giao din truy vn i tng WIKIPEDIA,
JWPL còn cung cp c ch lp t ng trên các tác v truy xut các i tng
trang và th loi.
- i tng PAGE: trang thông tin có th là mt bài vit bình th ng nói v

mt khái nim hay mt thc th. Mt trang thông tin c!ng có th là mt trang i
hng - trang cha liên kt n trang có tên khác (có th thông dng hn) nói v
cùng mt  tài. Mt trang thông tin c!ng có th là mt trang nh hng - mt
bài vit gii thích v ý ngha ph" bin nht ca thut ng, bên di lit kê các liên
kt n các bài vit có ta  tng t hoc có khái nim tng t, giúp #nh
hng cho ng i $c n úng bài vit mà h$ ang tìm.
- i tng CATEGORY: i din cho nhng th loi ca Wikipedia và cho
phép truy vn n nhng bài vit có trong th loi ó. Nó còn cung cp cách 
truy vn n cha m% hoc con ca chúng.
- Ngoài ra, JPWL còn cung cp i tng CATEGORYGRAPH – Cây th loi
cho phép tìm ra  ng d&n ng'n nht gia hai th loi.
3. Cách to CSDL ti u hóa
a. Yêu cu ca h thng
- H CSDL mysql ( ti xung t
- JDK (ti xung t
- JWPL( ti xung t
- Gii nén tp tin va ti xung thu c th mc có cha các tp tin sau:
+ JWPLDataMachine.jar.
+ Languages.txt.
+ Tables.sql.
d. Quá trình chuyn i
Bc 1: To mt c s d liu mysql bng lnh:
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


iii
[path/file thc thi mysql]-u[user] –p[password] create database [tên
database];
Bc 2: a tables.sql vào c s d liu va to bng lnh Import:
[file thc thi mysql] -uUSER -p tên c s d liu va to  trên <

tables.sql

Bc 3: Ti xung 3 tp tin (ti #a ch( )
[LANGCODE]wiki-[DATE]-pages-articles.xml.bz2
[LANGCODE]wiki-[DATE]-pagelinks.sql.gz
[LANGCODE]wiki-[DATE]-categorylinks.sql.gz

Bc 4: Gii nén 3 tp tin trên và chy lnh sau  chuyn "i
[file thc thi java] [ngôn ng] [tên _CATEGORY_chính] [tên các thành
phn cu to nên category] [th mc cha 3 tp tin trên]
Kt qu chy dòng lnh này trên ubuntu 8.0 nh sau:


Kt qu thu c th mc cha các tp tin sau:
 Category.txt
 category_inlinks.txt
 category_outlinks.txt
 category_pages.txt
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


iv
 MetaData.txt
 Page.txt
 page_categories.txt
 page_inlinks.txt
 page_outlinks.txt
 page_redirects.txt
 PageMapLine.txt
Bc 5: a các tp tin va to c vào c s d liu to  trên bng

lnh import:
[path\mysqlimport] –u[USER] –p[pass] --default-character-set=utf8 {tên
c s d liu to  trên} {txt_file1} {txt_file2} ... {txt_file_n}

Kt qu thu c c s d liu ã c ti u.









Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


v

PH LC B
GII THIU VN PHM JAPE

1. Tng quan
B x lý vn phm JAPE (Java Annotation Patterns Engine) là mt phn ca
kin trúc x lý vn bn (GATE), cho phép c t các lut so trùng các m&u và có
th xác #nh các hành ng c!ng nh các chuyn "i s) xy ra nu lut so trùng
vi mt cm t trong vn bn. Lun án ã iu ch(nh b x lý JAPE nhm iu
khin các thông tin liên quan ti Ontology và so trùng các m&u.

2. Vn phm JAPE

Vn phm JAPE bao gm mt tp các công on, mi công on bao gm mt
tp lut (tp lut ca các m&u hoc tp lut các thao tác thc hin). Các công on
c thc thi mt cách tun t và to thành các b chuyn trng thái hu hn cho
các chú gii (annotation). Mi lut ca vn phm JAPE bao gm hai phn: phn
bên trái và phn bên phi.
Phn bên trái ca lut cha mt m&u chú gii. Trong m&u chú gii có th cha
các toán hng ca biu thc chính qui (nh *, ?, +). Phn bên phi ca lut là phn
thao tác cho chú gii.
Mi vn phm c b't u bng mt trong hai tùy ch$n sau:
- Control: cho phép xác #nh phng pháp so trùng lut cho vn phm.
- Debug: t bng “true” nu vn phm c thc thi trong c ch Appelt (c
ch ch$n m&u có chiu dài ln nht trong các m&u c so trùng. Nu tr ng
hp hai m&u so trùng có chiu dài bng nhau thì c ch này ch$n m&u c so
trùng sm nht) và khi có nhiu kt qu so trùng thì các m&u c so trùng s)
c th hin  thit b# u ra.
Mt ví d minh h$a hai lut n gin trong tr ng hp oán nhn mt t có
nhãn là date nh sau:
Rule: date1
(
({Token.kind=="number"})((({SpaceToken})*{Token.string=="-"}
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


vi
({SpaceToken})*|({SpaceToken})*{Token.string=="/"}({SpaceToken})*)
{Token.kind=="number"})+
)+ --> date
Rule: date2
(
({Token.string=="ngày"}|{Token.string=="Ngày"})

({SpaceToken})+
{Token.kind=="number"}({SpaceToken})+
({Token.string=="tháng"}|{Token.string=="Tháng"})({SpaceToken})+
{Token.kind=="number"}({SpaceToken})+
({Token.string=="nm"}|{Token.string=="Nm"})({SpaceToken})+
{Token.kind=="number"} ({SpaceToken})+
)+ --> date
Trong ó: Token.kind – Loi Token, SpaceToken – Ký t tr'ng, * có ngha là
không hoc nhiu, + có ngha là mt hoc nhiu, và | có ngha là Hoc.
Vi lut date1 s) oán nhn các dng date nh 1/2/2006, 1-2-2006, …. Và lut
date2 s) oán nhn các dng date nh Ngày 2 Tháng 3 Nm 2006, Ngày 03 tháng
03 nm 2006,….

3. Các tp lut vn phn JAPE dùng trong lun án
GATE cung cp mt tp lut vn phm JAPE có s*n trong thành phn có tên
g$i là ANNIE, giúp nhn ra và so trùng mt s lp c bn nh Con ng i, Ni
chn, T" chc,… Tuy nhiên, tp lut này áp dng cho các thc th có tên ting
Anh và da trên thành phn phân lp ting Anh có s*n ca GATE. Vì th, lun án
ã c t ba tp lut hoàn toàn mi so vi ANNIE và áp dng cho công on gán
nhãn t loi, nhn din cm danh t và xác #nh CTTNN cho câu trong ting
Vit.
3.1 Tp lut áp dng cho công on gán nhãn t loi
// ChauNguyen 12/09/2006

Phase:postprocess
Input: Token SpaceToken
Options: control = appelt

Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit

vii
//------- ChauNguyen starts ------

Rule: PP

(({Token.string=="Anh"}|{Token.string=="anh"}|{Token.string=="Em"}|{To
ken.string=="em"}|{Token.string=="Thy"}|{Token.string=="Cháu"}|{Token
.string=="cháu"}|{Token.string=="Chú"}|{Token.string=="chú”}|{Token.st
ring=="Thng"}|{Token.string=="thng"}|{Token.string=="Cô"}|{Token.str
ing=="cô"}|{Token.string=="Bác"}|{Token.string=="bác"}|{Token.string==
"Thy"}|{Token.string=="thy"})({SpaceToken})+({Token.string=="đó"}|
{Token.string=="ấy"}|{Token.string=="kia"}|{Token.string=="ny"}))+
:pp
-->
{
gate.AnnotationSet toNew = (gate.AnnotationSet)bindings.get("pp");
//get the tokens
java.util.ArrayList tokens = new java.util.ArrayList(toNew);
//define a comparator for annotations by start offset
Collections.sort(tokens, new gate.util.OffsetComparator());
String text = "";
Iterator tokIter = tokens.iterator();
while(tokIter.hasNext())
text +=
(String)((Annotation)tokIter.next()).getFeatures().get("string");

gate.FeatureMap features = Factory.newFeatureMap();
features.put("kind", "word");
features.put("string", text);

features.put("length", Integer.toString(text.length()));
features.put("orth", "Pp");
annotations.add(toNew.firstNode(), toNew.lastNode(), "vnWord",
features);
}

//------- ChauNguyen end ------
….
+ trên trình bày mt lut cho phép gán nhãn t loi Pp cho các t ting Vit
trong tp lut c xây dng cho công on gán nhãn t loi.
3.2 Tp lut áp dng cho công on nhn din cm danh t
// ChauNguyen 08/08/2007

Phase:postprocess
Input: vnWord SpaceToken
Options: control = appelt

//------- ChauNguyen starts ------

Rule: Kp1
(
(
({vnWord.POS=="Ng"}|{vnWord.POS=="Nt"}|{vnWord.POS=="Pp"}) :t1
({SpaceToken})*({vnWord.POS=="Nu"}|{vnWord.POS=="Nn"}) :t2
({SpaceToken})*({vnWord.POS=="Nu"}|{vnWord.POS=="Nn"}|{vnWord.POS=="Ng
"}|{vnWord.POS=="Nt"}) :T1
({SpaceToken})*({vnWord.POS=="Np"}|{vnWord.POS=="Nc"}|{vnWord.POS=="Na
"}) :T2
({SpaceToken})*({vnWord.POS=="Aa"}|{vnWord.POS=="An"})* :s1
({SpaceToken})*({vnWord.POS=="Nl"})* :s2

Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


viii
)
)+ :Kp1
-->
{
gate.AnnotationSet toNew = (gate.AnnotationSet)bindings.get("Kp1");
gate.AnnotationSet lannsT1 = (gate.AnnotationSet)bindings.get("T1");
gate.AnnotationSet lannsT2 = (gate.AnnotationSet)bindings.get("T2");
gate.AnnotationSet lannsS1 = (gate.AnnotationSet)bindings.get("s1");
gate.AnnotationSet lannsS2 = (gate.AnnotationSet)bindings.get("s2");

//get the tokens
java.util.ArrayList tokens = new java.util.ArrayList(toNew);
//define a comparator for annotations by start offset
Collections.sort(tokens, new gate.util.OffsetComparator());
String text = "";
Iterator tokIter = tokens.iterator();
while(tokIter.hasNext())
text+=(String)((Annotation)tokIter.next()).getFeatures()
.get("string");
gate.FeatureMap features = Factory.newFeatureMap();
features.put("kind", "vnNounPhrase");
features.put("string", text);
features.put("length", Integer.toString(text.length()));
features.put("orth", "vnNP");
if ((lannsT1 != null) && (lannsT1.size() > 0)) {
features.put("T1", lannsT1);

}
if ((lannsT2 != null) && (lannsT2.size() > 0)) {
features.put("T2", lannsT2);
}
if ((lannsS1 != null) && (lannsS1.size() > 0)) {
features.put("S1", lannsS1);
}
if ((lannsS2 != null) && (lannsS2.size() > 0)) {
features.put("S2", lannsS2);
}
annotations.add(toNew.firstNode(),toNew.lastNode(),"vnNounPhrase",
features);
}

+ trên trình bày mt lut cho phép nhn din mt m&u cu trúc cm danh t
ting Vit trong tp lut c xây dng cho công on nhn din cm danh t.
3.3 Tp lut áp dng cho công on xác nh CDTTNN
Lun án minh h$a mt lut cho phép xác #nh CTTNN trong tr ng hp gia
các cm t d tuyn có t ch( quan h nh sau.

// ChauNguyen 09/09/2008

Phase:postprocess
Input: vnWord vnNounPhrase
Options: control = appelt

//------- ChauNguyen starts ------

Rule: KNP
(

Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


ix
({vnNounPhrase}) : NP1
({vnWord}) : word
({vnNounPhrase}) : NP2

)+ :KNP
-->
{
gate.AnnotationSet toNew = (gate.AnnotationSet)bindings.get("KNP");
gate.AnnotationSet wordSet =
(gate.AnnotationSet)bindings.get("word");

Annotation wordAnnot = (Annotation)wordSet.iterator().next();
String lsWordString =
(String)wordAnnot.getFeatures().get(gate.creole.vnPOSTagger.Ont_Consta
nts.msStringFeature);
if (lsWordString.equals("c\u00f3") || lsWordString.equals("bao
g\u1ed3m") || lsWordString.equals("ch\u1ee9a")) {
gate.AnnotationSet keyPhraseSet =
(gate.AnnotationSet)bindings.get("NP2");
//get the tokens
java.util.ArrayList tokens = new
java.util.ArrayList(keyPhraseSet);
//define a comparator for annotations by start offset
Collections.sort(tokens, new gate.util.OffsetComparator());
String text = "";
Iterator tokIter = tokens.iterator();

while(tokIter.hasNext())
text +=
(String)((Annotation)tokIter.next()).getFeatures().get("string");


gate.FeatureMap features = Factory.newFeatureMap();
features.put("kind", "vnKeyNounPhrase");
features.put("string", text);
features.put("length", Integer.toString(text.length()));
features.put("orth", "KeyNP");
annotations.add(keyPhraseSet.firstNode(),
keyPhraseSet.lastNode(), "vnKeyNounPhrase", features);


}
else
if (lsWordString.equals("c\u1ee7a") ||
lsWordString.equals("thu\u1ed9c")) {
gate.AnnotationSet keyPhraseSet =
(gate.AnnotationSet)bindings.get("NP1");
//get the tokens
java.util.ArrayList tokens = new
java.util.ArrayList(keyPhraseSet);
//define a comparator for annotations by start offset
Collections.sort(tokens, new gate.util.OffsetComparator());
String text = "";
Iterator tokIter = tokens.iterator();
while(tokIter.hasNext())
text +=
(String)((Annotation)tokIter.next()).getFeatures().get("string");

gate.FeatureMap features = Factory.newFeatureMap();
features.put("kind", "vnKeyNounPhrase");
features.put("string", text);
features.put("length", Integer.toString(text.length()));
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


x
features.put("orth", "KeyNP");
annotations.add(keyPhraseSet.firstNode(),
keyPhraseSet.lastNode(), "vnKeyNounPhrase", features);


}
else
if (lsWordString.equals("v\u00e0")|| lsWordString.equals("hay") ||
lsWordString.equals("ho\u1eb7c")) {
gate.AnnotationSet keyPhraseSet1 =
(gate.AnnotationSet)bindings.get("NP1");
gate.AnnotationSet keyPhraseSet2 =
(gate.AnnotationSet)bindings.get("NP2");
//get the tokens
java.util.ArrayList tokens1 = new
java.util.ArrayList(keyPhraseSet1);
java.util.ArrayList tokens2 = new
java.util.ArrayList(keyPhraseSet2);
//define a comparator for annotations by start offset
Collections.sort(tokens1, new gate.util.OffsetComparator());

Collections.sort(tokens2, new gate.util.OffsetComparator());
String text1 = "", text2 = "";
Iterator tokIter = tokens1.iterator();
while(tokIter.hasNext())
text1 +=
(String)((Annotation)tokIter.next()).getFeatures().get("string");
tokIter = tokens2.iterator();
while(tokIter.hasNext())
text2 +=
(String)((Annotation)tokIter.next()).getFeatures().get("string");

gate.FeatureMap features1 = Factory.newFeatureMap();
features1.put("kind", "vnKeyNounPhrase");
features1.put("string", text1);
features1.put("length", Integer.toString(text1.length()));
features1.put("orth", "KeyNP");
annotations.add(keyPhraseSet1.firstNode(),
keyPhraseSet1.lastNode(), "vnKeyNounPhrase", features1);

gate.FeatureMap features2 = Factory.newFeatureMap();
features2.put("kind", "vnKeyNounPhrase");
features2.put("string", text2);
features2.put("length", Integer.toString(text2.length()));
features2.put("orth", "KeyNP");
annotations.add(keyPhraseSet2.firstNode(),
keyPhraseSet2.lastNode(), "vnKeyNounPhrase", features2);

}
}

Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


xi

PH LC C
Tp m&u thu c t TREC ( , www.lexxe.com (Qiao,
2010) và www.vnexpress.net bao gm 2079 câu ting Anh c Hi Nghiên Cu
D#ch Thut Tp. H Chí Minh d#ch sang tp m&u câu ting Vit tng ng nh sau:

VN TREC 07
1.

Krugman vit cho t báo nào?
2.

Krugman dy ti tr ng i h$c nào?
3.

Krugman ã nhn bng tin s, ti tr ng i h$c nào?
4.

Chuyên ngành ca Krugman là gì?
5.

Krugman ã ot gii thng gì có ngun gc t Tây Ban Nha?
6.

Tiêu  ca các tp sách c vit bi Krugman là gì?
7.

Nhng ng i ã b# Krugman ch( trích trong ct Ct op-ed là ai?
8.

Công ty nào ã xut bn các h s ca ông?
9.

Tên thc ca ông là gì?
10.

Ông ang d kin kt hôn vi ai?
11.

Ông là ch t#ch ca công ty nào?
12.

Ông ln lên  âu?
13.

Tên ca các album th hin rõ Jay-Z là gì?
14.

Darrell Hammond bao nhiêu tu"i?
15.

Hammond tt nghip tr ng i h$c nào?
16.

Thu nhp hng nm ca Hammond là bao nhiêu?
17.

Hammond th ng xuyên xut hin trên chng trình TV nào?
18.

Các chng trình biu di-n ca Hammond xut hin trên mng truyn hình nào?
19.

Hammond ã óng vai chính trên chng trình Comedy Central nào?
20.

Hammond ã th vai nhân vt nào?
21.

Curveball ào ng! nm nào?
22.

Culveball làm ngh gì?
23.

Tên thc ca Curveball là gì?
24.

C quan tình báo nào ã tuyn dng Curveball?
25.

Các viên chc chính ph nào ca Hoa K. ã chp nhn tuyên b ca Curveball v phòng thí
nghim v! khí ca Ir'c?
26.

Hin nay Curveball ang sng  âu?
27.

Ai là ng i ã thành lp công ty?
28.

Công ty c thành lp vào nm nào?
29.

Công ty nào ã thôn tính IMG vào nm 2004?
30.

Thành viên hi ng qun tr# IMG bao gm nhng ai?
31.

Ai là ng i ng u ca b phn sân gôn IMG ti B'c M,?
32.

C quan IMG nào i din cho Vijay Singh?
33.

Các ngôi sao th thao nào khác c IMG i din?
34.

Mint t tr s  âu?

35.

Mint c thành lp vào nm nào?
36.

Mint là mt b phn ca ban ni các nào?
37.

Ai là giám c ca Mint?
38.

Mi tháng Mint sn xut bao nhiêu ng 10 xu?
39.

ng tin ca ngi hành trình ca Lewis và Clark có tên là gì?
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


xii
40.

Tên ca nhng ng i ã c xut hin trên ng tin ca Mint.
41.

3M c thành lp khi nào?
42.

Công ty c t  âu?
43.

Ai là CEO (Giám c iu hành) ca công ty?
44.

Ai là ng i tin nhim CEO ca 3M?
45.

3M là vit t't cho cái gì?
46.

#a ch( trên mng ca 3M là gì?
47.

Nhãn hiu hàng hoá c 3M sn xut là gì?
48.

Ai là giám c iu hành?
49.

Ngành ngh kinh doanh ch yu ca Merrill Lynch là gì?
50.

Merrill Lynch t tr s  âu?
51.

Các tr s ca Merrill Lynch c t trên  ng ph nào?
52.

Công ty còn c bit ti bng tên khác là gì?
53.

Tên nhng ng i có liên quan ti v kin vi Merrill Lynch
54.

Ai là ch t#ch ca WWE?
55.

Ai là giám c iu hành ca WWE?
56.

WWE t tr s  âu?
57.

WWE là vit t't cho cái gì?
58.

WWE c phát trin t t" chc nào trc ó?
59.

Mng truyn hình cáp nào ã phát WWE?
60.

Nhng ô vt nào ã xut hin trong các s kin ca WWE?
61.

Thm ho ã xy ra vào ngày nào?
62.

Ai là ng i sng sót duy nht?
63.

Công ty nào s hu m/ Sago?
64.

Bao nhiêu th m/ ã b# cht trong thm ho ó?
65.

M/ Sago nm  bang nào?
66.

T" chc nào ã kho sát v thm h$a ó?
67.

Ai là nhng nn nhân ca thm ho ó?
68.

Bà ã rút kh/i s b" nhim vào ngày nào?
69.

Bà ã c b" nhim cho chc v ó vào ngày nào?
70.

Bà có th s) giành v# trí ca ai ti Toà án Ti cao?
71.

Ai ã b" nhim Miers?
72.

Ng i này ã da vào tiêu chu0n nào  vin d&n cho vic b" nhim Miers?
73.

Harriet Miers bao nhiêu tu"i?
74.

Nhng ngh# s, Cng hoà nào ã ng h vic b" nhim này?
75.

Ai ã b# Blake cáo buc git ng i?
76.

Toà án b't u sàng l$c thành viên ban hi th0m d kin vào ngày nào?
77.

Phiên toà xét x kt thúc vào ngày nào? '
78.

Ai ã b# xét x trong phiên toà?
79.

Phiên toà có phán quyt nh th nào?
80.

Lut s nào là bên nguyên cui cùng?
81.

Nhng ai là ng i làm chng trong phiên toà xét x?
82.

Madness kéo dài trong bao lâu?
83.

T ng lóng nào khác cho Madness là gì?
84.

Khi nào là êm kt thúc ca Madness?
85.

T nào mô t trn t kt ca Madness?
86.

Có bao nhiêu i thi u trong Madness?
87.

Các hun luyn viên trng nào có i thi u ti Madness?
88.

Cuc ph&u thut ã thc hin ti thành ph nào?
89.

Ng i nhn bao nhiêu tu"i?
90.

Ng i nhn có tên là gì?
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


xiii
91.

Cuc ph&u thut c thc hin vào ngày nào?
92.

Ai ã giám sát v cy ghép?
93.

Nguyên nhân ca s c i vi khuôn mt ca bnh nhân?
94.

Nhng ng i có kinh nghim chuyên môn v y khoa và o c nào ã ch( trích v quy trình
này?
95.

"AMT" c vit ra là gì?
96.

Tính toán AMT c thc hin i vi hình thc thu IRS nào?
97.

AMT c a vào Lut thu vào nm nào?
98.

S tin c mi-n AMT c áp dng cho ng i tr thu c thân trong nm 2006 là bao
nhiêu?
99.

T"ng thng Bush mun làm gì vi AMT?
100.

Nhng ai trong Quc hi Hoa K. mun thay "i AMT?
101.

Tên vit t't ca tàu dành cho Chin hm USS Abraham Lincoln là gì?
102.

Chin hm USS Abraham Lincoln c a vào hot ng vào ngày nào?
103.

Cng nhà ca Chin hm USS Abraham Lincoln là cng nào?
104.

T"ng thng Bush ã thm Chin hm USS Abraham Lincoln vào ngày nào?
105.

Ai là ng i ch( huy Chin hm USS Abraham Lincoln?
106.

Nhng loi máy bay nào có th bay t Chin hm USS Abraham Lincoln?
107.

Mt mã sân bay gm ba ch cho Dulles là gì?
108.

Tc hiu ã c phê duyt dành cho Dulles là gì?
109.

Dulles c t  bang nào?
110.

Sân bay c t tên theo tên ca ai?
111.

C quan nào vn hành sân bay?
112.

Nhng hãng hàng không nào s dng Dulles?
113.

Ai là ng i ã to nên ct tranh vui trong báo?
114.

Blondie c cung cp bi t" chc nào?
115.

Tên ca các nhân vt trong ct tranh vui trong báo bên cnh Blondie.
116.

Nhân vt Blondie có h$ gì?
117.

Tên ca b v Blondie là gì?
118.

Irving Berlin sinh ra  t nc nào?
119.

Irving Berlin ã vit bao nhiêu bài hát?
120.

Bài hát thành công ln u tiên ca Irving Berlin là gì?
121.

Lit kê mt s tác ph0m ca Berlin.
122.

Irving Berlin cht khi nào?
123.

Irving Berlin cht vì lý do gì?
124.

Susan Butcher sinh nm nào?
125.

Susan Butcher ã tham gia bao nhiêu ln cuc ua chó kéo Iditarod?
126.

Susan Butcher ã giành chin th'ng bao nhiêu ln ti cuc ua chó kéo Iditarod?
127.

Lit kê nhng nm Susan Butcher ã giành chin th'ng cuc ua chó kéo Iditarod.
128.

Susan Butcher sng  âu?
129.

Susan Butcher c ch0n oán b# bnh bch cu ty bào cp tính vào ngày nào?
130.

Ai là ng i ch( huy ca Boston Pops?
131.

Lit kê nhng ng i ch( huy trc ó ca Boston Pops.
132.

Lng nm ca ng i ch( huy ca Boston Pops là bao nhiêu?
133.

Ai là ng i qun lý Boston Pops?
134.

Ni nào là #a im hoà nhc ca Boston Pops?
135.

Boston Pops ã thc hin bao nhiêu bu"i hoà nhc trong nm 2005?
136.

Công ty nào s hu Cunard Cruise Lines?
137.

Công ty này c t  thành ph nào?
138.

Ai là giám c iu hành và ch t#ch ca Cunard?
139.

Tên ca tàu ln nht thuc Cunard Cruise Lines là gì?
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


xiv
140.

ã có bao nhiêu hành khách ã i du l#ch bng Cunard Cruise Lines?
141.

Lit kê các tàu thuc Cunard Cruise Lines.
142.

Ai ã ot gii 2004 World Series?
143.

i nào ã b# ánh bi trong 2004 World Series?
144.

Khong cách gia các gii vô #ch th gii cho i th'ng là bao nhiêu nm?
145.

Ai là ng i ã i n quyt #nh nhng lúc di chuyn nhanh trong trn u ca 2004 World
Series?
146.

Lit kê mt s ngôi sao trong 2004 World Series.
147.

Jeopardy c phát sóng ln u tiên vào ngày nào?
148.

Ai là ng i d&n chng trình u tiên ca Jeopardy?
149.

Ai hin nay là ng i d&n chng trình ca Jeopardy?

150.

Thí sinh nào ca Jeopardy là ng i giành gii thng bng tin ln nht trong l#ch s game
show trên truyn hình?
151.

Lit kê mt s thí sinh ca Jeopardy.
152.

Ai là tác gi ca “Harry Potter và chic cc la"?
153.

“Harry Potter và chic cc la” là quyn sách th my trong b sách Harry Potter?
154.

Harry Potter và chic cc la ã c d#ch sang bao nhiêu ngôn ng khác nhau?
155.

Tên ca trò chi phù thy trong truyn “Harry Potter và chic cc la” là gì?
156.

Lit kê tên ca các nhân vt trong truyn “Harry Potter và chic cc la”.
157.

Quyn sách u tiên ca Jasper Fforde là gì?
158.

Quyn sách u tiên c ông vit vào nm nào?
159.

Công ty nào ã xut bn quyn sách u tiên ca ông?
160.

Jasper Fforde vit quyn tiu thuyt Thursday Next u tiên khi ông bao nhiêu tu"i?
161.

Ông ã vit bao nhiêu sách trong b Thursday Next?
162.

Jasper Fforde ã vit nhng sách nào?
163.

Ai là ng i sáng lp nên Guinness Brewery?
164.

Guinness Brewery c thành lp vào nm nào?
165.

Ai là Guinness Brewmaster trong nm 2006?
166.

Mi ngày Guinness bán bao nhiêu banh bia en ti Ireland?
167.

Nng  cn trong bia en Guinness là bao nhiêu?
168.

Các lò sn xut bia nào khác c!ng sn xut bia en là nhng lò nào?
169.

Nhng nghi can trong các v ánh bom tn công khng b ti Luân ôn nm 2005 có tên là
gì?
170.

Các v tn công bng bom khng b ti Luân ôn ln u tiên trong nm 2005 di-n ra vào
ngày nào?
171.

ánh bom khng b Luân ôn ln th hai ã di-n ra vào ngày nào?
172.

Bao nhiêu k1 ánh bom ã b# git trong các cuc tn công bng bom khng b Luân ôn?
T"ng s ng i ã b# git hi trong các cuc tn công này là bao nhiêu?
173.

Ai là ng i phát minh ra khi Rubik?
174.

Ai là ng i sáng lp nên cuc thi khi Rubick Quc t ti Hoa K.?
175.

Th i gian k2 lc th gii ã c thit lp trong cuc thi nm 2006 là bao nhiêu?
176.

Th i gian k2 lc th gii trc ó là bao nhiêu?
177.

Ai là ng i c xem là ng i chi khi Rubik nhanh nht hành tinh?
178.

Ai là ng i ã lp các k2 lc v gii  khi Rubik?
179.

Có bao nhiêu xe hybrid ã c bán ti Hoa K. trong nm 2004?
180.

Nhà sn xut xe hi nào ln u tiên gii thiu xe hybrid?
181.

Xe Prius c gii thiu vào nm nào?
182.

Xe hybrid chim bao nhiêu phn trm trong t"ng s xe c bán ti Hoa K. trong nm 2004?
183.

Nhng nhà sn xut xe hi nào hin nay ang sn xut xe hybrid?
184.

Michael Brown ang gi chc v gì trc khi tr thành ng i ng u ca FEMA?
185.

Ai là ng i tin nhim ca Brown ti FEMA?
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


xv
186.

Khi nào Brown b't u làm vic FEMA?
187.

Brown t chc ng i ng u ca FEMA vào ngày nào?
188.

Ai ã c b" nhim làm quyn ng i ng u ca FEMA khi Brown t chc?
189.

FEMA trc thuc c quan chính ph nào ti th i im cn bão Katrina?
190.

Hit record u tiên ca Ella Fitzgerald là gì?
191.

Ella Fitzgerald bao nhiêu tu"i khi cô có a hát thành công ln u tiên?
192.

Ai là chng ca Ella Fitzgerald?
193.

Các ca s, nào ã thc hin ghi âm cùng vi Ella Fitzgerald?
194.

Anbum Giáng sinh ca Ella Fitzgerald có tên là gì?
195.

Trong nm 2005, Ella Fitzgerald ã c ghi tên vào toà nhà k2 nim nhng ng i n"i ting
nào?
196.

Ai là nhng nhà sáng tác bài hát c Ella Fitzgerald ghi âm?

197.

CSPI vit t't cho ch gì?
198.

Th thông báo ca CSPI có tên là gì?
199.

Tên các nhân viên ca CSPI.
200.

#a ch( trang web CSPI là gì?
201.

Theo CSPI, cht làm ng$t nhân to nào là an toàn nht?
202.

Nhà hàng nào ã c CSPI tán dng do ã a các thông tin dinh d3ng cho tt c hng
mc trong thc n?
203.

Chui nhà hàng nào ã b# CSPI kin lên C quan qun lý Thuc và Thc ph0m Hoa K.?
204.

Chng trình Fulbright c thành lp nm nào?
205.

C quan chính ph nào ca Hoa K. tài tr cho Chng trình Fulbright?
206.

C quan Liên hp quc nào ã ng cai t" chc bác s, thc tp ni trú theo Chng trình
Fulbright?
207.

Có th tìm h$c b"ng Fulbright  nhng quc gia nào?
208.

Chng trình Fulbright cp bao nhiêu xut h$c b"ng mi nm?
209.

Mt ng i có th nhn h$c b"ng Fulbright bao nhiêu ln?
210.

Thng ngh# s nào ã np n và nhn Fulbright nhng ã t b/?
211.

T báo nào ã phát hành tranh bim ho ln u tiên?
212.

Có bao nhiêu tranh bim ho trên báo ó?
213.

Các cuc phn i ã di-n ra  nhng nc nào?
214.

4n ph0m nào trc ó v Mohamed ã gây nên các cuc phn i và e do git?
215.

T báo nào ca Hoa K. ã phát hành mt trong s tranh bim ho này?
216.

Bo tàng nào d kin trng bày các tranh bim ho?
217.

Cn bnh Lyme ln u tiên ã c ghi nhn ti thành ph và bang nào?
218.

Cn bnh Lyme c t tên khi nào?
219.

Sinh vt nào gây nên bnh Lyme?
220.

Bnh Lyme là mt vn  n"i cm i vi nhng bang nào?
221.

Các loi thuc nào c s dng  cha bnh Lyme?
222.

Loi thuc xua u"i côn trùng nào có th có tác dng i vi b$ chét mang bnh Lyme?
223.

Búp bê Cô gái Hoa K. ln u tiên c gii thiu vào nm nào?
224.

Cho bit tên ca các búp bê l#ch s.
225.

Các búp bê Cô gái Hoa K. nào ã c lp thành phim truyn hình?
226.

Giá mi búp bê Cô gái Hoa K. là bao nhiêu tin?
227.

Bao nhiêu búp bê Cô gái Hoa K. ã c bán?
228.

Tên ca ca hàng búp bê Cô gái Hoa K. ti New York là gì?
229.

Công ty nào s hu công ty sn xut búp bê Cô gái Hoa K.?
230.

Kurt Weill c sinh ra vào ngày nào?
231.

Kurt Weill mt nm nào?
232.

Kurt Weill c sinh ra  nc nào?
233.

Kurt Weill ã vit nhng bn nhc nào?
Mô hình rút trích cm t c trng ng ngha trong ting Vit


xvi
234.

Ai là v ca Kurt Weill?

235.

Kurt Weill ã hp tác vi ai?
236.

Bobby Darin ã ot gii Grammy nh bài hát nào ca Kurt Weill?
237.

Ai là ng i ã thành lp Vin Chanel?
238.

Công ty c thành lp vào nm nào?
239.

Ai là ch t#ch ca Vin Chanel?
240.

Ai là ng i ã tip qun Vin Chanel vào nm 1983?
241.

Ng i ph n nào ã mc trang phc nhãn hiu Chanel ti các l- trao gii?
242.

Nhng bo tàng nào ã trng bày trang phc nhãn hiu Chanel?
243.

Sáng to nào ca Chanel là hng thm bán chy nht trên th gii?
244.

Ai là ch t#ch ca BAT?

245.

Các tr s ca BAT c t  thành ph nào?
246.

BAT sn xut thuc lá nhãn hiu gì?
247.

BAT tuyn dng bao nhiêu lao ng?
248.

BAT s hu bao nhiêu công ty?
249.

Nhóm sc kho1 cng ng nào c BAT tr giúp v tài chính?
250.

Bit i Buffalo c thành lp khi nào?
251.

Bit i Buffalo có tính s'c tc gì?
252.

Phn nào trong c cu Bit i gi nh li ng i da / ti Buffalo?
253.

Tên ca các thành viên ca Bit i Buffalo.
254.

Các nhóm bit i Buffalo ã sáp nhp vi quân i hp nht vào nm nào?

255.

Các nhóm bit i Buffalo ã b# gii tán vào nm nào?
256.

Bit i Buffalo ã bo v các Công viên quc gia ca bang nào?
257.

Ch DARPA là ch vit t't ca cái gì?
258.

Cuc ua chung kt Challenge di-n ra ti thành ph và bang nào?
259.

Có bao nhiêu phng tin tham gia vào cuc ua Challenge?
260.

Các phng tin tham gia Challenge có nhãn hiu gì, bao gm c các trn bán kt?
261.

Phng tin chin th'ng có nhãn hiu gì?
262.

Loi nhiên liu ca ng i th'ng cuc s dng có tên là gì?
263.

Phng tin chin th'ng c trng bày ti c quan nào ca chính ph?
264.

Bu c t"ng thng c di-n ra vào ngày nào?

265.

T( l ng i tham gia b/ phiu cho cuc bu c là bao nhiêu?
266.

Bao nhiêu ng i có th tham gia tranh c t"ng thng?
267.

Ai ã giành chin th'ng trong cuc bu c t"ng thng?
268.

Ng i th'ng cuc ã nhn c bao nhiêu phn trm phiu bu?
269.

Giá ca mt áp phích ca ng c viên th'ng cuc là bao nhiêu tin?
270.

Nhng nhà lãnh o quc t nào ã gi l i chúc mng?
271.

5ng c viên nào ã b# b't do gi mo?
272.

Gii vô #ch bida Snooker Th gii 2005 ã di-n ra ti thành ph nào?
273.

Gii vô #ch bida Snooker Th gii 2005 ã di-n ra ti toà nhà nào?
274.

Gii vô #ch bida Snooker Th gii 2005 b't u vào tháng nào?

275.

Cho bit tên ca các tay c tham gia Gii vô #ch bida Snooker Th gii 2005?
276.

Tay c nào ã giành Gii vô #ch bida Snooker Th gii 2005?
277.

Hàng nm có bao nhiêu gii bida Snooker Th gii?
278.

Cho bit tên ca nhng gii Bida Snooker Th gii?
279.

Ai hin nay ang gi danh hiu siêu sao bida snooker?
280.

Ninja Rùa (TMNT)
281.

Tên ca các nhân vt trong các truyn TMNT là gì?
282.

Trong truyn có bao nhiêu Ninja rùa?
283.

Ninja rùa n gì?
284.

Mng truyn hình cáp nào trình chiu TMNT?