intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

LUẬN VĂN: NHẬN DẠNG THỰC THỂ TRONG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT

Chia sẻ: Lan Lan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:73

Thêm vào BST
Báo xấu
319
lượt xem 70
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản là bài toán khá cơ bản và quan trọng trong nhóm các bài toán rút trích thông tin. Nó có nhiệm vụ tìm kiếm và phân loại các thực thể như: thực thể chỉ người, thực thể chỉ tổ chức, thực thể chỉ địa điểm v.v… Trong

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: LUẬN VĂN: NHẬN DẠNG THỰC THỂ TRONG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT

  1. ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI -------- Nguyễn Bá Đạt NHẬN DẠNG THỰC THỂ TRONG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công Nghệ Thông Tin Hà Nội – 2009
  2. ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI -------- Nguyễn Bá Đạt NHẬN DẠNG THỰC THỂ TRONG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Công Nghệ Thông Tin Ngành: GV hướng dẫn: TS. Phạm Bảo Sơn Hà Nội – 2009
  3. Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt Lời mở đầu Bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản là bài toán khá cơ bản và quan trọng trong nhóm các bài toán rút trích thông tin. Nó có nhiệm vụ tìm kiếm và phân loại các thực thể như: thực thể chỉ người, thực thể chỉ tổ chức, thực thể chỉ địa điểm v.v… Trong khóa luận này, chúng tôi giới thiệu một hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt được phát triển trên nguồn mở GATE (General Architecture for Text Engineering), với kết quả khá khả quan: F-measure – 82.03%. Toàn bộ hệ thống và những tài liệu liên quan gồm: định nghĩa thực thể, cách phân loại thực thể và một tập dữ liệu được gán nhãn chuẩn sẽ được mở cho cộng động sử dụng và phát triển. i
  4. Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt Lời cảm ơn Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy TS. Phạm Bảo Sơn, người đã không quản vất vả hướng dẫn em trong suốt thời gian làm khóa luận tốt nghiệp vừa qua. Em cũng xin chân thành cảm ơn thầy TS. Bùi Thế Duy đã luôn chỉ bảo mỗi khi em có những vấn đề vướng mắc. Em xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy cô giáo trong Trường Đại Học Công Nghệ đã tận tình dạy dỗ em suốt bốn năm học qua. Tôi xin chân thành cảm ơn đề tài “Nghiên cứu phát triển một số sản phẩm thiết yếu về xử lý tiếng nói và văn bản tiếng Việt”, mã số KC01.01/06-10 đã hỗ trợ kinh phí và dữ liệu để tôi có thể hoàn thành khóa luận này. Con xin cảm ơn bố, mẹ và gia đình đã luôn bên con, cho con động lực để làm việc tốt hơn. Cảm ơn bé Ngân đã luôn ở bên và động viên tớ. Cảm ơn tất cả bạn bè đã luôn sát cánh cùng tôi. Hà Nội, ngày 20 tháng 5 năm 2009 Nguyễn Bá Đạt ii
  5. Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt Mục lục Lời mở đầu .............................................................................................................................................................. i Lời cảm ơn ............................................................................................................................................................. ii Mục lục .................................................................................................................................................................. iii Danh sách hình vẽ.................................................................................................................................................. v Danh sách bảng ..................................................................................................................................................... vi Chương 1 Giới thiệu ............................................................................................................................................. 1 Chương 2 Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể .................................................................... 4 2.1 Hướng tiếp cận sử dụng hệ luật cho bài toán nhận dạng thực thể ............................................................ 5 2.2 Hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy cho bài toán nhận dạng thực thể ............................. 7 2.3 Hướng tiếp cận lai ................................................................................................................................... 10 Chương 3 Giới thiệu GATE ............................................................................................................................... 11 3.1 Tổng quan về GATE................................................................................................................................. 11 3.2 Những khái niệm trong khung làm việc GATE ........................................................................................ 13 3.3 Bộ từ điển (Gazetteers) ............................................................................................................................ 14 3.4 Bộ luật JAPE............................................................................................................................................ 15 3.4.1 Mệnh đề trái (LHS) ....................................................................................................................... 16 3.4.2 Thành phần thay thế (Macros) ....................................................................................................... 17 3.4.3 Mệnh đề phải (RHS)...................................................................................................................... 18 3.4.4 Sử dụng đoạn mã Java trong JAPE ............................................................................................... 19 3.4.5 Một vài lựa chọn khi viết luật........................................................................................................ 20 3.5 Tạo thêm thành phần tích hợp trên khung làm việc GATE ...................................................................... 22 3.6 Tạo ứng dụng trên GATE......................................................................................................................... 25 3.7 Các công cụ quản lý chất lượng .............................................................................................................. 25 3.7.1 Công cụ đánh giá độ tương đồng khi gán nhãn hai văn bản (Annotation Diff) ............................. 26 iii
  6. Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt 3.7.2 Công cụ đánh giá chất lượng của hệ thống (Corpus Benchmark tool) .......................................... 26 Chương 4 Nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt ................................................................................ 28 4.1 Định nghĩa thực thể, các loại thực thể và cách phân biệt các loại thực thể ............................................ 29 4.1.1 Các khái niệm cơ bản .................................................................................................................... 29 4.1.1.1 Định nghĩa thực thể và tên thực thể ....................................................................................... 29 4.1.1.2 Các loại thực thể được nhận dạng.......................................................................................... 29 4.1.2 Quy tắc nhận dạng thực thể ........................................................................................................... 30 4.2 Chuẩn bị tập dữ liệu ................................................................................................................................ 30 4.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt ............................................................ 32 4.3.1 Bộ tách từ và bộ gán nhãn từ loại .................................................................................................. 33 4.3.2 Bộ từ điển ...................................................................................................................................... 35 4.3.3 Bộ luật ........................................................................................................................................... 37 4.3.3.1 Chuẩn hóa tập nhãn Lookup .................................................................................................. 38 4.3.3.2 Tạo nhãn “NamePhrase” ....................................................................................................... 38 4.3.3.3 Nhận dạng thực thể chỉ công trình ....................................................................... 39 4.3.3.4 Nhận dạng thực thể chỉ địa điểm và thực thể thuộc về quốc gia . 39 4.3.3.5 Nhận dạng thực thể chỉ tổ chức ................................................................... 41 4.3.3.6 Nhận dạng thực thể chỉ các tổ chức tôn giáo ...................................................... 41 4.3.3.7 Nhận dạng các thực thể chỉ người ........................................................................ 42 4.3.3.8 Sử dụng văn cảnh và quá trình nhận dạng thông minh .......................................................... 42 Chương 5 Kết quả thực nghiệm và phân tích lỗi ............................................................................................. 48 5.1 Các bước tiến hành thực nghiệm ............................................................................................................. 48 5.2 Kết quả thực nghiệm ................................................................................................................................ 48 5.3 Phân tích lỗi ............................................................................................................................................. 51 Chương 6 Tổng kết và hướng phát triển ........................................................................................................ 54 Tài liệu tham khảo ............................................................................................................................................... 55 Phụ lục A. Annotation Guideline. ...................................................................................................................... 58 Phụ lục B. Bảng nhãn từ loại tiếng Việt............................................................................................................. 63 iv
  7. Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt Danh sách hình vẽ Hình 2.1 - Kết quả cho 10 lần thực nghiệm của Nguyễn Cẩm Tú (Nguyễn 2005) ........................................... 9 Hình 3.1 - Kiến trúc tổng quát của GATE ........................................................................................................ 12 Hình 3.2 - Giao diện thêm một thành phần tích hợp vào GATE. .................................................................... 24 Hình 3.3 - Chọn các thành phần cho ứng dụng GATE .................................................................................... 25 Hình 3.4 - Giao diện của Annotation Diff .......................................................................................................... 27 Hình 3.5 - Giao diện của Corpus Benchmark tool ............................................................................................ 27 Hình 4.1 - Mô hình các bước phát triển của hệ thống ...................................................................................... 31 Hình 4.2 - Mô tả chi tiết hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt........................................... 32 Hình 4.3 - Mô tả kết quả nhận dạng của một trường hợp nhập nhằng giữa Person và Nationality ............ 43 Hình 4.4 – Một ví dụ cho quá trình nhận dạng thông minh ............................................................................ 45 Hình 4.5 - Trường hợp hệ thống nhận dạng một dãy các thực thể cạnh nhau............................................... 46 v
  8. Nhận dạng thực thể trong văn bản Tiếng Việt Nguyễn Bá Đạt Danh sách bảng Bảng 3.1 – Minh họa về nhãn (annotation) ....................................................................................................... 14 Bảng 5.1 – Kết quả nhận dạng trên tập huấn luyện ......................................................................................... 49 Bảng 5.2 – Bảng kết quả nhận dạng trên tập kiểm tra..................................................................................... 49 Bảng 5.3 – Kết quả nhận dạng trên tập kiểm tra với tiêu chí “lỏng” ( lenient evaluation) ........................... 50 Bảng 5.4 – Kết quả thực nghiệm của một số hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt ......... 51 vi
  9. Chương 1. Giới thiệu bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt Chương 1 Giới thiệu Với sự bùng nổ của nguồn dữ liệu trên Internet, những bài toán về xử lý thông tin như: trích chọn thông tin, tóm tắt nội dung văn bản v.v… ra đời như một nhu cầu tất yếu. Bài toán nhận dạng thực thể là một bài toán khá cơ bản trong nhóm các bài toán trích chọn thông tin. Nó có nhiệm vụ tìm kiếm và rút ra những thông tin liên quan đến thực thể (một đối tượng hoặc một tập hợp đối tượng của thế giới tự nhiên) trong văn bản, thông thường là loại thực thể. Có thể tùy theo từng bài toán, từng lĩnh vực cụ thể, người ta đưa ra danh sách những loại thực thể được nhận dạng khác nhau. Các hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản (Cao 2007, Mansouri 2008) thường nhận một số loại thực thể: Thực thể chỉ người (Person). Thực thể chỉ tổ chức (Organization). Thực thể chỉ địa điểm (Location). Thực thể chỉ ngày (Date). Thực thể chỉ thời gian (Time). Thực thể chỉ các đơn vị tiền tệ (Money). Thực thể chỉ phần trăm (Percent). Trong đó, loại thực thể chỉ ngày (Date), thực thể chỉ thời gian (Time), thực thể chỉ các đơn vị tiền tệ (Money), thực thể chỉ phần trăm (Percent) thường ít mang tính nhập nhằng, không khó để nhận dạng. Ngoài ra tùy từng lĩnh vực, người ta có thể chú ý 1
  10. Chương 1. Giới thiệu bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt thêm vào những loại thực thể khác đặc thù. Ví dụ hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản với lĩnh vực y tế (Phạm 2007) sẽ nhận những thực thể chỉ tên thuốc, hoặc các loại bệnh v.v… như những loại thực thể chính. Có ba hướng tiếp cận chính cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản: hướng tiếp cận sử dụng hệ luật được xây dựng bởi chuyên gia (Maynard 2001, Cao 2007), hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy (Mansouri 2008) và hướng tiếp cận lai (Fang 2002). Tuy mang tính tự động cao, nhưng các hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy và hướng tiếp cận lai đòi hỏi cần phải có một tập dữ liệu đã được gán nhãn (annotated corpus) đủ lớn cho quá trình huấn luyện. Trong khi đó, hướng tiếp cận sử dụng hệ luật được xây dựng bởi chuyên gia lại không yêu cầu điều này, hệ thống có thể hoạt động ngay khi hệ luật được hình thành. Là một bài toán khá quan trọng và cơ bản nhưng hiện nay vẫn chưa có nhiều nghiên cứu về bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản đối với tiếng Việt. Hơn nữa những hệ thống hiện thời không phải là nguồn mở nên rất khó để tiếp cận sử dụng và phát triển (Nguyễn 2005, Cao 2007). Chính vì vậy chúng tôi quyết định xây dựng một hệ thống nhận dạng thực thể sử dụng hệ luật cho văn bản tiếng Việt trên nguồn mở của khung làm việc GATE (General Architecture for Text Engineering)1. Toàn bộ hệ thống sẽ được mở cho cộng đồng sử dụng và phát triển. Song song với việc phát triển hệ thống, chúng tôi cũng xây dựng một bộ tài liệu bao gồm: định nghĩa các thực thể, các loại thực thể, cùng với một tập dữ liệu được gán nhãn chuẩn (corpus) cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt. 1 Website chính thức của GATE: http://gate.ac.uk/download/index.html 2
  11. Chương 1. Giới thiệu bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt Phần còn lại của khóa luận được chia thành 5 chương: Chương 2: Chúng tôi giới thiệu về những hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể trên thế giới, cũng như những công trình nghiên cứu đối với tiếng Việt. Chương 3: Chúng tôi giới thiệu một cách tổng quan về khung làm việc GATE, và cách xây dựng một hệ thống tích hợp (Plugin) trong GATE. Chương 4: Chúng tôi mô tả chi tiết hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt được xây dựng trên khung làm việc GATE. Chương 5: Chúng tôi đưa ra những kết quả thực nghiệm và phân tích những lỗi vẫn còn tồn tại. Chương 6: Chúng tôi đưa ra những kết luận về hệ thống và hướng phát triển hệ thống trong tương lai. 3
  12. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt Chương 2 Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Cũng như các bài toán khác trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên như: bài toán phân loại văn bản, bài toán dịch máy v.v… Bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản cũng được phát triển theo các hướng truyền thống đó là: Hướng tiếp cận sử dụng hệ luật được xây dựng bởi chuyên gia (rule based) (để thuận tiện, chúng tôi sẽ sử dụng cụm từ viết tắt “hướng tiếp cận sử dụng hệ luật”). Hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy (machine learning). Hướng tiếp cận lai (hybrid system) giữa hai hướng tiếp cận trên. Trong chương này, chúng tôi giới thiệu tổng quan về các hướng nghiên cứu cùng những kết quả đã đạt được cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản. Để thống nhất, các hệ thống trong khuôn khổ của khóa luận được đánh giá sử dụng độ đo: Precision, Recall và F-measure. Precision = (N1 / N2) x 100% Recall = (N1 / N3) x 100% F-measure = 2 x (Precision x Recall ) / (Precision + Recall) x 100% Trong đó: N1: Số thực thể được nhận dạng chính xác. N2: Tổng số thực thể được nhận ra. N3: Số thực thể thực tế. 4
  13. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 2.1 Hướng tiếp cận sử dụng hệ luật cho bài toán nhận dạng thực thể Sử dụng chuyên gia xây dựng hệ luật là phương pháp truyền thống, có thể nói là được áp dụng sớm nhất trong các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung và bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản nói riêng. Hệ luật là một tập hợp các luật do con người đặt ra nhằm những mục đích nhất định, ở đây là việc nhận dạng các thực thể trong văn bản. Một hệ thống nhận dạng thực thể sử dụng hệ luật thông thường sẽ có các các thành phần chính như: từ loại (danh từ, động từ v.v…), ngữ cảnh (từ đứng trước, từ đứng sau v.v…) và một số thuộc tính (viết hoa, viết thường v.v…) kết hợp với một bộ từ điển để viết thành các luật (Budi 2003). Ví dụ với câu sau đây: “President Bush said Monday‟s talks will include discussion on security, a timetable for U.S forces to leave Iraq.” Trong ví dụ này từ “Bush” đứng sau từ “President” sẽ được nhận là một tên người (Person), “Iraq” đứng sau động từ “leave” sẽ được nhận là tên chỉ địa điểm (Location). Với ý tưởng tương tự, Iwanska sử dụng các kiểu từ điển chuyên biệt (gazetteers) (Iwanska 1995), Morgan sử dụng một bộ phân tích ngôn ngữ ở mức độ cao (kết hợp giữa sự phân tích cú pháp, phân tích từ loại và ngữ cảnh) nhằm tăng hiệu quả cho hệ thống nhận dạng thực thể (Morgan 1995). Có lẽ một trong những ưu điểm lớn nhất của hướng tiếp cận sử dụng hệ luật so với hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy là hướng tiếp cận sử dụng hệ luật không cần một tập dữ liệu đã được gán nhãn. Tức là hệ thống có thể hoạt động và thu được kết quả ngay khi hình thành các luật. Với một luật đơn giản: Mr + - trong tiếng anh hay: “ông” + tên người (Person) – trong tiếng Việt cũng có thể nhận ra một số lượng lớn các thực thể trong văn bản. Bởi vậy ngay từ giai đoạn đầu xây dựng tập dữ liệu được gán nhãn cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt, chúng tôi đã tiến hành song song việc phát triển hệ thống luật và gán nhãn cho tập dữ liệu. Hệ thống sử dụng hệ luật chạy và nhận dạng thực thể tự 5
  14. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt động, sau đó được kiểm tra và chuẩn hóa bằng tay. Quá trình kiểm tra mang lại những kinh nghiệm để chúng tôi có thể cải tiến bộ luật hoàn thiện hơn. Tuy nhiên việc xây dựng một hệ thống luật đạt kết quả cao thường rất khó khăn, mất nhiều thời gian và công sức, đặc biệt khi xây dựng hệ thống từ đầu. Trên thế giới đã có khá nhiều hệ thống nhận dạng thực thể đạt hiệu quả cao, nhưng hầu hết chúng không được xây dựng trên nền nguồn mở, và rất khó khăn để tiếp cận được với những hệ thống này. Chính vì vậy, phải mãi đến khi GATE – một hệ thống được xây dựng trên nguồn mở với bộ luật JAPE ra đời như một khung nền, các nghiên cứu về hướng tiếp cận sử dụng hệ luật với bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản mới thực sự phát triển và thu được những kết quả khá khả quan. Maynard giới thiệu hệ thống MUSE (Multi source entity finder) được phát triển trên GATE có độ thích ứng cao, dễ dàng thay đổi khi chuyển sang một lĩnh vực mới. Người dùng có thể chọn bộ luật (grammar) cũng như bộ từ điển (gazetter) cho những lĩnh vực khác nhau (Maynard 2001). Kết quả thu được khá khả quan – F-measure khoảng 93 ~ 94 % với các loại tên: “Entity (organization, person, location), Time(date, time), Number (money, percent), Address (email, url, telephone, ip) và Identifier”. Tạm thời việc chọn hay chuyển đổi các phần của hệ thống được thực hiện bằng tay, tuy nhiên bài báo cũng đưa ra ý tưởng phát triển hệ thống để có thể tự động chọn các bộ luật và bộ từ điển tương ứng với từng lĩnh vực. Một số nghiên cứu khác tái sử dụng các luật Jape, thay đổi và chỉnh sửa để tạo ra những mô hình khác nhau cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản với nhiều ngôn ngữ và lĩnh vực (Pastra 2002, Maynard 2003) đã chứng minh tính hiệu dụng của GATE và hệ thống luật JAPE. Đối với tiếng Việt, có thể nói hệ thống VN-KIM IE là hệ thống đầu tiên có sử dụng bộ luật JAPE trong khung làm việc GATE(Cao 2007). Chức năng chính của bộ VN-KIM IE là nhận biết và chú thích tự động cho các thực thể có tên trong trang web tiếng Việt. Quá trình rút trích thông tin của VN-KIM IE được thực hiện qua các bước: Quy chuẩn các văn bản trên web về một loại mã tiếng Việt. Trích ra các khối văn bản mang thông tin chính. Gán nhãn từ loại cho văn bản. 6
  15. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt Nhận dạng các thực thể và xử lý các trường hợp nhập nhằng. Với tập dữ liệu thu thập từ các báo điện tử phổ biến như: Tuổi trẻ, Người lao động, Vnexpress v.v… VN-KIM IE đưa ra kết quả khá khả quan, F-measure đạt được trên 80% với các loại nhãn: “organization, location, person, date, time, money, percent expression”. 2.2 Hướng tiếp cận sử dụng các phương pháp học máy cho bài toán nhận dạng thực thể Các phương pháp học máy như: máy vector hỗ trợ (SVM), cây quyết định, mô hình markov ẩn, CRF v.v… thường xuyên được áp dụng và thu được kết quả khá cao trong các bài toán về xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Với hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản sử dụng các phương pháp học máy, vấn đề nhận dạng thực thể (NER – Named Entities Recognition) được chuyển đối thành bài toán phân loại. Đầu tiên sử dụng mô hình IOB (Krishnan 2005) để gán nhãn (label) cho các từ theo tiêu chí: I: nếu từ nằm trong cụm thực thể đang xét. O: nếu từ nằm ngoài cụm thực thể đang xét. B: nếu từ là vị trí bắt đầu cụm thực thể đang xét. Sau đó dựa trên những thông tin về nhãn của từ thu được qua mô hình IOB, cùng với từ loại và loại thực thể (named entity) v.v… để trích chọn đặc trưng làm đầu vào cho các mô hình phân loại sử dụng các phương pháp học máy. Thông thường có ba kiểu hệ thống sử dụng các phương pháp học máy là hệ thống học có giám sát (Supervised), học không giám sát (Unsupervised) và học nửa giám sát (Semisupervised). Tuy nhiên hệ thống sử dụng phương pháp học không giám sát và học nửa giám sát ít được áp dụng cho bài toán nhận dạng thực thể, trên thế giới cũng chỉ có một vài nghiên cứu về các hệ thống này, tiêu biểu như Collins giới thiệu hệ thống sử dụng dữ liệu không gán nhãn (Collins 1999), Kim đưa ra hệ thống sử dụng một từ điển tên riêng và tập dữ liệu không gán nhãn (Kim 2002). 7
  16. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt Hệ thống sử dụng phương pháp học có giám sát được sử dụng khá phổ biến trong bài toán nhận dạng thực thể: Bikel giới thiệu hệ thống sử dụng Mô hình Markov ẩn (Bikel - 1998), Borthwick giới thiệu hệ thống sử dụng Maximum Entropy (Borthwick 1998), và Wu đưa ra hệ thống sử dụng phương pháp SVM cho bài toán nhận dạng thực thể (Wu 2006). Mansouri có đưa ra một mô hình hệ thống khá mới: kết hợp giữa hệ mờ (Fuzzy) và máy vector hỗ trợ (SVM). Thực thể được chia thành các loại: ENAMEX (organization, person, location), TIMEX (date, time), NUMEX (money, percent). Kết quả thu được cũng khá cao với F-measure khoảng 93% (Mansouri 2008). Tuy bài toán nhận dạng thực thể là một bài toán khá cơ bản trong trích chọn thông tin và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhưng chưa có nhiều nghiên cứu về bài toán này đối với tiếng Việt. Một trong những nghiên cứu đầu tiên là của tác giả Nguyễn với hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản dựa trên mô hình Conditional Random Fields (CRF) để xác định 8 loại thực thể: thực thể chỉ người (Person), thực thể chỉ địa danh (Location), thực thể chỉ tổ chức (Organization), phần trăm, thời gian (Time), số (Number), tiền tệ (Money) (Nguyễn 2005). Tác giả tiến hành thực nghiệm sử dụng công cụ FlexCRFs2 -measure trung bình khoảng 80 ~ 81%. 2 http://flexcrfs.sourceforge.net/ - website chính thức của công cụ FlexCRFs. 8
  17. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt 100 80 60 40 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Precision Recall F-measure Hình 2.1 - Kết quả cho 10 lần thực nghiệm của Nguyễn Cẩm Tú (Nguyễn 2005) Trong khi đó Phạm giới thiệu hệ thống nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt sử dụng phương pháp máy vector hỗ trợ (SVM) (Phạm 2007). Tác giả mô tả khá kỹ quá trình xây dựng hệ thống song song với quá trình xây dựng tập dữ liệu bởi ở Việt Nam hiện nay vẫn chưa có một tập dữ liệu chuẩn cho bài toán nhận dạng thực thể. Tác giả chọn phương pháp xây dựng hệ thống bán tự động. Một trăm văn bản đầu tiên được gán nhãn thực thể bằng tay, sau đó sử dụng dữ liệu này làm tập huấn luyện cho thuật toán SVM tạo nên một hệ thống nhận dạng thực thể. Dùng hệ thống này để gán nhãn tự động cho thực thể trong một trăm văn bản tiếp theo, sau đó chỉnh sửa lại bằng tay và tiếp tục huấn luyện lại để tạo ra một hệ thống tốt hơn. Quá trình này được lặp đi lặp lại nhiều lần cho đến khi thu được một tập dữ liệu được gán nhãn đủ lớn. Thực tế quá trình nửa tự động ở đây không có ý nghĩa về mặt cải thiện kết quả cuối cùng của hệ thống, mà nó chỉ có ý nghĩa giúp giảm công sức của việc gán nhãn bằng tay cho một dữ liệu khổng lồ. Kết quả của hệ thống thu được F-measure khoảng 83.56%. Trong đó tác giả cũng nhấn mạnh đến tầm quan trọng của một bộ tách từ tốt trong hệ 9
  18. Chương 2. Các hướng tiếp cận cho bài toán nhận dạng thực thể Nguyễn Bá Đạt thống nhận dạng thực thể với văn bản tiếng Việt (điều này sẽ được chúng tôi phân tích rõ hơn trong chương 4). Hệ thống sử dụng các phương pháp học máy luôn có tính tự động hóa cao, tuy nhiên một yêu cầu không thể thiếu để mô hình hoạt động hiệu quả là một tập dữ liệu lớn đã được gán nhãn chuẩn. Điều này đòi hỏi một quá trình chuẩn bị dữ liệu khá công phu và mất thời gian khi bắt đầu làm trên một ngôn ngữ mới hoặc một lĩnh vực mới. 2.3 Hướng tiếp cận lai “Hệ thống lai” là hệ thống kết hợp giữa hai hướng tiếp cận truyền thống, là sử dụng hệ luật và các phương pháp học máy, nhằm sử dụng được ưu điểm của cả hai hướng tiếp cận này. Tuy chưa có một nghiên cứu nào về hướng tiếp cận này đối với tiếng Việt, nhưng cũng đã có một vài nghiên cứu đạt kết quả khá khả quan với tiếng Trung Quốc được xem là khá gần gũi với tiếng Việt. Sirhari và X. Fang cùng đưa ra những hệ thống lai kết hợp giữa các phương pháp học máy và hệ luật (Sirhari 2000, Fang 2002). Đặc biệt hệ thống của X. Fang đã thu được những kết quả khá cao cho văn bản tiếng Trung. Tuy chưa có nhiều nghiên cứu về hướng tiếp cận này cho bài toán nhận dạng thực thể trong văn bản tiếng Việt, nhưng với những kết quả khả quan như vậy có thể nó sẽ là hướng quan trọng trong tương lai. 10
  19. Chương 3. Giới thiệu GATE Nguyễn Bá Đạt Chương 3 Giới thiệu GATE GATE là một khung làm việc mã nguồn mở cho các bài toán xử lý văn bản do nhóm giáo sư Cunningham thuộc trường đại học Sheffield – Anh phát triển (H. Cunningham – 2002). Có thể download phiên bản mới nhất của GATE miễn phí tại địa chỉ: http://gate.ac.uk/download/index.html. 3.1 Tổng quan về GATE Mô hình kiến trúc tổng quát của GATE được mô tả trong hình 3.1 Trong đó: Tầng hiển thị (IDE GUI Layer): có nhiệm vụ hiển thị giao diện trực quan tương tác với người dùng. Tầng ứng dụng (Application Layer): gồm các ứng dụng khác nhau như bộ ANNIE (có sẵn trong GATE) hay các thành phần tích hợp (Plugin) mới v.v… Tầng xử lý định dạng văn bản (Document Format layer): có nhiệm vụ xử lý cho từng định dạng văn bản khác nhau. Tầng dữ liệu (Corpus Layer): Kho tài liệu gồm nhiều thành phần khác nhau như: tập dữ liệu (Corpus) chứa các văn bản (Document), nội dung văn bản (Document Content) gồm các bộ nhãn (Annotation Set), nhãn (Annotation) gồm các đặc trưng (Feature Map) (các khái niệm sẽ được giải thích rõ trong mục 3.2). 11
  20. Chương 3. Giới thiệu GATE Nguyễn Bá Đạt Tầng xử lý (Processing Layer): Gồm các thành phần xử lý khác nhau như: tách từ (word segmentation), gán nhãn từ loại (POS), nhận dạng thực thể (NE) v.v… Tầng nguồn ngôn ngữ (Language Resource Layer): gồm các kho dữ liệu khác nhau như: tập từ điển (gazetteers), tập từ vựng (lexicon) v.v… Tầng lưu trữ (DataStore Layer): Lưu trữ dữ liệu ở các dạng khác nhau. Hình 3.1 - Kiến trúc tổng quát của GATE Sở dĩ nói GATE như một khung làm việc chuẩn bởi nó có khá nhiều ưu điểm như: Tính linh động: GATE có thể xử lý nhiều định dạng văn bản như: xml, pdf, text v.v… 12
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

TL.01: Bộ Tiểu Luận Triết Học
207 tài liệu
1468 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2