Mở đẫu
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong khoa học máy tính là một lĩnh vực đầy thách thức, thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu với mục tiêu giúp máy tính dần "hiểu" ngôn ngữ của con người.
Natural Language Processing (NLP) encompasses several key areas, including Machine Translation (MT), Speech Recognition (SR), Natural Language Querying (NLQ), and Spelling Correction (SC).
Dịch máy, một lĩnh vực trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đã bắt đầu từ những năm 1950 nhưng vẫn còn nhiều hạn chế về chất lượng Phần mềm dịch máy giúp chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, mặc dù kết quả đạt được còn khiêm tốn Mặc dù được các nhà nghiên cứu và người dùng quan tâm, dịch máy vẫn gặp khó khăn trong việc cung cấp bản dịch chính xác Tuy nhiên, nhờ vào tốc độ dịch nhanh và chi phí thấp, nó vẫn thu hút sự chú ý và hứa hẹn nhiều ứng dụng trong cuộc sống.
Vấn đề lớn nhất của dịch máy là ngữ nghĩa, bao gồm ngữ nghĩa của từ, cụm từ và câu, với khả năng thay đổi ý nghĩa trong từng ngữ cảnh khác nhau.
Vấn đề cú pháp (syntax) là một yếu tố quan trọng trong ngôn ngữ, vì việc xác định một câu có đúng hay sai cú pháp phụ thuộc vào việc đối chiếu với một hệ thống quy tắc cụ thể Hệ thống này sẽ xác định tính đúng sai của cú pháp bằng cách tạo ra hoặc không tạo ra câu đó.
Trong bối cảnh dịch máy gặp nhiều vấn đề, việc áp dụng một phương pháp mới trong nghiên cứu xử lý ngữ nghĩa cho ngôn ngữ tự nhiên là cần thiết Phương pháp này nhằm giải quyết đồng thời các vấn đề về cú pháp và ngữ nghĩa, cụ thể là tiếp cận dạng biểu diễn trung gian - dạng luận lý “Logical Form” (LP) LP là biểu diễn ngữ nghĩa của câu dưới dạng lôgích, độc lập với ngữ cảnh, và đóng vai trò là bước trung gian trong quá trình dịch chính xác sang nhiều ngôn ngữ tự nhiên khác Bên cạnh đó, LP còn được ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói.
Mặc dù lý thuyết LP đã được Chomsky và May giới thiệu từ năm 1985, nhưng đến năm 1995, các ứng dụng của nó mới bắt đầu mang lại kết quả đáng kể, với một ví dụ điển hình là dự án nổi bật trong lĩnh vực này.
Dự án KANT (Knowledge-based Accurate Natural-language Translation) đã đạt được thành công trong việc xử lý ngữ nghĩa, góp phần quan trọng vào nghiên cứu về dịch máy đa ngôn ngữ.
Đặt vấn để 2 1.3 Những nghiên cứu liền quan
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc "nắm bắt" nghĩa của câu nhập là rất quan trọng Mô hình biểu diễn ngữ nghĩa cho câu giúp biên dịch sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, đóng vai trò then chốt trong quá trình này.
Nghiên cứu về dịch máy hiện nay đã chuyển hướng tập trung vào phân tích nghĩa của câu, bên cạnh việc giữ vai trò quan trọng của phân tích cú pháp Để biểu diễn ngữ nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên, người ta sử dụng dạng luận lý, một hình thức biểu diễn không phụ thuộc vào ngữ cảnh Mục tiêu của nghiên cứu này bao gồm: nghiên cứu lý thuyết ngôn ngữ với từ vựng, văn phạm phi ngữ cảnh, hệ thống nét và các thuật toán phân tích cú pháp nhằm xây dựng từ điển điện tử và văn phạm cho ngôn ngữ cụ thể; nghiên cứu lý thuyết biểu diễn ngữ nghĩa của câu bằng dạng luận lý và mối quan hệ giữa ngữ nghĩa và cú pháp; thực hiện thí nghiệm dịch tự động các câu đơn giản giữa tiếng Việt và tiếng Anh; cải thiện các thuật toán phân tích từ dưới lên để tạo tự động dạng biểu diễn ngữ nghĩa; và áp dụng khái niệm văn phạm nét, trong đó nét lưu giữ vết của quá trình phân tích Từ kết quả nghiên cứu, hệ thống chương trình sẽ được xây dựng với từ điển điện tử Việt - Anh chứa 4000 từ, văn phạm phi ngữ cảnh có hệ thống nét cho cả hai ngôn ngữ, và chương trình tự động hóa việc tạo dạng luận lý cho câu đơn giản, cũng như dịch tự động giữa tiếng Anh và tiếng Việt.
Tóm lại để tài đã đạt được những kết quả sau:
Khảo sát ngôn ngữ tiếng Anh và tiếng Việt, cùng với ngôn ngữ hình thức, nhằm xây dựng văn phạm phi ngữ cảnh để phát triển phương pháp mô tả ngôn ngữ tự nhiên bằng văn phạm hình thức.
Xây dựng hệ thống luật cho văn phạm phi ngữ cảnh và chuyển đổi sang văn phạm gia tố cùng từ điển có hệ thống nét là một quá trình quan trọng Trong nghiên cứu này, việc tạo tự động dạng luận lý cho câu đơn giản trong ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh và tiếng Việt đã áp dụng các văn phạm gia tố.
Nghiên cứu phương pháp phân tích cú pháp hiện có Chọn phương pháp phân tích cú pháp phù hợp để có thể phát triển để tài
Nghiên cứu phương pháp xây dựng dạng luận lý cho ngôn ngữ tự nhiên
Việc lựa chọn dạng biểu diễn trung gian trong dịch máy có thể thực hiện qua nhiều phương pháp như cây phân tích, hàm cấu trúc cú pháp và biểu diễn luận lý của câu Trong đó, biểu diễn luận lý của câu được ưu tiên vì khả năng giải quyết hiệu quả hai thách thức chính trong dịch máy: vấn đề cú pháp và ngữ nghĩa.
Chúng tôi đã cải thiện giải thuật phân tích cú pháp top-down chart parser để lưu giữ vết, phục vụ cho việc tạo dạng luân lý Qua khảo sát một số phương pháp phân tích cú pháp và thực nghiệm trên các đề tài nghiên cứu khoa học, chúng tôi nhận thấy rằng phương pháp top-down chart parser mang lại kết quả phân tích tốt.
Quá trình tổng hợp ngữ nghĩa diễn ra từ dưới lên, vì vậy cần cải thiện văn phạm và thuật toán phân tích để lưu giữ thông tin cho quá trình này Thí nghiệm với 32.000 mẫu đã chỉ ra rằng cả thời gian và bộ nhớ đều cần được tối ưu hóa.
Chương trình kiểm tra sự phù hợp giữa danh từ và mạo từ, cũng như giữa chủ từ và động từ, có thể thực hiện qua nhiều phương pháp khác nhau Một trong những cách hiệu quả là sử dụng đặc tả trong từ điển, coi đó là nét ngữ nghĩa của từ Đề tài này tập trung vào việc áp dụng cách đặc tả từ điển để kiểm tra sự tương thích giữa các thành phần ngữ pháp trong câu.
(agreement) chỉ còn là sự kiểm tra phần giao của các thành phần hợp thành phần khác rỗng khi tạo cây phân tích.
Cải thiện giải thuật phân tích cú pháp từ dưới lên cho văn phạm tác vụ nhằm tạo ra sự biểu diễn ngữ nghĩa cho câu nhập, mà không cần thực hiện tính bảng § - R Giải thuật này được áp dụng cho lớp văn phạm phi ngữ cảnh tổng quát, nhằm diễn dịch ngữ nghĩa cho ngôn ngữ tự nhiên mà không dựa vào tinh bang S-R (Shift-Reduce).
- Chugng trình tự động tạo đạng luận lý cho câu nhập của ngôn ngữ tự nhiên trong quá trình phân tích cú pháp
Dạng luận lý của câu trong ngôn ngữ tự nhiên là công cụ quan trọng cho việc dịch tự động giữa các ngôn ngữ Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm quá trình dịch tự động giữa tiếng Việt và tiếng Anh.
R Tao ty dong a ae ee
Ngụn ngữ1 |—— dạng luận lý |ằ! Dạng luận lý Bộ biến đổi ngụn ngữ
Ngôn ngữ 1 Ngôn ngữ 2 Ngôn ngữ 3
H1.1 Mô hình dịch tự động trên cơ sở diễn dịch ngữ nghĩa bằng công cụ dạng luận lý
1.3 _ Những nghiên cứu liên quan
Dưới đây là một số kết quả nghiên cứu ở nước ngoài và trong nước có liên quan đến để tài
Từ năm 1950 đến 1966, nhiều nhóm nghiên cứu về dịch máy đã hoạt động tại Mỹ, Tây Âu, Liên Xô cũ và Đông Âu, tập trung vào phân tích hình vị và cú pháp theo văn phạm sinh và chuyển đối của N Chomsky Mặc dù đạt được một số thành tựu ban đầu, đến năm 1966, các vấn đề khó khăn như đa nghĩa của từ và ngữ cảnh của từ đã trở nên rõ ràng hơn.
Các bản dịch máy gặp nhiều khó khăn, dẫn đến việc khó hiểu và tốn thời gian chỉnh sửa Từ năm 1951, MIT đã bắt đầu nghiên cứu về dịch máy, và năm 1952 tổ chức hội nghị dịch máy đầu tiên Năm 1968, nhà ngôn ngữ học Charles Fillmore đã mở rộng lý thuyết của N Chomsky với khái niệm "cấu trúc nổi" và "cấu trúc sâu" Năm 1975, nhóm nghiên cứu tại Đại học Grenoble phát triển hướng nghiên cứu Interlingua, tập trung vào ngữ nghĩa trong dịch máy, vượt qua cú pháp Mặc dù phương pháp KBMT mang lại chất lượng dịch cao, nhưng vẫn tồn tại một số nhược điểm.
Ứng dụng dịch thuật hiện tại vẫn còn hạn chế về phạm vi sử dụng, chủ yếu tập trung vào những lĩnh vực cụ thể với mục đích giới hạn ngữ cảnh Ngoài ra, các câu được dịch thường có cấu trúc tương đối đơn giản, cho thấy sự giới hạn trong cú pháp.
Trong những năm 90, nhiều phương pháp và hệ thống dịch máy đã được giới thiệu tại các hội nghị khoa học, nổi bật nhất là hệ thống KANT (Knowledger base Accurate Natural language Translation) Hệ thống này đòi hỏi đầu tư nghiên cứu nhiều thuật toán, luật ánh xạ và bộ từ điển phức tạp để đạt được độ chính xác cao trong việc dịch ngôn ngữ tự nhiên Ý tưởng giải thuật của KANT được trình bày chi tiết trong hình 1.2.
Hình 1.2 Sơ đô hệ thống KANT
Hệ thống KANT của Đại học Carnegie Mellon (CMU) đã phát triển phần mềm CATALYST, chuyên dịch tự động trong lĩnh vực cơ khí nặng, bắt đầu từ năm 1989 và hoàn thành mô đun dịch Anh - Pháp vào năm 1995 Để xây dựng CATALYST, các nhà nghiên cứu đã khai thác khoảng 1.750.000 từ từ các tài liệu ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm 4000 trang tài liệu đã được dịch sang tiếng Pháp, cùng với hơn một triệu từ đã được đánh nhãn bởi các chuyên gia ngôn ngữ học Mặc dù hệ thống này đã mở ra một hướng mới cho dịch máy, nhưng nó vẫn tồn tại nhiều nhược điểm của trường phái kiến thức máy tính.
Cơ sở lý thuyết -e-eer 9 Chương 2: Ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ hình thức 10 2.1 Ngôn ngữ tự nhiên
Văn phạm tiếng Việt
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong khoa học máy tính đối mặt với nhiều thách thức, vì vậy đây luôn là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng cho các nhà khoa học Mục tiêu chính của họ là phát triển công nghệ giúp máy tính dần "hiểu" được ngôn ngữ của con người.
Natural Language Processing (NLP) encompasses several key areas, including Machine Translation (MT), Speech Recognition (SR), Natural Language Querying (NLQ), and Spelling Correction (SC), among others.
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy đã xuất hiện từ những năm 1950, mặc dù kết quả ban đầu còn hạn chế Dịch máy sử dụng phần mềm để chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác Mặc dù được các nhà nghiên cứu và người dùng kỳ vọng, chất lượng dịch vẫn chưa đạt yêu cầu cao Tuy nhiên, với tốc độ dịch nhanh và chi phí thấp, dịch máy vẫn thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu nhờ vào tiềm năng ứng dụng trong đời sống.
Vấn đề lớn nhất của dịch máy là ngữ nghĩa, bao gồm ngữ nghĩa của từ, cụm từ và câu, với khả năng thay đổi ý nghĩa tùy theo ngữ cảnh.
Vấn đề cú pháp (syntax) là một yếu tố quan trọng trong ngôn ngữ, vì việc xác định một câu có đúng hay sai cú pháp phụ thuộc vào việc đối chiếu với một hệ thống quy tắc cụ thể Hệ thống này sẽ xác định câu đó là đúng cú pháp nếu nó tạo sinh ra câu, hoặc ngược lại, xác định câu đó là sai cú pháp nếu không tạo sinh ra được.
Trong bối cảnh dịch máy còn nhiều thách thức, việc nghiên cứu xử lý ngữ nghĩa cho ngôn ngữ tự nhiên cần một tiếp cận mới để giải quyết đồng thời vấn đề cú pháp và ngữ nghĩa Tiếp cận dạng biểu diễn trung gian, hay còn gọi là dạng luận lý “Logical Form” (LP), đóng vai trò quan trọng trong việc biểu diễn ngữ nghĩa của câu dưới dạng lôgích LP độc lập với ngữ cảnh và là bước trung gian cần thiết để dịch chính xác sang nhiều ngôn ngữ tự nhiên khác Hơn nữa, nó còn được ứng dụng hiệu quả trong nhận dạng tiếng nói.
Mặc dù lý thuyết LP đã được Chomsky và May đề cập từ năm 1985, nhưng đến năm 1995, các ứng dụng của nó mới bắt đầu cho thấy kết quả đáng kể, với một ví dụ tiêu biểu là dự án.
Dự án KANT (Knowledge-based Accurate Natural-language Translation) đã đạt được thành công đáng kể trong việc xử lý ngữ nghĩa, góp phần quan trọng vào nghiên cứu về dịch máy đa ngôn ngữ.
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc "nắm bắt" nghĩa của câu nhập là rất quan trọng Mô hình biểu diễn ngữ nghĩa cho câu trong ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò then chốt trong việc biên dịch sang nhiều ngôn ngữ khác nhau.
Nghiên cứu về dịch máy hiện nay đã chuyển trọng tâm từ phân tích cú pháp sang phân tích nghĩa của câu, với sự chú trọng vào việc biểu diễn ngữ nghĩa bằng dạng luận lý, không phụ thuộc vào ngữ cảnh Mục tiêu của nghiên cứu bao gồm lý thuyết ngôn ngữ, từ vựng, văn phạm phi ngữ cảnh, và các giải thuật phân tích cú pháp nhằm xây dựng từ điển điện tử và văn phạm có hệ thống nét cho ngôn ngữ cụ thể Đồng thời, nghiên cứu cũng tập trung vào việc biểu diễn ngữ nghĩa của câu qua dạng luận lý và mối quan hệ giữa ngữ nghĩa và cú pháp trong quá trình phân tích Các thí nghiệm dịch tự động giữa tiếng Việt và tiếng Anh được thực hiện, sử dụng LP làm ngôn ngữ trung gian Ngoài ra, nghiên cứu cải thiện các giải thuật như phân tích từ dưới lên, bao gồm biểu thức lambda và thu giảm lambda, đồng thời ứng dụng khái niệm văn phạm nét để lưu giữ vết trong quá trình phân tích Kết quả nghiên cứu sẽ dẫn đến việc xây dựng hệ thống chương trình với từ điển điện tử Việt-Anh, bao gồm 4000 từ, văn phạm phi ngữ cảnh có hệ thống nét cho cả hai ngôn ngữ, và chương trình tự động tạo luận lý cùng dịch tự động các câu đơn giản.
Tóm lại để tài đã đạt được những kết quả sau:
Khảo sát ngôn ngữ tiếng Anh và tiếng Việt, cùng với ngôn ngữ hình thức, nhằm xây dựng văn phạm phi ngữ cảnh để phát triển phương pháp đặc tả ngôn ngữ tự nhiên bằng văn phạm hình thức.
Xây dựng hệ thống luật cho văn phạm phi ngữ cảnh và chuyển đổi sang văn phạm gia tố cùng từ điển có hệ thống nét là một phần quan trọng trong việc tạo tự động dạng luận lý cho câu đơn giản trong ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm tiếng Anh và tiếng Việt Đề tài này đã áp dụng các văn phạm gia tố để thực hiện mục tiêu này.
Nghiên cứu phương pháp phân tích cú pháp hiện có Chọn phương pháp phân tích cú pháp phù hợp để có thể phát triển để tài
Nghiên cứu phương pháp xây dựng dạng luận lý cho ngôn ngữ tự nhiên
Việc lựa chọn dạng biểu diễn trung gian trong dịch máy có thể thực hiện qua nhiều phương pháp như cây phân tích, hàm cấu trúc cú pháp và biểu diễn luận lý Trong bài viết này, chúng tôi chọn biểu diễn luận lý của câu do nó có khả năng giải quyết hiệu quả hai vấn đề chính trong dịch máy: cú pháp và ngữ nghĩa.
Cải thiện thuật toán phân tích cú pháp top-down chart parser để lưu giữ vết nhằm tạo dạng luân lý Qua khảo sát các phương pháp phân tích cú pháp và thực nghiệm với một số đề tài nghiên cứu khoa học, chúng tôi nhận thấy rằng phương pháp top-down chart parser mang lại kết quả phân tích hiệu quả.
Quá trình tổng hợp ngữ nghĩa diễn ra từ dưới lên, yêu cầu cải thiện văn phạm và thuật toán phân tích để bảo tồn dấu vết trong quá trình phân tích Thí nghiệm với 32.000 mẫu đã chỉ ra rằng cả thời gian và bộ nhớ đều cần được tối ưu hóa.
